JP2004240937A - オンライン市場における自動フライト管理 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、広告主が、自分の広告フライトをより効率的に管理するための方法および装置を提供する。
【解決手段】データベース検索システムは、検索用語のデータベースを含み、各検索用語は、複数の広告主のうちの１の広告主によって支払い可能な入札額と関連しており、および検索エンジンは、データベースを検索するために、検索者からの検索クエリに応答する。フライト管理エージェントは、時間インターバルの間の支出を管理するために、検索リスティングの入札額を調整するための、広告主が特定したパラメータに応答する。
【選択図】 図１０

Description

【０００１】
関連出願
本出願は、Ｄａｖｉｓらの名義で、２００１年７月２４日に出願された、出願番号第０９／９１８，２４１号、ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲＩＮＦＬＵＥＮＣＩＮＧ Ａ ＰＯＳＩＴＩＯＮ ＯＮ Ａ ＳＥＡＲＣＨ ＲＥＳＵＬＴ ＬＩＳＴ ＧＥＮＥＲＡＴＥＤ ＢＹ Ａ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＮＥＴＷＯＲＫ ＳＥＡＲＣＨ ＥＮＧＩＮＥ の一部継続出願であり、前記出願は共通して本出願と譲渡され、およびこの参照によってその全部をここに包含しており、およびそれはＤａｒｒｅｎ Ｊ．Ｄａｖｉｓらの名義で、１９９９年５月２８日に出願された、出願番号第０９／３２２，６７７号で、現在はアメリカ合衆国特許番号第６，２６９，３６１号となっているものの継続出願である。
【０００２】
【発明の属する技術分野】
序説のみの目的で、本実施例は自動フライト管理と総称されてもよい。自動フライト管理は、現存するペイ・フォー・プレースメント市場システムに対する改良である。
【０００３】
【従来の技術】
アメリカ合衆国特許第６，２６９，３６１号に記載の方法は、広告主が管理するのに厄介であるかもしれない。特に、広告主は、好ましい価格で、（大量の適格なトラフィックを得るために）検索結果において好ましい位置を維持することを欲する。アメリカ合衆国特許第６，２６９，３６１号に記載のシステムは、そうするためのすぐ使える手段を供給していない。広告主は、例えばｗｗｗ．ｏｖｅｒｔｕｒｅ．ｃｏｍで検索を実行することによって、彼らにとって重要である検索用語での彼らの順位を頻繁に調査するという手段を取ることができる。彼らは、競合する広告主の入札活動の結果としての変化を認めると、それに応答して手動で、ペイ・フォー・プレースメント・ウェブサイトにログ・インし、および自らの入札を変更することができる。彼らが、保持したいと思う位置に関して競り上げられた場合、彼らは、彼らの入札額に等しい、要求されたコスト・パー・クリック（“ＣＰＣ”）が、ぜひ支払いたいと思うものであれば、その位置を取り戻すために自らの入札を増やすことができる。自分たちより下に順位付けされたリスティングの入札が減った場合、彼らが支払う額を減らすために自分の入札を低減しつつ、結果における自分の位置をなお維持したいと思う広告主がいるかもしれない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
大型広告主、または大型広告主の代わりに行動する広告代理店が実行しなければならない多くの他のタスクがある。大型広告主は通常、広告“フライト”を管理する。フライトは通常、ある特定の時間インターバルでの、特定の製品のセットを販売促進する事業活動と関連する。フライトは通常、予算、フライト期間、および、例えば１０，０００の新しいクレジット・カード顧客を入会させるなどの事業目的を有する。
【０００５】
フライトを作成することは通常、販路媒体（テレビ、ラジオ、印刷物、オンライン等）を選択し、およびキャンペーン（例えば、ＴＶスポットの数、それらの長さ、放送の時間、およびそれらが放送される市場）、顧客エクスポージャ（例えば、伝わる視聴者の数）およびコストを特定する契約を締結することを伴う。オンライン・コスト・パー・インプレッション（“ＣＰＭ”）市場に関して、これは通常、バナー広告が動作するウェブ・ページ、それらの頻度、フライトでの、期待されるインプレッション数、およびＣＰＭコストを識別することを伴う。
契約条項が確定されると、顧客エクスポージャに関する周期的報告をする以外には、フライトを管理するために広告主によって求められる仕事はそれほど多くない。
【０００６】
広告主がＣＰＣ市場におけるフライトを管理するために、非常に多くの努力が必要となる。ＣＰＣ市場におけるフライト管理への入力パラメータは：１）フライト期間（開始および終了日付および時刻）、２）フライト予算、３）ＣＰＣ市場において使用されるべきリスティングのセット（各リスティングは用語、タイトル、説明およびＵＲＬを有する）、および４）リスティングに関する最大平均ＣＰＣ（いかなる高いＣＰＣも結果として広告主に損失をもたらす）である。
【０００７】
ＣＰＣ市場に依存する他の入力がある：１）リスティングの用語に関するすべての順位に関する入札（例えば、“ウェブ・ホスティング”という用語に関して順位３になるためには４．４３ドルかかる）、および２）あらゆる用語のあらゆる順位でのクリック数（例えば、順位２の“旅行”という用語は、１８００クリック／日を有する）である。
【０００８】
ＣＰＣ市場におけるフライト管理の目標は：１）フライト中、均等に予算を費やすこと、２）フライトのちょうど最後までに（またはできるだけそれに近く）予算を費やすこと、３）選択されたリスティングに関する平均入札が、最大平均ＣＰＣよりも小さくなるようことを確証すること、４）広告主利益が最大化されることを確証すること、である。これは、固定フライト予算に関して、広告主は最大の可能なクリックを受けるということを意味する。広告主は、すべてのリスティングに関する平均ＣＰＣが最低である場合に、最大数のクリックを受けるだろう。フライト予算が固定されているので、最大可能クリックを有することは、広告主ＲＯＩを最大化することに相当する。
【０００９】
ＣＰＣ市場においてフライトを管理することは：１）入札するリスティングを選択すること、２）選択された各リスティングに関する入札額を選択すること（それは現在のあらゆるリスティングの順位を決定する）、および３）フライトがまだ進行中であることを確認するために、入札を周期的に再評価することを必要とする。消費は、ＣＰＣ市場の力学により、フライトの途中で計画を上回り、または下回るかもしれない。
【００１０】
ＣＰＣ市場は、他の代替（テレビ、ラジオ、印刷物、他のオンライン等）と比較して、フライトを管理するためにより多くの相当の努力を広告主から必要とする。これは：１）広告主が多数のリスティングを作成しなければならないこと、２）広告主が利益を得られるままでいるために最大ＣＰＣを決定しなければならないこと、３）広告主は、あらゆるリスティングに関する最適な入札を選択することによって、利益をどのように最大化するかを決定しなければならないこと、および４）広告主は、フライト全体を通して入札を継続的に監視し、および調整しなければならないことによるものであり、これらすべては相当の努力を要する。ある場合には、これは複数の常勤の労働者を必要としうる。次からの数段落は、これらの困難を簡潔に説明する。
【００１１】
広告主は、リスティングの大きなセットを生成しなければならない（これは、何百にもなりうる）。各リスティングに関して、広告主は、用語、タイトル、説明およびＵＲＬを選択しなければならない。例えば、リスティングは、用語
“ＬＣＤプロジェクタ”、タイトル“ＬＣＤプロジェクタに関するあなたのスーパー・ソース”、説明“Ｉｎｆｏｃｕｓ、Ｐｒｏｘｉｍａ、サンヨー、東芝、パナソニック、日立。コンピュータ・プロジェクションの素晴らしい取り扱い、ビジネスのベスト・サポートに”、および広告主のウェブ・サイトを示すＵＲＬを有するかもしれない。
【００１２】
各リスティングは通常、タイトルおよび説明が正確に目的地ＵＲＬを反映し、かつタイトルおよび説明がリスティングの用語に関連することを確証するために、ＣＰＣ市場オペレータによる手動レビュー処理を求めるので、これは時間がかかりうる。
【００１３】
広告主は、確実に損失がないことを確証するために、リスティングに対して入札するための最大額を決定しなければならない。検索者を広告主のウェブ・サイトに移動させるために支払われる額は、期待される利益／クリックより小さくなければならない。これは、すべての可能なアクションに関する換算率を計算すること―検索者が広告主のウェブ・サイトに移動されると、検索者が可能なアクションの各々を実行する可能性を計算することを必要とする。可能なアクションは、商品を登録し、購入し、ローンの申し込みをする等を含みうる。様々なアクションに関する換算率は、期待される利益／クリックを計算するために、平均利益／アクションと結合される。
【００１４】
例えば、広告主のウェブ・サイトに移動される検索者の１％がデジタル・カメラを購入する場合、その結果、広告主に平均１００ドルの利益をもたらし、リスティングに関する最大ＣＰＣは１．００ドルである（これより高いと損失を生む）。
【００１５】
さらに、広告主は利益を最大にするためにあらゆるリスティングに関してＣＰＣを設定しなければならない。リスティングに関するより高いＣＰＣは、一般的により多くのクリックにつながるより良い順位を生むが、（より高いＣＰＣによって）平均コスト／クリックは上がる。合計利益は、１）クリック数と、２）平均利益／クリックから平均コスト／クリックを引いたものとの積である。
【００１６】
より高いＣＰＣは、その結果、より高い利益を生むかもしれないし生まないかもしれない。一般的に、合計利益は、順位における変更とともに上がったり下がったりするかもしれない。以下の例は、単一のリスティングに関する順位での合計利益の非単調な挙動を示す。広告主は４．９０ドルの平均利益／クリックを有する。順位６になるための入札は、リスティングに対する予算が４６ドルより大きいか、またはそれに等しい時、広告主に最大の利益を生む。一方で、予算制限が２０ドルである場合、最適利益が順位８であるのは、前記順位が最高の利益を有しつつ、予算以内になるからである。
【００１７】
【表１】

