JP2003529127A - ウェブユーザプロファイリング及び選択コンテンツ送達 - Google Patents

ウェブユーザプロファイリング及び選択コンテンツ送達

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JP2003529127A JP2001523991A JP2001523991A JP2003529127A JP 2003529127 A JP2003529127 A JP 2003529127A JP 2001523991 A JP2001523991 A JP 2001523991A JP 2001523991 A JP2001523991 A JP 2001523991A JP 2003529127 A JP2003529127 A JP 2003529127A
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Abstract

(57)【要約】 ウェブユーザを正確にかつ匿名でプロファイリングするため、及びユーザに彼らのプロファイルに基づいて広告などのコンテンツを選択的に送達するための方法及びシステムが提供される。該システムは、好ましくはユーザのインターネットへの接続のポイントで収集される行動情報を、彼らの興味及びデモグラフィックスを匿名でプロファイリングするために使用する。それは、ユーザに、彼らが最も受容的であると思われるコンテンツを正確に照合し、送達する。広告主は、選択されたウェブコンテンツを選ばれたターゲット視聴者に送達する効果的な広告キャンペーンに着手するためにシステムを使用することができる。システムは、広告キャンペーンの有効性を判断するためにユーザからのフィードバックを使用し、結果を最適化するために、例えば、ターゲット視聴者を改変することによって広告キャンペーンの動的修正を可能にする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （関連出願） 本発明は、１９９９年９月１7日に提出され、「予測マーケティング用の方法
及び装置（Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｖｅ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）」と題される出願連続番号第６０／１５４，６４０
号に対する優先権を主張する。
【０００２】 （発明の背景） （発明の分野） 本発明は、概して、ウェブユーザをプロファイリングし、ターゲットとされる
コンテンツをユーザに送達するための方法に関する。
【０００３】 （関連技術の説明） ウェブユーザに向けられるウェブ広告（典型的には、バナー広告）は、インタ
ーネット及びＥ−コマース活動の成長とともに急速に成長すると予想されている
。ウェブ広告の従来の方法は、ウェブユーザから応答を引き出す上で概して効果
的ではないことが判明している。例えば、研究から、ほとんどのオンラインユー
ザが定期的に通常のバナー広告をクリックスルー（ｃｌｉｃｋ ｔｈｒｏｕｇｈ
）しないことが分かっている。
【０００４】 ウェブ広告のより効果的な手段は、特定のウェブユーザをターゲットにした広
告である。例えば、彼らのデモグラフィックス及び関心を突き止めることによっ
てウェブユーザをプロファイルし、特定のプロファイルを有するユーザだけに広
告を選択的に伝送することが知られている。ユーザに関する情報は、例えば、ア
ンケートによってユーザ自身から得ることができる。しかしながら、これらのプ
ロファイリング方法では、ユーザのプライバシーまたはプロファイリングデータ
の精度の保証はない。また、広告をユーザプロファイルに正確に照合する方法も
ない。
【０００５】 ウェブユーザを正確にかつ匿名でプロファイリングするための方法及びシステ
ムに対するニーズが存在する。指定されるプロファイルのユーザを、彼らが最も
受容的であるだろうコンテンツに正確に照合するための方法及びシステムに対す
るニーズも存在する。
【０００６】 （発明の簡単な概要） 本発明は、ウェブユーザを正確にかつ匿名でプロファイリングするため、及び
広告などのコンテンツをユーザに対して彼らのプロファイルに基づいて選択的に
送達するための方法及びシステムを目的とする。該システムは、匿名で彼らの興
味及びデモグラフィックスをプロファイリングするために、好ましくはユーザの
インターネットへの接続のポイントで収集される行動情報を使用する。それは、
正確に、彼らが最も受容的であると思われるコンテンツを照合し、ユーザに送達
する。広告主は、選択されたウェブコンテンツを選ばれたターゲット視聴者に送
達する効果的な広告キャンペーンに着手するためにシステムを使用することがで
きる。システムは、広告キャンペーンの有効性を判断するためにユーザからのフ
ィードバックを使用し、結果を最適化するために、例えば、ターゲット視聴者を
改変することによる広告キャンペーンの動的な修正を可能にする。
【０００７】 本発明のこれら及びこれら以外の特徴及び優位点は、発明の最良の形態の説明
によって発明の実施形態が示され、記載する以下の詳細な説明から容易に明らか
になるだろう。理解されるように、発明は、その他の及び異なる実施形態を可能
とし、その複数の詳細は、すべて発明から逸脱することなく、多様な点で修正を
可能にする。したがって、図面及び説明は、請求項に示されている出願の範囲に
より、制約的または制限する意味ではなく、本質的に例示的であるとして見なさ
れなければならない。 本発明の性質及び目的をより完全に理解するために、添付図面に関して解釈さ
れる以下の詳細な説明に参照がなされなければならない。
【０００８】 （好適な実施形態の詳細な説明） 本発明は、ウェブユーザまたはクライアントを、彼らのサーフィン習慣に基づ
いてプロファイリングするため、かつ例えば広告などのコンテンツを彼らのプロ
ファイルに基づいてユーザに選択的に送達するための方法及びシステムを目的と
する。
【０００９】 図１は、発明のシステムを実現することのできる代表的なネットワークを示す
。該ネットワークは、多様な個人ユーザが動作する複数のクライアントマシン１
０を含む。クライアントマシン１０は、好ましくはインターネットである通信チ
ャネル１４を介して複数のサーバに接続する。しかしながら、それは、代わりに
イントラネットまたはそれ以外の基地の接続を備えてよい。インターネットのケ
ースでは、サーバ１２は、多様なクライアントが選択的にアクセスできるウェブ
サーバである。ウェブサーバ１２は、いわゆる「ウェブサイト」を運用し、文書
及びページの形でファイルをサポートする。サーバによるウェブサイトへのネッ
トワーク経路は、全域資源位置指示子（ＵＲＬ）によって特定される。
【００１０】 クライアントマシン１０の一例は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティ
