JP2008524700A - 実績分解および収益割り当てを行う視聴者調和ネットワーク - Google Patents

Abstract

実績に基づくコンテンツの視聴者会員への配信である。視聴者会員情報収集ドメインのネットワークが、視聴者会員に関する情報を提供する。プロファイルを記録された視聴者会員は、ネットワーク・セグメントに属することができる。プロファイル視聴者会員への広告の配信には、ネットワーク・セグメントにおけるメンバシップおよび実績判断基準に基づいて対処する。実績判断基準は、収益を最大化することによる等で、発行元に利益を与えるように構成することができる。また、収益の割り当ては、視聴者会員を絞り込むために用いられるデータの収集に基づいて行うこともできる。

Description

（関連出願に対する相互参照）
本願は、２００３年８月１日に出願した仮特許出願第６０／４９１，５２１号の３５ＵＳＣ§１１９に基づく優先権を主張する、２００３年９月２５日に出願され、“Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ ａｎｄ Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ Ａｕｄｉｅｎｃｅ Ｍｅｍｂｅｒｓ”（視聴者会員を区分し絞り込むためのシステムおよび方法）と題する米国特許出願第１０／６６９，７９１号の一部継続出願である、２００４年１１月５日に出願され、“Ａｕｄｉｅｎｃｅ Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ”（セグメント管理による視聴者絞り込みシステム）と題する米国特許出願第１０／９８１，７３３号の一部継続出願である。これらの出願の内容全体は、ここで引用したことにより本願にも含まれるものとする。

（発明の分野）
本発明は、視聴者の絞り込み（ｔａｒｇｅｔｉｎｇ）に関し、更に特定すれば、広告のような配信可能なコンテンツにより視聴者との調和を取ることに関するものである。

（関連技術の説明）
目標を定めた営業活動は、消費者に到達する有効な方法として長い間知られている。消費者がプロバイダから関連コンテンツ（広告など）のみを受信すると、消費者は特定のプロバイダを贔屓し、購入を行い、追加の個人情報を提供する可能性が高くなり、これがプロバイダの消費者に対する「視点」を見極めるのに役立つ場合がある。このように、目標設定営業活動は、消費者との相互の関わりを絞り込み確実にすることができる。対応して、これによって、プロバイダは、収益が増大することにより、一層収益が上がる交流を得ることができる。

効果的に消費者を絞るためには、種々のオンラインおよびオフライン・ソースから受けた消費者情報に反応することが、営業活動システムには望ましい場合がある。これらのソースは、データベースおよびサーバ、ならびに配下のウェブサイトのネットワーク内部にある多数のウェブ所有物を含むことができる。更に、消費者情報は、種々のソースから様々なフォーマットで収集される場合がある。また、営業活動システムは、ユーザに実際にコンテンツを配信するシステムと相互作用することが望ましい場合もある。端的に言えば、有効な営業活動システムは、ユーザとの接触を持つチャネルの数や種類には関係なく、特定のユーザの特性や好みを認めることができるとよい。

しかしながら、既知のシステムには、単一のソース（例えば、消費者が提供する登録情報）からの情報を受け取るようにしか構成されていない場合がある。他のシステムでは、多数のソースから情報を受けることはできるが、同じ消費者に関する情報を有用に組み合わせ、それを必要なコンテンツ配信システムに伝達することができない。このため、消費者にコンテンツを配信する基盤システムを含む、種々のソースからのデータを統合し、総計するコンテンツ配信システムおよび方法を有することができれば望ましい。

対象コンテンツを消費者に配信する既知のシステムでは、個々の各消費者と関わることの価値を考慮せずに、最高の消費者品質に到達することを目標とする。例えば、あるシステムは、消費者グループの各会員が同じ雑誌を定期購読しているという事実に基づいて、「対象」コンテンツを各会員に配信することができる。これらのシステムは、しかしながら、例えば、雑誌の定期購読に加えて、グループの一部しかオンラインでの購入を行っていないかもしれないということを考慮していない。このように「価値ある」消費者を認識および差別化し損ねると、コンテンツ・プロバイダにとって収益の損失を招く可能性がある。加えて、大量の低評価消費者にコンテンツを配信すると、貴重なシステム・リソースを浪費する虞れがある。したがって、プロバイダと消費者との間の関係の価値を最大限高めるためには、しかるべきコンテンツをしかるべきユーザに配信する手段を有することが望ましい場合がある。

コンテンツ配信システムに伴う別の問題は、目標設定の基になる情報が直ぐに古くなることである。特定の特性を有すると考えられていた視聴者会員が、コンテンツが配信されるときまでに、そのような特性をもはや有していない可能性がある。新たな潜在的視聴者会員が、対象グループの決定後に得られる可能性もある。視聴者会員の特性が移り変わること、および処理すべき情報が大量であること双方のために、システムが十分に吟味した視聴者を目標にしようとするのが困難となる。また、コンテンツ配信システムは、多くの場合近視眼的であり、単に、システムが位置する特定のドメインによって指示されるままにコンテンツの配信を実行するに過ぎない。このため、他のドメインにおける活動の評価が妨げられる。

コンテンツ配信システムに伴う更に別の問題は、特にインターネットを通じて特定の視聴者会員の情報を収集しコンテンツを配信しようとする場合、視聴者会員の特定を誤る可能性があることである。例えば、あるシステムは視聴者会員を一意に特定しようとするためにクッキーを用いる場合がある。これは潜在的な問題を意味する。何故なら、所与の人物が数台のコンピュータを用い、これによって数個のクッキーを生成する場合もあるからである。ソフトウェアおよびブラウザの保守活動も、クッキーの削除を促す場合がある。これら種々の要因のため、不要でときには誤ったプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）の蔓延が促進される可能性がある。

また、収益を最大にするように広告を出すこと、または第三者のプロバイダによる適正な広告の配給を受け入れることは発行元（ｐｕｂｌｉｓｈｅｒ）には困難である。最後に、広告を出すことに関する活動に対する資金および対応する収益の割り当ては、相変わらず不適当のままである。

本発明は、広告のようなコンテンツの視聴者会員への配信に対処する。

一態様において、実績に基づいた視聴者会員へのコンテンツ配信は、視聴者会員情報収集ドメインのネットワークに対応して視聴者セグメントを管理し、プロファイルを記録された視聴者会員が、視聴者会員情報収集ドメインのネットワークにおいて収集したプロファイル・データに対応する属性の集合を有する視聴者会員を含むネットワーク・セグメントの一員であることを判定し、ネットワーク・セグメントと、広告を掲載するコンテンツの発行元に利益を与えるように構成された実績判断基準とに基づいて、プロファイルを記録された視聴者会員に対する広告の配信に対処することから成る。

実績判断基準は、発行元に対する収益を最大化するように構成することができる。例えば、広告の配信に対処する際、発行元に最大の支払いが可能な広告の選択を伴うことができる。

広告の掲載は、更に、発行元から、潜在的に配信可能な広告に対応する配信判断基準の集合を受信し、現在の配信メトリックの配信判断基準の集合に対する比較に基づいて、発行元に最大の支払いが可能な広告を選択することを伴ってもよい。

別の態様では、第三者によって配給される広告品（ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）の配信を最適化する。第三者によって配給される広告品の配信の最適化は、第三者の広告配給機能と関連付けてネットワーク・セグメントにおけるメンバシップに関する情報を提供することを含むことができる。

本発明の更に別の態様では、広告に対する応答というような、所望の振る舞いに関与した視聴者会員についてのデータ・プロファイルを検査することによって、ネットワーク・セグメントの定義を規定する。

本発明の更に別の態様は、視聴者会員へのコンテンツ配信に対応する収益の割り当てを支援するものであり、視聴者会員情報収集ドメインのネットワークに対応して視聴者セグメントを管理し、プロファイルを記録された視聴者会員が、視聴者会員情報収集ドメインのネットワークにおいて収集したプロファイル・データに対応する属性の集合を有する視聴者会員を含むネットワーク・セグメントの一員であることを判定し、ネットワーク・セグメントにおけるメンバシップに基づいて、プロファイルを記録された視聴者会員に対する広告の配信に対処し、情報の収集におけるデータ提供者としての参加に基づいて、広告の配信に対応する収益を割り当てることから成ることができる。

本発明は、ビジネス・プロセス、コンピュータ実装方法、コンピュータ・プログラム生産物、コンピュータ・システムおよびネットワーク、ユーザ・インターフェース、アプリケーション・プログラミング・インターフェース等を含む、種々の形態で具体化することができる。

本発明のこれらおよびその他の更に詳細なそして具体的な特徴は、添付図面を参照した、以下の明細書に一層詳しく開示されている。

以下の記載では、説明の目的上、本発明の１つ以上の実施形態を理解することができるようにするために、フローチャートやシステム構成のような多数の詳細を明記する。しかしながら、これらの具体的な詳細は、本発明を実施するためには必要でないことは当業者には明白なはずである。