【００１８】
市場オペレータがクリック平均数を、あらゆる用語に関する順位の関数として公表しない場合、リスティングに関する最適な入札を考え出すのは、トライアルおよびエラー処理である。この例において、広告主は順位３から始め、それから合計利益における増加を生む順位４を試し、続いて順位５を調べる等するかもしれない。別の問題は、最大値を見つけることは最適な利益を持つ順位を見逃すかもしれないことである―順位６はその隣の順位よりも高い利益を持つかもしれないが、順位１０が順位６より良い可能性もある。
【００１９】
問題が複雑なことに、異なるリスティングに関する換算率は同じではないかもしれない。例えば、用語“自動”のリスティングは、車の取り扱い手数料に関する情報を買う検索者の１％を有するかもしれない一方で、用語“車”のリスティングに関しては、これは１．５％かもしれない。この差は、リスティングの用語、またはそのタイトル、説明、またはＵＲＬによって示されたウェブ・ページの関数かもしれない。また、単一のリスティングに関する換算率は、リスティングが表示される順位に依存するかもしれない。例えば、リスティングが順位１に表示される時に、検索者の２％が製品を購入する一方で、リスティングが順位５である時には、検索者の１％だけが製品を購入するかもしれない。
【００２０】
広告主は、定期的にリスティングを管理しなければならない。これは、予算が所望の通り均等に、または不均等に費やされ、かつ予算全体がフライトの終了までに費やされることを確証するためである。フライトの終了前に予算全体を費やすことは、資源の割り当て間違いを生じうる―顧客が多すぎその後が続かない―および予算全体を費やさないと、収益の機会を損ないうる。
【００２１】
広告主は、すべてのリスティングに関する最適な入札の初期推定をしなければならず、それから継続的に、フライトが進行中でことを確証するために、これらを監視しなければならない。入札が時間の経過とともに変更される必要があるかもしれないことには、多くの理由がある。あらゆるリスティングに関する様々な順位におけるクリック数の初期推定は正しくないかもしれず、換算率の初期推定は正しくないかもしれず、また換算率は時間の経過とともに変わるかもしれない。例えば、リスティングは、ちょうど経過してしまった特定の日付（例えば、父の日）に関連性を有するかもしれない。
【００２２】
さらに、市場の力学によって、あらゆる用語のあらゆる順位に関するクリック数は、変化しうる。例えば、用語“自動”のリスティングは、１．４３ドルの入札を有し、順位３にいるかもしれない。後に、別の広告主が、順位３におけるリスティングを順位４に入れ替えるために、１．４４ドルの入札で市場に入る。順位４において、“自動”リスティングはクリックがより少ないだろう―用語“自動”に関するコスト／クリックは市場において上がった。市場を去っていく広告主、自分の入札を増やし／減らしている現存する広告主、および（例えばアフィリエイトを追加し、または落とすことによって）検索を実行している検索者の数を増やし／減らしている市場オペレータによって、別の変化が生じるかもしれない。
【００２３】
広告主が、利益を最大化するために追跡しなければならない他の市場条件がある。これらは、リスティングの入札がその現在の順位に対して高すぎるかどうか調べることを含む。例えば、広告主Ａ_１は、順位２になるためのリスティングに関して、リスティングのＣＰＣを０．５０ドルに設定するかもしれない―広告主Ａ_２は、０．４９ドルのＣＰＣで順位３にいる。数時間後、Ａ_２は自分のリスティングのＣＰＣを０．４５ドルに変える一方で順位３のままである。広告主Ａ_１は、自分のリスティングのＣＰＣを０．５０ドルから０．４６ドルに減らしつつ、順位２のリスティングを保持することができる。
【００２４】
前の例は、広告主が手動で自分のフライトを管理するために実行しなければならない様々なアクションを説明している。これらのタスクを一日に何回か行う広告主もいる。自分のリスティングの位置を監視し、および自分の入札を調整し、自分の予算を管理する等、ペイ・フォー・プレースメント市場への参加を管理する専門の複数の従業員を有する広告主もいる。
【００２５】
リスティングの状態をポーリングし、市場における競合者を調べ、およびアカウント状態を調べる手動の処理は、時間がかかり、無駄である。そのため、広告主が、自分の広告フライトをより効率的に管理するための方法および装置に対する必要性が存在する。
【００２６】
広告主に、自動化されたフライト管理システムを供給する必要性がある。そのようなシステムは、広告フライトのパラメータ：予算、持続期間、用語、最大平均ＣＰＣ、換算率、および各用語に関する平均利益／アクションを、入力として考える。本システムは、広告主の利益を最大化し、および広告主によって特定された通りにフライト中に予算を費やすために、あらゆるリスティングに関してＣＰＣを自動的に設定するだろう。本システムは、利益をより良く最適化するために、フライトの履歴パフォーマンスを考慮して、リスティングのＣＰＣを周期的に再計算するだろう。本システムは周期的に、自動フライト管理システムの遂行に関する報告を作成し、および広告主にこれらを通信する。本システムは、システムによって生成される自動フライト計画をカスタマイズするための能力を広告主に与えるだろう。
【００２７】
これらの非効率性が市場オペレータによって取り組まれないと、広告主が、市場オペレータによって供給される制約された自動サービスに相対して入手できる経済的効果を得るために、市場オペレータのアカウント管理システムと対話するための自らの自動サービスを作るべき経済的動機は残る。さらなる結果として、そのような状況は、申し立てられた、作られた貯金の手数料、または分け前で、広告主のために自動サービスを作る経済的動機を第三者に供給する。これはすでに発生している。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
本発明の上記課題は、１あるいは複数の広告主および１あるいはそれ以上の検索者の中で、オンライン市場における広告フライトを管理するための方法であって：広告主から広告フライト・パラメータを受信し；時には、ペイ・フォー・プレースメント市場での、特定された広告主検索用語に関する入札額を再検討し；および特定の広告主目標を達成するために、前記特定された広告主検索用語の入札額を調整することを具備する方法によって達成される。
【００２９】
本発明の方法では、広告フライト・パラメータを受信するステップは：１またはそれ以上の広告主検索用語を受信し；フライト予算を受信し；およびフライト・インターバルを受信することを具備するように構成してもよい。
【００３０】
本発明の方法では、受信された１またはそれ以上の広告主検索用語に対する最大平均コスト・パー・クリック、広告主に関する換算率；および広告主に関する平均プロフィット・パー・アクションのうちの１またはそれ以上を受信することをさらに具備するように構成してもよい。
【００３１】
本発明の方法では、特定された広告主目標を達成するために、特定された広告主検索用語の入札額を調整するステップが：広告主のウェブ・サイトとの検索者コンタクトを最大化することを具備するように構成してもよい。
【００３２】
本発明の方法では、特定された広告主目標を達成するために、特定された広告主検索用語の入札額を調整するステップが：広告主のウェブ・サイトへの検索者クリックを最大化することを具備するように構成してもよい。
【００３３】
本発明の方法では、入札額を調整するステップは：最大コスト・パー・クリックを受ける広告主のウェブ・サイトへの検索者クリックを最大化することを具備するように構成してもよい。
【００３４】
本発明の方法では、調整するステップは：広告主利益を最大化するために入札額を変えることを具備するように構成してもよい。
【００３５】
本発明の方法では、最大コスト・パー・クリックを受ける入札額を変えることをさらに具備するように構成してもよい。
【００３６】
本発明の方法では、広告主の１またはそれ以上のウェブ・サイトへの複数の広告主クリックに基づいて広告主利益を決定することをさらに具備するように構成してもよい。
【００３７】
本発明の方法では、換算率に基づいて広告主利益を決定することをさらに具備するように構成してもよい。
【００３８】
本発明の方法では、独立した換算率を有する複数の検索用語に関する検索用語換算率を決定することをさらに具備するように構成してもよい。
【００３９】
本発明の方法では、２またはそれ以上の順位において複数の検索用語に関する検索用語換算率を決定するステップであって、各ランクにおける検索用語は、独立した換算率を有するステップをさらに具備するように構成してもよい。
【００４０】
本発明の方法では、入札額を再検討するステップは：１またはそれ以上の検索用語に関するすべての入札組み合わせを再検討することを具備するように構成してもよい。
【００４１】
本発明の方法では、入札額を再検討するステップは：いくつかの入札組み合わせを再検討することを具備するように構成してもよい。
【００４２】
本発明の方法では、最適なソリューションでなさそうな順位を決定し；および決定された順位を無視することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４３】
本発明の方法では、閾値順位よりも下の順位を無視することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４４】
本発明の方法では、クリック閾値よりも少ないクリックを有する順位を無視することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４５】
本発明の方法では、最適なソリューションと、最終のソリューションとの間の距離よりも大きい最適なソリューションからの一定の距離にある順位を無視することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４６】
本発明の方法では、最終ソリューションによって決定される許容範囲外の要因によって変化する入札額を有する順位を無視することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４７】
本発明の方法では、フライト・パラメータに従って入札額を周期的に再計算することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４８】
本発明の方法では、１またはそれ以上の検索用語に関する広告主が特定した最大入札額を受信し；最大入札額に従って、１またはそれ以上の検索用語に関する入札額を調整することをさらに具備するように構成してもよい。
【００４９】
本発明の方法では、次に最低な入札額をちょうど超えるレベルまで、決定された入札額を低減することをさらに具備するように構成してもよい。
【００５０】
本発明の方法では、検索者からの検索クエリを受信するステップと；検索クエリとの一致を有する検索用語に関してデータベースにおいて検索するステップであって、前記データベースは、１またはそれ以上の広告主の検索用語および関連する入札額を記憶しているステップと；検索クエリとの一致を有する検索用語からの検索結果を供給するステップと；供給された検索用語が検索者によってクリックされるときに、供給された検索用語と関連する検索者からの経済的価値を送信するステップとをさらに具備するように構成してもよい。
【００５１】
また、本発明の上記課題は、検索用語のデータベースであって、各検索用語は、複数の広告主の１の広告主によって支払い可能な入札額と関連しているデータベースと；データベースを検索するために検索者からの検索クエリに応答する検索エンジンと；およびある時間インターバルでの支出を管理するために検索リスティングの入札額を調整するための、広告主が特定したパラメータに対応するフライト管理エージェントとを具備するデータベース検索システムによって達成される。
【００５２】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、広告主の１またはそれ以上の検索用語、予算、および時間インターバルに関する情報を受信するように構成されるように構成してもよい。
【００５３】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、１またはそれ以上の検索用語に関する最大平均コスト・パー・クリック、換算率、および平均プロフィット・パー・アクションのうちの１またはそれ以上を受信するように構成されるように構成してもよい。
【００５４】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、時間インターバルで予算を消費するように構成されるように構成してもよい。
【００５５】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、広告主のウェブ・サイトへのクリック数を最大化するように構成されるように構成してもよい。
【００５６】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、時間インターバルでの広告主に関する広告主利益を最大化するように構成されるように構成してもよい。
【００５７】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、最大プライス・パー・クリック（ｐｒｉｃｅ ｐｅｒ ｃｌｉｃｋ）を受ける広告主利益を最大化するように構成されるように構成してもよい。
【００５８】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、広告主のウェブ・サイトにおいて複数の検索者アクションに基づいて利益を決定することによって、広告主利益を最大化するように構成されるように構成してもよい。
【００５９】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、複数の換算率を有する複数の検索用語に基づいて利益を決定することによって、広告主利益を最大化するように構成されるように構成してもよい。
【００６０】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、様々な順位において様々な換算率を有する複数の検索用語に基づいて利益を決定するように構成されるように構成してもよい。
【００６１】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、１またはそれ以上の検索用語に関してすべての可能な入札組み合わせを解析し、および広告主に最高利益を供給する組み合わせを選択するように構成されるように構成してもよい。
【００６２】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、１またはそれ以上の検索用語に関する見込みのある入札の組み合わせのみを解析し、および広告主に最高利益を供給する、見込みのある組み合わせからの１の組み合わせを選択するように構成されるように構成してもよい。
【００６３】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、最適なソリューションではなさそうな検索用語順位を決定するように構成されるように構成してもよい。
【００６４】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、順位閾値より低い順位を有する検索用語を排除するよう構成されるように構成してもよい。
【００６５】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、クリック閾値より少ないクリック数を受信した検索用語を排除するように構成されるように構成してもよい。
【００６６】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、前のソリューションからの距離よりも大きいソリューションからの距離にある順位における検索用語を排除するように構成されるように構成してもよい。
【００６７】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、あらかじめ決められた額だけ前のものとは変わっている入札額を有する検索用語を排除するように構成されるように構成してもよい。
【００６８】
本発明のデータベース検索システムでは、フライト管理エージェントは、ときどき検索リスティングの入札額を再計算するように構成されるように構成してもよい。
【００６９】
また、本発明の上記課題は、オンライン市場システムで広告主の広告フライトを管理するためのコンピュータ・プログラム・コードによって達成される。
【００７０】
本発明のコンピュータ・プログラム・コードでは、オンライン市場システムにおいてときどき状態を調べ、および広告主が特定した目的を満たすことを確証するように広告主検索リスティングの入札を調整するコードをさらに具備するように構成してもよい。
【００７１】
本発明のコンピュータ・プログラム・コードでは、広告主が特定したフライト管理基準に従って広告主の入札額を更新するコードであって、入札額が、検索者によって検索可能なデータベースの広告主検索用語と関連しており、入札額が、検索者が広告主の検索用語を選択するときに、広告主によって支払い可能な経済的価値を表しているコードをさらに具備するように構成してもよい。
【００７２】
【発明の実施の形態】
基本的な市場システムにおいて、広告主は、広告主インターフェースにログオンし、および市場情報ならびに自分のリスティングに関連する情報を調べることによって、自らの広告キャンペーンを管理する。例えば、広告主は一組の用語、それらの説明、および検索者がリスティングにクリックする場合に広告主が支払うであろう額である、各用語に関するＣＰＣを識別できる。広告主は、検索用語に関する様々な順位でのクリック数を調べ、用語に関する他の競合リスティングを調べる等もすることができる。続いて、検索用語が、検索者から受信された検索クエリと一致すると、広告主は、市場オペレータに経済的価値を与えるかもしれない。広告フライトを管理するために、広告主は、予算がフライト全体を通して計画に従って費やされているかの確証もしなければならない。
【００７３】
ここで説明されている実施例は、入札の概念を使用しており、それは広告主と関連するネットワーク・ロケーションが、検索者からのクエリに応答して検索者に参照される時、広告主が与える経済的価値に相当する。経済的価値は、直接または間接的に、広告主に課される、または課すことができる金額でもよい。経済的価値は、広告主のアカウントから借り方に入れられた額でもよい。前記額は、金額、またはクレジット・ポイントのような別の値でもよい。経済的価値は、広告主によってデータベース検索システムのオペレータに、または第三者に与えられてもよい。
【００７４】
経済的価値は、広告主ウェブ・サイトが検索者によって参照される等、検索者が１またはそれ以上のネットワーク・ロケーションを参照する時に与えられる。参照は、ネットワーク・ロケーションを、単独で、または他の検索結果とともに、検索者によるデータ入力および受信のために使用される画面上に示すことによってなされる。これはインプレッションと称される。代替的に、およびここで一般的に説明された実施例において、より詳細に後述されるように、広告主のネットワーク・ロケーションにアクセスするために、検索者がクリックまたはクリック・スルーする時に参照が生じるかもしれない。または、参照は、広告主のネットワーク・ロケーションにアクセスした後に検索者によって取られる別のアクションによるかもしれない。
【００７５】
ここでの実施例は、広告フライトを管理する際に広告主によって実行されるステップの多くを自動化する。現在、広告主は自分のリスティングの状態、市場の状態、広告主のウェブ・サイトへクリック・スルーしている検索者の過去の支出ならびに換算率、およびフライトの事業目的が満たされているかどうかを周期的に調べなければならない。広告主は、この情報が市場オペレータによって供給されない場合、リスティングが様々な順位で受けるクリック数を予測しなければならないかもしれないので、この市場の手動検査およびリスティングの入札の調整は時間がかかり、間違えが起こりやすい。
【００７６】
自動フライト管理の開示された実施例により、広告主は、広告フライトのパラメータを特定することができる。本システムは、市場における状態を周期的に調べ、およびフライトの目的が満たされ、かつ広告主の利益が最大化されているかを確証するために、リスティングの入札に調整を行って、広告主の代わりに行動する自動化エージェントを供給する。
【００７７】
エージェントは、市場システムによって維持されるデータと関連して動作するソフトウェア処理またはアプリケーションである。すべてが良好である場合―フライト支出が予定通りであり、リスティングに関する現在の入札が広告主利益を最大にしている場合―エージェントはさらなるアクションは取らない。そうでなければ、エージェントは、フライト支出を予算と一致させるため、および広告主利益を最大化するために、１またはそれ以上のリスティングの入札を調整し、および広告主に変更に対する注意を喚起するためのメッセージを送信する。調整がなされると必ずメッセージを送信することができ、またはそれらは、広告主の制御によって、周期的に集計され、ならびに送信されることができる。
【００７８】
入力、出力および目標
広告主は、以下のものを特定することによって、広告フライトのパラメータを記述する：

２．Ｂ：フライトに関する予算
３．Ｉ：フライト・インターバル（開始および終了日付および時間）
４．以下のうち、１またはそれ以上：
ａ．Ｃ：すべての用語に対する最大平均ＣＰＣ
ｂ．Ｒ：広告主のウェブ・サイトにおいてアクションを実行する検索者の比率である、換算率および
ｃ．Ｐ：平均利益／アクション。期待される利益／クリックはＰ×Ｒである。
【００７９】
予算Ｂは、フライト中に均等に費やされるべきであると仮定する。こうでない場合、広告主は個別のフライトの集合を特定することができ、各フライトは均等な支出率を有する。例えば、フライト予算が１００，０００ドルであり、２０，０００ドルが第１月に費やされ、３０，０００ドルが第２月に費やされ、および５０，０００ドルが第３月に費やされるものと仮定する。不均等なフライトが、均等な消費率の３の個別のフライトに分割されうる：２０，０００ドルの予算を有する第１ヶ月のフライト１、３０，０００ドルの予算を有する第２ヶ月のフライト２、および５０，０００ドルの予算を有する第３ヶ月のフライト３である。
【００８０】
市場オペレータは、市場の現況にアクセスすることができ、それはフライトを最適化するために使用されうる。これは：

を含む。
【００８１】
自動フライト管理アルゴリズムは、進行しながらフライトを最適化するために周期的に動作する。各ステップにおいて、広告主の代わりに行動するエージェントは、

におけるあらゆる用語に関する最適な入札を選択する。用語

に関して選択された入札は

であり、それはフライト・インターバル中、検索者からのクリック

を生むと予測される。
【００８２】

【００８３】
フライトに関する合計広告主利益、

は、合計クリック数

を最大化することにより最適化されうる。これは、平均利益／アクションＰおよび換算率Ｒが定数であるからであり、目標は定数フライト予算Ｂに近く費やすことである。合計クリック数は、平均入札で割られた予算にほぼ等しく、すなわち、

である。そのため、平均入札

を最小化することによって、合計クリック数ｃ_ｔを最大化することができる。
【００８４】

【００８５】

【００８６】

【００８７】
クリック数の基準化は、あらゆる用語の換算率を正規化し、および入札の逆基準化は、順位のコストが変化しないままであることを確証する。
【００８８】

【００８９】
最適フライト管理
自動フライト管理の第一の実施例において、本システムは広告主からの：１）用語

を伴うフライトに関する一組のリスティング、２）予算Ｂ、３）最大ＣＰＣＣ、および４）換算率Ｒならびに平均利益／アクションＰを入力として考える。
【００９０】
用語

に関する入札のすべての可能な組み合わせを検査し、および予算を超えることなく、または最大平均ＣＰＣを超えることなく、広告主に最高の利益をもたらす組み合わせを選択するので、この実施例が最適である。
【００９１】

におけるいかなる用語

に関しても、広告主は、順位１における広告主の現存入札に対して、０．０１ドルを入札することによって、順位１になりうる。この例において、市場オペレータが０．０１ドルの最小入札増分を選択したことが推定されているが、これは任意でもよい。順位２における現在のリスティングは、０．８７ドルの入札を有すると仮定する。広告主は、０．８８ドルの入札で順位２にいることができる―それは、０．８８ドルの入札を伴う現存するリスティングがない限りであり、その場合は、広告主は順位２にはなれない！この処理は、すべての順位が検査されるまで、順位３，４，．．等における現存するリスティングを検査することによって反復される。この処理は、

におけるあらゆるリスティングに関して反復される。
【００９２】

現在の組み合わせは廃棄される。
【００９３】
そうでなければ、本システムは、現在の組み合わせが今のところ最善であるかを調べる。現在の組み合わせが今のところ最善である場合、新しい最善の組み合わせは現在の組み合わせに設定される。
【００９４】
広告主が最大平均ＣＰＣＣを特定するだけである場合、合計クリック

が前の最善の組み合わせの合計クリックよりも大きければ、現在の組み合わせが最善である。
【００９５】
広告主が換算率Ｒおよび平均利益／アクションＰを特定する場合、現在の合計利益、

が、前の最善の組み合わせの合計利益よりも大きければ現在の組み合わせが最善である。
【００９６】
用語

に関するすべての可能な順位での入札に関する合計広告主利益を計算した後、本システムは最高広告主利益を生む最適な組み合わせを戻す。
【００９７】
以下の例は、最適フライト管理のオペレーションを示す。２の用語

があり、各用語が、新しい広告主に利用可能である以下の順位／クリック／入札組み合わせを有する場合を検討する（いずれの用語も同一にすることによって、例を簡潔にしてある）：
【００９８】
【表２】

最適フライト管理は１００の組み合わせを検討し、各組み合わせは各用語に関して１０の順位／入札のうちの１を選択する。様々な予算に関する最適な組み合わせは以下の通りである：
【００９９】
【表３】

例えば、１，２５０ドルの予算Ｂがあると、広告主の利益を最大化する最適フライトは、

に関して順位１０になることを伴い（入札は０．４４ドルである）、および

に関して順位２になることを伴う（入札は０．７１ドルである）。このフライトに関する合計コストはおよそ１，２０９．９８ドルであり、および期待クリックの合計数は１，８７０である。このことから、平均入札は

