JP2008204486A

JP2008204486A - 広告の支出に比例した有料検索表の表示

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Publication number: JP2008204486A
Application number: JP2008139867A
Authority: JP
Inventors: Scott Roy; スコットロイ; Narinder P Singh; ナリンダピーシン
Original assignee: Overture Services Inc
Current assignee: Altaba Inc
Priority date: 2002-04-01
Filing date: 2008-05-28
Publication date: 2008-09-04
Anticipated expiration: 2023-03-31
Also published as: WO2003085561A1; KR100908756B1; AU2003226107A1; CN1656483A; AU2003226107B2; US20030220918A1; US8001103B2; KR20070048795A; US20080288356A1; EP1497756A4; JP4937962B2; US7454409B2; JP2005521971A; EP1497756A1

Abstract

【課題】広告主が各サーチ単語への付け値の管理をすることなく、総合収益を最大にできることを目的とする。
【解決手段】据置きデータベースサーチシステム（２２００）の支払いにおいて、広告主（２２０２）の投資は、サーチ単語にいくら投資したいかを決める検索者（２２０２）からのクエリーに応じたサーチ結果（２２１２）を提供するデータベース内のサーチリストを含む。サーチプロバイダー（２２０８）は、個々の広告主が投資する金額に比例して広告主リスト（２２１２）を表示する。これは、広告主が、所定期間、加入のためにいくら投資することを決定しながら、データベースサーチシステム（２２００）に加入することを許可する。サーチプロバイダー（２２０８）は、広告主（２２０２）に関する最適投資額（２２０６）を推奨することができる。
【選択図】図２２

Description

本特許出願は、２００２年４月１日に出願された米国仮特許出願Ｎｏ．３０／３６９，４６０の合衆国法典３５巻１１９（ｅ）条の下での出願日の恩恵を主張し、本引用によってそっくりここに組み入れられる。

有料の据置きサーチエンジンは、ノーローページ（職業別電話番号簿）のオンラインバージョンさながらに機能する。つまり、ユーザが検索を実行すると、システムはユーザの質問に合致する有料広告リストを表示する。スクリーンの実際の場所には限度があるので、ユーザは自分の質問に合致するリストのうちの小さな断片しかみることができないのが普通である。実用的なシステムを作るために、サーチエンジンのプロバイダーは、各リストを表示する頻度、請求額、及びリストの表示順序を決定する必要がある。

本分野での最新のものは、www.overture.comdeで利用可能な提案（Overtureの）サーチエンジンである。提案には、ランクに対する付け値（bid-for-rank）として既知のスキームを使用し、それは、クリック、及び各広告主がクリックの度ごとにいくら支払うのかに基づくリストの順序によって、広告主に請求する。広告主は、１クリックにつき５セントの最小付け値で、どうでも好きなように値を付けることができる。殆どのウエッブサイトは提案サーチの結果を表示するが、それぞれが異なる数のサーチ結果を示してリストのトップに現れるので、トップ近くにあることは強い誘因（インセンティブ）となる。最高額の付け値の広告主が常に出現し、付け値が下がるにつれて広告主はしだいに現れなくなってくる。理論上、最高品質のサービスを提供する広告主が最高値を付け、リストのトップに現れる。実際には、システムがこれをうまく機能されることは稀である。スキームとしては概念上単純であるが、ユーザと広告主の双方をいらだたせる多くの問題を有している。

ユーザの予想からすると、その問題とは、ランクに対する付け値（bid-for-rank）が無関係で不必要なトップ近傍のサーチリストへと導かれてしまうことである。広告主はリストが現れる順序を完全に制御し、賢い広告主は規制のないことを好都合にして、ユーザの費用で自由広告を得ている。例えば、ペット検索を扱う広告主がいることを想像してください。その広告主は、“フェレット”及び“ペットフェレット”のような非常に特定のサーチ単語の下で、また“ペット”のようなより汎用の単語の下で現れる。ユーザが“ペットフェレット”をサーチする場合、ユーザは自分が売ろうとするものを必ず探そうとするのが殆どであるので、リストのトップにそのフェレット広告主が出現することに気づかされる。しかしながら“ペット”のようなより汎用の単語の場合には、フェレット広告主はトップ近くに現れないだろう。“ペット”をタイプするユーザは、ほぼまちがいなくフェレットよりも犬や猫を探す。

残念ながら、フェレット広告主が賢明である場合、彼は“ペットフェレット万歳！超激安！”のようなことを読むリストを作るだろう。彼は、このリストのために非常に高い値、つまりリストのトップに自分をもってくる値を付ける余裕がある。なぜなら、ユーザがクリックする場合は、それがフェレットに関するものであることをユーザがはっきりと認識することを彼が知っているからである。広告主が販売しそうな情報がリストには十分ある。bid-for-rankシステムにおいて、広告主はリストのトップに存在することに関しての支払いはない。ユーザがリスト上で実際にクリックした際にのみ支払うことになる。このリストは非常に詳細であるので、ユーザが例えばフェレットに興味があるならそこをクリックするだろう。たとえ“ペット”のような汎用単語の下でリストが現れるとしても、広告主に対するリスクは殆どない。結論は、“ペット”のための最初のサーチ結果が少数のユーザに関連しているに過ぎないリストであるということである。他の人にとってそのリストが有用でないならば、そのサーチ全体の能力は乏しい。フェレット現象は、有料の据置きサーチエンジンに共通する。ページで取り上げられるのがどの程度の専有であるかに基づいて広告主に支払いを課すので、ノーローページはこの問題を欠点として持たない。

広告主の予想から、bid-for-rankによる問題が複雑化され、得ようとすることを知るのが難しくなる。広告主が特定のランクに付け値を行う場合、彼には受信されそうなクリック回数、費やされそうな金額、又は他のランクで高収益を得るかどうかを有利に計算する方法がない。別の広告主が彼の後に高い付け値で踏むかもしれないので、彼が所望するランクを得る保証さえもない。広告が固定予算であれば、クリックの最大数を得るのに十分高い付け値を保ちながら、予算を超過しないことを保証するために、常に支払いを監視しなければならない。

典型的には、彼は、自分の付け値の各々である５０又は１００個の異なるサーチ単語に対するこれらすべての不確実性を扱わなければならない。

例えば、広告主が、サーチ単語“新鮮な魚”に対してＮｏ．２の位置にあるものとして現在、１ドルの付け値を行ったと仮定しよう。彼はそのままでも、１．２ドルに付け値を増やしてランク１に移動することも、０．８ドルに付け値を下げてランク３に移動することもできる。この決定をするために、彼は３つのランクそれぞれで受信するだろうクリック回数を知る必要がある。彼がこの情報を得ることは不可能に近い。本分野の最新状況によれば、実際、サーチエンジンのプロバイダーは、疑いなく、ランク３よりもランク１で多くのクリックが得られるだろうということさえも言うことができない。広告主が付け値を上げてランク１にすることに決定するとしても、数時間後に、他の広告主の一人が彼より高い値をつけないという保証はない。また、これと同様に言えることだが、広告主がランク１に付け値を上げ、数日後に、彼を下回る広告主が離脱したことによって払いすぎであることに気づいたりする。

広告主は、自分の付け値及びポジションを絶えず監視し、必要以上に支払うことがないようにしながら確実に所望のものを得るようにしなければならない。本分野の最新状況は、電子付け値エージェントを用いて付け値の追跡をし続けることである。例としては、www.gotoast.com、www.did-it.com、及びwww.pay-per-click-bid-managers.comがある。しかしながら、そのエージェントは周期的に実行するだけであるので、いかに上手く実行できるかについては制限がある。そして、サーチエンジンプロバイダーから要求される情報や、広告主が受信するであろう異なるランクでのクリック回数のような情報を頻繁に入手することはできない。

広告が固定予算である場合、予算に適合する目標であるかを保証するため常に支払いを監視しなければならない。例えば、広告主が来月以降に払うための１０００ドルを持っていたと仮定しよう。彼が１ドルに付け値を設定し、初日に５０人のユーザが彼のリストをクリックする場合、支払い率が高くなり過ぎるので付け値を低くしなければならない。１日あたり５０ドルとすると、その月の終わりまでで彼は予算を完全に使い切ってしまうだろう。これに対して、初日に１０人のユーザが彼のリストをクリックする場合、支払い率が低くなり過ぎるので付け値を高くしなければならない。付け値と予算との間の相互作用は複雑であって、調整を絶えずすることなく正しい状態にしておくことは困難である。最良でよく関連した広告をみる代わりに乏しいサーチ結果が導かれる場合、ユーザは目下のところ、予算下で広告をしばしば単純にみるだけである。

これら問題のすべては、広告主が複数のサーチ単語に付け値をする場合により複雑化する。各単語は異なる数のサーチ及びクリックを受信し、異なる付け値を要求する。広告主は、総合収益を最適化する方法で、自分の金を前記異なる付け値間でどうにかして割当てなければならない。目下のところ、これを行うのに広告主を手助けする良い道具がない。そして、最高の付け値エージェントでさえも引き上げることができず、複数の単語全体での低い付け値が固定予算に適合してしまっている。

多くの広告主はこのシステムに代わるものを望んでいる。手の込んだ付け値の構築は、あまりに細かい点に至るまで管理すること（マイクロマネージメント）を要求し、広告主が真に考慮すべき２つの事項、即ち、いくら支払わなければならないか、代わりに何を得るかについて混乱させてしまう。広告主は、サーチエンジンプロバイダーが次の月にわたって１０００クリックを１０００ドルで購入することができること、又はクリックが多いと２倍使って２倍得ること、又はクリックが多いと半分使って半分得ることを告げてもらうことを好む。