コンテンツを視聴者会員に配信するシステム１０の一実施形態を図１に示す。システム１０は、抽出プログラム１２２をホストする第１サーバ１２０を含む。第１サーバ１２０は、１つ以上のオフライン・データベース１１０、および１つ以上の外部コンテンツ・サーバ１６０に動作的に接続されている。オフライン・データベース１１０および外部コンテンツ・サーバ１６０も、１つ以上のウェブ・サーバ１７０に動作的に接続されている。ウェブ・サーバ１７０は、従来通りにウェブサイト・ページを視聴者会員のコンピュータ１８０に供給することができる。また、ウェブ・サーバ１７０は、第２サーバ１５０上に常駐する絞り込みエンジン・プログラム１５２にも動作的に接続されている。第１および第２サーバ１２０および１５０は、視聴者会員プロファイル・データを格納するデータベース１３２（データ・ウェアハウスと呼ぶ）を収容する第３サーバ１３０に動作的に接続することができる。本発明のある実施形態では、同じサーバが第１、第２、および／または第３サーバ１２０、１５０、および１３０として作用することもできる。制御コンソール１４０を第３サーバ１３０に動作的に接続することもできる。

図２は、視聴者会員にコンテンツを配信する一例を示すフロー図である。これは、３つの主要段階、即ち、データ収集およびプロファイル生成、視聴者区分および分析、ならびに外部システムへのインターフェースを含むことができる。データ収集およびプロファイル生成において、オフライン・データ・ソース１１０を検索して、個人（視聴者会員と呼ぶ）に関するプロファイル・データを収集する。このプロファイル・データをデータ・ウェアハウス１３２に格納する。視聴者区分および分析において、視聴者会員についてのプロファイル・データを用いて、視聴者会員をセグメントに分類する。例えば、プロファイル・データは、ある特定の視聴者会員がゴルフ雑誌を定期購読しており、したがってゴルフに何らかの興味があることを示すことができる。次いで、この視聴者会員を、同様にゴルフに興味がある視聴者会員のセグメント（即ち、グループ）に含ませることができる。外部システムへのインターフェース段階において、絞り込みエンジン１５２がセグメントに含まれる視聴者会員を用いて、対象外部コンテンツを、当該セグメント内にある視聴者会員に送付することができる。先に示した例を続けると、「ゴルフ」セグメントにおける視聴者会員には、結果的に、ゴルフに関するコンテンツが送られている可能性がある。

引き続き図２を参照すると、データ収集およびプロファイル生成では、オフライン・データベース１１０、抽出プログラム１２２、およびデータ・ウェアハウス１３２を伴う場合がある。個々の視聴者会員に関する初期プロファイル情報は、抽出部１２２によって、登録データベース１１２および加入データベース１１４のような利用可能なデータベースから収集することができる。登録および加入データベース１１２および１１４は、限定ではないが、例えば、インターネット、雑誌、新聞、ニュースレター、ケーブル、電話、またはワイヤレス・サービスを含むあらゆる種類のサービスに視聴者会員が登録、または加入した結果として収集された視聴者会員プロファイル・データを含むことができる。これらの登録および加入データベースは、例えば、氏名、性別、年齢、誕生日、自宅および勤務先住所、電話番号、クレジットおよびキャッシュ・カード情報、既婚／未婚、収入水準、子供の数および年齢、勤務履歴、趣味、最近の購入、学歴、興味、好み等のような、多種多様のプロファイル情報を含むことができる。

抽出部１２２は、データ集合内から視聴者会員プロファイル・データを解析し特定するために用いられるプログラムである。抽出部１２２は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｅｒｌ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＳＱＬ、または他の同様のプログラミング言語であればいずれでも構築することができる。抽出部１２２は、サーバ１２０上、または多数のサーバ上に常駐することができる。抽出部１２２は、視聴者会員についてのプロファイルを作成するために用いることができるプロファイル・データのソースおよびフォーマット、ならびに収集するプロファイル・データの分類を決定する抽出規則集によって統括することができる。抽出規則は、一連のテキスト規則（文字列照合または規則的表現のような照合ユーティリティを用いる）を含むことができ、これらのルールを用いて、不要なデータを除去しつつ、ある形態からより標準化された形態にデータを変換する。抽出規則は、例えば、「文字列が「Ａ」を含む場合、結果「Ｂ」を出力する」というような文を含むことができる。

抽出部１２２は、データ・ウェアハウス１３２と呼ばれるデータベース１３２に動作的に接続されている。データ・ウェアハウス１３２は、第２サーバ１３０上に設けることができ、視聴者会員に関するプロファイルおよびセグメント相性データを格納するために用いることができる。抽出部１２２は、データ・ウェアハウス１３２内にあるプロファイルおよびセグメント相性データを習慣的に更新することができる。新たなまたは修正したプロファイル・データがオフライン・データベース１１０から入手可能にあると、抽出部１２２は、視聴者会員についてのプロファイル・データを修正することができる。また、抽出部１２２は、視聴者会員のコンピュータ１８０および／または絞り込みエンジン１５２から、訪問したウェブサイト・ページ、実行したウェブ検索、および視聴者会員が受信した電子メールを示すプロファイル・データを直接受信することもできる。

図３は、視聴者会員プロファイルを生成する一例を示すフロー図である。図３に示すステップは、抽出部１２２が、視聴者会員が訪問したオンライン・ウェブサイト・ページを示すプロファイル・データを得る方法を示す。ステップ２１０において、抽出部は、登録および加入データベースのようなオフライン・データベースを検索して、個々の視聴者会員に関するプロファイル・データを求める。オフライン・データベースの検索は、コンソール１４０から受信した命令によって開始することができる。例えば、Ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｔｉｍｅｓ（登録商標）を定期購読している全ての視聴者会員についてのプロファイル・データを収集する命令を与えることができる。このような命令は、抽出部１２２がＴｈｅ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｔｉｍｅｓの定期購読データベースにアクセスすることを必要とする。

抽出規則は、収集するプロファイル・データを決定する。ステップ２１２において、オフライン・ソースから抽出したプロファイル・データは、データ・ウェアハウスに格納することができる。特定の視聴者会員に付随するプロファイル・データを判定する必要がある場合があるので、ステップ２１４において抽出部は一意の識別子をプロファイル・データに割り当てることができる。一意の識別子は、一人の視聴者会員を特定するために用いることができる、数値、アルファベット、英数字、または他の文字の文字列とすることができる。

ステップ２１６において、一意の識別子を用いて、視聴者会員が訪問したコンテンツを特定することができる。また、一意の識別子は、視聴者会員が訪問した各ウェブサイト・ページに付随するドメイン・クッキー内にそれを含ませることによって、そのように用いることもできる。これらのドメイン・クッキーの各々は、視聴者会員に随伴するコンピュータ上に格納することができ、視聴者会員が訪問した個々の各ウェブサイト・ページを、一意の識別子と関連するものとして識別するために用いることができる。ステップ２１８において、抽出部は、視聴者会員のコンピュータに格納されているドメイン・クッキーを判定することができる。これらのドメイン・クッキーは、個々の視聴者会員を特定する一意の識別子を含むので、抽出部は、これらのクッキーを用いて、個々の視聴者会員についてのプロファイル・データを修正し、視聴者会員が、クッキーと関連のあるウェブサイト・ページを訪問したことを範囲する。オフライン・データベースから得たプロファイル・データを、視聴者会員がウェブサイト・ページを訪問した結果生じたプロファイル・データの更新と組み合わせることによって、視聴者会員についての完全なプロファイル・データ集を収集することができ、その視聴者会員についてのオフラインおよびオンライン双方での振る舞い、ならびに特性を反映することができる。

視聴者会員のオンライン履歴を追跡するには、システムが視聴者会員を一意に特定することができなければならない。この追跡は、各視聴者会員についての一意の識別子を、その視聴者会員が訪問したネットワークにおけるウェブサイト・ページと組み合わせることによって遂行することができる。

多数の関連ウェブサイト・ページに付随するドメイン・クッキーの各々において一意の識別子を供給する方法を図４に示す。視聴者会員が訪問したウェブサイト・ページに付随するドメイン・クッキーの各々は、関連ウェブサイト・ページ・ドメインの１つを主要ウェブサイト・ドメインに指定することによって、一意の識別子を含むように修正することができる。一意の識別子を有する主要ドメイン・クッキーを、主要ウェブサイト・ドメインに対して確立する。通常、ネットワークは既にドメインを有しており、それをこの目的に用いることができる。ない場合、ネットワークにおけるドメインの１つを主要ドメインに指定すればよい。

図４を参照すると、視聴者会員のブラウザ３００は、ステップ３４０においてプロセスを開始し、ネットワーク内のサイトｗｗｗ．ｄｏｍａｉｎ１，ｃｏｍ３１０からのウェブサイト・ページを要求する。ｗｗｗ．ｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍ３１０に宛てられたウェブサイト・ページ要求に応答して、ステップ３４２においてｔｅ．ｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍにて絞り込みエンジン１５２を参照することができるページをブラウザ３００に戻す。ステップ３４４において、画像要求をブラウザ３００から絞り込みエンジン１５２に送る。要求に一意の識別子が含まれていない場合、ステップ３４６において、再指令をブラウザ３００から絞り込みエンジン１５２に送る。ここでは、絞り込みエンジン１５２をｔｅ．ｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのように参照する。再指令は、ステップ３４４における元の絞り込みエンジンの参照ｔｅ．ｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍへの参照を含む。例えば、再指令は、ｈｔｔｐ：／／ｔｅ．ｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍ／ｂｌａｎｋ．ｇｉｆ？ｔｅ．ｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍとすることができる。ステップ３４８において、ブラウザ３００は、この再指令要求をｔｅ．ｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍに送ることができる。この要求に応答して、ステップ３５０において、視聴者会員の一意の識別子を収容するｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのクッキーがブラウザ３００に割り当てられる。ステップ３５２において、第２の再指令がブラウザ３００からｔｅ．ｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍに対して行われる。これは、主要ドメイン・クッキーと同じ一意の識別子を含むことができる。例えば、再指令はｈｔｔｐ：／／ｔｅ．ｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍ／ｂｌａｎｋ．ｇｉｆ？ｔｉｄ＝７ｄｈａ６ｗｌｋ９９２７ｓｈａとすることができる。ステップ３５４において、再指令要求が、最初に要求した画像、およびｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのクッキーと同じ一意の識別子を有するｄｏｍａｉｎ１．ｃｏｍのクッキーと共に戻される。