であることが導かれる。
【０１００】
残念なことに、このアルゴリズムは幾何級数的なコストを有する。

におけるｋの用語の各々は、およそｒの順位を有すると仮定する。前記アルゴリズムは、入札するべきすべての順位の組み合わせを検討しなければならない。各用語が（この用語に関して入札しない、または順位１に入札する、または順位２に入札する等の）ｒ＋１の可能性がある。各用語に関する選択は独立しているので、検討すべき

の可能性がある。その結果、このアルゴリズムは大きな問題には実用的ではない。
【０１０１】
周期的再実行
フライトの開始時、本システムは上述の通り、

における用語に関する理想的な入札の組み合わせを計算する。市場の力学のため、様々な順位に関する入札およびクリック数はフライト中に変化しうる。
【０１０２】
本システムは、広告主のフライトが均等に予算を費やすために進行中のままであることを確証し、および広告主の利益が最大化され続けることを確証するために、最適な入札を周期的に再計算する。
【０１０３】
市場オペレータ、または広告主は、広告主に関するフライトを再計画するために、最善の時を選択することができる。これは、毎時、毎日でもよく、または入札あるいはクリック数を変更しうるイベントが生じる時でもよい（例えば、市場オペレータは、新しい高トラフィック・アフィリエイトを加えることによって、検索者数を顕著に増やす）。
【０１０４】
アルゴリズムが再実行される前に、フライトに関する情報は残りのフライトを反映するために更新される：
１．予算Ｂは残りの予算と置き換えられる
２．フライト期間Ｉは、残りのフライト期間と置き換えられる
３．あらゆる順位におけるあらゆる用語

の換算率は、フライトの開始から広告主によって監視されている実際の換算率と置き換えられる―十分なデータが統計学的に関連するように集積されていない場合
４．あらゆる順位におけるあらゆる用語

に関するクリック数／時間は、フライトの開始からの実際のクリック数／時間と置き換えられる―十分なデータが統計学的に関連するように集積されていない場合
５．あらゆる順位におけるあらゆる用語に関する入札が、市場からの最新情報と置き換えられる。例えば、用語“車”に関する最高入札が１．３４ドルである場合、１．３５ドルの入札で、“車”に関して順位１になることが可能である。
【０１０５】
フライトの開始時に、予算は３０日で３０，０００ドルであり、１日後には、予算は２９日で２８，５００ドルである可能性がある。この場合、初期コストの推定が低すぎたのである（クリック数を低く評価しているか、または競合する広告主が降りて、順位を上げたか、である）。アルゴリズムは、最善の決定を進めるために、最新の情報で再実行される。
【０１０６】
価格保護
価格保護は第一の実施例のバリエーションであり、本システムは、固定ＣＰＣ入札を設定する代わりに、

におけるあらゆる用語の選択されたあらゆる順位に関して価格保護された入札を設定する。これは、フライト管理の周期的再実行の間に、市場における入札の変化に応じて、広告主の利益を最適化するための別の機会を供給するので、第一のバリエーションに対する改良である。
【０１０７】
自動フライト管理の最近の実行からの、用語

に関する最適な入札の組み合わせが、

であると仮定する。用語

に関して固定入札

を設定する代わりに、本システムは価格保護（Ｐｒｉｃｅ Ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ）（ＰＰ）入札を設定する。
【０１０８】
ＰＰ入札は、広告主が用語

に関する最大値

までは喜んで支払い、および本システムが、この入札で可能な最善の順位に広告主を配置するが、可能であれば入札を減らす一方で、最善の可能な順位にその位置を維持するよう望んでいることを示す。例えば、１順位下の広告主が自分の入札を減らすか、または降りる場合、ＣＰＣを減らすことは可能であるかもしれない。ＰＰは、進行中に、例えば入札が変わるたびに広告主のＣＰＣを調整することができる。
【０１０９】
本システムに、最低の可能なコストで最善の順位にいるよう継続的に入札を調整させることは、広告主の利益が進行しながら最大化されることを確証する。本システムは、自動フライト管理を再実行する、計算上より高価なタスクを必要とすることなく、市場における他の入札に変化があるとすぐに入札を調整することができる。
【０１１０】
誘導フライト管理
誘導フライト管理は、最適フライト管理の、計算上効率的なバリエーションであり、本システムは最適なフライトに近づくように発見的方法を使う。誘導フライト管理は、ある場合には最適であるかもしれないが、これは、一般的に保証することができない。
【０１１１】
いかなる合理的なサイズのほとんどの問題に関しても、最適フライト管理のコストは扱いにくい。その結果、誘導フライト管理は、管理可能なコストで、最適な結果に近いものを生成する改良である。
【０１１２】
前述の通り、予算に対する最高クリック数を生成することは、合計広告主利益を最大にする。これは、入札されているすべての用語に関して最低平均入札を有しつつ、合計フライト予算を費やすことに相当する。
【０１１３】
誘導フライト管理によって使用される発見的方法は、平均入札での最小増加につながる組み合わせを探すことである。最適フライト管理が、

における用語に関する順位のすべての可能な組み合わせへの入札を調べる一方で、誘導フライト管理は、これらの小さなサブセットを探すだけである。
【０１１４】
誘導フライト管理の好ましい実施例は、効率を増すために山登りアルゴリズムを使用する。当業者には明らかであろう、そのような“貪欲な”アルゴリズムの多くのバリエーションがある。
【０１１５】
本システムは、最低可能入札をすることから生じる

における用語に関する順位の組み合わせを検討することによって開始する。市場オペレータは、最小入札を選択することができ、例えばそれは、あらゆる用語に関して０．０５ドルでもよい。“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”および“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”は、この初期の組み合わせを割り当てられる。
【０１１６】
本システムは次に多くの反復を経て、各反復において、“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”へのすべての１ステップ拡張を探る。各１ステップ拡張は、“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”における用語のうちの１の順位を、この次に良い順位を得るための最小値分だけ、その入札を増やすことによって入手可能な次により良い順位へ上げる。例えば、“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”において、用語

が０．０５ドルの入札を有し、順位４０であり、かつ０．０７ドルの入札を有して順位３９である別の広告主がいる場合、

に関して可能な次により良い順位は順位３９であり、最小入札は０．０８ドルである。よって、検討される拡張の１は、入札を０．０５ドルから０．０８ドルに増やすことによって、

の順位を４０から３９に上げることである。

における他の用語に関するすべての１ステップ拡張は同様に探られる。
【０１１７】
最低平均入札を生む拡張は、“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”の新しい値である。
【０１１８】
“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”の新しい値が見つかると、本システムは、その“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｎｉｏｎ”を、“ｃｕｒｒｅｎｔｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”になるように更新するべきかを調べる。さらに、本システムは、それが終了し、かつ“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”を戻すべきかを、または次の“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”を見つけるための反復処理を続けるべきかを調べる。
【０１１９】
広告主が最大平均ＣＰＣＣを特定するだけの場合、合計クリック

が、前の“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”の合計クリックよりも大きければ、“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”が最善である。
【０１２０】
広告主が換算率Ｒおよび平均利益／アクションＰを特定する場合、現在の組み合わせは、現在の合計利益、

が、現在の“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”の合計利益よりも大きければ最善である。
【０１２１】
“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”が、前の“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”よりも良い場合、本アルゴリズムは“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”を“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”と置き換える。
【０１２２】
以下のもののうちいずれかが真である場合、本アルゴリズムは終了し、現在の“ｂｅｓｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”を戻す：

【０１２３】
そうでなければ、本アルゴリズムは“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”に関する次の値を見つけるために、次の反復を続行する。
【０１２４】
以下の説明は、誘導フライト管理のオペレーションを示す。最適フライト管理に関して前述されたように、同じデータが用語

に関して使用される。様々な予算に関して誘導フライト管理によって戻される回答は以下の通りである：
【０１２５】
【表４】

例えば、２，１００ドルの予算Ｂがあると、誘導フライト管理は次のようなソリューションを見つける：（０．７２ドルの入札で）

に関して順位１になること、および（０．７０ドルの入札で）

に関して順位３になることである。このフライトに関する合計期待コストは１，９６４．１４ドルであり、および合計期待クリックは２，７５５である。このことから、平均入札は

であることが導かれる。
【０１２６】
この同じ例に関して、最適フライト管理は、次のソリューションを見つける：（それぞれ０．７１ドルの入札で）

および

に関して順位２になることである。期待合計コストは２，０３６．２８ドルであり、および期待合計クリックは２，８６８である。平均入札は０．７１ドルである。最適フライト管理は、より低い平均入札（０．７１ドル対０．７１２９３６５ドル）を有することに留意すべきであり、それはやや高い期待コスト（２，０３６．２８ドル対１，９６４．１４ドル）でありながらも、より多くのクリック（２，８６８対２，７５５）を生む。
【０１２７】
誘導探究は山登りアルゴリズムである―最低入札との組み合わせから始まり、現在の組み合わせから、最善値を有する隣の組み合わせへと１ステップ移動する。
【０１２８】
山登り探求は、多項式計算量（ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）を有するので、あらゆる組み合わせを調べるよりもずっと効率的である。

におけるｋの用語の各々が、およそｒの順位を有すると仮定する。各反復において、本アルゴリズムは、現在の組み合わせへのｋの１ステップ拡張を調べ（および新しい“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”として最低平均入札を有するものを選択し）、および

の反復を実行する（

におけるにすべての用語に関する最悪の順位から最高のものへと移動する）。この結果、

の合計時間コストを生む。
【０１２９】
誘導探究は、用語

に関する順位のすべての組み合わせに入札することは検討しないので、ある入力に関して最適ではないかもしれない。そのため、フライトに関する広告主の利益を最大にする入札の組み合わせを見つけることを保証できない。しかしながら、最低入札を有する組み合わせに関して検索するための発見的方法は、最適かもしれず、かつしばしば最適に大変近いソリューションを生む。
【０１３０】
最適化
本発明の別の実施例において、誘導フライト管理に適用される多くの最適化がある。最適化された実施例は、低減した計算時間およびスペースという効果を有する。
【０１３１】
本最適化は、フライト予算Ｂおよび広告主からの他の制約があれば、最終ソリューションの一部とはならなさそうな入力された用語

の順位のいくつかを検討することを無視する。これは、計算時間および計算スペースを大幅に低減する効果を有する。これらの最適化は、最適フライト管理および誘導フライト管理の両方に適用することができる。
【０１３２】
第一の最適化は、ある閾値よりも少ないクリックを有する用語

の順位を無視する。これは、検索者を広告主のウェブ・サイトに送ることに大いに寄与することができない順位を無視することである。
【０１３３】
第二の最適化は、各用語

に関する可能な順位の一群を検討するだけである。例えば、広告主は、順位３より悪い順位がいかなる用語に関しても検討されるべきではないことを特定してもよく、または用語

に関して、順位３乃至１０のみが検討される一方で、すべての他の用語に関しては、順位２乃至５のみが検討されるべきであることを特定してもよい。これらの制約により、広告主は自分の事業目的をより良く達成することができ、例えば、上位の順位にいることにより、またはその競合者よりも良い順位にいることによって、より高い質と信頼のイメージを描くことができる。
【０１３４】
第三の最適化は、本システムが、各用語

に関して検討するべき可能な順位の一群を自動的に決定するバリエーションである。自動フライト管理がフライト全体を通して周期的に実行されると、前の実行の結果は、各用語

に関して検討すべき順位の適切な一群を選択するために使用される。
【０１３５】
フライト管理の前の実行は、あらゆる用語

に関する特定の入札／順位を選択し、それは広告主の利益を最大化すると思われる。自動フライト管理の次の実行は、前の実行の選択された順位周辺の順位のウィンドウのみを検討する。このウィンドウは、例えば自動フライト管理の前の実行から最適順位のいずれかの側への５の順位のウィンドウを選択して、市場オペレータによって選択されうる。ウィンドウが大きいほど結果は良いが、市場オペレータに関する計算時間およびコストは大きくなる。
【０１３６】

【０１３７】
自動フライト管理が最初に実行される時、

におけるあらゆる用語

に関する前の最適な入札

はない。まさに最初の実行に関しては、前の最適な入札

は、すべての用語

に関する平均最適入札

に等しいものと推測することができる。平均最適入札は、すべての用語

がこの入札を割り当てられる場合に、これが結果として予算Ｂに近く費やすようにするよう計算される。自動フライト管理が最初に実行される時、この初期推定から“遠い”順位は検討されない。
【０１３８】
以下の例は、自動的に順位を取り除く処理を示す。３の用語｛ホテル、旅行、休暇｝がある。予算Ｂは５２５ドルと仮定する。結果である平均最適入札

は０．４５ドルであり、およびこのレベルですべての用語に入札することによって、予算全体をほぼ費やす。
【０１３９】
【表５】

ホテルの順位１６、旅行の順位３、および休暇の順位８は、０．４５ドルに最も近い入札を有する。太字の順位は、α＝５（黄色の順位から５順位以上離れているすべての順位が削除される）およびβ＝１（０．９０ドルより大きい入札を有するすべての順位が削除される）の時に、取り除き処理の後に残ったものである。他の順位は、αおよびβの異なる値に関して取り除かれる。
【０１４０】
【実施例】
本データベース検索システムは、この実施例において、検索リスティングのデータベースを含む。各検索リスティングは、個別の広告主と関連しており、および各検索リスティングは検索用語および変数コスト・パー・クリック（ｃｏｓｔ ｐｅｒ ｃｌｉｃｋ）（ＣＰＣ）または変数表示順位（ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｉｓｐｌａｙ ｒａｎｋ）を含む。この例におけるデータベース検索システムはさらに、検索者から受信された検索クエリと一致する検索リスティングを識別するように構築された検索エンジンを含む。一致検索リスティングは、好ましくは、表示順位ならびに一致検索リスティングの入札額に従って、検索結果リストに配列される。エージェントは、条件更新情報を広告主に供給するため、広告主からの条件定義に反応する。条件定義は、監視されるべき条件を特定する。条件更新情報は、存在するのであれば、条件が更新される環境を特定する。
【０１４１】
別の実施例が、データベース検索システムを操作するための方法として実行される。この実施例において、前記方法は、データベースに複数の検索リスティングを記憶することを含む。各検索リスティングは、検索リスティングが検索者に参照される時に経済的価値を与える広告主と関連している。前記方法はさらに、関連する検索リスティングに関する表示位置を決定することを含む。１例において、前記関連する検索リスティングは、検索用語または検索用語に近いものなど、共通データによって関連付けられる。前記表示位置は、完全に決定的な方法から完全に任意の方法まで、適切な方法で決定されるかもしれない。前記位置決定方法は、広告主入力または他の情報に基づいているかもしれない。１例において、各検索リスティングは、コスト・パー・クリック（ＣＰＣ）を割り当てられ、および前記表示位置は、ＣＰＣに基づいて決定され、１の検索用語に関する最高ＣＰＣリスティングは、前記検索用語またはその異形が受信されると最も高く列挙される。前記方法はさらに、広告主が自動フライト管理を所望する検索リスティングの表示を広告主から受信することを含む。前記表示および広告主への状態報告は、利用可能で、便利な通信チャネルである、いかなる適切な通信方法に従って送信されてもよい。
【０１４２】
図１０乃至図２４に記載のプロシージャは、ソフトウェアまたはハードウェアまたはこれらのいかなる組み合わせでも実行されるかもしれない。１の実施例において、前記プロシージャは、アカウント管理サーバ２２（図１）の処理システム３４上で動作するソフトウェア・プロシージャとして開始される。別の実施例においては、前記プロシージャは、検索リスティング・データベースへのネットワーク・アクセスを伴う個別のマシン上で動作するかもしれない。前記プロシージャは協同して自動フライト管理関数を形成する。
【０１４３】
図１０乃至図２４に記載のプロシージャは、コンピュータ・データベース・システムにおける自動フライト管理システムを実行する。前記方法は、コンピュータ・データベース・システムに記憶された、いくつかの検索リスティングと関連する所有者からの自動フライト管理命令を受信し、フライトの性能を監視し、および所有者／広告主の合計利益を最適化するのに必要な調整を行い、および周期的に、ならびにフライトの状態に関する変化があるとすぐ、所有者に通知を送信する、というような振る舞いを含む。
【０１４４】
１の実施例において、本コンピュータ・データベース・システムは、ここに記述されているようなペイ・フォー・プレースメント検索システムであり、および検索リスティングならびに検索エンジンのデータベースを含む。検索リスティングはそれぞれ、検索リスティングの広告主または所有者と関連している。検索リスティングはそれぞれ、検索用語、広告主によって特定される入札額または最大コスト・パー・クリックスルー （ｃｏｓｔ ｐｅｒ ｃｌｉｃｋｔｈｒｏｕｇｈ）、コスト・パー・クリックスルー（ＣＰＣ）および順位または表示順位等のデータを含む。ＣＰＣおよび順位は、広告主によって、および同じ検索用語を含む検索リスティングと関連する他の広告主によって特定される値によって自動的に変わるかもしれない。例えば、本システムはリスティングのＣＰＣを自動的に最小値に低減しつつ、特定された順位を維持するかもしれない。検索エンジンは、検索用語、または検索リスティングの別の部分を、検索者から受信された検索クエリと付き合わせる。一致した検索リスティングは、ＣＰＣおよび表示順位に従って編成され、そして検索者に戻される。検索リスティングが検索者によって参照されると、ＣＰＣに等しい額の経済的価値が、この目的でアカウントを維持しているかもしれない広告主または所有者によって支払い可能である。この場合における検索リスティングの参照は、表示結果における検索リスティングに関する情報、検索者によるクリック・スルー、または検索者による、あるクリック・スルー後アクションを含むような、インプレッションであるかもしれない。この実施例は、例示的にすぎない。通知方法は、所有者、またはデータベースにおけるリスティングと関連するその他に、検索リスティングの変更された条件を知らせるために、同様に別の種類のデータベース検索システムに適用されてもよい。
【０１４５】
本実施例に従って、各広告主は以下のものを特定することによって、新しい自動フライト管理関数を作ることができる：１）フライトに関して入札されるべき用語