このモデルは、ノーローページ及びインターネットバナー広告のような他の広告方法によるラインよりずっと多い。コスト及びクリックを下げて情報が精錬されるとき、付け値及びランクの完全なコンセプトが不必要であることは明白である。広告主は、実際には、サーチ結果リストのどのランクに出現するかについては気にしていない。彼が気にすることは、自分の金で何回のクリックを得るのか、これらのクリックがどのくらいの頻度で販売への見返り（リターン）となるのかということである。理論上、彼はこの情報だけ（いくら支払うのか、代わりに何回のクリックを得るのか）で購買決定を行うことができ、そして彼のリストがサーチエンジンプロバイダーにどこで、いつ示されるかについての他のすべての詳細をそのままにすることができる。本アイデアに基づくシステムは、サーチエンジンプロバイダーに完全な自由を与え、ユーザの質問に反応してどのリストを示すべきかを決定する。その結果、広告主にとって非常にシンプルであることに加えてフェレット問題を解決することができる。

本実施例は、bid-for-rankスキームの最良の特徴、即ち、オークションを用いて自動的に価格設定すること、出現されるサーチ単語を広告主が選ぶことができること、を保持しながら付け値及びランクを除去する。さらに、これらの実施例は、広告主が現れるサーチ単語にわたって、各広告主の支払い（投資）を自動的に最適化し、付け値エージェントをまったく必要としていない。

これらの実施例に隠れるアイデアは単純である。各広告主は、サーチ単語においていくらを使いたいのかを決定し、サーチプロバイダーは、広告主のリストを個々の広告主が費やす金額に比例して表示する。Ｎ人の広告主がＭ個のリストを表示するサーチ結果ページ上の領域で競合することを仮定しよう。Ｔ人の検索人がいる場合、そのサーチプロバイダーは全部でＴＭ個の結果を有し、広告主間で分配する。結果というのは、検索人に提出されるサーチ結果の中のサーチリスト表示である。広告主ｉが使いたい金額がａ_iの場合、彼が受信する結果数は、

である。彼が期待できるクリック数は、
ＣＬＩＣＫＳ_i＝ｔ_iｒ_i （≡Ｃ_i）（2）
である。ここで、記号ｒ_iは、広告主のクリック全体比であり、検索で広告主が出現する場合にリスト上でユーザがクリックする確率である。

全員に正確な結果数を配信するため、プロバイダーは、各広告主が何個の結果を受信するかを実行総数Ｓ_iに保管する。ユーザがサーチを実行するとき、プロバイダーは、この数と、広告主が受信すべき結果数との間の不一致を計算する。この不一致は、

であり、Ｓは行われたサーチ総数である。プロバイダーは、不一致によって広告主を分類し、上位Ｍ個を返す。返されたリスト順位はランダムであって、クリック全体比ｒ_iによって分類され、受信されたリストの特性によって分類され、又は他の基準によって分類される。このアルゴリズムは時間全体で平均して結果を配信するが、すべての広告主がＴ個の総検索の後に正確な結果数を受信することを保証する。

広告主が何個の検索を購入することができるかに制限がある。一実施例において、どんな広告主もサーチ結果に１回以上出現することができないので、彼はＴ個より多い結果総数を持つことができない。すべての広告主が費やす総金額をＡとすると、この制限上で広告主にのせる金額は、

である。

我々はこの制限をトラフィック限界と呼ぶ。広告主がトラフィック限界上に存在する場合、サーチエンジンプロバイダーは、特別な検索ブランクをそのままに残す。Ｎ≦Ｍの場合、トラフィック限界上には常に少なくとも一人の広告主がいて、市場は崩壊する。この場合、サーチエンジンプロバイダーは戻ってくるリスト数を削減することができ、その結果、Ｍ＜Ｎとなり、且つ広告主は競争の誘因（インセンティブ）を持つことになる。あるいはまた、プロバイダーがリスト数を広告主数の所定比（例えば、Ｍ＝０．５Ｎ）で設定することができる。

好ましい実施例では、広告主は結果でなくクリック又はクリックスルー（clickthrough）に金を払い、その価格は販売時点で固定される。クリック又はクリックスルーは、広告主のサーチリストを閲覧し、且つそれに関連するハイパーリンク上をクリックし、その他の場合はサーチリストを閲覧するために選択する検索者の行動である。検索者のウエッブブラウザは、サーチリストに関連するユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）に再び向けられる。広告主がクリックを購買したい場合、サーチエンジンプロバイダーは、ユーザが広告主のリスト上でクリックすることを何回期待しているか、及び総広告をいくらで売るかを期待しているかに依存する、クリックあたりのコストを考案する。

誰もが同じクリック全体比を有している場合、誰もが同じＣＰＣを支払う。サーチエンジンプロバイダーは、期待するクリック数を参照して、以下のものとして配信する。

販売を完了するために、広告主は、示されたクリックあたりのコストで彼が投資したいａ_i値を決定する。広告主が支払い限界に到達するか、又はユーザがＴ個の総検索を終了するまで、プロバイダーはこの価格でクリックを配信する。

合計支出及びクリック全体比の良い見積もりを行う１つの方法は、履歴データを用いることである。例えば、全市場に関する過去のクリック全体比がＣＴＲであると仮定しよう。このとき、プロバイダーは、以下の公式を使って個々のリストのクリック全体比を見積もることができる。

ここで、記号ｕ_iはリストが受信したクリック数であり、記号ｓ_iは結果数である。新規なリストにとってはこれらの数はゼロであり、見積もりはクリック全体比ＣＴＲに初期設定される。多数のクリック及び結果を受信したリストのために、見積もりは観測された回数に接近する。定数ｋはスケール係数として作用し、これら２つの値の間の変化をいかにすばやく見積もるかを判断する。広告主が自分のリストに関する多くのクリックを購入することを決める場合、プロバイダーは、殆ど最新の見積もりｒ_iに基づいてクリックあたりのコストを値付けする。また、プロバイダーは、例えば、新規のリストを履歴データがある他のリストと比較するといった他の方法で、クリック全体比を見積もることができる。

プロバイダーが広告主と契約を結ぶ処理を実行する他の多くの方法がある。例えば、ａ_iを固定するために週に一度の、又は月に一度のオークションを実行できたり、広告主が絶えずそれらを調整できるようにする。この開示は特定のスキームに限定されることはない。

サーチ結果を表示するすべてのウエッブサイトは相違している。本分野の最新状況では、リスト数は１〜２０の間で変化し、あるウエッブサイトが完全なリストを表示するのに対して、他のウエッブサイトはタイトルしか表示しない。これらの相違のため、好ましい実施例では、サーチ単語及びウエッブサイトのすべての組み合わせを別個の市場として扱う。あるいは、サーチ単語がどこかで受信するすべての結果を１つの市場として扱う。この場合、トラフィックの限界式が公式（３）とは異なるが、他の式及びアルゴリズムは同じままである。当業者であればこの代わりの式に適合する新たなトラフィック限界式を引用することには何ら問題がないであろう。

典型的には、広告主は多くの異なるサーチ単語に投資する。本発明の有利な点の１つは、広告主が投資し且つ異なる市場間で彼の金を自動的に割当てるべき最適値を、プロバイダーが要求できることにある。広告主がプロバイダーの提案に従う場合、期待する収益を最大にすることが保証される。本章の残りでは必要な式及びアルゴリズムを示し、１つの市場で１人の広告主の場合から始め、多くの市場で多くの広告主のすべての問題に到達するだろう。

広告主の消費を最適にするため、プロバイダーは３つのことを知っておく必要がある。即ち、広告主の総予算ｂ_iと、クリックごとの収益ｐ_iと、他のところで金を支払う場合、すべての広告主に使用可能な見返り（リターン）Ｒの外部比とである。１つの市場において支払いリストを購入することから広告主が期待する収益は、以下の式のようになる。

ここで、最初の記号は支払いリストからの広告主の収益であり、２番目の記号は他で金をつぎ込んだことによる収益である。見返り（リターン）Ｒの外部比が高い場合、広告主はクリックでの予算を少なくして支払う（投資）すべきである。彼の収益を最大にするａ_i値は以下の式で表せる。

ここで、ｄ_i量は市場において広告主によって支払われた総金額であり、ｖ_i＝ｒ_iｐ_iは広告主の市場値である。彼のクリック全体比かクリックあたりの収益の何れかが減少するほど、広告主が支払うべき量を低下させるべきである。ａ_iが、ゼロより小さいか、プロバイダーの最小投資額より少ないか、トラフィック限界より大きいか、広告主の予算より大きい場合には、それは適切な値に制限される。

複数の市場がある場合、最適な解はそれらの市場を独立したものとして扱う。広告主の最適な投資は、各市場に関する式（５）の１つの具体例によって与えられる。各市場で、Ｔ,ｖ_i,ｄ_iをすべて異なるものとすることができる。市場間での唯一の相互作用が、広告主の予算限界であって、以下の式となる。

上記の総計は、全市場でのものである。この限界を強制するため、広告主の市場値は予算のスケール係数であるｖ_ij＝λ_iｒ_ijｐ_ijを組み込む。あらゆる市場で広告主の値を統一してスケールする単一のλ_iがあることに留意されたい。広告主が予算を制限しない場合は、λ_i＝１である。制限する場合は、λ_iは予算を正確に消費する値に設定される。任意の良好な数値式求解機（ソルバー）がこの値を見つけることができる。www.ece.nwu.edu/OTC、及び非制約最適及び非線形方程式に関する数値方法のDennis and Schnabel,ISBN 0898713641で、非線形方程式ソルバーに対するオンラインガイドの例示が開示されている。