ングシステムで実行中のペンティウムベースのデスクトップまたはノートブック
コンピュータなどのパーソナルコンピュータである。代表的なコンピュータは、
コンピュータ処理装置、メモリ、キーボード、マウス及びディスプレイ装置を含
む。ディスプレイ装置の画面は、ユーザ向けのグラフィックユーザインタフェー
ス（ＧＵＩ）を提示するために使用される。ＧＵＩは、オペレーティングシステ
ムによってサポートされ、ユーザが、例えば、マウスポインタをディスプレイ画
面上で、画面上のある特定のロケーションにあるデータオブジェクトを表すアイ
コンまで移動し、ユーザコマンドまたは選択を実行するためにマウスボタンを押
すことによって入力のポイントアンドクリック（ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｃｌｉｃ
ｋ）方法を使用できるようにする。また、１つまたは複数の「ウィンドウ」は、
所望されるように独立してまたは並列して画面上で開かれてよい。
【００１１】 クライアントマシン１０は、典型的には、ネットワークのサーバ１２にアクセ
スするために使用される既知のソフトウェアツールであるブラウザを含む。代表
的なブラウザは、とりわけＮｅｔｓｃａｐｅ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ及びＭｉｃｒ
ｏｓｏｆｔ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒを含む。クライアントマシン
１０は、通常、アメリカオンライン（Ａｍｅｒｉｃａ Ｏｎｌｉｎｅ）などのい
くつかの民間インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）を通してサーバ１２
にアクセスする。図１に描かれているのは、インターネットにアクセスを提供す
るためにクライアントマシン１０にリンクされているＩＳＰ ＰＯＰサーバ１６
を含む、ＩＳＰ「ポイントオブプレゼンス（ｐｏｉｎｔ−ｏｆ−ｐｒｅｓｅｎｃ
ｅ）（ＰＯＰ）サーバ１６を含む。ＰＯＰサーバ１６は、ユーザからインターネ
ットへのトラフィックを含むＩＳＰ ＰＯＰローカルエリアネットワーク（ＬＡ
Ｎ）のセクションに接続される。後述するように、ＩＳＰ ＰＯＰサーバ１６は
、ユーザプロファイリングで使用するための個々のクライアントマシン１０から
ＵＲＬページ要求を捕捉し、ターゲットとなるコンテンツをユーザに分散する。
また、下記に詳細に説明するように、発明システムは、好ましくはインターネッ
トを通してＩＳＰ ＰＯＰサーバ１６にリンクされるリモートマスタサーバ１８
も含む。システムソフトウェアは、後述するように、好ましくはクライアントマ
シン１０、ＩＳＰ ＰＯＰサーバ１６、及びマスタサーバ１８にあるネットワー
ク上で分散される。
【００１２】 周知のように、ワールドワイドウェブはインターネットのマルチメディア情報
検索システムである。特に、それは、例えば、ハイパテキストマーク付け言語（
ＨＴＭＬ）として知られる標準ページ記述言語を使用して、ユーザに（テキスト
、グラフィックス、画像、サウンド、ビデオ等のさまざまなフォーマットとなる
ことがある）ファイルへのアクセスを提供するハイパーテキスト転送プロトコル
（ＨＴＴＰ）を使用するインターネットのサーバの集合体である。ＨＴＭＬは、
基本的な文書フォーマット化を提供し、開発者が、その他のサーバ及びファイル
へのリンクを指定できるようにする。これらのリンクは、ウェブ上でサイトのア
ドレスを隠すテキストフレーズまたはグラフィックオブジェクトである「ハイパ
ーリンク」を含む。
【００１３】 ＨＴＭＬと互換性のあるブラウザ（例えば、Ｎｅｔｓｃａｐｅ Ｎａｖｉｇａ
ｔｏｒ）を有するクライアントマシンのユーザは、ＵＲＬ（例えば、ｗｗｗ．ｙ
ａｈｏｏ．ｃｏｍ／ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ）を介してリンクを指定することに
より、ウェブサイトのウェブページ（つまり、ＨＴＭＬフォーマット済み文書）
を検索することができる。このような指定時に、クライアント機械は、リンク内
で特定されるサーバに対して伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（
ＴＣＰ／ＩＰ）要求を行い、代わりにウェブページを受信する。
【００１４】 本発明のシステムは、ウェブユーザを彼らのサーフィン習慣に基づいてプロフ
ァイリングし、広告などのコンテンツをユーザに対し彼らのプロファイルに基づ
いて選択的にかつインテリジェントに送達する。図２は、多様なシステム構成部
品の相互作用を示す好ましいシステムアーキテクチャの一般的な概要である。説
明をよりしやくするための便宜上、システムの選択された構成要素は、図３〜図
５及び図７〜図１１に関して後述する。
【００１５】 図３は、ＰＯＰサーバ１６に常駐し、ユーザプロファイリングで使用されるデ
ータを収集するシステムのデータ収集構成要素を示す。データ収集構成要素は、
クライアントからＵＲＬ要求を捕捉し、該要求を特定のクライアントと関連付け
、データベース（ＵｓｅｒＩＤ及びＵＲＬデータベース３０）にデータを記憶す
る。データ収集構成要素は、ユーザ対インターネットトラフィックを監視するス
ニッファ（ｓｎｉｆｆｅｒ）３１を含む。スニッファ３１がクライアント１０か
ら継続中のウェブページ要求を検出すると、それは関連付けられたパケットを捕
捉し、実際のＵＲＬ要求を抽出し、クライアントのＩＰアドレスとともにデータ
ベース３０にそれを記憶する。ＩＰアドレスは、典型的には動的に割り当てられ
るため、クライアントがＩＳＰにログするたびに、それらは必ずしも同じではな
い。ＩＰアドレスを関連つけられたクライアントと相互関連させるために、デー
タ収集構成要素は、ＩＳＰ ＰＯＰにある別のデータベースに記憶される匿名ユ
ーザＩＤ（ＡＩＤ）相互参照表へのＩＰアドレスを照会する。それから、それは
データベース３０の中にユーザＩＤ及びＵＲＬ情報を記憶する。
【００１６】 図４は、個々のユーザ（つまり、クライアント）プロファイルを、拾い読みさ
れるＵＲＬデータベース（つまり、ＵｓｅｒＩＤ及びＵＲＬデータベース３０）
で検出されるデータによって示されるようなインターネット上での彼らの動作に
基づいて抽出する、引き出す、及び更新する発明システムのクライアントプロフ
ァイリング構成要素を示す。ユーザプロファイル情報は、（例えば、ユーザの年
齢、性別、収入及び最高学歴などの）実態的人口統計のデータ、及び（例えば、
スポーツ、映画、音楽、旅行及び金融などの）ユーザの興味またはコンテンツの
親和性を反映するサイコグラフィックスのデータを含んでよいが、それらに制限
されない。クライアントプロファイリング構成要素は、最初に、ユーザＩＤ及び