、２）フライトに関する予算Ｂ、３）フライトの期間Ｉ、４）換算率Ｒ、および５）平均利益／アクションＰである。フライト期間は複数の日に及ぶかもしれず、および広告主は換算率Ｒおよび平均利益／アクションＰをいつでも更新することができる。
【０１４６】
前述の通り、自動フライト管理には２の主な実施例がある：最適フライト管理および誘導フライト管理であり、より効率性を向上させるバリエーションがある。これらの実施例の各々において、本システムは市場の力学に応答するため、フライト全体を通して最適な入札を再計算する。
【０１４７】
最適フライト管理
プロシージャＯｐｔｉｍａｌ Ｆｌｉｇｈｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔは広告主の合計利益を最適化する。本プロシージャは、フライトのパラメータを初期化し、それからループに入る。ループの各反復は、利益を最大にする用語

に関する最適な入札を計算する。これは、各反復に関してフライト・パラメータを初期化することにより、およびそれから最適な入札を計算することにより達成される。新しく計算された入札はそれから、目下の市場において用語に関する入札を設定することによって例示され、それから最適な入札が価格保護で設定され、それは、用語の順位に負の影響を与えることなく可能な時はいつでも、用語のＣＰＣを低減することによって広告主の利益を最大にする。用語に入札しないことが最適である可能性もあり、そのような場合は、０の入札が与えられる。現在の入札の報告は、再検討のために広告主に送信される。広告主は、所望であれば、ＤＴＣを用いて入札のどれでも手動で無効にすることができる。
【０１４８】
入札を設定した後、本プロシージャはある時間期間、あるいは任意の時間、またはあるイベント（例えば、市場オペレータによる検索者の数の増加）を待つ。例えば、本システムは、１日待つかもしれない。この待機期間の終わりに、本システムはフライトにおける残りの予算および残りのフライト期間を再計算する。
本処理は次の反復で自らを繰り返し、フライトの残りに関して最適な入札を再計算する。反復は、フライトの終了時間に到達すると停止する。
【０１４９】

【０１５０】
関数“ｒａｎｋ−ｏｆ”は、タプルのリスト［＜ｒａｎｋ−ａ，ｂｉｄ−ａ＞，．．．，＜ｒａｎｋ−ｎ，ｂｉｄ−ｎ＞］およびインデックスｉを入力として考える。それはｉ番目のタプルの順位を戻し、それはｒａｎｋ−ｉである。同様に、関数“ｂｉｄ−ｏｆ”は、タプルのリストおよびインデックスｉを入力として考える。それは、ｉ番目のタプルの入札を戻し、それはｂｉｄ−ｉである。
【０１５１】
プロシージャｏｐｔｉｍａｌ ｆｌｉｇｈｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔの１の実施例は、図１０に示されている。本プロシージャはブロック１０００から始まる。ブロック１００２において、本プロシージャは、広告フライトの開始まで待つ。ブロック１００４において、プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｌｉｇｈｔが呼び出される。プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｌｉｇｈｔの１の実施例は、図１１との関連で後述されるだろう。
【０１５２】
ブロック１００６において、ループ操作が開始する。このループは、フライトの終了まで継続する。ブロック１００８において、フライト・パラメータは、プロシージャｓｅｔ ｆｌｉｇｈｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓを呼び出すことによって初期化される。このプロシージャの１の実施例は、図１２との関連で後述されるだろう。ブロック１０１０において、プロシージャｇｅｎｅｒａｔｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｆｌｉｇｈｔが呼び出される。このプロシージャの１の実施例は図１３との関連で後述されるだろう。
【０１５３】
ブロック１０１２において、ループ操作は、広告主によって特定されたすべての検索用語に関して開始する。ブロック１０１４において、現在の検索用語のインデックスが０に等しいか決定される。もしそうであれば、ブロック１０１６において、現在のそのような用語に関する変数値ＰＰ−ＢＩＤは、値０に等しく設定される。ブロック１０１８において、現在の検索用語に関する変数値ｌａｓｔ−ｒａｎｋは、現在の検索用語に関する順位の数に１を足したものに等しく設定される。
【０１５４】
ブロック１０１４において、現在の検索用語に関するインデックスが０に等しくない場合、ブロック１０２０において、現在の検索用語に関する変数ＰＰ−ＢＩＤの値は、ＢＩＤ−ＯＦの値（ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓ（Ｔ），ｉｎｄｅｘ（Ｔ））に等しく設定される。値ｌａｓｔ ｒａｎｋ（Ｔ）は、ｒａｎｋ−ｏｆ（ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓ（Ｔ），ｉｎｄｅｘ（Ｔ））の値に等しく設定される。ループ操作は、ブロック１０２４において、広告主のすべての検索用語が処理されるまで反復される。
【０１５５】
ブロック１０２６において、報告が広告主に送信される。前記報告は、本プロシージャによって決定される現在の入札を示す。ブロック１０２８において、フラグｆｉｒｓｔ−ｅｘｅｃｕｔｉｏｎが値ｆａｌｓｅに設定される。ブロック１０３０において、任意の時間でもよく、または外部イベントに依存しているかもしれない、ある時間期間が待たれる。ブロック１３０２において、値ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｂｕｄｇｅｔが、合計予算Ｂから、フライト開始から費やされた予算を引いたものに等しく設定される。ブロック１０３４において、値ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｆｌｉｇｈｔは、現在の時間から、現在のインターバルの終わりまでの時間インターバルに等しく設定される。ブロック１０３６において、ループ操作は、フライトの終了時間に到達しなかった場合には、ブロック１００６に戻る。フライトの終了に到達すると、本処理はブロック１０３８で終了する。
【０１５６】
プロシージャｏｐｔｉｍａｌ ｆｌｉｇｈｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔも、後述のシュードコードに従って具体化されてもよい。
【０１５７】
【表６】

【０１５８】
プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ Ｆｌｉｇｈｔ は、自動フライト管理の開始時にパラメータを初期化する。これは、残りの予算を設定し、新しいフライトの期間を、現在の時間から開始するように設定し、これはフライトに関する入札が計算される最初であることを記録し、およびあらゆる用語が現在選択されているのではないことを記録するための状態変数を初期化する（その“ｌａｓｔ−ｒａｎｋ”値は０である）ことを含む。
【０１５９】
図１１は、プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｌｉｇｈｔの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャは、ブロック１１００から開始する。ブロック１１０２において、変数ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｂｕｄｇｅｔの値は、変数Ｂの値に等しく設定される。ブロック１１０４において、変数ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｆｌｉｇｈｔの値は、変数Ｉの値に等しく設定される。ブロック１１０６において、フラグｆｉｒｓｔ−ｅｘｅｃｕｔｉｏｎは値ｔｒｕｅに等しく設定される。
【０１６０】
ループはブロック１１０８から開始し、変数Ｔによって広告主インデックスのすべての検索用語を処理する。ブロック１１１０において、変数ｌａｓｔ−ｒａｎｋ（Ｔ）は、値０に初期化される。ブロック１１１２において、ループ操作は継続し、ブロック１１０８に制御を戻す。プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｌｉｇｈｔは、ブロック１１１４で終了する。
【０１６１】
プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｌｉｇｈｔの別の実施例が、擬似コードで以下に示されている。
【０１６２】
【表７】

【０１６３】
プロシージャＳｅｔ Ｆｌｉｇｈｔ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓは、自動フライト管理のあらゆる実行の開始時にパラメータをリセットする。前述の通り、用語に関する最適な入札は、フライト全体を通して周期的に再計算される。各計算の前に、市場の現在の状態および広告主からのいかなるフィードバックも、最適な入札値を計算するために使用されるパラメータを更新するために使用される。
【０１６４】

【０１６５】
プロシージャｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ−ｃｌｉｃｋｓは、ある時間期間で、一定の用語および順位に関するクリック数を推定するために市場からの履歴データを用いる。プロシージャｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄは、ある順位におけるある用語の現在の入札を戻す。
【０１６６】
図１２は、プロシージャｓｅｔ ｆｌｉｇｈｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓの１の実施例を示す流れ図である。プロシージャはブロック１２００から開始する。ブロック１２０２において、最高換算率に対応する変数

は、いかなる順位Ｊにおけるいかなる検索用語Ｔに関する最大換算率にも等しく設定する。ブロック１２０４において、変数Ｌは、残りのフライトの長さに等しく設定される。
【０１６７】
ループ操作はブロック１２０６から開始し、すべての検索用語Ｔおよびすべての順位Ｊに対してループする。ブロック１２０８において、現在の用語および順位に関するｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ−ｒａｔｅ（変換率）は、最大換算率、

に等しく設定される。ブロック１２１０において、現在の検索用語および順位に関する変数ｃｌｉｃｋｓは、現在の用語ならびに順位に関する換算率と、最大換算率との比に、現在の検索用語、順位に関する合計クリック数ならびにフライトの現在の残りの長さを乗じたものに等しく設定される。ブロック１２１２において、順位Ｊにおける検索用語Ｔに関する現在の入札は、最大換算率と、順位Ｊにおける検索用語Ｔに関する現在の換算率との比に、現在の順位Ｊにおける検索用語Ｔに関する現在の入札を乗じたものに等しく設定される。ブロック１２１４において、ループ操作は、あらゆる順位におけるすべての検索用語が処理されるまで、ブロック１２０６に制御を戻す。プロシージャｓｅｔ ｆｌｉｇｈｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓはブロック１２１６において終了する。
【０１６８】
プロシージャｓｅｔ ｆｌｉｇｈｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓの第二の実施例は、以下の擬似コードで示される。
【０１６９】
【表８】

【０１７０】
プロシージャＧｅｎｅｒａｔｅ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｆｌｉｇｈｔは、広告主の合計利益を最大にするために、用語

に関する最適な入札を計算する。本プロシージャは、計算パラメータを最初に初期化する―これらは、現在までに見つかっている最善の入札、および各用語に関して広告主が入札されることができる可能な順位、およびこれらの順位に関する最小入札を追跡する。
【０１７１】
プロシージャの本体はループである。ループの各サイクルは、用語に関する新しい入札の組み合わせを調べる。現在の組み合わせが今のところ最善であれば、それは新しい最善の組み合わせとして記録される。すべての組み合わせが調べられると、プロシージャは終了し、見つかった最善の組み合わせを戻す。
【０１７２】
ループの各サイクルは、あらゆる用語

に関する入札の現在の組み合わせを最初に調べる。それは、合計クリック数、平均入札、合計コスト、および現在の組み合わせに関する合計広告主利益を計算する。その平均入札が、広告主によって特定された最大平均ＣＰＣ（Ｃ）よりも大きいか、または合計コストが残りの予算よりも大きい場合、現在の組み合わせは無視される。そうでなければ、現在の組み合わせは、前の最善の組み合わせと比較される。現在の組み合わせがより良いのであれば、それは前の最善の組み合わせを現在の組み合わせと置き換える。ループの最後のステップは、用語

に関する入札の新しい組み合わせを選択する。本プロシージャは終わり、すべての組み合わせの検査を終えると最善の入札の組み合わせを戻す。
【０１７３】
図１３は、プロシージャｇｅｎｅｒａｔｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｆｌｉｇｈｔの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック１３００から開始する。ブロック１３０２において、プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｔｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓが呼び出される。このプロシージャの１の実施例は、図１５との関連において後述されるだろう。
【０１７４】
ブロック１３０４において、ループ操作に入る。ブロック１３０６において、変数ｃｌｉｃｋｓ／ｂｉｄ／ｃｏｓｔ／ｐｒｏｆｉｔの値は、プロシージャｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎによって戻される結果値に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、図１７との関連において後述されるだろう。ブロック１３０８において、現在の入札が広告主によって特定される最大コスト・パー・クリックより小さいか、あるいは等しいか、およびフライトのコストが残りの予算より小さいか、あるいは等しいか、決定するための比較がなされる。そうでない場合は、制御はブロック１３１８に進む。そうでなければ、ブロック１３１０において、現在の組み合わせが前の最善の組み合わせよりもよいか、決定するための比較がなされる。このオペレーションを実行するために、プロシージャｂｅｔｔｅｒが呼び出される。プロシージャｂｅｔｔｅｒの１の実施例は、図１４との関連において後述されるだろう。ブロック１３１０の比較が真の結果を生まない場合、制御はブロック１３１８に進む。そうでなければ、ブロック１３１２において、変数ｂｅｓｔ−ｉｎｄｅｘの値は、現在の組み合わせのインデックスに等しく設定される。同様に、ブロック１３１４において、変数ｂｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓの値は、現在の組み合わせに関する変数ｃｌｉｃｋｓの値に等しく設定され、およびブロック１３１６においては、変数ｂｅｓｔ−ｐｒｏｆｉｔの値は、現在の組み合わせに関する変数ｐｒｏｆｉｔの値に等しく設定される。
【０１７５】
ブロック１３１８において、すべての組み合わせが調べられたかが決定される。そうでない場合、変数ｉｎｄｅｘの値はブロック１３２４において増加し、およびブロック１３２６において、ループ操作は別の組み合わせを処理するために、ブロック１３０４に戻る。ブロック１３１８において、すべての組み合わせが検討された場合、ブロック１３２０において、用語と入札との、最善の組み合わせのインデックスが本プロシージャによって戻される。本プロシージャはブロック１３２２において終了する。
【０１７６】
プロシージャｇｅｎｅｒａｔｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｆｌｉｇｈｔの第二の実施例は、擬似コードによって以下に示される。
【０１７７】
【表９】