単一のマーケットに複数の広告主がいる場合、問題はより複雑化する。広告主が投資したい量を変化させる場合、他の広告主にとって最適な解が変化する。１つの可能性のあるアルゴリズムとしては、各広告主にとって繰り返して解決することであり、繰り返しが収束することを期待することである。繰り返しが収束する場合、最終解は固定点となり、他の広告主が投資したい額を変更させないならば、どんな広告主も収益を増やすことができる。式（４）からのｆ_iに関する定義を使うと、この固定点は次の式のシステムを満足する。

１人の広告主が投資する量を変化させる場合、他の広告主のための収益が上昇するかもしれないので、上記固定点は広告主にとって全体的な最大ではない。なお、それは、彼がコントロールすることが可能な１つの量（彼自身の投資）に関する各広告主の収益を最大にするので、それはこの問題に対する正しい解となる。

閉じた系で式（６）のシステムを解くことは可能である。各広告主に関する解は、以下の式となる。

全広告主が一緒に投資する総ドル量Ａは、以下の式となる。

ｖ_L量は、式（７）が負になる前に広告主が持つことができる最も低い値であり、広告主はどんな投資もすべきでない。その値は、全広告値の調和平均に関係する。

式（７）を用いて最適投資量を計算する場合、何人かの広告主がゼロより小さいか、又はトラフィック限界より大きな最適量を持つことは可能である。これらの解は実世界では不可能である。有効な解を見つけるためのアルゴリズムは、限界外で、彼（広告主）を無理に適切な制限にさせる、彼をその問題からはずし、他の皆のためにその解を再計算する広告主の１人を選ぶことである。この処理は、アルゴリズムが有効解に行き着くまで継続する。

広告主が除去（remove）のために選択するアルゴリズムは、負又はトラフィック限界を超えるのいずれかであるが、サインされた超過投資の総額を調べることである。つまり、

Ｅ＜０の場合、ゼロ限界を下回る広告主を有する超過投資の優位性があり、そのアルゴリズムは、最低の市場値でその広告主を移動させる。Ｅ≧０の場合、トラフィック限界を超える広告主を有する超過投資の優位性があり、そのアルゴリズムは、最大市場値を有する広告主をトラフィック限界へ制限する。限界事例のＥ＝０は、トラフィック限界を追加するのに有利なように記述され、サーチ結果ページ上の専有領域よりも少ない広告主で市場が決して崩壊しないことを保証する。

複数の市場及び複数の広告主が存在する場合、最適解はこれらを独立して扱う。単一の広告主に関して、各広告主の市場値は、全市場にわたって投資することを制限する予算スケール係数を組み入れる。広告主が予算を制限しない場合、彼の予算スケール係数λ_iは１である。広告主が予算を制限する場合、λ_i＜１である。広告主の番号を付け替えると、その結果、最初のｋは予算を制限するものとなり、予算の制約条件を満たすアルゴリズムは、以下の非線形式の同時システムを解く。

自由変数は、予算制限での広告主に関するλ_iである。ａ_ij値は式（７）及び式（１２）によって与えられ、０及びＡ_j／Ｍ_jの限界に拘束される。良好な方程式ソルバーがこのシステムを数値的に解くことができる。

幾つかの実務上の問題がある。第１に、広告主の市場値は予算スケール係数が変化するにつれ変化するので、最適投資は、我々が式（１４）のシステムを解くときに、ゼロ限界又はトラフィック限界のいずれかに交差する。それゆえ、広告主がある市場で最初のうちたとえ制約されていても、式（７）及び式（１２）を用いてａ_ijを常に比較することが重要である。この式を常に用いることによって、広告主の最適投資の総和がゼロと最大値との間でスムースに変わる。

第２に、λ_iを解く際に市場の制約条件が変わり得るので、アルゴリズムは安定解に到達するまで反復しなければならない。そのアルゴリズムは、各市場においてゼロ制約及びトラフィック制約のすべてをまず解き、ｍとｎの値をみつけて予算の制約条件を解き、ｍとｎ値を固定して保持する。予算の制約条件を解く間、広告主がゼロ限界又はトラフィック限界を交差する場合は、その処理が繰り返される。

第３に、そのアルゴリズムは予算の制約条件を解く際に、式（１４）にどの広告主が含まれるかを決定しなければならない。そのアルゴリズムは、予算を超える任意の広告主を含み、λ_i＜１である任意の広告主である。この組み合わせは、それらの予算限界に存在する広告主のワーキングセットを与える。このワーキングセットが間違っていること、λ_i＝１のときでさえ広告主の何人かは実際に予算内であることもあり得る。この場合、式（１４）は、最新のワーキングセットを有するどんな解も持たない。良好な方程式ソルバーは、できるだけ多くの予算に関する制約条件を解くだろう。次の繰り返しで、アルゴリズムは、ワーキングセットに属せず、且つ式（１４）を解く広告主を除去するだろう。

最後に、予算スケールが変化する際に、広告主の最適投資の総和が変化しない領域がある。この状況は、広告主があらゆる市場で制約される場合に生じる。図２１は、この問題を表している。この図は、広告主の最適投資の総和が予算スケールの関数としてどのように変化するかをプロットしたものである。広告主の最適投資はあらゆる市場でゼロ限界より下であるので、本グラフは左部で平坦である。そして、彼の最適投資はあらゆる市場でトラフィック限界より上であるので、右部で平坦である。これらの平坦領域は、数値的な方程式ソルバーにとっての問題とすることができる。

その解は、限界の制約条件として方程式ソルバーのλに最小λ_iと最大λ_iの２つの点を用いている。これらの境界は、ゼロと１の普通の限界を置き換える。単一の市場内では、最小λ_iは、広告主がゼロ限界に到達する点であり、最大λ_iは、広告主がトラフィック限界に到達する点である。これらの値は以下の式で表される。

βの値は、

所望の限界制約は、全市場にわたるこれらの値の最小と最大である。これらの限界があっても、方程式ソルバーは投資グラフの中央で平坦領域に遭遇する可能性がある。これら平坦領域は、広告主がある市場でゼロ限界を下回り、且つ残りの市場でトラフィック限界を上回るという稀なケースで生じる。この場合、アルゴリズムは、平坦領域外に入るλ_iで方程式ソルバーを再び開始し、その結果、処理を進行させることができる。

広告主は、自動最適化をしないで済まし、彼の投資を自分自身で調整することができる。ｖ_Lが変わる公式を除いて、方程式のすべてが他の広告主のために維持し続ける。Ｃが固定量を投資する広告主によってもたらされた総金額である場合、ｖ_Lは以下のようになる。

ｖ₀量は、式（１２）からの古いゼロ限界値である。

ここで、Ｃ＝０のとき、ｖ_Lはｖ₀に減少することに留意されたい。他の興味深い考査は、ｎ＝１且つｍ＝Ｍである。この場合、ｖ₀＝０であり、式（１６）は、式（５）の本来の広告主の結果に戻ることになる。

一実施例において、据置きデータベースサーチシステムに関する支払いのための申し込み方法が実施される。本方法は、特定のコストで多数の検索契約を広告主に申し込むサーチプロバイダーを含む。サーチ契約は、印象、クリックやクリックスルー、クリックスルー前アクションや他のタイプの契約である。この方法では、広告主は、クリック数、又はそれに応じた支払いや契約を行いたい金額を選択できる。契約は１月などのある一定の期間にすることができるし、互いに同意可能な方法で調整することも可能である。サーチプロバイダーは、広告主ごとに異なるレート（rate）を申し込むことができるし、広告主が関係するサーチリスト又は市場の数に応じて申し込むことができる。

本方法は、さらに加入アカウントを加入広告主で開始することを含む。広告主からの支払いで加入アカウントをクレジットすることができ、その後に検索取決めが生じるときに自動的に差し引くことができる。

据置きデータベースサーチシステムの支払いは、検索人からのサーチ要求を引き続き受信するだろう。これらのサーチ要求に応じて、データベースサーチシステムはサーチ結果をもたらす。サーチクエリーがサーチリストと適合する場合、幾つかのサーチ結果は広告主を加入させるリストとなる。サーチリストのページで加入広告主のサーチリストが提供される場合、これに応じて加入アカウントが調整されるだろう。加入広告主によって支払われた結果又はクイックスルーの数をアカウントでタリー（tally）することによって、そして検索者に提供された各サーチリストの１つを差し引くことによって、これを行うことができる。他に分類した加入管理を用いることができる。

図を参照すると、図１〜２０は各広告主の最適な投資を見つける詳細なアルゴリズム表したフロー図を形成している。
本アルゴリズムへの入力は、次のとおり。
検索〔Ｍ〕市場Ｍにおける検索数
スペース〔Ｍ〕サーチ結果ページ上のスペース数
ＲＯＩ〔Ｍ〕見返り（リターン）の外部比
クリックあたりの収益〔Ａ，Ｍ〕広告主のクリックあたりの収益
クリック比〔Ａ，Ｍ〕広告主のクリック全体比
予算〔Ａ〕広告主予算

本アルゴリズムの出力は、次のとおり。
投資〔Ａ，Ｍ〕広告主の最適投資量
制約条件〔Ａ，Ｍ〕広告主の制約条件
λ〔Ａ〕広告主予算スケール係数

詳細な説明全体を通して、変数Ａは常に広告主を表し、変数Ｍは常に市場を表す。予算〔Ａ〕及びλ〔Ａ〕を除くあらゆる量が現在の市場Ｍに依存するので、読み出し能力を拡大するために、図ではＭを除くのが普通である。同様に、図では、エラー条件、浮動小数点の限界条件、又はキャッシング及び最適化の機会を示していない。当業者であれば擬似コードをインタプリタし、且つそれを実行する有効なコンピュータプログラムを書くことに何の問題もないだろう。