ＵＲＬデータベース３０に記憶されるデータを抽出する。次に、ＵＲＬ文字列を
、既知のデモグラフィックスの特徴を有するユーザのパネルを使用してウェブサ
イトをプロファイリングするニールセン（Ｎｉｅｌｓｅｎ）（Ｎｉｅｌｓｅｎ
ＮｅｔＲａｔｉｎｇｓと呼ばれるサービスを通して）などのエンティティから入
手可能な大多数のインターネットに関するデモグラフィックス情報を含む、ＵＲ
Ｌ局所分類済みデータベース３２内のデータでＵＲＬ文字列を相互参照する。ク
ライアントプロファイリング構成要素は、データベース３２からある特定のウェ
ブサイトに関連付けられるデモグラフィックスデータの集合を抽出する。プロフ
ァイリング構成要素は、コンテンツ親和性または写真データも、アドレスをやは
りデータベース３２からのプロファイルに対するコンテンツ優先順位に変換する
ＵＲＬの分類されたリスティングから抽出する。
【００１７】 次に、既存のユーザプロファイルが、ユーザプロファイルデータベース３４か
ら引き出される。それから、ハイブリッド平均化アルゴリズムを使用して、ユー
ザによって行われるＵＲＬ要求のためのＵＲＬデモグラフィックスデータとコン
テンツ親和性データ、及びユーザプロファイルは、更新された推論ユーザプロフ
ァイルを作成するために結合される。このようなアルゴリズムの一例は、既存の
ユーザプロファイルデータ、及び現在のウェブブラウジングセッションで収集さ
れるデータの加重平均を提供するアルゴリズムである。例えば、新規ユーザプロ
ファイルデータは、事前のユーザセッション数で乗算される既存のユーザプロフ
ァイルデータに、現在のセッションで収集される新規ユーザプロファイルデータ
を加えたものを、すべて過去のセッション数に１を加えたものの総計で除算され
たものに等しい。これを以下の等式で表す。
【００１８】 新規ユーザプロファイル＝（既存ユーザプロファイルＸ過去のセッション＋新
規ユーザプロファイル）／（過去のセッションの数＋１）
【００１９】 この更新されたプロファイルは、ローカルユーザプロファイルデータベース３
４に記憶し直される（ユーザが新しく、ユーザプロファイルが存在しない場合、
プロファイルは、ユーザによってなされるＵＲＬ要求のためのＵＲＬ及びコンテ
ンツ親和性データを使用して作成される）。
【００２０】 ユーザのデモグラフィックス及びサイコグラフィックのプロファイルを更新す
る（または作成する）ことに加え、クライアントプロファイリング構成要素は、
好ましくは、キーワード（例えば、ある特定の検索エンジンに入力されている可
能性のあるキーワード）を検索するために、要求されたＵＲＬ文字列を解析する
だろう。このようなキーワードが検出されないと、それらはユーザプロファイル
データベース内のユーザプロファイルとともに記憶される。
【００２１】 前述のとおり、例えばネイルセン・ネットレイティングから入手可能なウェブ
サイトプロフィールは、局所的にカテゴリ化されたＵＲＬデータベース３２内に
記憶される。これらのウェブサイトプロフィールは、多数のサイコグラフィック
カテゴリ及びデモグラフィックカテゴリに分類される。一例として、次の８４の
サイコグラフィックカテゴリと３７のデモグラフィックカテゴリとが用いられる
ことができる。 デモグラフィックスカテゴリ 性別： 男性 女性 年齢： ０〜１１ １２〜１７ １８〜２０ ２１〜２４ ２５〜３４ ３５〜４９ ５０〜５４ ５５〜６４ ６５〜９９ 収入： ０〜２４，９９９ ２５，０００〜４９，９９９ ５０，０００〜７４，９９９ ７５，０００〜９９，９９９ １００，０００〜１４９，０００ １５０，０００まで 教育： 高校在学中 高校卒業 短期大学在学中 准学士学位 学士号 大学院学生 職業： 庶務または事務 職人 教育者 役員 労働者 主婦 軍隊 専門職 販売 サービス 学生 技術 自営業 退職者 人種： スペイン系 非スペイン系 アフリカ系アメリカ人 白人 アジア人 ネイティブアメリカン サイコグラフィック分類 旅行： 飛行機 車レンタル 宿泊 予約 地図 金融／投資： バンキング 仲買人 呼び値 保険 担保 スポーツ： 自動車レース 野球 バスケットボール ファンタジースポーツ フットボール ホッケー サッカー ゴルフ テニス 余暇及び趣味： サイクリング ゴルフ ハイキング セーリング スノースポーツ サーフィン テニス 家庭＆園芸 ペット 血統調べ 写真 ゲーム おもちゃ 娯楽： 映画／フィルム 音楽 劇場 テレビ／ビデオ サイエンスフィクション ユーモア ゲーム おもちゃ 自動車： トラック ＳＵＶ スポーツカー ニュース及び情報： 雑誌 天気 政治： 民主党 共和党 Ｅショッピング： 食料品 家具 オークション カード／ギフト アパレル 書籍 音楽 テレビ／ビデオ ソフトウェア Ｅ購入 コンピュータ ソフトウェア 科学 雇用 教育 健康とフィットネス 医療 薬 デート／独身 アドバイス 美容 結婚 マタニティ 精神性／宗教 占星術 ディスカウント 贅沢品 子供 ティーン 大学生の年齢 １８歳以上 スペイン語
【００２２】 記憶されているプロファイルを有するウェブサイトへの訪問（ｖｉｓｉｔ）の
たびにウェブサイトプロファイルは平均化され、前述されたようにユーザのプロ
ファイルの上に結合される。プロファイルは、各カテゴリに、ウェブサイトにア
クセスする人物のカテゴリに対する関心を反映するレーティングを含む。
【００２３】 各レーティングには、レーティングの精度の推定値である信頼基準が付随する
。信頼数字は、ウェブサイトを分析し、コンテンツの型及び特異性に関してそれ
を評価することによって求められ、より狭く、より珍しいコンテンツがより高い
信頼数字を提供する。ある特定のカテゴリでの信頼基準が所定のスレッショルド
以下のときには、その他のユーザプロファイルからの情報は、好ましくは「プロ
ファイル完了」と呼ばれるプロセスでさらに正確なレーティングを与えるために
使用される。
【００２４】 ユーザのプロファイルの例を以下に示す。各カテゴリの第１の数字がそのカテ
ゴリのレーティングを示す。レーティングの数字は、ユーザのカテゴリに対する
親和性の度合いを表す最大レーティングのパーセンテージである。以下の例では
、レーティングの数字は０から１００までで、数字が高いほど大きい親和性を示
す。（括弧内の）各カテゴリの第２の数字は、そのカテゴリのレーティングでの
信頼レベルを表す。
【００２５】 信頼閾値が、信頼が．５０未満の信頼基準を有する任意のレーティングで不十
分であるように、０．５０となることが定義されると仮定する。前述の例の表の
ユーザプロファイルについては、金融及び音楽のカテゴリのレーティングで不十
分な信頼がある。この状況では、システムは、低信頼基準のそれらのカテゴリで
のレーティングの精度を改善するために同様のプロファイルでユーザのプロファ
イルを調べる。
【００２６】 現在のユーザのプロファイルに類似するプロファイルを見つけるためにクラス
タ化アルゴリズムを使用することができる。プロファイル間の類似性を判断する