【０１７８】
プロシージャＢｅｔｔｅｒは、現在の組み合わせが、過去において見られた最善の組み合わせよりも良いかを調べる。広告主は、広告主のウェブ・サイトに送られた検索者に関する平均利益／アクションＰを特定することができる。
【０１７９】
広告主が平均利益／アクション（Ｐの値は−１である）を特定しなかった場合、より多くのクリックを有するのであれば現在の組み合わせがより良い。そうでなければ、広告主に関してより高い合計利益につながるのであれば現在の組み合わせがより良い。
【０１８０】
プロシージャｂｅｔｔｅｒの１の実施例は、図１４の流れ図に示されている。本プロシージャはブロック１４００から開始する。ブロック１４０２において、平均のプロフィット・パー・アクション（ｐｒｏｆｉｔｓ ｐｅｒ ａｃｔｉｏｎ）に対応している変数Ｐの値は、値−１と比較される。Ｐが−１に等しい場合、ブロック１４０４において、変数ｃｌｉｃｋｓの値が変数ｂｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓの値よりも大きいか決定される。そうでない場合、ブロック１４０６において、本プロシージャは論理値ｆａｌｓｅを戻す。クリックがｂｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓよりも大きい場合、ブロック１４０８において、本プロシージャは論理値ｔｒｕｅを戻す。ブロック１４０２において、Ｐが−１に等しくない場合、ブロック１４１０において、変数ｐｒｏｆｉｔの値が変数ｂｅｓｔ−ｐｒｏｆｉｔの値よりも大きいか決定される。そうでない場合、ブロック１４１２において、本プロシージャは論理値ｆａｌｓｅを戻す。ブロック１４１０において利益がｂｅｓｔ−ｐｒｏｆｉｔよりも大きい場合、ブロック１４０８において、本プロシージャは理論値ｔｒｕｅを戻す。本プロシージャはブロック１４１４で終了する。
【０１８１】
プロシージャｂｅｔｔｅｒの代替例は擬似コードで以下に示されている。
【０１８２】
【表１０】

【０１８３】
プロシージャＩｎｉｔｉａｌｉｚｅ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓは、最適な入札の計算を開始する時にパラメータをリセットする。第一に、それは、今のところ最善な入札の組み合わせ（ｂｅｓｔ−ｉｎｄｅｘ）が見つかっておらず、およびいかなる組み合わせに関しても、クリックならびに利益が記録されていないことを記録する。第二のステップは、可能な順位、およびあらゆる用語

に関して、これらの可能な順位に関する最小入札を計算することである。それは、広告主が入札することができる可能な順位の数（＃ｒａｎｋｓ）も記録する。
最後のステップは、あらゆる用語に関して０の入札を有するように現在の組み合わせを設定する（ｉｎｄｅｘ

はあらゆる用語に関して０に設定される）。
【０１８４】
図１５は、プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック１５００から開始する。ブロック１５０２において、変数ｂｅｓｔ−ｉｎｄｅｘは空の値に設定される。ブロック１５０４において、変数ｂｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓは０に初期化される。ブロック１５０６において、変数ｂｅｓｔ−ｐｒｏｆｉｔも同様に０に初期化される。ループ操作はブロック１５０８から開始する。ブロック１５１０において、現在の検索用語に関する変数ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓは、プロシージャｐｏｓｓｉｂｌｅ−ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓによって戻された値に等しく設定される。プロシージャｐｏｓｓｉｂｌｅ−ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓの１の実施例は、図１６との関連において後述される。ブロック１５１２において、現在の検索用語に関する変数＃ｒａｎｋｓは、現在の検索用語に関するアレイｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓの長さに等しく設定される。ブロック１５１４において、この現在の検索用語に関するインデックス・アレイの内容は０に初期化される。
ブロック１５１６において、ループ操作は終了し、およびすべての検索用語が処理されるまで、制御はブロック１５０８に戻される。本プロシージャはブロック１５１８で終了する。
【０１８５】
プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓの別の実施例が擬似コードで以下に示されている。
【０１８６】
【表１１】

【０１８７】
プロシージャＰｏｓｓｉｂｌｅ Ｒａｎｋｓ＆Ｂｉｄｓは、新しい広告主が用語

に関して位置することができる可能な順位、およびこれらの順位に関する最小入札を計算する。用語

は、ある最大数の順位ｒまで順位１に関して市場において現存するいくつかの入札を有する。最小入札を選択することによって、順位ｒ＋１になることはいつでも可能である。順位１に関する現在の入札に０．０１ドルを足したものを選択することによって、順位１になることも可能である。順位１から順位ｒまでの間の他の順位に位置することは可能かもしれないし、可能ではないかもしれない。例えば、順位３および順位４における現在のリスティングが０．３５ドルの入札を有する場合、新しい広告主が順位４になることはできない。同じ入札を有するすべてのリスティングは日付順に配列されるので、新しい広告主は、順位３または順位５になることしかできない。同じ入札を有するどのような２のリスティングに関しても、その入札が設定された、より早い時間を持つものが、より良い順位を有する。
【０１８８】
本プロシージャは、あらゆる順位に関して現存する入札を見つけることによって開始する。これら現存する入札は、（最悪の順位に関する）最小入札から（順位１に関する）最大入札まで分類される。変数“ｗｏｒｓｔ−ｒａｎｋ”は、最悪の順位の数を記録する。本プロシージャは次に、ループ変数“ｃｕｒｒｅｎｔ−ｒａｎｋ”，“ｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄ”、および“ａｎｓ”（回答）を初期化する。
【０１８９】
本プロシージャは、二番目に最低の入札（ｒｅｓｔ（ｂｉｄｓ））から始まり最高入札まで、あらゆる現存の入札をループする。ループの各反復において、本システムは、ある順位に関する入札が、次に最悪な順位に関する入札と同じであるか調べる。そうでない場合、次に最悪な順位に関する現在の入札を１セント超える入札を有する次に最悪な順位に、新しい広告主を加える“余裕”がある。各反復の終わりに、本プロシージャは、現在の順位を、現在の順位よりも１順位良くなるように設定し、および“ｂｉｄ”を現在の順位の入札に割り当てる。
【０１９０】
本プロシージャは、可能な順位のリスト、およびこの順位になるための最小入札を戻す。リストの各エレメントはタプル：＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞である。このタプルのリストは、最低入札から最高入札まで分類される。
【０１９１】
図１６は、プロシージャｐｏｓｓｉｂｌｅ ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック１６００から開始する。ブロック１６０２において、変数ｂｉｄｓの値は、すべての順位における現在の検索用語Ｔに関する入札のセットに等しく設定される。ブロック１６０４において、入札は、最低から最高入札まで分類される。ブロック１６０６において、変数ｗｏｒｓｔ−ｒａｎｋは、最低順位入札の順位に等しく設定される。ブロック１６０８において、変数ｃｕｒｒｅｎｔ−ｒａｎｋは、ｗｏｒｓｔ−ｒａｎｋの値に初期化される。ブロック１６１０において、変数ｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄは、アレイｂｉｄｓにおける第一のエントリに初期化される。ブロック１６１２において、前記変数は、一対の値：ｗｏｒｓｔ−ｒａｎｋの値に１を足したもの、および最小入札に初期化される。
【０１９２】
ループ操作はブロック１６１４で開始し、他の入札のセットに対する変数ｘを使用する。ブロック１６１６において、変数ｘは、現在の入札の値と比較される。ｘがｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄと等しい場合、制御はブロック１６２０に進む。
ｘがｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄと等しくない場合、ブロック１６１８において、値ｃｕｒｒｅｎｔ−ｒａｎｋと、ｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄに最小の可能な入札値を足したものとの対が、アレイａｎｓの終わりに加えられる。ブロック１６２０において、変数ｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄの値は、ｘの値に等しく設定される。ブロック１６２２において、変数ｃｕｒｒｅｎｔ−ｒａｎｋの値は、１だけ減らされる。ループ操作はブロック１６２４で終了し、および最高入札に到達しない限り、制御はブロック１６１４に戻される。
【０１９３】
ブロック１６２６において、順位１と、現在の入札に最小入札額を足したものに等しい入札とを含む一対の値は、アレイａｎｓに加えられる。ブロック１６２８において、本プロシージャはアレイａｎｓを戻す。本プロシージャは、ブロック１６３０で終了する。
【０１９４】
プロシージャｐｏｓｓｉｂｌｅ ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓの第二の実施例は、擬似コードに従って示されている。
【０１９５】
【表１２】

【０１９６】
プロシージャＣｕｒｒｅｎｔ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎは、現在の組み合わせを入力として考え、それはあらゆる用語

に関する入札／順位組み合わせであり、およびそれの：１）合計クリック数、２）平均入札、３）合計コスト、および４）合計広告主利益を計算する。合計クリック数は、残りのフライトの期間中、その選択された順位における各用語に関するクリックの和である。合計コストは、残りのフライト期間中、その選択された順位における用語の各々のコストの和である。平均入札は、合計クリック数によって割られる合計コストである。合計広告主利益は、各用語に関する利益の和である。
【０１９７】

【０１９８】

【０１９９】

【０２００】
図１７は、プロシージャｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎの１の実施例を示すブロック図である。本プロシージャは、ブロック１７００から開始する。ブロック１７０２において、変数ｃｏｓｔは、０の値に初期化される。ブロック１７０４において、変数ｃｌｉｃｋｓは、０の値に初期化される。ブロック１７０６において、変数ｐｒｏｆｉｔは、０の値に初期化される。
【０２０１】
ブロック１７０８において、ループ操作が開始し、ルーピング・インデックス（ｌｏｏｐｉｎｇ ｉｎｄｅｘ）として広告主の検索用語を使用する。ブロック１７１０において、現在の検索用語に関するインデックス値が０に等しくないか決定される。
現在の検索用語に関するインデックスが０に等しい場合、制御はブロック１７２４に進む。そうでなければ、ブロック１７１２において、変数ｒａｎｋは検索用語Ｔに関するアレイｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓのインデックス（Ｔ）エレメントの順位を割り当てられる。ブロック１７１４において、変数ｂｉｄは、検索用語Ｔに関してアレイｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓのインデックス（Ｔ）エレメントの入札を割り当てられる。ブロック１７１６において、現在の順位における検索用語Ｔに関するクリック数が推定される。ブロック１７１８において、現在のコスト値は、コストと、検索用語Ｔに関する入札ならびにクリック数の積との和に等しく設定される。ブロック１７２０において、クリック数は、検索用語Ｔに関するクリック数だけ増える。最後に、ブロック１７２２において、利益は、クリック数と、換算率を乗じられたプロフィット・パー・アクションから、検索用語に関する入札を引いた分との積だけ増える。ブロック１７２４において、現在の検索用語に関する変数ｉｎｄｅｘの値が０に等しい時は、ループへの別の反復のために制御はブロック１７０８に戻り、ループは終了し、およびブロック１７２６においては、本プロシージャは４の変数ｃｌｉｃｋｓ，ｃｏｓｔ ｐｅｒ ｃｌｉｃｋｓ，ｃｏｓｔおよびｐｒｏｆｉｔを戻す。本プロシージャはブロック１７２８で終了する。
【０２０２】
プロシージャｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎの第二の実施例は、擬似コードで以下に示されている。
【０２０３】
【表１３】

【０２０４】
プロシージャＭａｘ−Ｉｎｄｅｘ？は、検討すべき組み合わせがもうないか調べる。開始の組み合わせはすべての用語に関して０の入札を有する。現在の組み合わせがすべての用語に関して順位１である場合、それ以上の組み合わせはない。
【０２０５】

【０２０６】
図１８は、プロシージャｍａｘ−ｉｎｄｅｘ？の１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック１８００から開始する。ブロック１８０２において、ループ操作は、広告主の検索用語をループ・インデックスとして使用し始める。ブロック１８０４において、現在の検索用語に関する変数ｉｎｄｅｘの値が、検索用語に関する順位の数よりも少ないか、決定がなされる。もしそうであれば、ブロック１８０８において、論理値Ｆａｌｓｅが戻され、制御はブロック１８１２に進む。そうでなければ、ブロックに１８０６において、ループ操作は次の検索用語の処理のために、ブロック１８０２に制御を戻す。ループが終了した後、ブロック１８１０において、本プロシージャは、論理値Ｔｒｕｅを戻す。本プロシージャはブロック１８１２で終了する。
【０２０７】
プロシージャｍａｘ−ｉｎｄｅｘ？の別の実施例は、擬似コードで以下に示されている。
【０２０８】
【表１４】

【０２０９】

【０２１０】
図１９は、プロシージャｉｎｃｒｅｍｅｎｔ−ｉｎｄｅｘの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック１９００から開始する。ブロック１９０２において、現在の検索用語に関するインデックス値が、この現在の検索用語の順位の数に等しいか、決定される。そうでない場合、ブロック１９０４において、検索用語に関するインデックス値は１だけ増える。制御はブロック１９１２に進む。
【０２１１】
ブロック１９０２において、検索用語に関するインデックスが検索用語に関する順位の数に等しい場合、ブロック１９０６において、検索用語に関するインデックスは０に設定され、およびブロック１９０８においては、ｉおよびｋが等しいか決定される。そうである場合、制御はブロック１９１２に進み、本プロシージャは終了する。そうでなければ、ブロック１９１０において、本プロシージャは、次の用語のインデックスを増やすために、回帰的に自らを呼び出す。本プロシージャはブロック１９１２において終了する。
【０２１２】
プロシージャｉｍｃｒｅｍｅｎｔ−ｉｎｄｅｘを実行するための別の実施例は、擬似コードで以下に示されている。
【０２１３】
【表１５】

【０２１４】
誘導フライト管理
前のプロシージャは、本システムが、広告主利益を最大にするために、用語

に関する最適な入札を計算する、第一のバリエーションを定義した。前述の通り、最適なソリューションを見つけるためのコストは、大きな問題には計算上、扱いにくいものとなりうる。
【０２１５】
誘導フライト管理と呼ばれる第二のバリエーションは、（すべてではないが）ほとんどの状況で最適かもしれないソリューションを見つけることによってこの問題に取り組み、および計算コストを大いに低減した。
【０２１６】
誘導フライト管理の効率性の手がかりは、それが、最適なソリューションになりそうな組み合わせのみを検討することである。これは、検討する必要がある組み合わせの数を大きく低減する。広告主利益を最大にするために、自動フライト管理は、予算Ｂに対する最も多いクリックを得るために、用語

の入札を設定しなければならない。これは、用語

に関する最小平均入札を有することに相当する。
【０２１７】
誘導フライト管理は、最低の入札および最大のクリックを有する組み合わせを見ることによって開始する。これは、すべての用語に関する最小入札を伴う。それはループに入る―各反復において、最小額だけ平均入札を増やすように、