１以上の処理デバイス及び関連データ記憶装置を操作するためのコンピュータ読み出し可能なプログラムコードとして、ここで述べられる実施例を実施することができる。特定の一実施例では、データベース管理システム又はサーチエンジンを制御するＣ＋＋プログラムコードとして、開示された方法及び装置を実行することができる。他の実施例では、コンピュータ読み出し可能なプログラムコードを記憶したデータ記憶媒体、ここで述べられた機能を実施するデータ処理装置又は他の適当なデバイスとして、この方法及び装置を実行することができる。

図１は、本方法のトップレベルでの一実施例を示している。この実施例での方法は、各市場でのゼロ及びトラフィック制約をまず解き、次に予算制約を解くループである。本ループは、現在の解がすべての制約を満たすことを関数ＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（解決する）１１４が示す場合に本ループは終了する。最終ステップにおいて、本アルゴリズムは、出力変数ＳＰＥＮＤ（投資）〔Ａ，Ｍ〕で、各広告主の最適投資を記録する。

本方法のトップレベルはラベル付けされたＳｏｌｖｅ（解決）プロシジャであり、ブロック１００で開始する。ブロック１０２で、ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥ＿ＢＵＤＧＥＴ＿ＳＣＡＬＥＳ（初期化＿予算＿スケール）プロシジャがコールされる。このプロシジャは広告主の予算スケール係数であるλを初期化する。本プロシジャの一実施例が図９に示される。ブロック１０４で、ループが開始する。ブロック１０６で、繰り返し変数が初期化される。ブロック１０８で、ＳＯＬＶＥ＿ＭＡＲＫＥＴ（解く＿市場）プロシジャがコールされる。このプロシジャの一実施例は、図２に示される。本プロシジャは市場でのゼロ及びトラフィック制約を満足する。すべての市場Ｍが処理されるまで、ブロック１１０で繰り返し（ループ）が続く。ブロック１１２で、ループから抜け出て、ＳＯＬＶＥ＿ＢＵＤＧＥＴＳ（解く＿予算）プロシジャがコールされる。本プロシジャの一実施例が図１０に示される。このプロシジャは各広告主の予算限界を満足する。ブロック１０４,１０６,１０８,１１０,１１２,１１４を含むループは、ＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（解決する）プロシジャが真値を返すまで処理を続ける。

本プロシジャの一実施例が図１７に示される。このプロシジャは、ゼロ、トラフィック、及び予算制約が解決されるかどうかを判断する。解決されない場合、制御はブロック１０４に戻る。解決される場合、ブロック１１６で、ＣＯＭＰＵＴＥ＿ＳＰＥＮＤＩＮＧ（計算＿投資）プロシジャが呼ばれる。このプロシジャは各広告主の最適投資を計算する。このプロシジャの一実施例が図１８に示される。ブロック１１８で、Ｓｏｌｖｅ（解決）プロシジャが終了する。

図２〜８は、ゼロ及びトラフィック制約を解くステップを示している。出力は、広告主が市場でゼロ制約されているか、トラフィック制約されているか、又は制約されていないかどうかを示すＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ（制約）〔Ａ,Ｍ〕の値である。トップレベルのループが図２にある。そのアルゴリズムは、現在の市場におけるすべての制約をまずＮＯＮＥ（なし）に初期化し、現在の解が有効であることをＭＡＲＫＥＴ＿ＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（市場＿が＿解決される）が示すまで、制約を繰り返し追加する。それぞれの繰り返しの間、アルゴリズムはＣＯＭＰＵＴＥ＿ＭＡＲＫＥＴ＿ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ（計算＿市場＿パラメータ）をコールし、市場を特徴づける式（７）〜式（１２）における量を計算する。

図２は、ＳＯＬＶＥ＿ＭＡＲＫＥＴ（解く＿市場）プロシジャの一実施例を示すフロー図である。本プロシジャはブロック２００で開始する。ブロック２０２で、ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥ＿ＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴＳ（初期化＿制約条件）プロシジャがコールされる。本プロシジャの一実施例は、図３に示されている。本プロシジャは市場における広告主の制約を初期化する。次に、ブロック２０４で、繰り返しに入る。ブロック２０６で、ＣＯＭＰＵＴＥ＿ＭＡＲＫＥＴ＿ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ（計算＿市場＿パラメータ）プロシジャがコールされる。このプロシジャは市場を構成する様々な量を計算する。本プロシジャの一実施例が図４に示される。また、ブロック２０６で、ＡＤＤ＿ＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ（追加＿制約条件）プロシジャがコールされる。このプロシジャは、市場に対する最も重要なトラフィック制約又はゼロ制約を追加する。このプロシジャの一実施例は、図６に示される。ブロック２０８で、ＭＡＲＫＥＴ＿ＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（市場＿が＿解決される）プロシジャによって戻された値がテストされる。本プロシジャの一実施例が図８に示される。このプロシジャは、すべての市場のゼロ及びトラフィック制約が解決されるかどうかを判断する。本プロシジャが真値を戻さない場合、繰り返し動作が継続する。その他の場合、ＳＯＬＶＥ＿ＭＡＲＫＥＴ（解く＿市場）プロシジャがブロック２１０で終了する。

図３は、市場制約を初期化するアルゴリズムを示す。このアルゴリズムは、各広告主の制約をＮＯＮＥ（なし）に設定するループである。ＩＮＩＴＩＡＬＩＺＥ＿ＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴＳ（初期化＿制約条件）プロシジャがブロック３００で開始する。ブロック３０２で、ループに入る。ブロック３０４で、考慮中の広告主それぞれのために、広告主によってインデックスされた制約配列の値がＮＯＮＥ（なし）値に初期化される。すべての広告主が処理されるまで、ブロック３０６ｄで繰り返しが継続する。この処理はブロック３０８で終了する。

図４は、式（７）〜式（１２）によって与えられた様々な市場パラメータを計算する方法の一実施例を示している。この方法はブロック４００で開始する。ブロック４０２で、ＣＯＭＰＵＴＥ＿ＳＵＭ（計算＿総和）プロシジャがコールされる。ＣＯＭＰＵＴＥ＿ＳＵＭＳ（計算＿総和）は、予備の量のＦＲＥＥ＿ＳＰＡＣＥＳ（自由＿スペース）、ＦＲＥＥ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（自由＿広告主）、及び式（１０）で与えられる調和平均値の標準であるＺを計算する。これらの量は残りの式に出現する。この方法は、式（１２）で与えられるＶ＿Ｌのための公式を用いるが、広告主が投資を手作業で調整する場合には、より汎用の式（１６）を同じものとして上手く使用することができる。ＣＯＭＰＵＴＥ＿ＳＵＭＳ（計算＿総和）プロシジャの一実施例が図５に示される。ブロック４０４で、Ｖ＿Ｂａｒの値が計算され、ブロック４０６で、Ｖ＿Ｌの値が計算される。ブロック４０８で、変数ＴＯＴＡＬ＿ＭＡＲＫＥＴ＿ＳＰＥＮＤ（総計＿市場＿投資）の値が定義される。本方法は、ブロック４１０で終了する。

図５は、ＦＲＥＥ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（自由＿広告主）、ＦＲＥＥ＿ＳＰＡＣＥＳ（自由＿スペース）、及びＺを計算するプロシジャの一実施例を示している。ＦＲＥＥ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（自由＿広告主）は、非制約の広告主数をカウントし、ＦＲＥＥ＿ＳＰＡＣＥＳ（自由＿スペース）は、トラフィック制約された広告主によってふさがれていないサーチ結果ページ上の自由スペース数をカウントする。Ｚは、各自由広告主に相当する市場値の和である。プロシジャは全広告主に関して、ループを使ってこれらの量を計算する。

プロシジャはブロック５００で開始する。ブロック５０３で、ＦＲＥＥ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（自由＿広告主）、ＦＲＥＥ＿ＳＰＡＣＥＳ（自由＿スペース）、及びＺが初期化される。ブロック５０４で、ループがループインデックスとして広告主に使用されながら入る。ブロック６０６で、広告主の制約がＮＯＮＥ（なし）に等しいかどうかを判断する。等しい場合、ブロック５０８で、ＦＲＥＥ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（自由＿広告主）及びＺの値が増分される。次に、ブロック５１０で、制御がブロック５１４に進む。その他の場合、広告主の制約値がトラフィックに等しい場合、ブロック５１２で、Ｆｒｅｅ＿Ｓｐａｃｅ（自由＿スペース）の値が減分する。ブロック５１４で、すべての広告主が処理されるまで、繰り返し動作が継続する。次に、プロシジャはブロック５１６で終了する。

図６は、最も重要なトラフィック及びゼロ制約をＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ（制約条件）〔Ａ，Ｍ〕値に追加するためのアルゴリズムを示している。市場が解決される場合、何もすることはない。その他の場合、アルゴリズムは、ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）の符号に依存して、ゼロ制約又はトラフィック制約の何れかを追加する。超過投資が負である場合、アルゴリズムは自由広告主のためのゼロ制約に最小市場値を追加する。超過投資がゼロ又は正である場合、アルゴリズムは自由広告主のためのトラフィック制約に最大市場値を追加する。