上で、信頼基準は無視され、プロファイルはｎ次元のレーティングベクタとして
処理される。簡略なクラスタ化アルゴリズムは、そのプロファイルが主題ユーザ
プロファイルの一定の距離内にあるすべてのユーザが収集されるベクタ間の距離
に基づいて使用される。それから、集合体の中のプロファイルのすべての加重平
均は、主題ユーザプロファイルにたとえるための理想的なプロファイルを得るた
めに計算される。理想的なプロファイルが許容信頼基準を有する問題のカテゴリ
に対するレーティングを有する場合には、このレーティング（及び付随する信頼
基準）が、主題ユーザプロファイルの対応するレーティングを置き換える。この
ようにして、低信頼基準を有するユーザプロファイルの部分が「完了される」ま
たは「記入される」。例を以下に示す。
【００２７】 前記例の中で、理想的なプロファイルは、以下のようにして計算される。理想
的なプロファイルのカテゴリごとにレーティングは、レーティングに各ユーザの
信頼基準を乗算することによって計算される。それから、これらの積は各カテゴ
リのユーザ全体で加算される。その後、この総計は、カテゴリの中のユーザ全体
で加算される信頼基準の総計で除算される。数学的には、Ｒｉｄｅａｊ，ｊ＝Σ
ＲｉｊＣｉｊ／ΣＣｉｊであり、式中、Ｒｉｄｅａｌ，ｊはカテゴリｊの理想的
なプロファイルのレーティングであり、Ｒｉｊはユーザｉのためのカテゴリｊで
の信頼基準であり、ｉは１からｎの範囲であり、この例では５であるので、総計
はｉ上で取られる。理想的なプロファイルでのカテゴリごとの信頼基準は、同じ
カテゴリの中のユーザ全体で信頼基準の平均を取ることによって計算され、ΣＣｉｄｅａｌ，ｊ ＝ΣＣｉｊ／ｎであり、式中、Ｃｉｄｅａｌｊは、理想的なプロ
ファイルでのカテゴリｊのための信頼基準であり、Ｃｉｊはユーザｉのカテゴリ
ｊでの信頼基準であり、ｉが１からｎの範囲であり、この例では５であるので、
総計はｉ上で取られる。
【００２８】 理想的なプロファイルは、主題ユーザプロファイルを完了するために使用され
る。前述した例では、金融及び音楽のカテゴリのユーザ向けのレーティングに不
十分な信頼があった。該ユーザに類似するプロファイルレーティングを有するユ
ーザは、信頼基準が０．６２の２１．１という金融カテゴリレーティングを有す
ることが判明した。信頼スレッショルドは０．５０となると定義されていたので
、２５（０．１５）というユーザの金融カテゴリレーティングを置換するために
、２１．１（０．６２）という理想的なプロファイル金融レーティングを使用す
ることが可能である。同様に、類似するユーザプロファイルの音楽カテゴリレー
ティングは、０．８４という信頼基準の９．４というレーティングを有すること
が判明していた。これはスレッショルドより大きく、主題ユーザプロファイルを
完了するために使用される。音楽カテゴリ計算は、ユーザが、自分がそのカテゴ
リに関係するウェブサイトを訪問したことがないという事実にも関わらず、カテ
ゴリに興味を有している可能性があることを、システムがどのようにして有利に
推論できるのかを示す。完了された主題ユーザプロファイルは、ここで以下のよ
うに表示する。
【００２９】 ユーザのプライバシーを保護するために、システムは、ユーザが任意の長期間
どのサイトを訪問しているのかに関するデータを保存しない。ユーザＩＤ及びＵ
ＲＬデータベース３０の中のデータはいったんユーザプロファイルを更新するた
めに使用されると、それは消去される。それ以降、ユーザを訪問されたウェブサ
イトと一致させることは不可能である。
【００３０】 本発明によって、システムは、広告などのコンテンツを、ユーザに対して前述
されたように推論されるプロファイルに基づいて選択的に送達する。システムは
、好ましくはＩＳＰ ＰＯＰサーバ１６に常駐する直接クライアント通信構成要
素、及び好ましくはクライアントマシン１０に常駐するＵＲＬディスプレイ構成
要素を含む。
【００３１】 図５に示すように、直接通信構成要素は、ローカル広告データベース４０から
好ましくはＵＲＬの形で選択されたコンテンツを選択的に検索し、ＩＳＰ ＰＯ
Ｐサーバ１６を使用してクライアントマシン１０に送信する。コンテンツは、後
述するように、ＵＲＬディスプレイコンポーネントを使用してクライアントマシ
ン１０に表示される。
【００３２】 直接クライアント通信は、クライアントの恒久的な匿名ユーザＩＤ及び現在割
り当てられているＩＰアドレスを関連付け、ＩＰアドレス内のデータをＡＩＤ相
互参照表に記憶する。
【００３３】 また、直接的なクライアント通信構成要素は、オプションで、ＩＳＰ ＰＯＰ
サーバ１６に、指定されたクライアントのコンピュータ構成の詳細を通信する（
例えば、どのマルチメディアプラグインがインストールされるのか、インターネ
ット接続の帯域幅等）。システムは、豊富な媒体コンテンツが、好ましくは、容
易にかつ迅速にこのようなコンテンツを表示する能力を有するそれらのクライア
ントマシンだけに送達されるのを保証するのに役立てるためにこの情報を使用で
きる。
【００３４】 また、直接クライアント通信構成要素は、好ましくはクライアントマシンにＵ
ＲＬディスプレイソフトウェアのあらゆる新しいバージョンの可用性を通信し、
どのようにしてそれらがダウンロードできるのかを示す。それから、ＵＲＬディ
スプレイ構成要素は、ユーザによって所望される場合にソフトウェア更新のため
に自動化されたダウンロード／インストールプロセスを起動することができる。
【００３５】 個々のクライアント機械１０に常駐するＵＲＬディスプレイ構成要素は、定期
的に直接クライアント通信構成要素に接続し、クライアントマシン１０に表示さ
れるＵＲＬのリストをダウンロードする。それから、ＵＲＬディスプレイコンポ
ーネントは、ＵＲＬが指示する実際のコンテンツを検索するためにＵＲＬを使用
し、クライアントマシンディスプレイにコンテンツを表示する。コンテンツは、
好ましくは、目立たない（ｎｏｎ−ｏｂｔｒｕｓｉｖｅ）方法で表示される。コ
ンテンツは、例えば、別個のポップアップウィンドウに表示できる。図６は、サ
ンプルバナー広告ポップアップの画面一場面５０である。ポップアップウィンド
ウは、好ましくは、所望される場合にユーザがウィンドウを消すことができるよ
うにする「閉じる」ボタンを含む。ウィンドウサイズ、位置、及びウィンドウス
タック内の順序は、好ましくは遠隔で構成可能である。ユーザがバナーまたはそ
の中のなんらかのリンクをクリックする（つまり、クリックスルーする）と、そ
の宛て先がブラウザウィンドウに立ち上げられ、ユーザは関心のあるサイトに転
送される。
【００３６】 ＵＲＬディスプレイ構成要素は、送達されたコンテンツに対するユーザの応答
に関するフィードバック情報を記録する。このデータは、例えば、どのくらい長
く広告が表示されていたのか、及びクリックスルーがあったのかどうかを含むこ