図４に示すプロセスが完了した後、視聴者会員が、ｗｗｗ．ｄｏｍａｉｎ２．ｃｏｍのような、ネットワークにおける別のウェブサイトを訪問し、その結果、ｔｅ．ｄｏｍａｉｎ２．ｃｏｍにおける画像の要求が生ずる場合がある。絞り込みエンジン１５２が、画像要求にしたがって、一意の識別子を有するｄｏｍａｉｎ２．ｃｏｍのクッキーを検出しない場合、絞り込みエンジン１５２は、クッキーの要求をｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍに再度送付することができる。このｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍに対する要求に応答して、ｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのクッキーを読み取り、再指令をブラウザ３００に返送する。これには、ｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのクッキーに収容されている一意の識別子が収容されている。このｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのクッキーの中にある一意の識別子は、以前に設定したのと同じである。次いで、要求された画像を、ｄｏｍａｉｎ２．ｃｏｍのクッキーと共にブラウザ３００に送ることができる。ｄｏｍａｉｎ２．ｃｏｍのクッキーは、ｐｒｉｍａｒｙｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍのクッキーと同じ一意の識別子を有することができる。このドメイン・クッキーに一意の識別子を与えるプロセスは、新たなウェブサイトが、絞り込みエンジンの視点からネットワークにおける他のウェブサイトに関係がある限り、視聴者会員が最初に新しいウェブサイト・ページを訪問する毎に実行される。

絞り込みエンジン１５２は、Ａｐａｃｈｅ上で走り、共有サーバ上のＭｙＳＱＬデータベースを用いる単体のウェブ・サーバとするとよいが、絞り込みエンジン１５２は、代わりのソフトウェアならびにＡｐａｃｈｅ用の別個のサーバおよびデータベースを用いて様々に実現することもできる。絞り込みエンジン１５２は、１つ以上のセグメント識別子を収容することができる追加のクッキーの設定を指令することができる。次いで、これらのクッキーは、例えば、サーバ、電子メール・サーバ、ストリーミング・メディア・サーバ、および／またはウェブ・コンテンツ・サーバのようなその他のサーバによって用いられ、クッキーにおける１つ以上のセグメントに基づいて、対象コンテンツを特定の視聴者会員に配信することができる。

図２を参照すると、視聴者区分および分析段階が、データ・ウェアハウス１３２によって実行することができる。データ・ウェアハウス１３２は、共通プロファイル特性に基づいて、個々の視聴者会員を１つ以上のセグメントに割り当てることができる。視聴者会員のセグメントは、システム・ユーザ（広告業者のような）が同じコンテンツを送ることを望む視聴者会員のグループとして定義することができる。例えば、先に論じた例に戻ると、視聴者会員のセグメントは、システム・ユーザが特定のゴルフ広告を受信することを選択した全ての視聴者会員と定義することができる。この広告を受信する視聴者会員の選択は、プロファイル・データにおける１つ以上の視聴者会員特設に基づくことができる。

視聴者会員をセグメントと関連付ける方法を図５に示す。ステップ２２０において、セグメントに含める適格性がある視聴者会員のプロファイル・データ属性値は、セグメント規則集によって定義することができる。セグメント規則は、コンソール１４０を用いて選択することができる。あるセグメントに対する適格性を管理するためには、あらゆる数および／または範囲のプロファイル・データ属性値でも用いることができる。ステップ２２２において、データ・ウェアハウス１３２はプロファイル・データを検索し、視聴者セグメントに対する適格性がある視聴者会員を判定することができる。この検索は、システム・ユーザの要求時に実行することができる、望ましければ、毎日というように、周期的に実行してもよい。このように、視聴者セグメントにおけるメンバシップを最新の状態に維持することができる。ステップ２２４において、データ・ウェアハウス１３２は、特定のセグメントに含まれる視聴者会員を示すセグメント相性データを格納することができる。尚、セグメント相性データは、視聴者会員が１つよりも多いセグメントに入っていることを示すこともできることは認められよう。セグメント相性データは、視聴者プロファイルにおける振る舞いおよび特性に基づいて、規則集によって定義される。一旦セグメント相性データを定義する１組の規則を特定したなら、セグメント識別子をその特定の規則集に割り当てる。ついで、このセグメント識別子を、以前に絞り込みエンジン１５２によって割り当てられた視聴者の一意の識別子と共に、絞り込みエンジン１５２に送る。ステップ２２６において、絞り込みエンジン１５２に、視聴者会員がネットワークにおけるウェブサイト・ページを要求したことが通知されると、絞り込みエンジンは、視聴者会員のコンピュータ上にセグメント絞り込みクッキーを格納する。セグメント絞り込みクッキーは、視聴者会員が含まれるセグメントを特定するセグメント識別子を含む。セグメント絞り込みクッキーを視聴者会員のコンピュータに格納する方法については、図６に関連付けて以下で更に詳しく説明する。

視聴者会員についてのプロファイル・データを手作業で分析して、セグメントを構築することもできる。改めて図２を参照すると、絞り込みエンジン１５２およびデータ・ウェアハウス１３２をホストする１つまたは複数のサーバをコンソール１４０に動作的に接続することができる。コンソール１４０は、最初にデータ・ウェアハウスにプロファイル情報を詰め込み、プロファイル情報を収集するための規則を設定し、視聴者会員プロファイル・データ、視聴者会員セグメント相性データ、および視聴者会員インターネット活動を示す報告を作成し視認するために用いられるオフライン・データベースを指定するために用いることができる。

セグメント相性データに基づいて対象コンテンツを視聴者会員に配信する方法を図６に示す。図６を参照すると、ステップ２３０において、視聴者会員が関連ウェブサイトのネットワークにおけるウェブサイト・ページを要求する。ステップ２３２において、絞り込みエンジンには、ウェブサイト・ページの要求が通知される。視聴者会員のウェブサイト・ページの要求に応答して、ステップ２３４において、絞り込みエンジンは、要求されたウェブサイト・ページに付随するドメイン・クッキーがこの視聴者会員の一意の識別子を含むか否か判定を行う。一意の識別子が特定されない場合、絞り込みエンジンは、図４に関して先に説明したように、ウェブサイト・ドメインのクッキーに一意の識別子を与える。一旦ウェブサイト・ドメインのクッキーに一意の識別子が与えられたなら、ステップ２３６において、絞り込みエンジンは、セグメント絞り込みクッキーが既にデータ・ウェアハウス内の視聴者会員と関連付けられているか否か判定することができる。セグメント絞り込みクッキーは、視聴者会員が属するセグメント（複数のセグメント）を示すセグメント識別子を含むことができる。視聴者会員に対するセグメント相性データがデータ・ウェアハウスに格納されている場合、ステップ２３８において、セグメント絞り込みクッキーを作成し、視聴者会員のコンピュータに、しかるべきセグメント識別子と共に格納する。ステップ２４０において、視聴者会員のコンピュータに格納されているセグメント絞り込みクッキー内にあるセグメント識別子に基づいて、コンテンツを視聴者会員に配信することができる。

ステップ２３６においてセグメント絞り込みクッキーが特定されない場合、絞り込みエンジンは、データ・ウェアハウスに問い合わせて、視聴者会員と関連付けられているいずれかのセグメント相性データを求めることができる。この視聴者会員に対して格納されているセグメント相性データがない場合、デフォルトのセグメント絞り込みクッキーを視聴者会員のコンピュータに格納することができる。デフォルトのセグメント絞り込みクッキーは、例えば、１日というようなある固定時間期間の後、自動的に消滅するとよい。

一旦セグメント絞り込みクッキーが視聴者会員のコンピュータに格納されると、絞り込みエンジンはそれを視聴者会員についての新たなセグメント相性データで周期的に更新することができる。更新は、固定間隔で、および／または視聴者会員についてのプロファイル・データへの修正に応答して、自動的に行うことができる。

視聴者会員のコンピュータにセグメント絞り込みクッキーを格納することの結果、多種多様のコンテンツを視聴者会員に供給することが可能になる。改めて図２を参照すると、コンテンツは、ウェブサイト・ページの広告、ポップ・アップ広告、電子メール等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。

本発明のシステム１０は、複数のディジタル媒体にまたがって、視聴者会員にコンテンツを配信するために、視聴者会員を区分し絞り込むように構成されている。ディジタル媒体は、異質であってもよく、更にウェブサイト・ネットワーク、ケーブル・システム、ウェブに基づかないインターネット・ネットワーク、セルラ・フォンまたはＲＦネットワークのようなワイヤレス通信システム、および／または視聴者会員をディジタル・コンテンツとインターフェースする手段を一意にアドレス可能ないずれのディジタル媒体も含むことができ、しかもこれらに限定されるのではない。尚、ディジタル媒体は、未だ開発されていない他の消費者技術も含むことも想定している。