プロシジャはブロック６００で開始する。ブロック６０２で、市場がＭＡＲＫＥＴ＿ＳＯＬＶＥＤ（市場＿解決）プロシジャをコールすることによって解決されるかどうかを本プロシジャがテストする。本プロシジャの一実施例が図８に示される。市場が解決される場合、プロシジャは終了し、制御が呼び出しプロセスに戻る。解決されない場合、ブロック６０４で、ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）プロシジャがコールされる。本プロシジャの一実施例は図７に示される。ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）によって戻された値がゼロより小さい場合、ブロック６０６で、このアルゴリズムは自由広告主Ａのゼロ制約に最小市場値を加える。ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）によって戻された値がゼロ又は正の場合、ブロック６０８で、このアルゴリズムは自由広告主Ａのトラフィック制約に最大市場値を加える。本プロシジャはブロック６１０で終了する。

図７は、前記式（１３）によって与えられた符号付き超過投資の総和を計算するためのアルゴリズムを示している。超過投資の総和の実行、Ｖ＿Ｌより小さな値又はＶ＿Ｕより大きな値を有するあらゆる広告主からの金額に対する追加を続ける。このアルゴリズムは、ゼロ制約又はトラフィック制約である広告主を無視している。

プロシジャはブロック７００で開始する。ブロック７０２で、変数ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）の値が０に初期化される。繰り返し動作は、ループインデックスとしての広告主Ａを用いながらブロック７０４で開始される。繰り返しでは、ブロック７０６で、最新にインデックスされた広告主Ａの値が、自由としてとり得る最小値Ｖ＿Ｌより小さいかどうかが判断される。Ｖ＿Ｌより小さい場合、ブロック７０８で、広告主Ａの制約がまったくない場合、変数ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）は、図７のブロック７０８で示された値によって増分され、その後、制御がブロック７１４に進む。

ブロック７１０で、最新にインデックスされた広告主Ａの値が、無料としてとり得る最大値Ｖ＿Ｕより大きい場合、制御がブロック７１２に進む。ここで、広告主Ａの制約がまったくなければ、ＥＸＣＥＳＳ＿ＳＰＥＮＤ（超過＿投資）の値は、図７のブロック７１２で示される値によって増分され、その後、制御がブロック７１４に進む。すべての広告主が処理されるまで、繰り返し動作が繰り返される。本プロシジャはブロック７１６で終了する。

図８は、最新のＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ（制約条件）〔Ａ，Ｍ〕値が有効な解であるかどうかを判断するためのアルゴリズムを示している。それぞれの自由広告主のために、このアルゴリズムは、彼の値が最低の自由値Ｖ＿Ｌよりも低いか、最高の自由値Ｖ＿Ｕよりも高いかの何れかであるかを知るためにチェックする。すべての自由広告主がこれらの限界内にいる場合にのみ、現在の値は有効である。

ブロック８００で、プロシジャが開始する。ブロック８０２で、繰り返し動作がインデックとして広告主Ａを用いながら開始される。ブロック８０４で、広告主Ａの値が、Ｖ＿Ｌと比較される。この値がＶ＿Ｌより小さい場合、ブロック８０６で、広告主Ａの制約がまったく無い場合、プロシジャによって値ＮＯ（ノー）が戻される。制御がブロック８１２に進む。ブロック８０４で、広告主Ａの値がＶ＿Ｌ以上の場合、ブロック８０８で、この値がＶ＿Ｕに対してテストされる。ブロック８１０で、Ｖ＿Ｕを超える場合、広告主Ａの制約がまったく無い場合、プロシジャは値ＮＯ（ノー）が戻す。制御がブロック８１２に進む。付加的な広告主が残る場合、ブロック８０２で、繰り返し動作が継続する。プロシジャのために値ＮＯ（ノー）を戻すことなくすべての広告主が処理される場合、制御はこの繰り返しループを抜け出て、ブロック８１４で、プロシジャは、市場が解決されたことを示す値ＹＥＳ（イエス）を戻す。ブロック８１６で、プロシジャは終了する。

図９は、予算スケール係数を初期化するアルゴリズムを示している。アルゴリズムは各広告主の予算スケール係数を１に設定するループである。プロシジャはＳＯＬＶＥ（解決）アルゴリズムの開始で一度コールされる。

ブロック９００で、プロシジャが開始する。ブロック９０２で、繰り返し動作がループインデックスとして広告主Ａを用いながら開始する。ブロック９０４で、広告主の予算スケール係数ラムダが１の値に初期化される。ブロック９０６で、すべての広告主が処理されるまで、繰り返し動作が継続する。その後、ブロック９０８で、プロシジャが終了する。

図１０〜１５は、予算スケール係数のラムダ〔Ａ〕を解くステップを示している。図１０は、トップレベルのアルゴリズムである。このアルゴリズムは、彼らの予算限界で存在する広告主のワーキングセットを計算することによって開始する。次に、ワーキングセットの各広告主に対する１つの変数によって、方程式ソルバーを通過するための変数ベクトルを生成する。各変数は、関連した上方限界及び下方限界を有している。ＳＥＴ＿ＴＯ＿ＺＥＲＯ（設定＿ゼロへ）関数は、ラムダ〔Ａ〕値を調整する外部の方程式ソルバーであり、その結果、各広告主の投資合計は彼の予算と正確に一致する。任意の方程式ソルバーは、限界制約のある非線形方程式システムを解くことができるのと同じくらい長い間、動作するだろう。

この方程式ソルバーへの入力は、ベクトルの目的関数ＢＵＤＧＥＴ＿ＥＲＲＯＲ（予算＿エラー）、変数の数Ｎ、調整変数のベクトル、及び限界制約である。これが実行すると、ＳＥＴ＿ＴＯ＿ＺＥＲＯ（設定＿ゼロへ）はＢＵＤＧＥＴ＿ＥＲＲＯＲ（予算＿エラー）（Ｉ）をコールし、目的関数のＩ番目の要素を見積もる。方程式ソルバーが解を見つける場合、あらゆるＩに対してＢＵＤＧＥＴ＿ＥＲＲＯＲ（予算＿エラー）（Ｉ）がゼロに等しくなることにより終了する。どんな解も存在しない場合、上方限界での１以上のラムダ〔Ａ〕値により終了し、このアルゴリズムは、次の繰り返しで、ワーキングセットから対応する広告主を除去する。

図１０は、予算スケール係数を解くＳＯＬＶＥ＿ＢＵＤＧＥＴＳ（解く＿予算）プロシジャの一実施例を示している。本プロシジャは、ブロック１０００で開始する。ブロック１００２で、変数Ｎは０に初期化され、ＷＯＲＫＩＮＧ＿ＳＥＴ（ワーキング＿セット）変数が、ＢＵＤＧＥＴ＿ＬＩＭＩＴＥＤ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（予算＿限界＿広告主）プロシジャの結果と等しく設定される。このプロシジャの一実施例は、図１２に示される。ブロック１００４で、繰り返しインデックスとしての広告主Ａを用いながら、繰り返し動作が開始される。ブロック１００６で、変数Ｎが増分され、変数ＮによりインデックスされたベクトルＶＡＲＩＡＢＬＥＳ（変数）におけるエントリーは、現在の広告主用のベクトルラムダにおけるエントリーの記号と等しく設定される。

ＭＩＮ＿ＬＡＭＢＤＡ（最小＿ラムダ）プロシジャが値を判断するためにコールされ、変数ＬＯＷＥＲ＿ＢＯＵＮＤＭＩＮ＿ＬＡＭＢＤＡ（下方＿限界最小＿ラムダ）は、広告主が至るところでゼロ制約される前に、最新にインデックスされた広告主の最小ラムダを計算する。本プロシジャの一実施例が図１３に示されている。プロシジャＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）は、値を判断するために用いられ、変数ＵＰＰＥＲ＿ＢＯＵＮＤＭＡＸ＿ＬＡＭＤＡ（上方＿限界最大＿ラムダ）は、広告主が至るところでトラフィック制約される前に、最新にインデックスされた広告主の最大ラムダを計算する。本プロシジャの一実施例が図１４に示されている。ブロック１００８で、すべての広告主Ａが処理されるまで、繰り返し動作が継続する。

繰り返し動作が終了した後、ブロック１０１０で、プロシジャＳＥＴ＿ＴＯ＿ＺＥＲＯ（設定＿ゼロへ）がコールされて、前述したようなＳＥＴ＿ＴＯ＿ＺＥＲＯ（設定＿ゼロへ）関数を入力することにより定義される方程式システムを解く。本関数の一実施例が図１１に示されている。プロシジャＳＯＬＶＥ＿ＢＵＤＧＥＴＳ（解く＿予算）は、ブロック１０１２で終了する。

図１１は、ワーキングセットにいる広告主が予算超過する又は下回る金額を計算するプロシジャを示す。それは、ワーキングセットからのＩ番目の広告主を検索し、彼の現在の予算総額と予算限界との間の相違を戻す。

プロシジャＢＵＤＧＥＴ＿ＥＲＲＯＲ（予算＿エラー）は、ブロック１１００で開始する。ブロック１１０２で、Ｉ番目の広告主が検索される。ブロック１１０４で、ＢＵＤＧＥＴ＿ＥＲＲＯＲ（予算＿エラー）の値が、広告主ＡのＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）プロシジャとＢＵＤＧＥＴ＿ＬＩＭＩＴ（予算＿限界）プロシジャによって戻された結果間の相違として計算される。プロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の一実施例が、図１６に示される。本プロシジャはブロック１１０６で終了する。

図１２は、予算限界にいる広告主のワーキングセットを計算するプロシジャの一実施例を示している。そのワーキングセットは、予算超過又は最大としてとり得る値よりも小さなＬＡＭＢＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕を有するかの何れかである広告主すべてを含む。アルゴリズムでは、ワーキングセットに対してこれら２つの予算限界条件の１つを満たすあらゆる広告主を追加する。