とがある。このデータは、ローカルクライアント応答データベース４２の中にそ
れを記憶する直接クライアント通信構成要素に送信される。このデータは、広告
主に料金請求書を作成発行するために使用することができる、及び／または広告
キャンペーン結果追跡調査は後述する。
【００３７】 ＵＲＬディスプレイ構成要素はクライアントマシンに常駐するため、（例えば
、クライアントマシンメモリ、ＣＰＵ時間とメモリ空間、インターネット帯域幅
等に関して）限られたリソース要求を行うことが好ましい。したがって、ＵＲＬ
ディスプレイ構成要素はインターネット接続を監視し、接続が遊休であるときに
（ＵＲＬが指示する）実際のコンテンツデータをダウンロードするにすぎないこ
とが好ましい。また、ソフトウェア更新は、好ましくは接続が遊休であるときだ
けにダウンロードされる。また、ＵＲＬディスプレイ構成要素は、コンテンツの
配置（つまり、ポップアップ広告）及びタイミンググがともに効果的であり、ユ
ーザにとって鬱陶しいまたはめいわくではないことを確実にするために、好まし
くはクライアントマシンＣＰＵ使用量、ディスプレイでの未使用の不動産（ｒｅ
ａｌ ｅｓｔａｔｅ）、現在アクティブなアプリケーション、及びそれ以外の関
連パラメータを監視する。また、ＵＲＬディスプレイ構成要素は、好ましくは、
ソフトウェア更新に必要とされるファイルのｖｅｒｓｉｏｎｉｎｇを監視し、変
化したソフトウェアファイルだけをダウンロードする。
【００３８】 ＩＳＰ ＰＯＰサーバ１６及び前述した個々のクライアントマシン１０に常駐
するデータ収集、送達及び表示の構成要素は、好ましくは、「スタンドアロンで
」、つまり少なくともなんらかの時間期間マスタサーバ１８と無関係に、対話な
く動作するように設計される。しかしながら、発明のシステムは、図７に示すよ
うにときどき、好ましくはマスタサーバ１８とＰＯＰサーバ１６の間でデータを
同期する。マスタサーバ１８及びＰＯＰサーバ１６に常駐するマスタサーバ同期
構成要素は、定期的にローカルクライアントプロファイルデータベース３４を検
索し、マスタサーバ１８に位置するマスタクライアントプロファイルデータベー
ス５０にデータを統合する。それは、ローカルクライアント応答データベース４
２も検索し、データをマスタクライアント応答データベース５２に統合する。マ
スタサーバ同期構成要素は、ローカルＰＯＰに対応する匿名ユーザＩＤを探して
マスタ広告送達データベース５４を解析し、ＩＳＰ ＰＯＰでローカル広告送達
データベース４０を作成する。また、それは、ローカル分類済みＵＲＬデータベ
ース３２上でマスタ分類済みＵＲＬデータベース５６を複製する。
【００３９】 この分散されたアーキテクチャは、マスタサーバ１８だけではなく、個々のＩ
ＳＰ ＰＯＰの帯域幅要件も大幅に削減する。加えて、それは、全体的なシステ
ムのスケーラビリティを大きく改善する。さらに、それは、高速配備、容易なデ
バッグと監視に備え、非常に堅牢なシステムを生じさせる。
【００４０】 図８に示す動的キャンペーンマネージャ構成要素は、マスタサーバ１８に常駐
し、ある特定の広告キャンペーンのターゲットとなる視聴者を選択するために広
告主（つまり、広告買い手）用システムにポータルを提供する。ターゲット視聴
者を選ぶ上で、広告主は、視聴者のデモグラフィックス及びサイコグラフィック
スの特徴に関して多様なオプションを与えられる。動的キャンペーンマネージャ
構成要素は、広告主によって入力される情報を採取し、広告プロファイルを作成
し、このデータを広告キャンペーンデータベース６０内に記憶する。このプロフ
ァイルは、十中八九コンテンツに応答するユーザを特定するために、図１０に図
示される）データ分析システム構成要素によって使用される。データ分析システ
ムは、広告キャンペーンデータベース６０から広告プロファイルデータを採取し
、それをマスタユーザプロファイルデータベース５０からのユーザプロファイル
に突き合わせる（さらに、広告キャンペーンの過程で、データ分析システムは、
ユーザプロファイル選択を改良するためにマスタクライアント応答データベース
５２からデータを採取する）。それは、突き合わせの結果を広告データベース６
２に書き込む。マスタスケジューラは、広告データベース６２からデータを採取
し、あらゆる矛盾点を解決し、マスタ広告送達データベースに書き込む。
【００４１】 広告主は、動的キャンペーンマネージャを通して現在のキャンペーンの成功に
関してチャックできる。例えば、広告主は、そのコンテンツでのクリックスルー
数だけではなく、コンテンツが送達された回数も監視できる。システムは、好ま
しくは、広告主が、所望される場合に、結果を最適化するためにキャンペーンの
多様な点で（例えば、ターゲットとなる視聴者のプロファイルを調整することに
よって）そのマーケティング戦略を変更できるという点で適応性がある。このよ
うにして、キャンペーンは、広告主からの変化する要件またはシステムによって
提供されるフィードバックに基づいて動的に改変することができる。
【００４２】 広告主によるキャンペーン管理は、好ましくはブラウザベースのコンソールを
通して達成される。広告主は、キャンペーンを定義するためにそれを使用し、コ
ンテンツを提供し、ターゲットグループを改変することができる。進行中のキャ
ンペーンの成功率に関するフィードバックも、コンソールを使用してアクセス可
能することができる。
【００４３】 図１０は、システムの料金請求書作成発行構成要素を示す。料金請求書作成発
行構成要素も、好ましくはマスタサーバ１８上に常駐し、広告／コンテンツキャ
ンペーンのステータスを監視し、一定の料金請求書作成発行のマイルストーンが
満たされたかどうか（例えば、広告が指定された回数表示されたかどうか）を認
識し、広告主に送信されなければならない実際の請求書情報を作成する。請求書
作成発行構成要素は、定期的にマスタクライアント応答データベース５２を照会
し、ある特定のキャンペーンの現在の状況を決定する。所定の料金請求書作成発
行の節目に到達した場合には、料金請求書作成発行構成要素は特定のカスタマ（
つまり、広告主）情報を広告キャンペーンデータベース６０から検索し、料金請
求書作成発行のためにフォーマット化された請求書を作成する。
【００４４】 前述したように、ユーザプロファイルを作成する際に、システムは、ユーザに
よってクライアントマシン上で選択されたＵＲＬ文字列をデモグラフィックス及
びその他の情報の集合と関連付けるデータを使用する。このようなデータは、例
えば、ニールセン（Ｎｅｉｌｓｅｎ）ＮｅｔＲａｔｉｎｇｓから入手できる。シ
ステムは、好ましくは定期的にＮｅｔＲａｔｉｎｇｓまたは図１１に示するよう
に、マスタサーバ（マスタ分類済みＵＲＬデータベース５６）でそのデータベー
スのバージョンを構築するためのＭＸＬを通したデータを含む類似したデータベ
ース７０を照会する。それから、マスタサーバ同期構成要素は、局所分類済みＵ