図７は、コンテンツを視聴者会員に配信するシステムの別の例を示すブロック図である。このシステムは、ディジタル・ケーブル・ネットワーク４００を含む。ディジタル・ケーブル・ネットワーク４００は、一意にアドレス可能なケーブル・セットトップ・ボックス４８０を、視聴者会員をディジタル・コンテンツにインターフェースする手段として有する家庭用テレビジョンを含むことができる。更に、ディジタル・ケーブル・ネットワーク４００は、セグメント絞り込みコンテンツをセットトップ・ボックス４８０に配信するケーブル・ヘッドエンド４５０も含むことができる。当業者には認められるように、ヘッドエンド４５０は、例えば、衛星受信アンテナのように、ディジタル信号をプログラミング・プロセッサ４６０から受信する手段を含むことができる。プログラミング・プロセッサ４６０は、視聴者会員に配信するコンテンツをプログラムし、しかるべきディジタル信号をヘッドエンド４５０に供給する。プログラミング・プロセッサ４６０は、ケーブル会社のデータベース４３０と通信することができ、データベース４３０は、例えば、視聴者会員に関する加入データを格納することができる。データは、ケーブル・ネットワーク４００内における視聴者会員の一意の識別子を含むことができる。プログラミング・プロセッサ４６０は、ケーブル・ネットワーク／インターネット・ブリッジ４４０を通じて、本発明のシステム１０とインターフェースすることができる。先に論じたように、システム１０は、視聴者会員プロファイルを含むことができる。

更に、ディジタル・ケーブル・ネットワーク４００は、ウェブ・サーバ４７０が提供し、インターネットを通じて視聴者会員によるアクセスが可能な、ケーブル会社のウェブサイトも含むことができる。視聴者会員は、ウェブサイト４７０にアクセスして、例えば、ムービーの注文、修理の依頼、およびケーブル・サービスのレベル変更というようなサービスを要求することができる。視聴者会員は、視聴者会員のケーブル・ネットワーク識別子を提示することによって、ウェブサイト４７０にアクセスすることができる。

図７のシステムは、複数のディジタル媒体を跨ってコンテンツを視聴者会員に配信するために、次のように動作することができる。視聴者会員は、ウェブ・サーバ１７０が提供するウェブサイトを訪問することができる。ウェブ・サーバ１７０は、視聴者会員からのコンテンツ要求を受信し、従来通りに、視聴者会員のコンピュータ１８０にウェブサイト・ページを供給することができる。ウェブサイト１７０は、ケーブル・ネットワーク４００およびウェブサイト４７０の所有者が所有する、またはこれと提携することもできる。視聴者会員は、ネットワーク内におけるウェブサイト１７０に関係する他のサイトを訪問することができる。必要であれば、図３および図４と関連付けて先に説明したのと実質的に同様に、ウェブサイト・ネットワークに関する一意の視聴者会員識別子を、視聴者会員に割り当て、プロファイル・データを収集して格納する。視聴者会員は、図５に関連付けて先に説明したのと実質的に同様にセグメント規則集によって定義された視聴者セグメントと関連付けることができる。

視聴者会員は、ウェブサイト４７０を訪問し、視聴者会員の一意の識別子をケーブル・ネットワーク４００内で提示するのと同時に、ケーブル会社からのサービスを要求することができる。プログラミング・プロセッサ４６０は、視聴者会員のウェブ・ネットワーク識別子を読み取り、視聴者会員のケーブル・ネットワーク識別子をこの識別子と関連付けることができる。次いで、プログラミング・プロセッサ４６０は、ブリッジ４４０を通じてシステム１０にアクセスすることができ、ウェブ・ネットワーク識別子を用いて、特定の視聴者会員に関するセグメント相性データにアクセスする。視聴者セグメント相性データに基づいて、プログラミング・プロセッサ４６０は、ケーブル・ネットワーク４００内における視聴者セグメントについてプログラミング規則を定義する。次いで、しかるべきディジタル信号をケーブル・ヘッドエンド４５０に送り、ケーブル・ヘッドエンド４５０は、視聴者会員を対象としたコンテンツを、セットトップ・ボックス４８０および視聴者会員の家庭用テレビジョンを通じて配信する。ネットワーク４００における視聴者会員の好みおよび振る舞いを用いて、システム１０内における会員のプロファイルを更新することができる。このように、視聴者会員の好みおよび振る舞いデータを、複数の媒体を跨って、共通プロファイルに同期化し、これらの媒体を通じて視聴者会員に配信されるコンテンツを、プロファイルの特性に基づいてカスタマイズすることができる。

図８は、絞り込みエンジン（ＴＥ）８１０、抽出部（Ｅｘｔｒａｃｔｏｒ）８２０、セグメント・マネージャ（ＳＭ）８３０、およびデータ・ウェアハウス８５０を含む、視聴者絞り込みシステム８００の一実施形態を示す。

視聴者絞り込みシステム８００およびその構成要素は、論述を容易にするために、集合的に図示されている。既に説明したように、種々の構成要素および対応する機能性は、望ましければ、１つ以上の構成要素の機能性に割り当てられた異なるサーバによってというように、個別にそして別個に設けることができる。

視聴者絞り込みシステム８００の機能性は、好ましくは、既に指名したものまたはその他のような、いずれの従来の処理システム上においても実行可能なソフトウェアによって提供する。これに関して、視聴者絞り込みシステム８００自体が、プロセッサおよびメモリを内蔵したコンピュータ・システムの一構成要素であってもよい。１つのモジュール状分解図を示すが、記載する機能性は、これらよりも多いおよび／または少ない異なる名称の構成要素によって提供してもよいことは言うまでもない。ソフトウェアの実施形態について説明するが、視聴者絞り込みシステム８００は、ハードウェアまたはファームウェア、あるいはソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアのいずれの組み合わせでも提供することができる。

既に説明したように、視聴者セグメントは、周期的というように、様々に計算することができる。視聴者セグメントの計算に対処する１つのモデルは、バッチ処理モデルである。例えば、２４時間間隔で、視聴者絞り込みシステム８００は、以前に抽出したデータ、および直前のバッチ・プロセス以降発見され新たに抽出されたあらゆるデータに基づいて、必要な全ての視聴者セグメントの再計算を促進することができる。このモデルは、多くの用途およびある種の抽出可能なデータ（例えば、登録ソースからのデータ、調査、および第三者のデータ）にとって有用であるが、常に実施するのに最良のモデルという訳ではない。バッチ処理モデルに伴う問題の１つは、計算上費用がかかる可能性が高いことである。特に、以前に抽出したデータだけでなく、新たに抽出したデータに基づいて視聴者セグメントを再計算する場合に当てはまる。別の問題は、あるデータ・ソースが収容するデータに、バッチ処理間隔によって決まる頻度よりも高い頻度で作用しなければならない場合があることである。図８に示す視聴者絞り込みシステム８００の例は、連続処理モデルと呼ばれるものに対処するが、バッチ処理の代替は、本発明の実施形態にも適用することができる。

定期的なデータの掘り起こし（ｍｉｎｉｎｇ）および抽出部８２０への送出は、「ドックおよびシャトル」データ抽出と呼ばれるものによって支援することができる。これについては、以下で図９に関連付けて更に詳しく説明する。セグメント・マネージャ８３０および対応するアーキテクチャについては、以下で図１０Ａおよび図１０Ｂに関連付けて更に説明する。増分データおよび視聴者セグメントを管理し生成するための処理データ・テーブルに基づく視聴者セグメントの再計算については、図１１Ａおよび図１１Ｂに関連付けて更に説明する。これらの特徴の各々は、本発明の視聴者調和ネットワークの態様と共に提供することができ、以下で図１４Ａおよび図１４Ｂないし図１７に関連付けて説明する。

更に図８を参照すると、視聴者絞り込みシステム８００は、多数のサイトに跨るデータの収集および調整、ならびに視聴者会員の絞り込みにも対処する。これに関して、特定の視聴者に絞り込みたいユーザは、対象の視聴者セグメントを定義する。視聴者セグメントは、特性および振る舞いデータ双方から成るユーザ・プロファイル・データに対して相関がある。特性データは、登録データ内において求められることが多く、年齢、性別、ＺＩＰコード、および世帯収入というような属性を含む。一方、振る舞いは、サイトでどのようなセクションを見たか（例えば、スポーツ、娯楽、健康）、どの広告を見たか（例えば、住宅ローン金利、アレルギ用薬品）、リフェラ（ｒｅｆｅｒｒｅｒ）（例えば、ＡＬＯ（登録商標）、Ｙａｈｏｏ（登録商標））、サイトの訪問時間（時点、または範囲）、およびサイトの訪問頻度というような属性を含むことができる。視聴者セグメントは、このようなユーザ・プロファイル・データに基づいて定義することができる。一方、視聴者セグメントは、分析、報告、および関連セグメントにおける視聴者会員の絞り込みのために抽出される情報に対する基準を形成する。