本プロシジャはブロック１２００で開始する。ブロック１２０２で、変数ＢＵＤＧＥＴ＿ＬＩＭＩＴＥＤ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（予算＿限界＿広告主）が初期化される。繰り返し動作が、繰り返しインデックスとして広告主Ａを用いながら、ブロック１２０４で初期化される。ブロック１２０６で、広告主Ａに関するプロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の現在値が、広告主Ａの予算を超過しているかどうかが判断される。プロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の一実施例が図１６に示されている。ブロック１２０６でテストされた条件が真である場合、ブロック１２０８で、変数ＢＵＤＧＥＴ＿ＬＩＭＩＴＥＤ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（予算＿限界＿広告主）の値が、広告主Ａに関する予算により増分される。真でない場合、ブロック１２１０で、最新にインデックスされた広告主に関するラムダの値が、広告主Ａに関するＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）の現在値よりも小さいかどうかが判断される。プロシジャＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）の一実施例が図１４に示されている。ＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）の現在値よりも小さい場合、ブロック１２１２で、変数ＢＵＤＧＥＴ＿ＬＩＭＩＴＥＤ＿ＡＤＶＥＲＴＩＳＥＲＳ（予算＿限界＿広告主）の値が、広告主Ａに関する予算により増分される。その他の場合、制御がブロック１２１４に進む。

ブロック１２１４で、付加的な広告主が残っている場合、制御はブロック１２０４に戻る。その他の場合には、すべての広告主が処理される場合、本プロシジャがブロック１２１６で終了する。

図１３は、広告主の最適投資があらゆる市場で負になる前に、その広告主が持つことができる最小ＬＡＭＢＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕を計算するプロシジャの一実施例を示している。各市場に関し、アルゴリズムは式（１５）を用いて広告主の最小ＬＡＭＢＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕を計算する。全市場にわたっての最小値は、任意の市場内での最小値である。

本プロシジャはブロック１３００で開始する。ブロック１３０２で、変数ＭＩＮ＿ＬＡＭＢＤＡ（最小＿ラムダ）の値が１に初期化される。繰り返し動作が、繰り返しインデックスとして市場Ｍを用いながら、ブロック１３０４で開始される。ブロック１３０６、１３０８で、上記式（１５）が広告主の最小ラムダを判断するために実行される。ブロック１３１０で、処理される多くの市場が残っている場合、制御はブロック１３０４に戻る。その他の場合には、本プロシジャはブロック１３１２で終了する。

図１４は、広告主の最適投資があらゆる市場でトラフィック制限に到達する前に、彼が持つことができる最大ＬＡＭＢＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕を計算する一プロシジャを示している。各市場に関し、アルゴリズムは式（１５）を用いて広告主の最大ＬＡＭＢＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕を計算する。全市場にわたっての最大値は、任意の市場内での最大値である。

本プロシジャはブロック１４００で開始する。ブロック１４０２で、変数ＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）の値が０に初期化される。繰り返し動作が、繰り返しインデックスとして市場Ｍを用いながら、ブロック１４０４で開始される。ブロック１４０６、１４０８で、上記式（１５）が広告主の最大ラムダを判断するために実行される。ブロック１４１０で、全市場が処理されるまで繰り返しが継続する。本プロシジャはブロック１４１２で終了する。

図１５は、任意の予算制約違反があるかどうかを判断するプロシジャＢＵＤＧＥＴＳ＿ＡＲＥ＿ＳＯＬＶＥＤ（予算＿解決された）の一実施例を示している。このアルゴリズムは、あらゆる広告主が予算超過することなく、ＬＡＭＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕のとり得る最大値を確かに有することができるかをチェックする。すべての広告主がこの条件を満たす場合に限り、イエスを返す。

本プロシジャはブロック１５００で開始する。ブロック１５０２で、繰り返しが各広告主Ａについて始まる。ブロック１５０４で、広告主Ａに関するプロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）によって返された結果が広告主Ａの予算と比較される。プロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の一実施例が図１６に示されている。上記結果が予算よりも大きい場合、ブロック１５０６で、プロシジャは値ノーを返す。その他の場合は、ブロック１５０８に進み、プロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）により返された結果が広告主の予算よりも小さい場合、ブロック１５１０に進み、広告主のラムダが広告主のプロシジャＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）により返された値よりも小さければ値ノーが返される。プロシジャＭＡＸ＿ＬＡＭＢＤＡ（最大＿ラムダ）の一実施例が図１５に示されている。すべての広告主が処理されるまで、ブロック１５１２で繰り返しが継続する。繰り返し中、どんな広告主も値ノーを返さない場合、ブロック１５１４で、値イエスが返され、そして本プロシジャはブロック１５１６で終了する。

図１６は、全市場にわたり広告主の最適投資総額を計算するプロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の一実施例を示している。それはＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）（Ａ，Ｍ）を用い、各市場での金額と結果を総和して実行総和を計算する。

本プロシジャはブロック１６００で開始する。ブロック１６０２で、変数ＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の値が０に初期化される。ブロック１６０４,１６０６,１６０８を含む繰り返しにおいて、各市場Ｍについて、変数ＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の値が、プロシジャＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）によって返された結果によって増分される。本プロシジャの一実施例が図１９に示されている。全市場が処理された後、本プロシジャはブロック１６１０で終了する。

図１７は、現在のＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴ（制約条件）〔Ａ，Ｍ〕及びＬＡＭＢＤＡ（ラムダ）〔Ａ〕値が、ゼロ、トラフィック、予算制約のすべてを満たすかどうかを判断するプロシジャＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（解決）の一実施例を示している。本アルゴリズムは、まず、あらゆる市場がそのゼロ制約及びトラフィック制約を確かに満たすことができるかをチェックする。次に、あらゆる広告主が彼の予算制約を確かに満たすことができるかをチェックする。これらすべての制約が真である場合に限り、イエスを返す。

本プロシジャはブロック１７００で開始する。ブロック１７０２で、繰り返し変数として市場Ｍを用いた繰り返しが開始される。ブロック１７０４で、プロシジャＭＡＲＫＥＴ＿ＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（市場＿解決）により返された値がテストされる。プロシジャＭＡＲＫＥＴ＿ＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（市場＿解決）の一実施例が、図８に示されている。本プロシジャが負の値を返す場合、プロシジャＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（解決）は値ノーを返す。その他の場合は、ブロック１７０６で、別の市場Ｍをテストするために繰り返しが継続する。全市場がテストされると、プロシジャＢＵＤＧＥＴ＿ＡＲＥ＿ＳＯＬＶＥＤ（予算＿解決）によって返された値がテストされる。プロシジャＢＵＤＧＥＴ＿ＡＲＥ＿ＳＯＬＶＥＤ（予算＿解決）の一実施例が、図１５に示されている。本プロシジャが正の値を返さない場合、ブロック１７０８で、プロシジャＩＳ＿ＳＯＬＶＥＤ（解決）は値ノーを返す。その他の場合、ブロック１７１０で、本プロシジャは値イエスを返す。ブロック１７１２で本プロシジャは終了する。

図１８は、各市場における各広告主の最終の最適な投資金額を記録する、プロシジャＣＯＭＰＵＴＥ＿ＳＰＥＮＤＩＮＧ（計算＿投資）の一実施例を示している。アルゴリズムは、各ＳＰＥＮＤ（投資）〔Ａ,Ｍ〕値をＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）（Ａ,Ｍ）の現在値に設定する繰り返しになっている。

本プロシジャは、ブロック１７００で開始する。ブロック１７０２で、外部ループ（繰り返し）が、繰り返し変数としての広告主Ａを用いながら開始される。ブロック１７０４で、内部ループが、繰り返し変数としての市場Ｍを用いながら開始される。ブロック１８０６で、配列ＳＰＥＮＤ（投資）の入力が、プロシジャＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）により返された現在値に設定される。本プロシジャの一実施例が図１９に示される。広告主Ａに関するすべての市場Ｍが処理された後、外部ループに関する繰り返し変数としての広告主の値が増分される。すべての広告主が処理された後、本プロシジャはブロック１８１２で終了する。

図１９は、式（７）を用いて、１つの市場における広告主の最適投資を計算する、プロシジャＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）の一実施例を示している。その値が、ゼロ限界より小さいか又はトラフィック限界よりも大きい場合、アルゴリズムは適切な値になるよう制約する。

本プロシジャはブロック１９００で開始する。ブロック１９０２で、変数ＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）に関する値が、市場の広告主に関するＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）に基づいて判断される。この動作に関するプロシジャＴＯＴＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（総和＿投資）の一実施例が、図１６に示されている。ブロック１９０４で、ＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）の結果が、ＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）、０、ＯＰＴＩＭＡＬ＿ＳＰＥＮＤ（最適＿投資）及びＴＲＡＦＦＩＣ＿ＬＩＭＩＴ（トラフィック＿限界）の最小値よりも大きくなるように設定される。本プロシジャはブロック１９０６で終了する。

図２０は、広告主の市場値を計算するプロシジャの位置実施例を示している。本プロシジャはブロック２０００で開始する。値ＶＡＬＵＥは、広告主の予算スケール係数ラムダ、クリックあたりの収益、及びクリック全体比の積である。任意の適当な情報源からクリックあたりの収益及びクリック全体比を得ることができる。

したがって、図２２のブロック図は、複数のクライアントコンピュータ２２０２と、複数の広告主ウエッブサーバ２２０４と、アカウント管理サーバ２２０６と、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８と、これらすべてを接続するネットワーク２２１０とを含む配信システム２２００を示している。ここでは、ネットワーク２２１０はインターネットとして一般的に呼ばれるものである。開示されたシステム及び方法はインターネットのために特に有益であるが、異なるタイプの多数のネットワークの１つを介して、クライアントコンピュータ２２０２と、広告主ウエッブサーバ２２０４と、アカウント管理サーバ２２０６と、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８とを一緒に接続できることを理解すべきである。このようなネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、他のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、商業的な情報サービスなどの電話回線上でアクセスされる地域ネットワークとを含むことができる。クライアント及びサーバプロセスは、１つのコンピュータで同時に実行する異なるプログラムを含むこともできる。