における１の用語の順位を向上するように入札を増やす。反復は、合計コストがフライト予算より少なく、かつ平均入札が、広告主が特定した最大平均ＣＰＣより少ない限り、繰り返される。終了時には、フライト予算を費やし、および最低平均入札を有する最善の組み合わせが戻される。
【０２１８】
プロシージャＧｕｉｄｅｄ Ｆｌｉｇｈｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔは、プロシージャＯｐｔｉｍａｌ Ｆｌｉｇｈｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（前述されている）とは、Ｇｅｎｅｒａｔｅ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｆｌｉｇｈｔの代わりに、プロシージャＧｅｎｅｒａｔｅ Ｇｕｉｄｅｄ Ｆｌｉｇｈｔを使う点を除いて同一である。前に示された同じ説明は、他の共通プロシージャに当てはまる。
【０２１９】
図２０は、誘導フライト管理方法の１の実施例を示す流れ図である。前記方法は、ブロック２０００から開始する。ブロック２００２において、本プロシージャのオペレーションは、広告フライトの開始を待つ。ブロック２００４において、フライトは初期化される。１の実施例において、これは、図１１との関連において上述された方法に従って実行されるかもしれない。
【０２２０】
ブロック２００６において、フライトの期間全体に及ぶループ操作が開始する。第一のループ操作はブロック２００８であり、そこではフライト・パラメータが確立される。これは、図１２との関連において上述された振る舞いに従って実行されるかもしれない。ブロック２０１０において、プロシージャｇｅｎｅｒａｔｅ ｇｕｉｄｅｄ ｆｌｉｇｈｔが開始される。このプロシージャの１の実施例が、図２１との関連において後述されるだろう。
【０２２１】
ループ操作はブロック２０１２から開始し、その間、広告フライトと関連する広告主のすべての検索用語Ｔが処理される。ブロック２０１４において、現在の検索用語のインデックスが０に等しいか決定される。そうである場合、ブロック２０１６において、検索用語に関する変数ＰＰ−ＢＩＤは０に等しく設定され、ブロック２０１８において、検索用語に関する変数ｌａｓｔ−ｒａｎｋは、検索用語Ｔに関する入札がある順位の数に１を足したものに等しく設定される。制御はブロック２０２４に進み、ループを再度通過するためにブロック２０１２に戻る。こうして、ブロック２０１４において、現在の検索用語のインデックスは０に等しくなく、ブロック２０２０においては、現在の検索用語に関する変数ＰＰ−ＢＩＤの値は、ＢＩＤ−ＯＦ（ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓ（Ｔ），ｉｎｄｅｘ（ｔ））に含まれる変数の値に等しく設定される。ブロック２０２２において、現在の検索用語に関する変数ｌａｓｔ−ｒａｎｋの値は、現在の検索用語の順位に等しく設定される。
【０２２２】
ブロック２０１２，２０１４，２０１６，２０１８，２０２０，２０２２，２０２４を含むループを出た後、ブロック２０２６において、ループ操作によって決定された現在の入札ならびに順位の報告が、広告フライトに関連する広告主に送信される。ブロック２０２８において、論理変数Ｆｉｒｓｔ−Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎは、値Ｆａｌｓｅに設定される。ブロック２０３０において、本プロシージャは、再開するまでの時間を待つ。この時間は、任意のタイミング、あらかじめ決められた時間期間の経過、またはイベントの発生によって決定されてもよい。ブロック２０３２において、変数ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｂｕｄｇｅｔは、フライトに関する予算全体、Ｂと、広告のフライトの開始から費やされた予算との差に等しく設定される。ブロック２０３４において、変数ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｆｌｉｇｈｔは、現在の時間と、あらかじめ決められたフライト・インターバルの終了との差に等しく設定される。ブロック２０３６において、ループの終わりに到達し、さらなる処理のため、制御はブロック２００６に戻る。フライトの終了時には、図２０に記載の方法は、ブロック２０３８で終了する。
【０２２３】
プロシージャｇｕｉｄｅｄ ｆｌｉｇｈｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔの第二の実施例が、擬似コードで以下に示されている。
【０２２４】
【表１６】

【０２２５】
プロシージャＧｅｎｅｒａｔｅ Ｇｕｉｄｅｄ Ｆｌｉｇｈｔは、最適なソリューションになりそうな組み合わせを探すだけである。本プロシージャは、プロシージャＧｅｎｅｒａｔｅ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｆｌｉｇｈｔに関して前述された通り、計算パラメータを初期化することにより開始する。それは次にループに入る。ループの各反復は新しい組み合わせを探し、用語のうちの１の順位は、１位置だけ向上する―これは常に、より高い合計コストとより高い平均入札とを生む。
【０２２６】
各反復において、本システムは、現在の組み合わせが、今のところ見られる最善の組み合わせより良いか調べる。最善の組み合わせは、このような場合には現在の組み合わせと置き換えられる。
【０２２７】
現在の組み合わせがフライト予算Ｂよりも大きい合計コストを有する場合、または現在の組み合わせの平均入札が最大平均ＣＰＣＣよりも大きい場合、またはさらなる組み合わせがない場合、ループは出る。本プロシージャは見つかった最善の組み合わせを戻す。
【０２２８】
図２１は、プロシージャｇｅｎｅｒａｔｅ ｇｕｉｄｅｄ ｆｌｉｇｈｔの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２１００から開始する。ブロック２１０２において、プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓが呼び出される。このプロシージャの１の実施例は、図１５との関連において上述されている。
【０２２９】
ブロック２１０４において、ループ操作が開始する。ブロック２１０６において、４の変数ｃｌｉｃｋｓ／ｂｉｄ／ｃｏｓｔ／ｐｒｏｆｉｔの値は、プロシージャｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎによって戻された値に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、図１７との関連において上述されている。ブロック２１０８において、現在の入札が最大ＣＰＣ Ｃよりも大きいか、またはコストが変数ｒｅｍａｉｎｉｎｇ−ｂｕｄｇｅｔよりも大きいか、またはプロシージャｍａｘ−ｉｎｄｅｘ？が論理値Ｔｒｕｅを戻すか、が決定される。プロシージャｍａｘ−ｉｎｄｅｘ？の１の実施例は、図１８との関連において上述されている。ブロック２１０８のテキストが真である場合、ブロック２１１０において、本プロシージャは変数ｂｅｓｔ ｉｎｄｅｘの値を戻し、および本プロシージャはブロック２１１２において終了する。そうでなければ、ブロック２１１４において、変数ｂｅｓｔ−ｉｎｄｅｘが空の値を記憶するか、またはプロシージャｂｅｔｔｅｒによって戻された値が真の値を有するか、が決定される。プロシージャｂｅｔｔｅｒの１の実施例は、図１４との関連において上述されている。ブロック２１１４のテストが真である場合、ブロック２１１６において、変数ｂｅｓｔ−ｉｎｄｅｘの値は、変数ｉｎｄｅｘの値と等しく設定される。
ブロック２１１８において、変数ｂｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓの値は、変数ｃｌｉｃｋｓの値に等しく設定される。ブロック２１２０において、変数ｂｅｓｔ−ｐｒｏｆｉｔの値は、変数ｐｒｏｆｉｔの値に等しく設定される。ブロック２１１４のテストが真でない場合、または処理ブロック２１２０の後、ブロック２１１２において、変数ｉｎｄｅｘの値は、プロシージャｍｉｎｉｍｕｍ−ｂｉｄ−ｅｘｔｅｎｄによって戻された値に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、図２２との関連において後述される。ループ・プロシージャはブロック２１２４において終了し、および制御はブロック２１０４に戻される。
【０２３０】
プロシージャｇｅｎｅｒａｔｅ ｇｕｉｄｅｄ ｆｌｉｇｈｔの別の実施例は、擬似コードで以下に示されている。
【０２３１】
【表１７】

【０２３２】
誘導フライト管理と最適フライト管理との間の主な差は、次の“ｃｕｒｒｅｎｔ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ”を生成する点である。最適フライト管理に関しては、すべての組み合わせを検討する。誘導フライト管理に関しては、現在の組み合わせを見て、平均入札が最少額だけ増えるように、どのように用語のうちの１の順位を上げるべきかを見る。これは、プロシージャＭｉｎｉｍｕｍ Ｂｉｄ Ｅｘｔｅｎｄによって達成される。
【０２３３】

【０２３４】
プロシージャＭｉｎｉｍｕｍ Ｂｉｄ Ｅｘｔｅｎｄは、変数“ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄ−ｉｎｄｅｘ”（最低平均入札を生む、探索された組み合わせのインデックス）および“ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄ”（最低平均入札を生む、探索された組み合わせの平均入札）を初期化することによって開始する。
【０２３５】
本プロシージャは次にループに入り、ループの各反復は、用語、

のうちの１の順位を上げることを検討する。これは、選択された用語のインデックスを１だけ増やすことによって達成される。各反復は、検討されている新しい組み合わせに関して、合計クリック、平均入札、合計コスト、および合計利益を計算する。現在の組み合わせの平均入札が、前の反復で検討された最善の平均入札よりも少ない場合、最善の拡張は、現在の組み合わせと置き換えられる。
【０２３６】
本プロシージャは、すべての拡張が検討されるとループを出てきて、および最少額だけ平均入札を増やす新しい組み合わせを戻す。
【０２３７】
図２２は、プロシージャｍｉｎｉｍｕｍ ｂｉｄ ｅｘｔｅｎｄの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２２００から開始する、ブロック２２０２において、変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄ−ｉｎｄｅｘは０に初期化され、およびブロック２２０４においては、変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄが０に初期化される。
【０２３８】
ループ操作はブロック２２０６から開始し、広告主のすべての検索用語に対してループする。ブロック２２０８において、現在の検索用語のインデックスが、検索用語の順位の数より少ないか決定される。そうではない場合、ループの終わりに到達し、制御はブロック２２２２に進む。そうでなければ、ブロック２２１０において、変数ｉｎｄｅｘの値は１だけ増え、およびブロック２２１２において、４の変数ｃｌｉｃｋｓ／ｂｉｄ／ｃｏｓｔ／ｐｒｏｆｉｔの値は、プロシージャｃｕｒｒｅｎｔ−ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎによって戻された４の値に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、１７との関連において上述されている。
【０２３９】
ブロック２２１４において、変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄ−ｉｎｄｅｘの値が０に等しいか、または現在の入札が変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄの値より小さいか決定される。そうでない場合、制御はブロック２２２０に進む。そうでなければ、ブロック２２１６において、変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄ−ｉｎｄｅｘは、変数ｉｎｄｅｘの現在の値に等しく設定され、ブロック２２１８において、変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄは現在の検索用語に関する現在の入札に等しく設定され、およびブロック２２２０において、現在の検索用語に関するインデックスは１だけ減る。ブロック２２２２において、ループは制御をブロック２２０６に戻す。ループが終了した時、広告主のすべての検索用語が処理された後、ブロック２２２４において、変数ｉｎｄｅｘは、変数ｌｏｗｅｓｔ−ｂｉｄ−ｉｎｄｅｘに等しく設定され、および本プロシージャはブロック２２２６で終了する。
【０２４０】
プロシージャｍｉｎｉｍｕｍ ｂｉｄ ｅｘｔｅｎｄの別の実施例が、擬似コードで以下に示されている。
【０２４１】
【表１８】

【０２４２】
最適化
自動フライト管理の第三のバリエーションにおいて、本システムはさらに、最適なソリューションの一部にならなさそうな用語

の順位を廃棄することによって、性能を向上させる。順位の数を低減することにより、検討するべき順位の組み合わせは指数的に減る。この結果、大いに向上した性能が生まれる。これらの最適化は、最適フライト管理および誘導フライト管理の両方に適用することができる。
【０２４３】
各用語に関して廃棄するべき順位の数にトレードオフがある。より多くの順位が廃棄されると、性能の向上が指数的に大きくなるが、廃棄される順位が多すぎると、最適なソリューションが見落とされるかもしれない。市場オペレータは、最善のトレードオフをするために、最適化パラメータを制御することができる。
【０２４４】
最適化は、以前に定義されたプロシージャＩｎｉｔｉａｌｉｚｅ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓを、プロシージャＩｎｉｔｉａｌｉｚｅ Ｆｉｌｔｅｒｅｄ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓと置き換えることによって実現される。
【０２４５】
新しいプロシージャには２の変化がある（太字で示されている）。第一に、自動フライト管理の初期実行の前に、本システムは入札ｂ_ｏを推定し、それはすべての用語

に割り当てられると、フライト予算Ｂを費やす結果となる。この推定された最適な入札ｂ_ｏは、あらゆる用語に関して検討するべき順位の一群を選択するために使用される。プロシージャＥｓｔｉｍａｔｅ Ｏｒｉｇｉｎａｌ Ｂｉｄｓは、この計算を実行する。
【０２４６】
第二の変化は、すべての用語

に関する可能な順位ならびに入札を見つけた結果は、各用語の順位のいくつかを検討するためだけにフィルタにかけられる。これは、プロシージャＦｉｌｔｅｒによって達成される。
【０２４７】
図２３は、プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャは、ブロック２３００から開始する。ブロック２３０２において、変数ｂｅｓｔ−ｉｎｄｅｘは、値０に初期化される。同様に、ブロック２３０４およびブロック２３０６において、変数ｂｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓおよびｂｅｓｔ−ｐｒｏｆｉｔは、値０に初期化される。ブロック２３０８において、変数ｆｉｒｓｔ−ｅｘｅｃｕｔｉｏｎが論理値Ｔｒｕｅであるか決定するためのテストが実行される。そうである場合、ブロック２３１０において、プロシージャｅｓｔｉｍａｔｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｂｉｄｓが呼び出される。このプロシージャの１の実施例は、図２４との関連において後述されるだろう。ブロック２３１２において、ループに入る。ブロック２３１４において、現在の用語Ｔのインデックスにおけるアレイ変数ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓの値は、プロシージャｆｉｌｔｅｒによって戻された値と等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、図２７との関連において後述されるだろう。ブロック２３１６において、現在の用語Ｔのインデックスにおけるアレイ変数＃ｒａｎｋｓは、現在の検索用語に関するアレイ値の長さに等しく設定される。ブロック２３１８において、現在の検索用語に関するインデックスは０に等しく設定され、およびブロック２３２０においてループは終了する。すべての検索用語が処理されるまで、制御はブロック２３１２に戻される。すべての検索用語を処理した後、本プロシージャはブロック２３２２で終了する。
【０２４８】
プロシージャｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓの別の実施例が、擬似コードで示されている。
【０２４９】
【表１９】

【０２５０】
プロシージャＥｓｔｉｍａｔｅ Ｏｒｉｇｉｎａｌ Ｂｉｄｓは、入札ｂ_ｏを計算し、それはすべての用語

に割り当てられると、フライト予算Ｂを費やす結果を生じる。変数“ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒ”は見つかったｂ_ｏの最高値であり、それは予算Ｂよりも少なく費やす結果を生む。同様に、変数“ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒ”は、見つかったｂ_ｏの最低値であり、それは予算Ｂよりも多く費やす結果を生む。最初は、ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒは０であり、ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒはいかなる用語

に関しても順位１になるための最高入札であり、およびｂ_ｏの初期推定は、“ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒ”を２で割ったものである。
【０２５１】
本プロシージャは多くの反復をループし、各反復は、合計コストがフライト予算Ｂに近くなるように、現在の入札（ｂ_ｏ）を調整する。“ｂｉｄ”の現在の値が、およそ予算Ｂを費やす結果を生むと、本ループは終了する。近似のウィンドウは変数δによって定義され、それは０と１の間でなければならない。δが０である場合、合計コストは正確にＢでなければならず、δが１である場合、２×Ｂより少ないいかなる合計コストも認容される。
【０２５２】
入札“ｂｉｄ”を有するすべての用語

を伴う合計コストが、予算（（１＋δ）×Ｂ＜ｃｏｓｔ）よりも大きい場合、“ｂｉｄ”は、その現在の値と“ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒ”との間の中間になるように調整される。また、現在の“ｂｉｄ”が“ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒ”より小さい場合、“ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒ”は“ｂｉｄ”と置き換えられる。
【０２５３】
同様に、入札“ｂｉｄ”を有するすべての用語