ＲＬデータベース３２で定期的にこのデータベース５６を複製するだろう。
【００４５】 前述したシステム内では、広告送達チャネルはＩＳＰを通過するが、システム
は、ターゲットとなる広告が（バナー広告等を使用して）通常のウェブページを
通して送達されるように構成できるだろう。
【００４６】 また、前述したシステムでは、ウェブサイト分類またはプロファイルデータは
、ニールセン（Ｎｅｉｌｓｅｎ）ＮｅｔＲａｔｉｎｇｓなどのサードパーティベ
ンダから得られる。しかしながら、このデータは、代わりにシステムによって生
成されてよい。既知のデモグラフィックスの多くのユーザを加えることによって
、システムはウェブサイトプロファイルデータを生成するために構成できるだろ
う。さらに、システム内のその他の匿名ユーザのために生成される全体的なデモ
グラフィックスは、ＵＲＬデータベース内の隙間を埋めるために、つまり分類デ
ータを有さないウェブサイトのために使用できるだろう。
【００４７】 本発明の好ましい実施形態を説明したので、修正が、本発明の精神及び範囲か
ら逸脱することなく加えることができることは明らかなはずである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 発明のシステムが好ましくは実現される代表的なネットワークを
示すブロック図である。
【図２】 発明のシステムの好ましい全体的なアーキテクチャを示すブロッ
ク図である。
【図３】 発明のシステムのデータ収集構成要素を示すブロック図である。
【図４】 発明のシステムのクライアントプロファイリング構成要素を示す
ブロック図である。
【図５】 発明の直接的なクライアント通信構成要素を示すブロック図であ
る。
【図６】 発明による例示的なポップアップ広告の画面一場面である。
【図７】 発明のシステムのマスタサーバ同期構成要素を示すブロック図で
ある。
【図８】 発明のシステムの動的キャンペーンマネージャを示すブロック図
である。
【図９】 発明のシステムのデータ分析システム構成要素を示すブロック図
である。
【図１０】 発明のシステムの料金請求書作成発行構成要素を示すブロック
図である。
【図１１】 発明のシステムへの定格サービスからのデータ転送を示すブロ
ック図である。
【符号の説明】
１０…クライアントマシン、１２…ウェブサーバ、１４…通信チャンネル、１
６…ＰＯＰサーバ、１８…マスタサーバ、３０…データベース、３１…スニッフ
ァ、３２…データベース、３４…ユーザプロファイルデータベース。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ， ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ， ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，Ｃ Ｎ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ， ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，Ｋ Ｒ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ， ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，Ｓ Ｉ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 アーサー・ピー・ラスコン アメリカ合衆国02420マサチューセッツ州 レキシントン、ウォバーン・ストリート・ ナンバー47、425番 (72)発明者 リチャード・エス・ジンマーマン アメリカ合衆国024778マサチューセッツ州 ベルモント、クロス・ストリート22番 (72)発明者 アンソニー・スコット・オッド アメリカ合衆国02130マサチューセッツ州 ジャマイカ・プレイン、ウェナム・ストリ ート・ナンバー３、90番 (72)発明者 ナサニエル・サーストン アメリカ合衆国02144マサチューセッツ州 サマービル、ペアソン・ロード・ナンバー ２、68番

Claims (63)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数のウェブサイトでプロファイルを提供することと、 前記複数のウェブサイトのどれにユーザがアクセスするかを監視することと、 ユーザがアクセスしたウェブサイトのプロファイルに基づいてユーザのプロファ
    イルを作成することとを備える、ウェブユーザをプロファイリングする方法。
  2. 【請求項２】 ユーザのプロファイルがデモグラフィックスデータを含む、
    請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記デモグラフィックスデータがユーザの年齢に関するデー
    タを含む、請求項２に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記デモグラフィックスデータがユーザの性別に関するデー
    タを含む、請求項２に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記デモグラフィックスデータが、ユーザの収入に関するデ
    ータを含む、請求項２に記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記デモグラフィックスデータが、ユーザの最高学歴に関す
    るデータを含む、請求項２に記載の方法。
  7. 【請求項７】 ユーザのプロファイルがサイコグラフィックスデータを含む
    、請求項１に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記サイコグラフィックスデータがユーザの関心に関するデ
    ータを含む、請求項７に記載の方法。
  9. 【請求項９】 複数のウェブサイトでプロファイルを提供することが、前記
    複数のウェブサイトのそれぞれを前記サイトにアクセスしたことのある既知の人
    物のデモグラフィックス特徴と関連付けるデータベースを提供することを備える
    、請求項１に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記データベースがウェブサイトレーティングサービスに
    よって提供される、請求項９に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 ユーザが前記複数のウェブサイトのどれにアクセスするの
    かを監視することが、ウェブサーフィンの間にユーザによって行われるＵＲＬ要
    求を特定することを備える、請求項１に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記ＵＲＬ要求が、インターネットサービスプロバイダ（