視聴者の絞り込みは、ウェブの用途に限定されるのではない。例えば、プロファイル・データは、視聴した番組、視聴した時間等のような振る舞い属性、ならびにテレビジョン・セットトップ・ボックスを必要とするアプリケーションにおける加入者ＩＤ等のような特性属性も含むことができる。

ＴＥ８１０は、個々の視聴者会員に対応する一意の識別子を割り当て調整する手段を提供する。既に説明したように、視聴者会員が最初にあるページにログオンするときに、ＴＥ８１０は彼らのブラウザ上に、一意の識別子を収容したクッキーを置く。視聴者会員がこのサイトに戻ってきたときはいつでも、一意の識別子がＴＥ８１０に返送される。一意の識別子に基づいて、視聴者絞り込みシステムは、セグメント・クッキーを設定することができ、広告、電子メール等の対象コンテンツの視聴者会員のコンピュータまたはその他の関連デバイスへの配信に用いることができる。ＴＥ８１０は、この活動の履歴も作成することができる。一意の識別子を、プロファイル識別子（ＰＲＩＤ）と呼ぶこともできる。

図９Ａおよび図９Ｂを参照して、抽出部９００の別の例について更に説明する。図９Ａおよび図９Ｂは、それぞれ、抽出部９００の一実施形態を示すブロック図、およびプロファイル・データを抽出するモデルを例示する模式図である。ドックおよびシャトルというような特定的な用語は、この態様を概念的に図示するのに有用であるため、これらを用いるが、種々の代わりの用語を、同じ機能を実行する要素に対して用いてもよいことを注記しておく。

抽出部９００は、シャトル９０２、ドック９０４、および抽出モジュール９０６を含む。このように構成されている抽出部９００の機能性は、他の要素にも言及する図９Ｂも同時に参照することにより最良に理解することができる。シャトル９０２は、データ・ソース上に常駐するコードと考えればよい。その目的は、ローカル・データを局部的に掘り出し、それを抽出部（更に特定すれば、抽出部上のドック９０４）に送ることである。一実施形態では、シャトル９０２は、これを遂行する再、ボックスを組み立てる。ドック９０４は、ボックスを受け取り、十分なボックスが使用可能になると（または時間切れになると）、ボックスでパレット９０８を作成する。抽出部はこれらのパレット９０８上で作業を行う。これを信頼性高く遂行するために、シャトル９０２にとって、ソース・データがどこに常駐するか知ることが有用である。前述のバッチ処理の実施形態についても、ログ・ファイルが「一巡して」（ｒｏｌｌ）顧客によって保管される状況をシャトルが扱うことが有用である。これに関して、シャトル９０２は、従来のログ・ファイル生成エレメント（例えば、Ａｐａｃｈｅ）が供給するようなログ・データとインターフェースする。

ウェブサイトの訪問者からの情報を集める際に補助となるように、データ・エージェントも採用するとよい。これは、コードの形態で設けることができ、データ収集を行おうとするページに追加する。このコードは、ヘッダおよび関数コール部分を有するとよく、それぞれ、動作するためそして全ての変数を収集し終えたことを確認するために必要な関数および変数を識別する。データ・エージェントは、ＴＥによる受信および処理に適したログ・ラインを生成するように構成するとよい。パラメータの例には、データ・エージェント、ページ・リフェラ（ｐａｇｅ ｒｅｆｅｒｒｅｒ）、ページＵＲＬ、時間情報、およびＰＲＩＤのバージョンが含まれる。プロファイルの同期化に関連して以下で説明するが、ＲＥＧＩＤパラメータも供給するとよい。前述のようなＰＲＩＤとの連携に加えて、クッキーは、同様に視聴者会員について一意のＲＥＧＩＤを正確に叙述してもよい。取り込むべきクッキーのリストを特定するために、別の「クッキー・リスト」（ＣＬＩＳＴ）パラメータを用いてもよい。

ドック９０４は、抽出部上の受信エリアであり、パレットの整列および処理を管理する。シャトル９０２からのデータは、ボックスと呼ばれるものにグループ化するとよい。一般に、１つのボックスは１つのイベントを収容するが、場合によっては（例えば、ＯＡＳログ）１つのレコードが数個のイベントを収容することもある。イベントとは、ソース・サーバ上における、時間と結び付けられたユーザの行為と考えればよい。イベントの例には、ウェブ・ページの閲覧、インプレッション（ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）等を含むことができる。パレット９０８は、ボックスの集合体と考えればよく、通例では、データ・ソースから掘り出され、抽出部のドック９０６に配信するためにパッケージされたデータの集合体である。

種々のデータ・ソースは、このモデルによって支援することができるが、一実施形態では、ウェブ・ログ・データがデータ・ソースである。シャトル９０２は、ログ・ファイルまたはパイプからのデータを処理する永続的Ｃ＋＋アプリケーションと考えることができる。起動時に、シャトル９０２は現行のログ・ファイル（またはパイプ）を発見し、それを開いて読み取る。加えて、シャトル９０２は、パレット９０８を抽出モジュール９０６に配信し処理することができるようにするために、ドック９０４への接続を確立する。

シャトル９０２は、復元不可能な誤りまたは外部終了信号が発生するまで、永続的なループにおいてデータを処理するように構成するとよい。処理ループの間、シャトル９０２は構成可能な数までの利用可能な品目（ログ・ライン）をソースから読み出し、これらをボックスにパッケージする。最大数の品目よりも多い品目が利用可能である場合、または品目の全体的なサイズが最大ボックス・サイズよりも大きい場合、余分なラインをオーバーフロー・バッファに書き込み、次に作成するボックスに最初に挿入する。

一旦ボックスを作成したなら、シャトル９０２は、有効性判断の目的のためにボックスのサイズの指示と共に、ボックスをドック９０４に送る。抽出モジュール９０６は、ボックスを承認し有効性を判断し、シャトル９０２が既存のボックスを落とし（ｄｒｏｐ）処理ループを繰り返す前に、受入信号で応答する。

多数の機械が同じデータ・ソースに供することを可能にするために、１つよりも多いシャトル９０２を所与のドックに接続することができる（例えば、多数のウェブ・サーバがロード・バランサを通じて１つのドメインに応答する）。所与のドックにおける異なるシャトル９０２からのデータをソートしてベイに入れる。これらのベイは、所与のシャトルからの所与のデータ・ソースのために、未処理のデータを収容する。

抽出モジュール９０８は、各データ・ソース・タイプを扱うように構成することが好ましく、異なるデータ・ソース・タイプ毎にサブ・モジュールを含むとよい（例えば、ＯＡＳ、Ｗ３Ｃ、ＩＩＳ等の各々に１つずつ）。

最後に、抽出モジュール９０６は、ドック９０４からのパレットのようなデータを処理し、出力を作成し、これを最終的なインポート処理のためにデータ・ウェアハウス８５０に送出する責務を負う。基本的に、抽出モジュール９０８の構成要素は、抽出部の既に説明した実施形態（図１から図７まで）に関連して記載したように抽出を実行する。処理したデータをプロファイル・データと呼ぶことができる。一実施形態では、プロファイル・データを編成し、要素テーブル（ｆａｃｔ ｔａｂｌｅ）として供給することができる。これについては、以下で更に説明する。

これより、図８を参照して、セグメント管理の態様について更に説明する。図８は、セグメント・マネージャ８３０を示し、コンソール管理モジュール８３４を含むセグメント編成モジュール８３２、新セグメント計算モジュール８３８およびセグメント再計算モジュール８４０を含むセグメント生成モジュール８３６、ならびに報告モジュール８４２を含む。

セグメント・マネージャ８３０は、特性および振る舞い情報に基づいて、視聴者会員に対応するセグメントの定義および管理に対処する。セグメントは、階層的論理ツリーに基づくアーキテクチャにしたがって編成され、これによってスケーラブルな（ｓｃａｌａｂｌｅ）セグメント管理を可能とし、セグメント再計算の漸増に対処する。

セグメント編成モジュール８３２は、このアーキテクチャによる視聴者セグメントのユーザ定義をし易くする。これは、コンソール・マネージャ８３４と共に動作し、ユーザが同じ論理アーキテクチャにしたがってセグメントを定義し構成することを可能にするインターフェースを設ける。これらのインターフェースは、新たなセグメントを生成するためにセグメントおよびセグメントの組み合わせを示すパネルの形態とすることができる。これは、以下のアーキテクチャについて説明するときに更に理解されよう。

セグメント生成モジュール８３６は、そのように定義した視聴者セグメントに基づいて、しかるべき視聴者会員から成るセグメントを生成する。新セグメント計算モジュール８３８は、新しいセグメントを計算し、セグメント再計算モジュール８４０は、既存のセグメントを計算し、具体的には、増分データを取り込みかかるセグメントを再計算することにより、新しいデータが到達する毎に、セグメントが新しいものであるかのようにセグメントを全て計算する必要性を回避する。

セグメント生成モジュール８３６は、連続的にセグメントを処理するように構成するとよい（例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のサービスとして）。パス毎に、セグメント生成モジュール８３６は、セグメントを分類整理したテーブルをデータベース・ウェアハウス８５０から読み出し、そのパスに対してどのセグメントを処理すべきか判断する。セグメントに付随するタイプ識別子が、セグメントを新たに計算すべきか否か、したがってセグメント計算モジュール８３８に受け渡すべきか否か、またはセグメントが増分であり、したがってセグメント再計算モジュール８４０に受け渡すか否か示すことができる。