クライアントコンピュータ２２０２は、従来のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ワークステーション、又は他の任意のサイズのコンピュータシステムであり得る。各クライアント２２０２は、典型的には、１以上のプロセッサ、メモリ、入力／出力デバイス、及び従来のモデムのようなネットワークインタフェースを含む。広告主ウエッブサーバ２２０４、アカウント管理サーバ２２０６、及びサーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、同様に構成され得る。しかしながら、広告主ウエッブサーバ２２０４、アカウント管理サーバ２２０６、及びサーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、個別のプライベートネットワークによって接続された多くのコンピュータをそれぞれに含むことができる。実際、ネットワーク２２１０は、無数の個々のコンピュータネットワークを含むことができる。

クライアントコンピュータ２２０２は、ＮＡＶＩＧＡＴＯＲ（ナビゲータ）、ＥＸＰＬＯＲＥＲ（エクスプローラ）、又はＭＯＳＡＩＣ（モザイク）ブラウザプログラムのようなウエッブブラウザプログラム２２１２を実行することができ、広告主ウエッブサーバ２２０４に記憶されたウエッブページ又はレコード２２１４を探し出す。ブラウザプログラム２２１２は、ユーザが検索される特定のウエッブページ２２１４のアドレスを入力できるようにする。これらのアドレスはユニフォーム・リソース・ロケータ、即ちＵＲＬとして称される。さらに、ページが検索されると、ブラウザプログラム２２１２は、ユーザが他のウエッブページに対するハイパーリンクを“クリック”するときに、他のページ又はレコードに対するアクセスを提供する。このようなハイパーリンクはウエッブページ２２１４内で探し出され、ユーザが別のページのＵＲＬを入力し且つそのページを検索することができる自動化された方法を提供する。そのページは、コンテンツの普通なテキスト情報、又はより複雑なデジタルで符合化されたマルチメディアコンテンツ（ソフトウェアプログラム、グラフィック、音声信号、ビデオなど）を含んだデータレコードであり得る。

一実施例において、クライアントコンピュータ２２０２は、ネットワーク２２１０を介して、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）によって提供される機能性を用いながら、アカウント管理サーバ２２０６、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８、及び広告主ウエッブサーバ２２０４を含む様々なネットワーク情報プロバイダーと通信するが、ＦＴＰ、ＳＮＭＰ、ＴＥＬＮＥＴ、及び当該技術分野で既知の他の多数のプロトコルなど、他の通信プロトコルを使用することができる。好ましくは、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８、アカウント管理サーバ２２０６、及び広告主ウエッブサーバ２２０４は、ワールドワイドウェッブ（ＷＷＷ）上に配置される。

前述したように、実施例には少なくとも２つのタイプのサーバが考慮される。考慮される第１のサーバは、コンピュータ記憶媒体２２２０と処理システム２２２２とを含むアカウント管理サーバ２２０６である。データベース２２２４は、アカウント管理サーバ２２０６の記憶媒体２２２０上に記憶される。データベース２２２４は、広告主アカウント情報を含み、それは一実施例において、広告主の加入アカウント情報を包含している。ここで開示されたシステム及び方法は、アカウント管理サーバ２２０６でのメモリ又は大量記憶デバイスなどのコンピュータ記憶媒体において計算可能な命令として記憶されるソフトウェアで実行されることをここでの記述から理解されたい。アカウント管理サーバ２２０６に記憶された広告主アカウント情報にアクセスするため、クライアントコンピュータ２２０２で動作する従来のブラウザプログラム２２１２を用いることができる。

好ましくは、アカウント管理サーバ２２０６にアクセスすることは、図示しないファイアウォールを介して実現され、それは、アカウント管理と、サーチ結果配置プログラムと、アカウント情報を外部の不正改変から保護する。セキュアＨＴＴＰ又はセキュア・ソケット・レイヤー（ＳＳＬ）などの標準通信プロトコルへの拡張（エンハンスメント）を介して付加的なセキュリティを提供することができる。

考慮される第２のサーバタイプは、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８である。サーチエンジンプログラムは、サーチエンジンウエッブサーバのＵＲＬ、又はブラウザプログラム２２１２を介してサーチエンジンウエッブサーバ２２０８にクエリーを出すことのできる他のウエッブサーバ上のサイトにナビゲートできるようにネットワークユーザ又は検索者を許可し、ワールドワイドウェッブ（ＷＷＷ）で利用可能な何百万ものページの中で興味のあるページを特定するためのキーワードクエリーをタイプする。

一実施例において、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、サーチ結果リストを生成し、それは少なくとも一部に、アカウント管理サーバ２２０６によって導かれた付け値処理の結果から得られ、且つフォーマットされた関連するエントリーを含んでいる。サーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、クライアントコンピュータ２２０２でユーザによって入力されたサーチ単語に関連する情報を含んだドキュメントへのハイパーテキストリンクのリストを生成する。サーチエンジンウエッブサーバは、このリストをウエッブページの形式でネットワークユーザに送信し、それはクライアントコンピュータ２２０２で動作するブラウザ２２１２上で表示される。ＵＲＬがhttp://www.overture.com/のウエッブページにナビゲーションすることにより、サーチエンジンウエッブサーバの一実施例を見つけることができる。

サーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、インターネット２２１０に接続される。一実施例において、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、サーチリストレコードを含んだサーチデータベース２２３０を備え、このサーチリストレコードはユーザのクエリーに対応したサーチ結果を生成するのに用いる。さらに、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８をアカウント管理サーバ２２０６に接続することができる。また、アカウント管理サーバ２２０６は、インターネットに接続することができる。サーチエンジンウエッブサーバ２２０８及びアカウント管理サーバ２２０６は、クライアントコンピュータ２２０２で配置されたユーザに必要な異なる情報をアドレス指定する。

例えば、クライアントコンピュータ２２０２で配置されたあるクラスのユーザは、広告ウエッブサイトのプロモータ、又は広告主ウエッブサーバ２２０４に配置された広告主ウエッブページ２２１４を有する広告主などのネットワーク情報プロバイダーである。これらの広告主ウエッブサイトプロモータ又は広告主は、アカウント管理サーバ２２０６の記憶装置２２２０に存在するアカウント情報にアクセスすることを希望するかもしれない。広告主ウエッブサイトプロモータは、アカウント管理サーバ２２０６に存在するアカウントを介して、他の広告主との付け値処理競争に参加することができる。広告主は、広告主のウエッブサイトのコンテンツに関連するかなり多数のサーチ単語に値をつけることができる。一実施例において、サーチリストにおける値づけされたサーチ単語と対応するウエッブサイトとの関連性は、アカウント管理サーバ２２０６のプロセッサ２２２２で実行するコンピュータプログラムを用いて評価され、そのコンピュータプログラムは、所定の編集規則に従い、サーチ単語及び対応するウエッブサイトを評価する。

広告主によるサーチ単語の値づけを用いた検索が計算される際に、より高値であれば、サーチエンジン２２０８によって生成されたサーチ結果リストページ上でより有利な配置を受ける。一実施例において、広告主によって値づけされた額は、サーチ結果リストページ上のハイパーリンクを介して広告主のウエッブサイトがアクセスされるたびに、広告主の額から減じられる金額を含む。別の実施例においては、広告主のサーチリストがサーチクエリーに答えてサービスされたり検索者に表示されたりするたびに、広告主の契約額が所定の額によって減じられる。検索者は、広告主のハイパーリンクに関連した情報を検索する検索要求を開始するために、コンピュータの入力装置によりハイパーリンクを“クリック”する。好ましくは、各アクセス又はサーチ結果リストのハイパーリンクの“クリック”が、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８へ転送され、“クリック”と広告主のアカウント識別子とが連携するのが望ましい。この転送動作は、検索者にとっては明らかではないが、検索者によってクリックされたサーチ結果リストのハイパーリンクを用いて広告主のＵＲＬをアクセスする前に、サーチ結果ページにコード化されたアカウント識別情報にアクセスするだろう。別の実施例において、それは、広告主の加入額から所定の額を減じることを生じさせる、広告主のＵＲＬに対するこのクリックスルー操作である。アカウント識別情報は、検索要求イベントとしての検索要求からの情報とともに、広告主のアカウントに記録される。このメカニズムから得られる情報は、本技術分野で知られた従来型のサーバシステムログを用いることができない方法で、ＵＲＬを持つアカウント識別子と確実に一致するので、正確なアカウント支払い記録が管理されるだろう。ある実施例では、広告主のウエッブサイトの記述及びサーチ結果リストページ上のハイパーリンクは、広告主のリストが支払いリストである表示を伴う。

クライアントコンピュータ２２０２でのユーザの第２のクラスは、ウエッブ上の特定の情報を求める検索者を含むことができる。検索者はブラウザ２２１２、ウエッブサーバ２２０８にあるサーチエンジンウエッブページ２２３２を介して、アクセスすることができる。サーチエンジンウエッブページ２２３２は、検索者が１以上のキーワードを含むサーチ単語をタイプすることができるクエリーボックスを含む。あるいはまた、検索者は、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８にハイパーリンクされたクエリーボックスを介して、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８にクエリーすることができ、遠隔ウエッブサーバに記憶されたウエッブページを探し出すことができる。検索者がサーチ単語を入力することを終える際、検索者は与えられたハイパーリンクをクリックすることによって、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８へクエリーを送信することができる。次に、サーチエンジンウエッブサーバ２２０８は、サーチ結果リストページを生成し、クライアントコンピュータ２２０２で、検索者にこのページを送信するだろう。