を伴う合計コストが、予算（（１−δ）×Ｂ＞ｃｏｓｔ）よりも小さい場合、“ｂｉｄ”は、その現在の値と“ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒ”との間の中間になるように調整される。また、現在の“ｂｉｄ”が“ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒ”よりも大きい場合、“ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒ”は“ｂｉｄ”と置き換えられる。
【０２５４】
ループの各反復は、平均最適入札ｂ_ｏにより近い、推定された“ｂｉｄ”をもたらし、それは予算Ｂを費やすという結果を生む。結果的に、“ｂｉｄ”の値は十分に近くなり、本プロシージャは終了し、この“ｂｉｄ”をｏｒｉｇｉｎａｌ−ｂｉｄ−ｅｓｔｉｍａｔｅに割り当てる。
【０２５５】
図２４は、プロシージャｅｓｔｉｍａｔｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｂｉｄｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２４００から開始する。ブロック２４０２において、変数ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒは値０に初期化される。ブロック２４０４において、変数ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒは、広告主のいかなる検索用語に関しても順位１になるための最大の入札になるように初期化される。ブロック２４０６において、変数ｂｉｄは、変数ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒの値の半分に初期化される。
【０２５６】
ループはブロック２４０８の下にある。ブロック２４１０において、変数ｃｏｓｔはプロシージャｃｏｓｔ ｗｉｔｈ ｂｉｄによって戻された結果に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、図２５との関連において後述されるだろう。ブロック２４１２において、予算Ｂと、変数デルタおよび１の和との積が、変数ｃｏｓｔの値よりも大きいか、あるいは等しいか、および変数ｃｏｓｔが、予算Ｂと、１から変数デルタの値を引いたものとの積より大きいか、あるいは等しいかを決定するためのテストが実行される。そうである場合、ブロック２４１４において、変数ｏｒｉｇｉｎａｌ−ｂｉｄ−ｅｓｔｉｍａｔｅは、変数ｂｉｄの現在の値に等しく設定され、および本プロシージャはブロック２４１６において終了する。そうでなければ、ブロック２４１８において、予算Ｂと、１に変数デルタを足したものとの積が、変数ｃｏｓｔの値より小さいか、決定される。
【０２５７】
ブロック２４２０において、変数ｂｉｄの値が、変数ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒよりも小さいか、決定される。そうである場合、ブロック２４２２において、変数ｂｅｓｔ−ｏｖｅｒの値は、変数ｂｉｄの値に等しく設定される。ブロック２４２４において、変数ｂｉｄの値は、変数ｂｉｄと、変数ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒとの和を２で割ったもののフロアに等しく設定される。制御はそれからブロック２４３４に進む。そうでなければ、ブロック２４２６において、予算Ｂと、１から変数デルタを引いたものとの積が、変数ｃｏｓｔよりも大きいか、決定される。そうである場合、ブロック２４２８において、変数ｂｉｄが、変数ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒよりも大きいか、決定される。そうである場合、ブロック２４３０において、変数ｂｅｓｔ−ｕｎｄｅｒは、変数ｂｉｄの現在の値に等しく設定され、およびブロック２４３２において、変数ｂｉｄは、変数ｂｉｄとｂｅｓｔ−ｏｖｅｒとの和を２で割ったもののフロアに等しく設定される。制御は、ループの終わりであるブロック２４３４に進む。
【０２５８】
プロシージャＥｓｔｉｍａｔｅ Ｏｒｉｇｉｎａｌ Ｂｉｄｓの第二の実施例は、以下の擬似コードに従って示されている。
【０２５９】
【表２０】

【０２６０】
プロシージャＣｏｓｔ Ｗｉｔｈ Ｂｉｄは、すべての用語

が入札“ｂｉｄ”を有する場合、広告主へのコストを計算する。それは、この入札を伴う各別個の用語のコストを合計することによって、これを実行する。
【０２６１】
図２５は、プロシージャＣｏｓｔ Ｗｉｔｈ Ｂｉｄの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２５００から開始する。ブロック２５０２において、変数ｔｏｔａｌ−ｃｏｓｔは０の値に初期化される。ループは、ブロック２５０４から開始する。ブロック２５０６において、変数ｔｏｔａｌ−ｃｏｓｔは、プロシージャＴｅｒｍ Ｃｏｓｔによって戻された結果だけ増える。プロシージャＴｅｒｍ Ｃｏｓｔの１の実施例は、図２６との関連において後述されるだろう。ループの終わりはブロック２５０８において到達し、ループは、広告主と関連するすべてのそのような用語が処理されるまで繰り返される。ブロック２５１０において、本プロシージャは、変数ｔｏｔａｌ−ｃｏｓｔの値を戻す。本プロシージャは、ブロック２５１２で終了する。
【０２６２】
プロシージャＣｏｓｔ Ｗｉｔｈ Ｂｉｄの別の実施例は、以下の擬似コードに従って示されている。
【０２６３】
【表２１】

【０２６４】
プロシージャＴｅｒｍ Ｃｏｓｔは、

における用語

および入札を入力として考える。それは、

に関する“ｂｉｄ”に入札する、広告主へのコストを計算する。本プロシージャは最初に、広告主が位置することができるすべての可能な順位を、およびこれらの順位に関する最小入札を見つける。それは次に、すべての可能な順位／入札に対してループし、および入力“ｂｉｄ”に最も近い入札を有する順位／入札を選択する。この順位に関するコストは、この順位に関して、入札に、市場における履歴クリックをかけたものである。
【０２６５】
図２６は、プロシージャＴｅｒｍ Ｃｏｓｔの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２６００から開始する。ブロック２６０２で値０に初期化された変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｂｉｄ、ブロック２６０４で値０に初期化された変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｒａｎｋ、ブロック２６０６で値−１に初期化された変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｄｉｓｔａｎｃｅを含むいくつかの変数が初期化され、および変数ｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓは、プロシージャｐｏｓｓｉｂｌｅ−ｒａｎｋｓ＆ｂｉｄｓによって戻された値に等しく設定される。プロシージャＰｏｓｓｉｂｌｅ−Ｒａｎｋｓ＆Ｂｉｄｓの１の実施例は、図１６との関連において上述されている。
【０２６６】
ブロック２６１０において、ループ操作は、１と変数ｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの長さとの間にある値を有するループ変数ｘを用い始める。ブロック２６１２において、変数ｃｕｒｒｅｎｔ ｂｉｄの値は、ｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓのリスティングにおけるエントリＸに関する入札に等しく設定される。ブロック２６１４において、変数ｄｉｓｔａｎｃｅの値は、変数ｂｉｄと変数ｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄとの間の差の絶対値に等しく設定される。ブロック２６１６において、変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｄｉｓｔａｎｃｅの値が−１に等しいか、または変数ｄｉｓｔａｎｃｅの値が、変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｄｉｓｔａｎｃｅの値よりも少ないか、を決定するためのテストが実行される。いずれの条件も真でない場合、制御はループの終わりであるブロック２６２２に進む。ブロック２６１６のいずれかの条件が真である場合、ブロック２６１８において、変数ｃｌｏｓｅｓｔ ｂｉｄは、ｃｕｒｒｅｎｔ−ｂｉｄに等しい値を割り当てられる。ブロック２６２０において、変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｒａｎｋは、アレイｒａｎｋ／ｂｉｄｓのＸ番目のエントリの順位に等しく設定される。ブロック２６２２において、ループ制御はブロック２６１０に戻る。
【０２６７】
ループを出た後、ブロック２６２４において、変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓは、プロシージャＨｉｓｔｏｒｉｃａｌ−Ｃｌｉｃｋｓによって戻された値に等しく設定される。ブロック２６２６において、コストは、変数ｃｌｏｓｅｓｔ−ｃｌｉｃｋｓとｃｌｏｓｅｓｔ−ｂｉｄとの積に等しく設定される。ブロック２６２８において、変数ｃｏｓｔの値が、本プロシージャによって戻される。
本プロシージャはブロック２６３０において終了する。
【０２６８】
プロシージャＴｅｒｍ Ｃｏｓｔの別の実施例は、擬似コードによって以下に示されている。
【０２６９】
【表２２】

【０２７０】
プロシージャＦｉｌｔｅｒは、用語

および＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストを入力として考える。本プロシージャは、タプルのいくつかをフィルタにかけ、検討から、

の排除されたタプルの順位を取り除く。このフィルタリングは、広告主および／または市場オペレータによって供給される情報によって制御される。
【０２７１】
３種類のフィルタリングがあり、これらのうちの１またはそれ以上が、いかなる組み合わせでも適用されうる。広告主は、順位がある閾値より少ないクリックを有する場合、あらゆる用語のすべての順位を排除したいことを特定することができる。最小クリックに関する広告主の制約は、ｍｉｎ−ｃｌｉｃｋｓ

によって特定される。
【０２７２】

【０２７３】
自動フィルタは第三の種類のフィルタリングであり、そこでは、市場オペレータは、各用語

に関する前の実行の順位に近くない順位を排除するために、自動フライト管理の前の実行の結果を使用することができる。
【０２７４】
図２７は、プロシージャＦｉｌｔｅｒの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２７００から開始する。ブロック２７０２において、現在の検索用語に関する変数ｍｉｎ−ｃｌｉｃｋｓの値が０に等しくないか、決定される。そうである場合、ブロック２７０４において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値は、プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｍｉｎ Ｃｌｉｃｋｓによって戻された結果に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例が、図２８との関連において後述される。ブロック２７０６において、検索用語Ｔに関する最善の順位が１より大きいか、または検索用語に関する最悪の順位が０以外の値であるか、決定される。そうである場合、ブロック２７０８において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの内容は、プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｒａｎｋｓによって戻された結果に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は、図２９との関連において後述される。ブロック２７１０において、プロシージャＡｕｔｏ−Ｆｉｌｔｅｒ−Ｒａｎｋｓによって戻された結果が論理値ｔｒｕｅであるか、決定される。このプロシージャの１の実施例は、図３２との関連において後述される。ブロック２７１０のテストが真である場合、ブロック２７１２において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値は、プロシージャＡｕｔｏ−Ｆｉｌｔｅｒによって戻された値に等しく設定される。このプロシージャの１の実施例は図３０との関連において後述される。ブロック２７１４において、本プロシージャはアレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値を戻す。本プロシージャはブロック２７１６において終了する。
【０２７５】
プロシージャＦｉｌｔｅｒの別の実施例は、以下の擬似コードで示されている。
【０２７６】
【表２３】

【０２７７】
プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｍｉｎ Ｃｌｉｃｋｓは用語

および＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストを入力として考える。それは、用語

に関して広告主によって特定されるクリック閾値よりも少なくクリックを有する順位を有するすべてのタプルを排除する。
【０２７８】
図２８は、プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｍｉｎ Ｃｌｉｃｋｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２８００から開始する。ブロック２８０２において、変数ｍｉｎは、プロシージャＭｉｎ−Ｃｌｉｃｋｓによって戻される値に等しく設定される。ループ操作はブロック２８０４から開始し、値１から、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの長さに等しい値に及ぶ変数ｘに対してループする。ブロック２８０６において、変数ｒａｎｋは、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓのエントリｘの順位に等しく設定される。ブロック２８０８において、変数ｃｌｉｃｋｓは、プロシージャＨｉｓｔｏｒｉｃａｌ−Ｃｌｉｃｋｓによって戻された値に等しく設定される。ブロック２８１０において、変数ｃｌｉｃｋｓの値が変数ｍｉｎより小さいか決定するためのテストが実行される。そうである場合、ブロック２８１２において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓのＸ番目のエントリは、アレイから削除される。ブロック２８１４で、ループの制御はブロック２８０４に戻る。ループが完全に処理された後、ブロック２８１６において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値が本プロシージャによって戻される。本プロシージャは、ブロック２８１８において終了する。
【０２７９】
プロシージャＦｉｌｔｅｒ−Ｍｉｎ−Ｃｌｉｃｋｓの別の実施例は以下に示された擬似コードに従って示されている。
【０２８０】
【表２４】

【０２８１】
プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｒａｎｋｓは、用語

および＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストを入力として考える。それは広告主によって特定されるｗｏｒｓｔ−ｒａｎｋ（最悪の順位）よりも大きい順位を有するか、または広告主によって特定されるｂｅｓｔ−ｒａｎｋ（最善の順位）より小さい順位を有するすべてのタプルを排除する。
【０２８２】
図２９は、プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｒａｎｋｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック２９００から開始する。ブロック２９０２において、変数ｂｅｓｔは広告主のあらゆる検索用語のｂｅｓｔ−ｒａｎｋの値をも割り当てられる。ブロック２９０４において、変数ｗｏｒｓｔは、広告主のそのようないかなる用語のｗｏｒｓｔ ｒａｎｋをも割り当てられる。ループ操作はブロック２９０６から開始し、値１から、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの長さに等しい値までの変数ｘに対してループする。ブロック２９０８において、変数ｒａｎｋは、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓのＸ番目のエントリの順位に等しく設定される。ブロック２９１０において、変数ｒａｎｋが変数ｂｅｓｔの値よりも小さいか、または変数ｗｏｒｓｔが０に等しくなく、かつ変数ｒａｎｋがｗｏｒｓｔの値よりも大きいか、を決定するためのテストが実行される。そうである場合、ブロック２９１２において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓのＸ番目のエントリがアレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓから削除される。ブロック２９１４において、制御は、ループの開始、ブロック２９０６に戻る。ブロック２９１６において、本プロシージャは、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値を戻す。本プロシージャはブロック２９１８において終了する。
【０２８３】
プロシージャＦｉｌｔｅｒ Ｒａｎｋｓの第二の実施例は以下の擬似コードに従って示されている。
【０２８４】
【表２５】

【０２８５】
プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒは用語

および＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストを入力として考える。それは、最適なソリューションが存在する傾向にある順位の範囲外にある順位を有するすべてのタプルを排除する。フィルタリングは、市場オペレータによって調整されることができるパラメータによって制御される。
【０２８６】
２種類の自動フィルタがある。第一のものは、それらの入札に基づいて順位をフィルタにかける―自動フライト管理の前の実行の入札からかけ離れた入札を有する順位が廃棄される。これが、自動フライト管理のまさに第一の実行である場合、本システムは、平均最適入札ｂ_ｏの推定値を使用し、それはプロシージャＥｓｔｉｍａｔｅ Ｏｒｉｇｉｎａｌ Ｂｉｄｓによって計算される。第二のものは、自動フライト管理の前の実行の順位からかけ離れた順位をフィルタにかける。この第二のフィルタリング・ステップは、これが自動フライト管理の第一の実行である場合には実行されない。
【０２８７】
図３０は、プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャはブロック３０００から開始する。ブロック３００２において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓは、プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｂｉｄｓによって戻された結果に等しく設定される。プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｂｉｄｓの１の実施例は、図３１との関連で後述される。ブロック３００４において、変数ｆｉｒｓｔ−ｅｘｅｃｕｔｉｏｎが論理値ｆａｌｓｅを有するか、決定される。そうである場合、ブロック３００６において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓは、プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｒａｎｋｓによって戻される値に等しく設定される。プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｒａｎｋｓの１の実施例は、図３２と関連して後述される。ブロック３００８において、本プロシージャはアレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値を戻す。本プロシージャはブロック３０１０において終了する。
【０２８８】
プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒの第二の実施例は、以下の擬似コードとの関連で示されている。
【０２８９】
【表２６】

【０２９０】
プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｂｉｄｓは、用語

および＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストを入力として考える。それは、自動フライト管理の前の実行において計算された

の最適な入札に近くない入札を有するすべてのタプルを排除する。これが、自動フライト管理のまさに第一の実行である場合、本システムは平均最適入札ｂ_ｏの推定値を使用し、それはプロシージャＥｓｔｉｍａｔｅ Ｏｒｉｇｉｎａｌ Ｂｉｄｓによって計算される。
【０２９１】
本プロシージャは、＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストに対してループし、および前記タプルの入札が、自動フライト管理の前の実行において計算された最適な入札に“近い”か調べる。現在のタプルは、その入札が近くない場合には排除される。近さは、パラメータβによって制御され、それは０と１の間である。βが０である場合、現在のタプルは、その入札が、自動フライト管理の前の実行において

に関して計算された最適な入札に正確に等しくなければ排除される。βが１である場合、現在のタプルは、その入札が、前の実行の最適な入札の２倍以上であれば排除される。
【０２９２】
図３１は、プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｂｉｄｓの１の実施例を示す流れ図である。本プロシージャは、ブロック３１００において開始する。ブロック３１０２において、論理変数ｆｉｒｓｔ ｅｘｅｃｕｔｉｏｎが論理値ｔｒｕｅを有するか、決定される。そうである場合、ブロック３１０４において、変数ｌａｓｔ−ｂｉｄは、変数ｏｒｉｇｉｎａｌ−ｂｉｄ−ｅｓｔｉｍａｔｅの値に等しく設定される。そうでなければ、ブロック３１０６において、変数ｌａｓｔ−ｂｉｄは、現在の検索用語に関するアレイｐｒｉｃｅ−ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ−ｂｉｄの値に等しく設定される。
【０２９３】
ブロック３１０８において、ループ操作が開始し、値１から、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの長さに等しい値まで及ぶ変数ｘに対してループする。ブロック３１１０において、変数ｂｉｄは、アレイｂｉｄ−ｏｆのＸ番目のエントリの入札値に等しく設定される。ブロック３１１２において、入札の値は、１−βと、変数ｌａｓｔ−ｂｉｄとの積より小さいか、または変数ｂｉｄの値が、１＋βに、変数ｌａｓｔ−ｂｉｄの値を乗じたものよりも大きいか、決定される。そうである場合、ブロック３１１４において、Ｘ番目のエントリはアレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓから削除される。そうでなければ、ブロック３１１６において、制御はループの開始であるブロック３１０８に戻る。ループにおいてすべての値が処理された後、ブロック３１１８において、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓが戻される。本プロシージャはブロック３１２０で終了する。
【０２９４】
プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｂｉｄｓの別の実施例は、以下の擬似コードと関連して後述されている。
【０２９５】
【表２７】