最後に、報告モジュール８４２は、セグメント編成８３２およびセグメント生成モジュール８３６と通信し、カスタマイズ可能な報告を生成する。設計者は、所望通りに、自由に報告の選択肢を構成することができる。報告の一例は、「既知の視聴者内側／外側」報告であり、これはセグメントを定義するセクション振る舞いの外側における視聴者セグメントの振る舞いについて報告する。例えば、ニュース・セクションの閲覧者に関する内側／外側報告の場合、ニュースの内側の視聴者会員の振る舞いを示し、それをサイトの他の全てのセクションと比較する。これは、サイトの他の部分に対して利用価値のある振る舞いを絞り込むために用いることができる。報告の別の例に、「到達および頻度報告」があり、これは１つ以上の広告キャンペーンについての到達（総視聴者）および頻度（見られた回数）について報告する。報告モジュール８４２は、限定ではないが、カリフォルニア州サンノゼのＢｕｓｉｎｅｓｓ Ｏｂｊｅｃｔｓ ＳＡ（登録商標）が提供するＣｒｙｓｔａｌ Ｒｅｐｏｒｔｓ（登録商標）を含む、従来の報告ツールで実施することができる。

図１０Ａおよび図１０Ｂは、本発明の別の態様によるセグメント管理アーキテクチャ１０００（ａ〜ｂ）および対応するセグメントの計算の一例を示す模式図である。先に概説したように、プロファイル・データは、視聴者会員と相関付けられる属性を含み、広告および／またはその他のコンテンツで視聴者会員を絞り込むために用いられる視聴者セグメント定義の基準となる。

また、プロファイル・データは、１つ以上の属性を有する「要素」（ｆａｃｔ）として編成することもできる。例えば、「年齢」要素は、１つの属性、即ち、年齢を有することができる。しかしながら、「ＩＤ」要素は、ＰＲＩＤ、またはサイトにおける登録を一意に特定する登録識別子（ＲＥＧＩＤ）のような数個の属性を有する場合がある。「セクション」要素は、セクション、最上位セクション（即ち、セクションが／ニュース／国際／政治である場合、最上位セクションは／ニュースである）、第２レベル・セクション（／ニュース／国際）、サイト（セクションが属するサイト）、ならびに最大パス（サイト＋セクション）についての属性を収容することができる。

プロファイル・データおよびプロファイル・データを含む個々の属性は、（１）特性（例えば、年齢、性別、世帯年収）、（２）振る舞い（例えば、ページを見る、広告をクリックする）、（３）ＰＲＩＤ、または（４）ビジネス・ユニットＩＤ、としてカテゴリー化されてもよく、それらは振る舞いが発生したサイトを説明する。

また、属性は、計算を容易にするためにテーブルにおいて定義することができる寸法（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）または値を有すると言うこともできる。更に、属性は、これらが単一値かまたは多値かに基づいて更に定義することもできる。例えば、年齢、性別、ＨＨＩは、視聴者官印が単一値のみを有する特性である（例えば、一人の視聴者会員が男および女の双方となることはできない）。逆に、振る舞いは、視聴者会員毎に多数の値を有し、ある特性（例えば、電子メール・ニュースレター定期購読）も多数の値を有する。

階層的アーキテクチャは、視聴者セグメントのメンバシップの効率的な計算を促進する。特定のセグメントに属する視聴者会員のリストを維持するとよい。これらのメンバシップ・リストを論理的に組み合わせて、従属（例えば、子供）視聴者セグメントのメンバシップを判定することもできる。

先に示したように、セグメント管理アーキテクチャ１０００ａは、一連の属性セグメント、即ち、本例において提示したように、セクション１００２、性別１００４、および世帯収入（ＨＨＩ）１００６を含む。基準セグメントは、特定の値の属性を有し、関連する属性セグメント１００２〜１００６と相関関係がある。いずれの数の属性についても基準セグメントを設けることができる（例えば、異なる振る舞い、異なるセクション、異なる性別、異なるＨＨＩ）。例示したセグメントは、「訪問されたニュース」１０１０、「男性」１０１２、および「ＨＨＩ＞＄１００Ｋ」１０１４である。これらの各々は、別個で異なるセグメントと見なすことができる。しかしながら、これらのセグメントを論理的に組み合わせて、これらに従属する新しいセグメントを作成することもできる。例えば、セグメント「ニュースを訪問したことがある男性」１０２０は、男性１０１２および最後に訪問したニュース１０１０のセグメントの論理的な組み合わせから成る。更にまた、セグメントの階層における第３レベルを、「ニュースを訪問したことがあり、ＨＨＩ＞＄１００Ｋの男性」１０３０と定義することもでき、これは、前述のセグメント１０２０と基準セグメント１０１４（ＨＨＩ＞＄１００Ｋ）との論理的な組み合わせから成る。このように、本システムは様々にセグメントを編成することができ、この同じ編成を、コンソール・マネージャ８３４によるセグメントの定義を通じて、ユーザを案内するための基準として用いることができる。尚、ユーザが直接複雑なセグメントを定義する場合もあり、その際、本システムは自動的に、それに応じて基準およびあらゆる介在セグメントを生成し、セグメントの計算および再計算を容易にする。

図示を容易にするために、論理「ＡＮＤ」演算について説明したが、これは基本的に２つの親セグメントの交差（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）を規定する。セグメント・マネージャ８３０は、種々の付加的な論理演算または集合表現を支援し、１つの親からのエントリを挿入する「ＥＸＩＳＴＳ」、２つの親の連合からのエントリを挿入する「ＯＲ」、ならびに「排他的ＡＮＤ」および「排他的ＯＲ」を含む。属性表現も用いることができ、指定された判断基準に一致する所与の親からのエントリを挿入するもの等がある。

改良したセグメントの編成を得ることに加えて、セグメント管理アーキテクチャ１０００ａは、セグメント母集団の適正な維持を促進し、セグメント全体の計算を必要とせずに、増分プロファイル・データを処理する。即ち、新しい情報の既存のセグメントへの導入には、累積データ集合に対するその定義の適用に基づくセグメントの計算に変わって、新しい情報を伴う限られた処理によって対処する。これに対処するために、加入および退出規則を実施する。「加入」は、増分データに基づく視聴者会員の特定のセグメントへの導入に対応し、「出力」は、セグメントからの視聴者会員の離脱に対応する。加入は、基本的に、現在判断基準を満たすことが分かっているが、以前に計算したセグメントとは未だ関連付けられていない視聴者会員である。退出は、その逆であり、もはや判断基準を満たさないことが分かった視聴者会員である。

図１０Ｂは、セグメント管理アーキテクチャ１０００ｂの加入および退出１０３２機能性を示す。前述のように、抽出部は継続的にデータ・ウェアハウスに、種々の属性を識別するプロファイル・データを送り込む。先に示したように、性別「属性セグメント１００４」は、増分プロファイル・データに応答して生成される。これは、一般に、増分プロファイル・データ内において属性セグメント「性別」の下で定義された属性を有する視聴者会員を表す。これらの中には、前述の「男性」セグメント１０１２がある。これに関して、退出および加入メンバシップを構築する。具体的には、増分プロファイル・データにおいて男性であると特定された全ての視聴者会員を、男性セグメント１０１２に対する加入メンバシップ・リストに入れる。同様に、関連する属性を有していない全ての視聴者会員（「男性でない」と言うこともできる）を、男性セグメント１０１２に対する退出メンバシップ・リストに入れる。次いで、退出および加入規則を用いて、セグメントに対するしかるべき更新にどのように対処すべきか判定を行う。加入には、男性１０１２における既存のメンバシップと、男性に対する加入メンバシップ・リストにおけるメンバシップ・リストとを連合することによって対処すればよい。退出は、男性１０１２における既存のメンバシップから、既存のメンバシップ・リストに列挙されている視聴者会員を削除することによって対処すればよい（勿論、実際の削除は、再計算の前に存在するものにのみ適用可能である）。

論述を容易にするために、増分プロファイル・データに的を絞る。何故なら、これは性別に関係するが、退出および加入の原理は、訪問されたニュース、ＨＨＩおよびその他を含むがこれらに限定されないあらゆるセグメントにも適用することができるからである。

増分プロファイル・データに基づく再計算は、階層全体に伝搬する。これも、退出および加入規則に応じて、様々に構成することができ、一方、退出および加入規則は、セグメントの論理的関係に依存する。ニュースを訪問した男性１０２０のようなＡＮＤ演算の結果生じた従属（子）セグメントについて、これは、「男性」に対する前述の加入および退出メンバシップを、ニュース１０２０を訪問した男性のセグメントに同様に繰り返し適用することによって得ることができる。即ち、男性に対する加入メンバシップ・リストを、ニュースを訪問した男性１０２０のセグメントに追加し、退出メンバシップ・リストを削除する。あるいは、基準セグメント、男性１０１２および訪問されたニュース１０１０を、これらそれぞれの加入および退出メンバシップ・リストを用いて再計算することもでき、次いで、ニュースを訪問した男性１０３０は、男性１０１２および訪問されたニュース１０１０の更新版の交差に基づいて計算することができる。

望ましければ、従属セグメントの再計算も、更新した親セグメントに基づく計算に基づくことができる。具体的には、加入および退出１０３２機能性は、基準セグメントにも適用することができ、次いでこれらを用いることができる。