    ＩＳＰ）ポイントオブプレゼンスで特定される、請求項１１に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記ＵＲＬ要求が、ユーザと関連付けられ、データベース
    内で記憶される、請求項１２に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 ユーザのプロファイルを作成することが、既存のユーザプ
    ロファイルを更新することを備える、請求項１に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 ユーザのプロファイルを作成することが、平均化アルゴリ
    ズムを使用して既存のユーザプロファイルに、ユーザによってアクセスされるウ
    ェブサイトのプロファイルを結合することを備える、請求項１４に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記ユーザプロファイルは、それぞれがレーティングと関
    連付けられる複数のデモグラフィックスカテゴリに関するデータを含む、請求項
    １５に記載の方法であって、さらに、低信頼基準を有する任意のデモグラフィッ
    クスカテゴリのレーティングのために値を記入することを備える方法。
  17. 【請求項１７】 値を記入することが、低信頼基準を有するカテゴリのため
    に前記ユーザのプロファイルに類似したプロファイルを有する人物の平均レーテ
    ィングを使用することを備える、請求項１６に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 前記平均レーティングは、クラスタ化アルゴリズムを使用
    して決定される、請求項１７に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 さらに、ユーザプライバシーを保護するためにユーザのプ
    ロファイルを作成した後に、前記ユーザがどのウェブサイトを訪問したかに関す
    るレコードを消去することを備える、請求項１に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 さらに、前記ユーザに、該ユーザのプロファイルに基づい
    て選択的な広告を送達することを備える、請求項１に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 選択的な広告を送達することは、ユーザが操作するコンピ
    ュータのディスプレイにポップアップ広告を伝送することを備える、請求項２０
    に記載の方法。
  22. 【請求項２２】 プログラムを記憶するためのメモリと、 （ａ）ユーザが複数のウェブサイトのどれにアクセスするのかを監視し、かつ （ｂ）ユーザによってアクセスされるウェブサイトの所定のプロファイルに基づ
    いてユーザのプロファイルを作成するために、プログラムと動作可能なプロセッ
    サとを備える、ウェブユーザをプロファイリングするためのコンピュータ。
  23. 【請求項２３】 前記コンピュータが、ＩＳＰポイントオブプレゼンスサー
    バを備える、請求項２２に記載のコンピュータ。
  24. 【請求項２４】 さらに、前記複数のウェブサイトのそれぞれを、前記サイ
    トにアクセスする人物のデモグラフィックス特徴と関連付けるデータベースを備
    え、前記人物が既知のデモグラフィックス特徴を有する、請求項２２に記載のコ
    ンピュータ。
  25. 【請求項２５】 プログラムが、ウェブサーフィンの間にユーザによってな
    されるＵＲＬ要求を特定するためのスニッファ（ｓｎｉｆｆｅｒ）を含む、請求
    項２２に記載のコンピュータ。
  26. 【請求項２６】 さらに、ＵＲＬ要求及び関連付けられるユーザ情報が記憶
    されるデータベースを備える、請求項２２に記載のコンピュータ。
  27. 【請求項２７】 前記プロセッサが、ユーザプライバシーを保護するために
    ユーザのプロファイルを作成した後に、前記ユーザがどのウェブサイトを訪問し
    たことがあるのかのレコードを消去するための方法を含む、請求項２２に記載の
    コンピュータ。
  28. 【請求項２８】 前記プロセッサは、さらに、前記ユーザに、該ユーザのプ
    ロファイルに基づいて選択的な広告を伝送する、請求項２２に記載のコンピュー
    タ。
  29. 【請求項２９】 前記広告は、ユーザが操作するコンピュータのディスプレ
    イで表示されるポップアップ広告を備える、請求項２２に記載のコンピュータ。
  30. 【請求項３０】 前記コンピュータが、ユーザが操作するコンピュータのデ
    ィスプレイに広告を表示するために、ユーザが操作するコンピュータと協調し、
    前記広告が、ユーザのプロファイルに基づいて複数の広告から選択される、請求
    項２２に記載のコンピュータ。
  31. 【請求項３１】 複数のウェブサイトに関するプロファイルデータを含むデ
    ータベースと、 ユーザが前記複数のウェブサイトのどれにアクセスするのかを監視する手段と、
    ユーザによってアクセスされるウェブサイトのプロファイルデータを使用して、
    ユーザのプロファイルを作成する手段と、 作成されたユーザプロファイルに基づいて広告とユーザを整合する手段と、 ユーザに前記広告を送達する手段とを備える、ウェブユーザをプロファイリング
    し、選択的な広告をユーザに送達するためのシステム。
  32. 【請求項３２】 インターネットアクセスを提供するために前記クライアン
    トコンピュータにリンクされるローカルサーバコンピュータであって、人物が前
    記複数のウェブサイトのどれを監視する手段と、人物によってアクセスされたウ
    ェブサイトの所定のプロファイルデータに基づいて人物のプロファイルを作成す
    る手段と、広告をクライアントコンピュータに送達する手段とを含む前記ローカ
    ルコンピュータと、 前記ローカルサーバコンピュータにリンクされ、広告主から受け取られた広告を
    前記人物に、該人物のプロファイルに基づいて前記人物に照合する手段と、クラ
    イアントコンピュータへの最終的な転送のために、前記ローカルサーバコンピュ
    ータに、前記広告を伝送する手段とを含む、遠隔サーバコンピュータとを備える
    、ウェブサーフィン用のクライアントコンピュータを使用してある人物のプロフ
    ァイルを推論し、該人物のプロファイルに基づいて該人物に選択的に広告を送達
    するためのシステム。
  33. 【請求項３３】 前記ローカルサーバコンピュータが、複数のウェブサイト