【０２９６】
プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｒａｎｋｓは、用語

および＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストを入力として考える。それは、自動フライト管理の前の実行において計算された

の最適順位に近くない順位を有するすべてのタプルを排除する。
【０２９７】
本プロシージャは、＜ｒａｎｋ，ｂｉｄ＞タプルのリストに対してループし、および前記タプルの順位が、自動フライト管理の前の実行において計算された最適順位に“近い”か調べる。現在のタプルは、その順位が、自動フライト管理の前の実行において

に関して計算された最適順位から、αよりも大きい距離にある場合は排除される。
【０２９８】
図３２は、プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｒａｎｋｓを示す流れ図である。本プロシージャはブロック３２００から開始する。ブロック３２０２において、変数ｌａｓｔ−ｒａｎｋは、アレイｌａｓｔ／ｒａｎｋにおける現在の検索用語に対応するエントリの値を割り当てられる。ブロック３２０４において、ループ操作が開始し、値１から、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの長さに等しい値にまで及ぶ変数ｘに対してループする。ブロック３２０６において、変数ｒａｎｋは、アレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓのＸ番目のエントリの順位の値を与えられる。ブロック３２０８において、変数ｒａｎｋが変数ｌａｓｔ−ｒａｎｋからαを引いたものよりも小さい値を有するか、または変数ｒａｎｋが、ｌａｓｔ−ｒａｎｋとαとの和よりも大きい値を有するか、決定される。そうである場合、ブロック３２１０において、Ｘ番目のエントリはアレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓから削除される。そうでなければ、ブロック３２１２において、制御はブロック３２０４におけるループの開始に戻る。ブロック３２１４において、すべてのエントリがループにおいて処理された後、本プロシージャはアレイｒａｎｋｓ／ｂｉｄｓの値を戻す。本プロシージャはブロック３２１６で終了する。
【０２９９】
プロシージャＡｕｔｏ Ｆｉｌｔｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｒａｎｋｓの別の実施例は、以下の擬似コードとの関連で後述されている。
【０３００】
【表２８】

【０３０１】
前述の内容から、本実施例は、オンライン市場システムで、広告主に自動フライト管理システムを供給する方法および装置を供給することがわかる。本システムは、広告予算、広告フライトの期間、広告主の適用可能な検索用語、最大平均コスト・パー・アクション、換算率および各用語に関する広告主の平均プロフィット・パー・アクションを、入力パラメータとして受信する。本システムは、広告主の利益を最大にし、およびフライト期間中に予算を完全に費やすために、あらゆるリスティングに関するコスト・パー・クリックまたは他のアクションを自動的に設定する。周期的に、本システムは、リスティングのコスト・パー・アクションを自動的に再計算する。このシステムは、市場システムで広告主によって経験される利便性および効率性を向上させる。
【０３０２】
本発明の特定の実施例が示され、および説明されてきたが、変更がなされてもよい。例えば、本システムは、広告主の検索リスティングがユーザに表示される時に、経済的価値が広告主によって与えられる、コスト・パー・インプレッション、または経済的価値が、検索データベースに含まれるために広告主によって与えられる、ペイ・フォー・インクルージョン（ｐａｙ ｆｏｒ ｉｎｃｌｕｓｉｏｎ）のような、コスト・パー・クリック以外の支払い体系を用いる、いかなるオンライン市場システムにも適用されてよい。それゆえに、添付の特許請求の範囲において、そのような変化および変更をカバーすることが意図されており、それは本発明の精神および範囲に従っている。
【０３０３】
【発明の効果】
本発明の方法は、１あるいは複数の広告主および１あるいはそれ以上の検索者の中で、オンライン市場における広告フライトを管理するための方法であって：広告主から広告フライト・パラメータを受信し；時には、ペイ・フォー・プレースメント（ｐａｙ ｆｏｒ ｐｌａｃｅｍｅｎｔ）市場で、特定された広告主検索用語に関する入札額を再検討し；および特定の広告主目標を達成するために、特定された広告主検索用語の入札額を調整することを具備するので、基本的な市場システムにおいて、広告主は、広告主インターフェースにログオンし、および市場情報ならびに自分のリスティングに関連する情報を調べることによって、自らの広告キャンペーンを管理する。例えば、広告主は一組の用語、それらの説明、および検索者がリスティングにクリックする場合に広告主が支払うであろう額である、各用語に関するＣＰＣを識別できる。広告主は、検索用語に関する様々な順位でのクリック数を調べ、用語に関する他の競合リスティングを調べる等もすることができる。続いて、検索用語が、検索者から受信された検索クエリと一致すると、広告主は、市場オペレータに経済的価値を与えるかもしれない。
【０３０４】
本発明のデータベース検索システムは、検索用語のデータベースであって、各検索用語は、複数の広告主の１の広告主によって支払い可能な入札額と関連しているデータベースと；前記データベースを検索するために検索者からの検索クエリに応答する検索エンジンと；およびある時間インターバルでの支出を管理するために検索リスティングの入札額を調整するための、広告主が特定したパラメータに対応するフライト管理エージェントとを具備するので、基本的な市場システムにおいて、広告主は、広告主インターフェースにログオンし、および市場情報ならびに自分のリスティングに関連する情報を調べることによって、自らの広告キャンペーンを管理する。例えば、広告主は一組の用語、それらの説明、および検索者がリスティングにクリックする場合に広告主が支払うであろう額である、各用語に関するＣＰＣを識別できる。広告主は、検索用語に関する様々な順位でのクリック数を調べ、用語に関する他の競合リスティングを調べる等もすることができる。続いて、検索用語が、検索者から受信された検索クエリと一致すると、広告主は、市場オペレータに経済的価値を与えるかもしれない。
【０３０５】
本発明のコンピュータ・プログラム・コードは、オンライン市場システムで広告主の広告フライトを管理するので、基本的な市場システムにおいて、広告主は、広告主インターフェースにログオンし、および市場情報ならびに自分のリスティングに関連する情報を調べることによって、自らの広告キャンペーンを管理する。例えば、広告主は一組の用語、それらの説明、および検索者がリスティングにクリックする場合に広告主が支払うであろう額である、各用語に関するＣＰＣを識別できる。広告主は、検索用語に関する様々な順位でのクリック数を調べ、用語に関する他の競合リスティングを調べる等もすることができる。続いて、検索用語が、検索者から受信された検索クエリと一致すると、広告主は、市場オペレータに経済的価値を与えるかもしれない。
【図面の簡単な説明】
【図１】大型ネットワークと、本発明のペイ・フォー・プレースメント検索結果を生成するためのシステムならびに方法の１の実施例との間の関係を示すブロック図である。
【図２】本発明の１の実施例において使用されるメニュー、表示画面、および入力画面のチャートである。
【図３】本発明の１の実施例において実行される広告主ユーザ・ログイン処理を示すフロー・チャートである。
【図４】本発明の１の実施例において実行される運営ユーザ・ログイン処理を示すフロー・チャートである。
【図５】本発明の１の実施例とともに使用するためのアカウント記録のためのデータの図である。
【図６】本発明の１の実施例において使用されるアカウント記録に金銭を追加する方法を示すフロー・チャートである。
【図７】本発明の１の実施例によって生成される検索結果リストの一例を示す。
【図８】本発明の１の実施例において使用される変更入札処理を示すフロー・チャートである。
【図９】図８に記載の変更入札処理において使用される表示画面の一例を示す。
【図１０】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１１】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１２】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１３】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１４】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１５】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１６】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１７】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１８】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図１９】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２０】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２１】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２２】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２３】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２４】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２５】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２６】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２７】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２８】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図２９】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図３０】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図３１】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。
【図３２】本実施例に従ったシステムのオペレーションを示す流れ図である。

Claims (44)

1. １あるいは複数の広告主および１あるいはそれ以上の検索者の中で、オンライン市場における広告フライトを管理するための方法であって：
   広告主から広告フライト・パラメータを受信するステップ；
   時には、ペイ・フォー・プレースメント市場で、特定された広告主検索用語に関する入札額を再検討するステップ；および特定の広告主目標を達成するために、前記特定された広告主検索用語の入札額を調整するステップを具備することを特徴とする方法。
2. 広告フライト・パラメータを受信するステップは：
   １またはそれ以上の広告主検索用語を受信するステップ；
   フライト予算を受信するステップ；およびフライト・インターバルを受信するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記受信された１またはそれ以上の広告主検索用語に対する最大平均コスト・パー・クリック；
   前記広告主に関する換算率；および前記広告主に関する平均プロフィット・パー・アクション
   のうちの１またはそれ以上を受信するステップをさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 特定された広告主目標を達成するために、前記特定された広告主検索用語の入札額を調整するステップは、前記広告主のウェブ・サイトとの検索者コンタクトを最大化するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 特定された広告主目標を達成するために、前記特定された広告主検索用語の入札額を調整するステップは、前記広告主のウェブ・サイトへの検索者クリックを最大化するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 入札額を調整するステップは、最大コスト・パー・クリックを受ける前記広告主のウェブ・サイトへの検索者クリックを最大化するステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 調整するステップは、広告主利益を最大化するために入札額を変えるステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 最大コスト・パー・クリックを受ける入札額を変えるステップをさらに具備することを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記広告主の１またはそれ以上のウェブ・サイトへの複数の広告主クリックに基づいて広告主利益を決定するステップをさらに具備することを特徴とする請求項７に記載の方法。
10. 換算率に基づいて広告主利益を決定するステップをさらに具備することを特徴とする請求項７に記載の方法。
11. 独立した換算率を有する複数の検索用語に関する検索用語換算率を決定するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. ２またはそれ以上の順位において複数の検索用語に関する検索用語換算率を決定するステップであって、各ランクにおける検索用語は、独立した換算率を有する前記ステップをさらに具備することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
13. 入札額を再検討するステップは、１またはそれ以上の検索用語に関するすべての入札組み合わせを再検討するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 入札額を再検討するステップは、いくつかの入札組み合わせを再検討するステップを具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
15. 最適なソリューションでなさそうな順位を決定するステップ；および前記決定された順位を無視するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 閾値順位よりも下の順位を無視するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. クリック閾値よりも少ないクリックを有する順位を無視するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
18. 最適なソリューションと、最終のソリューションとの間の距離よりも大きい最適なソリューションからの一定の距離にある順位を無視するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
19. 最終ソリューションによって決定される許容範囲外の要因によって変化する入札額を有する順位を無視するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
20. 前記フライト・パラメータに従って入札額を周期的に再計算するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
21. １またはそれ以上の検索用語に関する広告主が特定した最大入札額を受信するステップ；
    前記最大入札額に従って、前記１またはそれ以上の検索用語に関する前記入札額を調整するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
22. 次に最低な入札額をちょうど超えるレベルまで、決定された入札額を低減するステップをさらに具備することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
23. 検索者からの検索クエリを受信するステップと；
    前記検索クエリとの一致を有する検索用語に関してデータベースにおいて検索するステップであって、前記データベースは、前記１またはそれ以上の広告主の検索用語および関連する入札額を記憶しているステップと；
    前記検索クエリとの一致を有する前記検索用語からの検索結果を供給するステップと；
    供給された検索用語が検索者によってクリックされるときに、前記供給された検索用語と関連する前記検索者からの経済的価値を送信するステップとをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
24. 検索用語のデータベースであって、各検索用語は、複数の広告主の１の広告主によって支払い可能な入札額と関連しているデータベースと；
    前記データベースを検索するために検索者からの検索クエリに応答する検索エンジンと；およびある時間インターバルでの支出を管理するために検索リスティングの入札額を調整するための、広告主が特定したパラメータに対応するフライト管理エージェントとを具備するデータベース検索システム。
25. 前記フライト管理エージェントは、広告主の１またはそれ以上の検索用語、予算、および前記時間インターバルに関する情報を受信するように構成されていることを特徴とする請求項２４に記載のデータベース検索システム。
26. 前記フライト管理エージェントは、前記１またはそれ以上の検索用語に関する最大平均コスト・パー・クリック、換算率、および平均プロフィット・パー・アクションのうちの１またはそれ以上を受信するように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース検索システム。
27. 前記フライト管理エージェントは、前記時間インターバルで前記予算を消費するように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース検索システム。
28. 前記フライト管理エージェントは、広告主のウェブ・サイトへのクリック数を最大化するように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース検索システム。
29. 前記フライト管理エージェントは、前記時間インターバルでの広告主に関する広告主利益を最大化するように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース検索システム。
30. 前記フライト管理エージェントは、最大プライス・パー・クリック（ｐｒｉｃｅ ｐｅｒ ｃｌｉｃｋ）を受ける前記広告主利益を最大化するように構成されていることを特徴とする請求項２９に記載のデータベース検索システム。
31. 前記フライト管理エージェントは、前記広告主のウェブ・サイトにおいて複数の検索者アクションに基づいて利益を決定することによって、前記広告主利益を最大化するように構成されていることを特徴とする請求項２９に記載のデータベース検索システム。
32. 前記フライト管理エージェントは、複数の換算率を有する複数の検索用語に基づいて利益を決定することによって、広告主利益を最大化するように構成されていることを特徴とする請求項２９に記載のデータベース検索システム。
33. 前記フライト管理エージェントは、様々な順位において様々な換算率を有する複数の検索用語に基づいて利益を決定するように構成されていることを特徴とする請求項２９に記載のデータベース検索システム。
34. 前記フライト管理エージェントは、前記１またはそれ以上の検索用語に関してすべての可能な入札組み合わせを解析し、および前記広告主に最高利益を供給する組み合わせを選択するように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース検索システム。
35. 前記フライト管理エージェントは、前記１またはそれ以上の検索用語に関する見込みのある入札の組み合わせのみを解析し、および前記広告主に最高利益を供給する、前記見込みのある組み合わせからの１の組み合わせを選択するように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載のデータベース検索システム。
36. 前記フライト管理エージェントは、最適なソリューションではなさそうな検索用語順位を決定するように構成されていることを特徴とする請求項３５に記載のデータベース検索システム。
37. 前記フライト管理エージェントは、順位閾値より低い順位を有する検索用語を排除するよう構成されていることを特徴とする請求項３６に記載のデータベース検索システム。
38. 前記フライト管理エージェントは、クリック閾値より少ないクリック数を受信した検索用語を排除するように構成されていることを特徴とする請求項３６に記載のデータベース検索システム。
39. 前記フライト管理エージェントは、前のソリューションからの距離よりも大きいソリューションからの距離にある順位における検索用語を排除するように構成されていることを特徴とする請求項３６に記載のデータベース検索システム。
40. 前記フライト管理エージェントは、あらかじめ決められた額だけ前のものとは変わっている入札額を有する検索用語を排除するように構成されていることを特徴とする請求項３６に記載のデータベース検索システム。
41. 前記フライト管理エージェントは、ときどき前記検索リスティングの前記入札額を再計算するように構成されていることを特徴とする請求項２４に記載のデータベース検索システム。
42. オンライン市場システムで広告主の広告フライトを管理するためのコンピュータ・プログラム・コード。
43. 前記オンライン市場システムにおいてときどき状態を調べ、および広告主が特定した目的を満たすことを確証するように広告主検索リスティングの入札を調整するコードをさらに具備することを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータ・プログラム・コード。
44. 広告主が特定したフライト管理基準に従って前記広告主の入札額を更新するコードであって、前記入札額は、検索者によって検索可能なデータベースの広告主検索用語と関連しており、前記入札額は、検索者が前記広告主の検索用語を選択するときに、前記広告主によって支払い可能な経済的価値を表している前記コードをさらに具備することを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータ・プログラム・コード。

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