図１１Ａは、本発明の別の態様にしたがってセグメントを管理し計算するためのデータ・テーブルの処理１１００の一例を示す模式図である。図示の処理は、図１０Ａおよび図１０Ｂの例において定義されたセグメントと相関がある。前述のように、抽出部は、多数の視聴者会員に関する情報を収集するように動作し、かかる情報をデータ・ウェアハウスに供給する。この情報は、個々の視聴者会員に対応する属性を識別できるように編成することができる。図示された要素テーブル１１０２ａないし１１０２ｄは、そのような情報を編成するための好ましい技術である。ある実施例においては、要素テーブル内の各要素は、一意の識別子（ＰＲＩＤ）を用いて視聴者会員に関連付けられている。要素テーブルは、ある特定の属性についての全てのユーザに関する全ての要素を含んでいる。従って、あるセクション要素テーブルは、年齢要素テーブル、性別要素テーブル等の全てのセクション要素を含む。テーブル内の各列は、一人の視聴者会員（より具体的には１つのＰＲＩＤ）のみに関連するデータの一部（特性あるいは振る舞い）を示している。

前述の属性は、年齢および性別のような特性、ならびに視聴者会員が特定のセクション（ニュース、スポーツ等）を訪問した回数のような振る舞いを伴うことができる。ときとして、多数の情報片を見ることによって１つの属性を決定することもある。このように、性別は、性別＝「男性」か否かの単純な判定とすることができるが、視聴者が特定のセクションに何回訪問したかというような頻度情報を含む属性は、当該視聴者会員についての要素テーブルにおける加入数を計数する必要がある場合もある。また、この計数は、特定の時間期間に該当する加入に制約される場合もある。

要素テーブルの機能性を設けるためには、種々の代案を用いてもよく、情報の異なる編成が含まれる。例えば、本システムは、代わりに、一意のＰＲＩＤによって特定されるユーザについての属性のリストを提示するテーブルを作成することができる。これによって、それぞれ、ＰＲＩＤによって特定される一意の視聴者会員に対応する多数の要素テーブルが得られる。

前述のように、セグメント・マネージャは、データ・ウェアハウス内に格納されている情報にアクセスし、ある視聴者セグメントを探しているユーザが入力したというような、セグメント定義を維持する。所与のセグメントを計算するには、どの視聴者会員がその所与のセグメントについての属性を有するか判定を行う。本発明のこの態様によれば、視聴者会員識別子の属性および階層的論理ツリーに基づくセグメント・アーキテクチャに関連付けることによって、セグメントの非常に効率的な計算（および再計算）に対処する。

処理１１０４の第１レベルを用いて、基準セグメントを計算することができる。これを行うには、基準セグメントについての属性を特定し、次いでその属性を有する視聴者会員（または、更に特定すれば、ＰＲＩＤのリスト）を決定する。セグメント１．１が「訪問ニュース」セグメントであると仮定する（図１０Ａ参照）。この場合、セグメント・マネージャは、要素テーブルを調べ、この属性を収容している要素テーブルについてのＰＲＩＤを収集する。セグメント・テーブル１１０６ａに示すように、この結果、ＰＲＩＤ１、２、４、６、および７が所与の属性を有するという決定が得られる。また、セグメント・テーブルにおけるＰＲＩＤのリストを、所与の属性／セグメントについての「メンバシップ・リスト」と呼ぶこともできる。この場合も、１つのセグメントに数百万人の会員がいる場合があり、図示を容易にするために、限定したリストを用いている。

また、セグメントは、これらを特定する単語や句の代わりに、識別子（ＳＥＧＩＤ）によって特定することもできる。つまり、識別子ＳＥＧＩＤ_ｘ．ｘを注目のＰＲＩＤと関連付けることにより、計算の目的のために、当該属性の視聴者会員を効率的に特定する。各セグメントをこのように編成することもできる。

前述の例を続けると、セグメント１．２は、属性「男性」と相関を有することができる。視聴者会員ＰＲＩＤ_１を男性と特定し、セグメント１．２についてのセグメント・テーブルに掲示するが、ＰＲＩＤ_２は女性と特定されるので、このセグメント・テーブルには掲示されない。セグメント１．３（ＨＨＩ＞＄１００Ｋ）についてのテーブル１１０６ｃは、これらのＰＲＩＤ双方を含む。この場合も、セグメントの各々についてのセグメント・テーブルを、ｘ個の基準レベル・セグメント（１１０６ａ〜１１０６ｄ）に設けることもできる。

次に、基準セグメントから次のレベルのセグメントを計算することができる（１１０８）。本発明のこの態様は、種々のブール演算を既存のセグメント・テーブルに適用することにより、更に別のレベルのセグメントの効率的な決定に対処する。例えば、セグメント２．１は、「訪問ニュース」ＡＮＤ「男性」のように定義しておくことができる。これは、これら２つのセグメント・テーブル（１１０６ａ、１１０６ｂ）におけるＰＲＩＤの交差を判定することによって対処する。図示のように、セグメント２．１についてのセグメント・テーブル１１１０ａは、このように、ＰＲＩＤ_１、ＰＲＩＤ_４、およびＰＲＩＤ_６を含む。何故なら、これらの識別子は、２つの基準セグメント・テーブル双方に現れるからである。つまり、テーブル１１１０ａは、ニュースを訪問したことのある男性について、会員識別子を掲示する。この場合もまた、このレベルにおいていずれの数のセグメントでも計算することができ、セグメント２．１からセグメント２．ｙについてのテーブルとして示される（１１１０ａ〜１１１０ｂ）。

更に次の計算１１１０により、次のレベルのセグメントの決定に対処する。セグメント３．１（「ニュースを訪問したことがあり、ＨＨＩ＞＄１００Ｋの男性」）は、セグメント２．１（ニュースを訪問したことがある男性）およびセグメント３．１（ＨＨＩ＞＄１００Ｋ）の組み合わせに対して相関がある。この場合も、論理ＡＮＤを実施して、関連するセグメント・テーブルを交差させ、その結果、セグメント・テーブル１１１４ａ毎に、セグメント３．１に属するＰＲＩＤ_１およびＰＲＩＤ_４が掲示される。いずれの数のｚセグメントでも計算することができる（１１１２）（セグメント・テーブル（１１１４ａ〜１１１４ｂ）。

セグメント・テーブルは、そのそれぞれのセグメントについてのメンバシップ・リストであり、前述のように、増分プロファイル・データの受信時に、セグメントの再計算に応答して、それに応じて更新することができる。図１１Ｂは、増分データの受信に基づく再計算に応答して、どのようにセグメント・テーブルを更新するかを示す。ここでは、加入および退出には、メンバシップ・リストを収容するテーブル、または加入テーブルおよび退出テーブルによって対処する。前述のように、増分プロファイル・データ（それぞれ、要素テーブル１１０２ａ’〜１１０２ｄ’として示す）を受信し、かかるデータに基づいて、加入および退出テーブルを作成する。図１１Ｂは、セグメントを再計算する際に、加入および退出テーブルにおける情報がいかに有用であるかを示す。「男性」セグメント１．２についての加入テーブルがＰＲＩＤ_７を含み、同じセグメントについての退出テーブルがＰＲＩＤ_４を含むと仮定する。退出テーブルの適用により、ＰＲＩＤ_４を「男性」セグメント１．２から削除するように促す（網掛けで示す）。加入テーブルの適用により、ＰＲＩＤ_７がセグメントに追加される（「加入」で示す）。従属セグメントのメンバシップも、前述のロジックにしたがって更新される。即ち、ＰＲＩＤ_４はもはや男性セグメント１．２の一員ではないので、ニュースを訪問した男性２．１の従属セグメントからも削除する。次の従属レベルに進み、ＰＲＩＤ_４をセグメント３．１から削除するが、ＰＲＩＤ_７を追加しない。何故なら、セグメント３．１は、セグメント２．１および３．１のＡＮＤの組み合わせであり、ＰＲＩＤ_７はセグメント１．３にはないからである。

尚、再計算のとき、異なる論理的な組み合わせが加入および退出の異なる適用を促してもよいことを注記しておく。セグメント２．１は、セグメント１．１および１．２の論理ＡＮＤであり、これらの論理ＯＲの組み合わせであったなら、ＰＲＩＤ_４は、セグメント１．１からも削除されなければ、削除されることはない。

本発明の別の態様は、プロファイルの同期化を設ける。人は、一日中そして１週間にわたって、家庭用コンピュータ、事務所のコンピュータ、モール・キオスク等のような、種々のコンピュータにアクセスすることができる。

前述のように、ＰＲＩＤは、一意の識別子であり、一意の視聴者会員に関するデータを特定し集めるために用いられる。これに関して、ウェブ・サイトへの新たな訪問者（例えば、事務所のコンピュータを用いている女性）を発見した場合、これらを次に利用可能なＰＲＩＤ（例えば、ＰＲＩＤ_Ａ）と関連付ける。すると、訪問者のブラウザと関連付けて実装されるクッキーは、その特定のＰＲＩＤ_Ａを含み、その訪問者についてのプロファイル・データを収集するために用いられる。後に、同じ人が彼女の家庭用コンピュータを用いて、そのウェブ・サイトを訪問することができる。家庭用コンピュータはそのサイトにアクセスするためには用いられたことがないと仮定すると、彼女が同じ人であるという認識はなく、新しい一意のＰＲＩＤ（ＰＲＩＤ_Ｂ）が生成され、そのコンピュータからの彼女の振る舞いおよび特性と関連付けられる。このように、２つの別個のプロファイル・データ集ができるが、視聴者絞り込みシステムには知られずに、実際には同じ人に対応する。