検索者は、サーチ結果ページの各リストに関連するハイパーリンクをクリックし、対応するウエッブページにアクセスすることができる。ハイパーテキストのリンクは、インターネット上のどこかのウエッブページにアクセスし、広告主のウエッブサーバ２２０４に配置された広告主ウエッブページ２２１４に対する支払いリストを含むことができる。一実施例において、サーチ結果リストは、広告主の値づけの結果として置かれておらず、且つ従来のワールド・ワイド・ウエブ（ＷＷＷ）サーチエンジン（ＩＮＫＴＯＭＩ,ＬＹＣＯＳ又はＹＡＨＯＯ！サーチエンジンなど）によって生成された未払いのリストを含む。また、この未払いハイパーテキストリンクは、編集単語によって、データベース２２３０へ手作業でインデックされたリンクを含むことができる。

前述からみて、本実施例は、広告主によって支払われた金額に比例して、広告主のリストを表示する方法及び装置を提供する。各広告主は、サーチ単語にいくら支払いたいかを決め、これに応じてサーチプロバイダーは、その広告主のリストを表示する。

本発明の特定の実施例が示され且つ記述されているが、修正を行うことができる。したがって、そのような変更及び修正をカバーする追加された請求項が意図されており、それは本発明の正しい精神及び範囲に従う。

したがって、前述した詳細な説明は、限定的に解釈されるのではなく例示としてみなされるべきであり、特許請求の範囲は、本発明の精神及び範囲を定義する意味を有するあらゆる均等物を含んでいると理解されるべきである。

各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。各広告主の最適投資を見つける詳細なアルゴリズムを示したフロー図である。広告主の最適投資の総和が広告主の関数として変化することを示したプロット図である。コンピュータデータベースサーチシステムを含むネットワークの一実施例を示したブロック図である。

Claims

コンピュータネットワーク（２２１０）で動作し、遠隔入力装置（２２０２）を介して、ユーザによって入力されたキーワードに応じた結果リストを生成する装置であって、
前記コンピュータネットワーク（２２１０）に接続されたコンピュータシステム（２２０６,２２０８）と、それについて複数のリストを含むデータベース（２２２４）を備え、
各リストは、広告主、及びキーワードを入力するユーザに応じた結果リストを生成するプログラミングコードに関連し、
前記結果リストは、前記ユーザによって入力された前記キーワードと一致する関連キーワードを有するリストを含んで生成され、
広告主の加入を管理するプログラミングコード、並びに生成されたサーチリストに広告主リストが含まれる場合に、多数のユーザ契約を特定する広告主加入順序を受け入れること、広告主の加入アカウントを維持すること、及び個々の広告主の加入アカウントを調整することを含むことを特徴とする装置。
広告主加入を管理するプログラミングコードに対して、前記コンピュータシステム（２２０６,２２０８）は、各広告主によって与えられる報酬に応じてユーザ契約数を格納することを特徴とする請求項１に記載の装置。
広告主の加入を管理するプログラムコードに対して、前記コンピュータシステム（２２０６,２２０８）は、各広告主によって与えられる報酬のリターンで提供されるクリックスルーの見積り数を決定し、前記クリックスルーの見積り数は、すべての広告主が与える報酬総額に対する、各広告主が与える報酬額の比に関連することを特徴とする請求項２に記載の装置。
コンピュータネットワーク（２２１０）と接続された入力装置（２２０２）を介して、検索者により入力された情報と一致するサーチ一覧の結果リストを生成するコンピュータネットワークサーチ装置を動作する方法であって、
前記サーチ装置は、前記コンピュータネットワークに有効に接続されたコンピュータシステム（２２０６，２２０８）を含み、
検索者と通信する情報、及びそれを関連付ける少なくとも１つの、キーワードと、情報プロバイダーと、金額とをそれぞれに含んだ複数サーチリストをデータベース（２２２４）内に格納する処理と、
入力装置（２２０２）を介して検索者によって入力されたキーワードを受信する処理と、
前記格納されたサーチリストをサーチするとともに、前記検索者により入力されたキーワードと一致するサーチリストを特定する処理と、
前記特定サーチリストに関する金額を用いて前記特定サーチリストを順序付けし、且つ前記順序付けされた特定サーチリストを含む結果リストを生成する処理と、
出力装置（２２０２）を介して、前記検索者に前記結果リストを提供する処理と、
前記入力装置（２２０２）を介して、前記結果リストより選択されたサーチリストに関する更なる情報の要求を前記検索者から受信する処理と、
前記選択されたサーチリストに関連した情報プロバイダーのアカウントに、前記選択されたサーチリストに関連した金額を請求する処理とを有し、前記金額は合意価格でのサーチ契約の合意量に基づくものであって、前記サーチ契約は１以上のサーチ結果と、サーチクリックスルーと、クリックスルー前のサーチ行動とを含んでいることを特徴とする方法。
前記検索者によって入力されたキーワードに応じて、各情報プロバイダーのために、各受信サーチ契約数に関連した各不一致の値、及び前記各情報プロバイダーが受信すべき各サーチ契約数を決定することを特徴とする請求項４に記載の方法。
情報プロバイダーに関するクリックスルーあたりのコストと、前記各情報プロバイダーに関するクリックスルーの見積もり数の少なくとも１つを決定する処理と、
前記クリックスルーあたりのコスト及び前記各情報プロバイダーに関するクリックスルーの見積もり数に基づく前記合意価格で請求される金額に対する合意処理とによってさらに特徴づけられる請求項４に記載の方法。
市場に関する履歴データに基づき、各情報プロバイダーのクリックスルー比を決定することを特徴とする請求項６に記載の方法。
前記サーチリストが受信した結果数に対する、前記各情報プロバイダーのサーチリストが受信したクリックスルー数の比として、前記クリックスルー比を見積もることを特徴とする請求項４に記載の方法。
入力装置（２２０２）で受信されたサーチ要求に一致するサーチリストのためにサーチリストのデータベース（２２２４）が検索されるデータベースサーチシステム（２２０６，２２０８）に関するオペレーティング方法であって、
各サーチリストは、キーワード及び広告主に関連し、
１以上の加入広告主に関する加入データをデータベースサーチシステム（２２０６，２２０８）で保持し、前記加入データは、前記加入広告主に関連したサーチリストに関する所定のコスト、広告主の所定のサーチ契約数を基礎とし、
入力装置（２２０２）で入力された検索者からのサーチ要求をネットワーク（２２１０）で受信し、
前記サーチ要求に応じて、前記加入広告主のサーチリストを含むサーチ結果を出力装置（２２０２）へ提供し、
前記サーチ結果の提供に応じて、前記加入広告主の加入データを調整することを特徴とするオペレーティング方法。
各広告主の広告予算、クリックスルーあたりの収益、及びリターンの外部比の少なくとも１つに基づいて、各広告主に対する最適投資量を推奨することを特徴とする請求項９に記載のオペレーティング方法。
前記広告主の投資を複数の市場で制限するために、各広告主に関する予算スケール係数を決定することを特徴とする請求項１０に記載のオペレーティング方法。
データベースサーチシステムのための方法を実行するために構成されたコンピュータ読み出し可能なコンピュータコードを記憶したコンピュータ読み出し可能な記録媒体であって、検索者はデータベースへサーチクエリーをサブミットするとともに、広告主がスポンサーとなった少なくとも幾つかのサーチリストを含むサーチリストを受信し、
所定の価格に関するサーチ結果及びサーチクイックスルーの少なくとも１つを含む所定量のサーチ契約を各広告主に対して申し込むための第１のコンピュータ読み出し可能なコードと、
その後に受信したサーチクエリーに応じ、且つ前記各広告主の所定量のサーチ契約に比例して、各広告主のサーチリストを提供する第２のコンピュータ読み出し可能なコードとによって特徴付けられるコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
各広告主に関するクイックスルーあたりのコストを決定する第３のプログラムコードと、
前記各広告主に配信可能なクイックスルーの見積もり数を決定する第４のプログラムコードとによって特徴付けられる請求項１２に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
前記第３のコンピュータプログラムコードは、前記クイックスルーあたりのコストを、広告総売上高の見積もりと、前記各広告主に関するクイックスルー見積もりとの関数として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１３に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
市場での履歴データに基づいて、前記クイックスルー比と、前記広告総売上高の見積もりとを決定するよう構成された第４のコンピュータプログラムコードによって特徴付けられる請求項１３に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
前記第４のコンピュータプログラムコードは、広告総販売の見積もりに対する前記各広告主の広告投資の比の関数として、前記クイックスルーの見積もり数を決定するよう構成されていることを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
前記広告主の広告総予算に基づく各広告主の広告投資、前記広告主のクイックスルーあたりの収益、及びリターンの外部比を最適化する第３のプログラムコードよって特徴付けられる請求項１１に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
前記各広告主の予算スケール係数を決定する第４のコンピュータプログラムコードによって特徴付けられる請求項１７に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
前記第４のコンピュータプログラムは、まず、すべてゼロ制約及びトラフィック制約について解き、
サーチクエリーに応じて提供されるサーチ結果のページ上の、トラフィック限界で広告主によって専有されない自由スペース数、及びゼロ限界又はトラフィック限界で最新でない広告主数を決定し、
前記各広告主の予算制約を決定する方程式システムを解くことによって特徴付けられる請求項１８に記載のコンピュータ読み出し可能な記録媒体。