    を前記サイトでの所定のプロファイルデータと関連付けるローカルデータベース
    を含む、請求項３２に記載のシステム。
  34. 【請求項３４】 前記遠隔サーバコンピュータが、複数のウェブサイトを前
    記サイトに関する所定のプロファイルデータに関連付けるデータを含むマスタデ
    ータベースを含み、前記マスタデータベースのデータが前記ローカルデータベー
    スと定期的に同期される、請求項３３に記載のシステム。
  35. 【請求項３５】 前記ローカルサーバコンピュータ及び前記遠隔サーバコン
    ピュータが、インターネット接続によりリンクされる、請求項３２に記載のシス
    テム。
  36. 【請求項３６】 前記広告を送達するための前記手段が、広告を指すＵＲＬ
    文字列を送達する手段を備える、請求項３２に記載のシステム。
  37. 【請求項３７】 人物のプロファイルがデモグラフィックスデータを含む、
    請求項３２に記載のシステム。
  38. 【請求項３８】 前記デモグラフィックスデータが、人物の年齢に関するデ
    ータを含む、請求項３７に記載のシステム。
  39. 【請求項３９】 前記デモグラフィックスデータが、人物の性別に関するデ
    ータを含む、請求項３７に記載のシステム。
  40. 【請求項４０】 前記デモグラフィックスデータが、人物の収入に関するデ
    ータを含む、請求項３７に記載のシステム。
  41. 【請求項４１】 前記デモグラフィックスデータが、人物の最高学歴に関す
    るデータを含む、請求項３７に記載のシステム。
  42. 【請求項４２】 人物のプロファイルがサイコグラフィックスデータを含む
    、請求項３２に記載のシステム。
  43. 【請求項４３】 前記サイコグラフィックデータが人物の関心を示す、請求
    項４２に記載のシステム。
  44. 【請求項４４】 人物が前記複数のウェブサイトのどれにアクセスするのか
    を監視する前記手段が、ウェブサーフィンの間に人物によって行われるＵＲＬ要
    求を特定することを備える、請求項３２に記載のシステム。
  45. 【請求項４５】 前記ローカルサーバコンピュータが、インターネットサー
    ビスプロバイダ（ＩＳＰ）ポイントオブプレゼンスに位置する、請求項３２に記
    載のシステム。
  46. 【請求項４６】 ある人物のプロファイルを作成する手段が、人物がアクセ
    スするウェブサイトのプロファイルを、平均化アルゴリズムを使用して既存のプ
    ロファイルに結合する手段を備える、請求項３２に記載のシステム。
  47. 【請求項４７】 前記プロファイルが、それぞれがレーティングに関連付け
    られる複数のデモグラフィックスカテゴリに関するデータを含み、システムが、
    さらに、低信頼基準を有する任意のデモグラフィックスカテゴリのために、レー
    ティングの値を記入する手段を備える、請求項４６に記載のシステム。
  48. 【請求項４８】 値を記入することが、低信頼基準を有するカテゴリのため
    に前記人物のプロファイルに類似するプロファイルを有する人物の平均的なレー
    ティングを使用することを備える、請求項４７に記載のシステム。
  49. 【請求項４９】 前記平均レーティングがクラスタ化アルゴリズムを使用し
    て決定される、請求項４８に記載のシステム。
  50. 【請求項５０】 ユーザプライバシーを保護するために人物のプロファイル
    を作成した後、さらに、前記人物がどのウェブサイトを訪問したのかのレコード
    を消去する手段を備える、請求項３２に記載のシステム。
  51. 【請求項５１】 さらに、広告がユーザにどのくらいの期間表示されるのか
    を監視する手段を備える、請求項３２に記載のシステム。
  52. 【請求項５２】 さらに、ユーザが広告をクリックスルーしたかどうかを監
    視する手段を備える、請求項３２に記載のシステム。
  53. 【請求項５３】 ユーザが所定数のプロファイルを有する複数のウェブサイ
    トのどれにアクセスするのかを監視するステップと、 ユーザがアクセスするウェブサイトのプロファイルに基づいてユーザのプロファ
    イルを作成するステップとを実行することによって、ウェブサーバをプロファイ
    リングするためのプログラムを備えるコンピュータ読み取り可能媒体。
  54. 【請求項５４】 媒体が取り外し自在のメモリを備える、請求項５３に記載
    のコンピュータ読み取り可能媒体。
  55. 【請求項５５】 媒体が信号伝送を備える、請求項５３に記載のコンピュー
    タ読み取り可能媒体。
  56. 【請求項５６】 複数のウェブサイトのプロファイルを提供し、前記プロフ
    ァイルが、前記サイトを訪問したことが既知である人物のデモグラフィックスデ
    ータを含むことと、 前記ユーザのそれぞれが、前記複数のウェブサイトのどれを訪問するのかを監視
    することと、 ユーザが訪問するウェブサイトのプロファイルに基づいて各ユーザのプロファイ
    ルを推論することと、 一定のコンテンツを自分達のプロファイルに基づいて受信することに受容的と思
    われる前記ユーザのターゲットグループを特定することと、 該ターゲットグループのユーザにコンテンツを選択的に送達することとを備える
    、ウェブユーザをプロファイリングし、コンテンツを前記ユーザに選択的に送達
    するコンピュータ化された方法。
  57. 【請求項５７】 前記コンテンツが広告を備える、請求項５６に記載のコン
    ピュータ化された方法。
  58. 【請求項５８】 前記広告がポップアップ広告を備える、請求項５７に記載
    のコンピュータ化された方法。
  59. 【請求項５９】 前記広告がバナー広告を備える、請求項５８に記載のコン
    ピュータ化された方法。
  60. 【請求項６０】 さらに、コンテンツがどのくらいの期間ユーザに表示され
    るのかを監視することを備える、請求項５８に記載のコンピュータ化された方法
    。
  61. 【請求項６１】 さらに、ユーザがコンテンツをクリックスルーしたかどう
    かを監視する、請求項６０に記載のコンピュータ化された方法。
  62. 【請求項６２】 さらに、コンテンツに対するユーザの反応性を最適化する
    ためにターゲットグループを調整することを備える、請求項５６に記載のコンピ
    ュータ化された方法。
  63. 【請求項６３】 前記コンテンツが広告を備え、コンテンツに対するユーザ
    反応性を判断することが、どのくらいの数のユーザが広告をクリックスルーした
    のかを求めることを備える、請求項６２に記載のコンピュータ化された方法。
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