更に、この人は、他のコンピュータ（例えば、モール・キオスク）を用いてウェブ・サイトにアクセスすることもでき、更にまた別の一意のＰＲＩＤ_Ｃを発行することもできる。これが問題となる場合が２通りある。第１に、同じ人に対応する活動について第３の別個のＰＲＩＤが作成される。また、モール・キオスク（または家庭用コンピュータおよび事務所用コンピュータでさえも）は、多数の人によって用いられる場合がある。多数の異なる人がコンピュータを用いており、種々の振る舞いに関わっていても、ＰＲＩＤ_Ｃとして追跡されることになる。

更に別の問題は、クッキーを削除する潜在的可能性である。この例を続けると、この視聴者会員が彼女の事務所用コンピュータ上でクッキーを削除すると、ＰＲＩＤ_Ａとの相関が失われ、彼女は、次のウェブ・サイトの訪問時に新しい訪問者と認知され、彼女の事務所用コンピュータと関連付けてＰＲＩＤ_Ｄの発行を促す。これが問題となるのは、ＰＲＩＤ_Ｄと関連付けられているセグメントは、ＰＲＩＤ_Ａに関連して以前に集めた情報を反映しないからである。また、ＰＲＩＤ_Ａは、本質的に機能停止ＰＲＩＤとなるが引き続きシステムによって無駄に処理されることになる。

図１２は、本発明の別の態様によるプロファイル同期化１２６０を含む視聴者絞り込みシステム１２００の一例を示すブロック図である。プロファイル同期化は、これらの条件に伴う問題を様々に補正し緩和する。一実施形態では、ＰＲＩＤは、システムに基づく識別子であり、視聴者会員を一意に特定する。正式な識別子（例えば、登録識別子）も捜索し、プロファイルを登録されている視聴者会員と関連付けて維持する。正式な識別子は、何らかの収集したプロファイル・データと関連付けて特定することができる。正式な識別子とＰＲＩＤとの間の関連を維持することによって、収集したデータの中にＰＲＩＤがなくても、このように収集したプロファイル・データを、特定の視聴者会員と適正に関連付けることが可能になる。この機能性は、特定の視聴者会員による多数のクッキーに基づく識別子発生の潜在的可能性にも対処する。内部識別子とも呼ぶことができるシステム識別子（ＰＲＩＤ）とは対照的に、これらのクッキーに基づく識別子は、外部識別子（ＸＩＤ）の例である。プロファイルを登録した各視聴者会員の１つ以上のＸＩＤとの関連を維持することにより、多数の外部（例えば、クッキーに基づく）識別子を、特定の視聴者会員と関連付けて管理することが可能となる。

プロファイル同期化についての更に詳しい論述に移る前に、プロファイル同期化を実施しない視聴者絞り込みの実施形態では、ＸＩＤは、視聴者会員プロファイル管理の目的では、ＰＲＩＤと本質的に等しいことを注記しておく。また、クッキーに基づくＸＩＤについて記載するが、非ウェブ・デバイスの使用に対して相関がある外部識別子のような、その他の外部識別子を実施してもよいことも注記しておく。

視聴者絞り込みシステム１２００は、ＴＥ１２１０、抽出部１２２０、セグメント・マネージャ１２３０、およびデータ・ウェアハウス１２５０を含む。これらの要素は、既に説明した視聴者絞り込みシステム（図８の８００）における同じ名称の要素と類似しており、プロファイル同期化の態様に関して繰り返す必要はない。

既に説明したシステムと同様、視聴者絞り込みシステム１２００およびその構成要素も集合的に示されているが、望ましければ、個別にそして分離して設けることもできる。プロファイル同期化モジュール１２６０の機能性は、従来の処理システム上で実行することができるソフトウェアによって設けることが好ましい。これに関して、視聴者絞り込みシステム１２００（またはいずれかのサブ・モジュール）自体が、プロセッサおよびメモリを内蔵したコンピュータ・システムの一構成要素とすることもできる。１つのモジュール状分解図を示すが、記載する機能性は、これらよりも多いおよび／または少ない異なる名称の構成要素によって提供してもよいことは言うまでもない。ソフトウェアの実施形態について説明するが、この機能性は、ハードウェアまたはファームウェア、あるいはソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアのいずれの組み合わせでも提供することができる。

プロファイル同期化モジュール１２６０は、ＩＤ管理モジュール１２６２、正式ＩＤ認識モジュール１２６４、およびＩＤ記憶モジュール１２６６を含む。一方、ＩＤ記憶モジュール１２６６は、プロファイル識別子（ＰＲＩＤ）１２６８、ＲＥＧＩＤ１２７０、およびＸＩＤ１２１７を格納する。

プロファイル同期化は、視聴者会員の認識を伴い、これらが関連付けられることになる潜在的な多数の識別子を、正式な識別子（ＩＤ）と関連付けることができる。一方、正式な識別子は、多数の識別子、および視聴者会員に付随するプロファイル・データを管理するために用いられる。一実施形態では、正式ＩＤは、ユーザ・ウェブ・サイトに対する登録（例えば、ログオン証明書、ＲＥＧＩＤ）に関連付けられる。例えば、ウェブ・サイトは、Ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｔｉｍｅｓのウェブ・サイトとすることができ、サイトのある要素を用いるためには、登録およびログオンが必要となる場合もある。

プロファイル同期化モジュール１２６０は、視聴者会員が多数のＸＩＤを生成していても、これらを一意に特定するために、ＰＲＩＤを実施する。これに関して、ＰＲＩＤは、システム・レベルと見なすことができ、更に特定すれば、視聴者絞り込みシステム１２００は一意の識別子およびＸＩＤを、視聴者会員の機械レベルに基づく一意の識別子として同一視する。

プロファイル同期化の機能性に対処するために、ＩＤ記憶モジュール１２６６は、ＰＲＩＤ１２６８、ＲＥＧＩＤ１２７０、およびＸＩＤ１２７２を含む種々のＩＤ情報を格納する。ＩＤ管理モジュール１２６２は、種々のＩＤ情報間における関係の発行を組織化する。これに対処するには、特定のユーザについてのＰＲＩＤをシステム上においてこれらを一意に特定するものとして関連付ける。この情報は、視聴者会員がシステムによって認識された最初の日付のような、他の特性情報と共に格納するとよい。テーブル等も、視聴者会員のＰＲＩＤを、プロファイル同期化を用いて当該視聴者会員に相関付けられたＸＩＤ、およびＲＥＧＩＤと関連付けるために用いることができ、これによって、正式ＩＤ認識モジュール１２６４と協同で視聴者会員を認識することに対処し、正式な識別の存在を判定し、ＩＤ管理モジュール１２６２と通信して、対応する一意のＩＤの適正な発行を保証する。

プロファイル同期化モジュール１２６０の機能性について、更に、図１３のフロー図を参照しながら説明する。図１３は、プロファイル同期化プロセス１３００の一例を示す。

プロファイル同期化機能性の支援において、新しい一意のＸＩＤを、ウェブ・サイトへの初回訪問者と関連付ける（１３０２）。セッションに対して登録が適用可能である場合、ＲＥＧＩＤも関連付ける。これらの機能は、通常のページ閲覧の間に設けられ、前述のようにデータ・エージェントによって遂行し易くなる。また、前述のように、データ・ウェアハウスには、視聴者会員に対応するプロファイル・データが送り込まれる。このように、一意のＲＥＧＩＤは、一意のＸＩＤと共に、それぞれのプロファイル・データ集にも関連付けられる。

プロファイル・データは、前述のようにして、データ・ウェアハウスから読み出すことができる（１３０４）。要素テーブルを用いる実施形態では、これが意味するのは、ＸＩＤおよびＲＥＧＩＤ双方を特定するエントリを、掲示する属性と関連付けて設けるということである。要素テーブルは、少なくともＸＩＤを含み、この例では特にＸＩＤ_Ｐで示している。ＲＥＧＩＤも要素テーブルに含まれているか否かについて、最初の判定を行う（１３０６）。前述のように、ＲＥＧＩＤは正式ＩＤとして用いられる。これがない場合、システムは、要素テーブルをＰＲＩＤと関連付けようとすることによって、データを処理しようとする。前述のように、ＸＩＤのリストが、各ＰＲＩＤと関連付けて維持されている。この情報を調べて、特定のＸＩＤ（ＸＩＤ_Ｐで示す）があるか否か確かめる。見つかった場合、これを少なくとも１つのＰＲＩＤにマップする。ＸＩＤを多数のＰＲＩＤにマップすることが可能な場合もある。その場合、システムはランダムなＰＲＩＤ、最初に見つけたＰＲＩＤを選択することができ、あるいは選択するためにはいずれのアルゴリズムを用いてもよい。尚、要素テーブルは、この機能性を設けるために、様々に編成できることを注記しておく。これの一例では、異なる属性（セクション、年齢、性別、リフェラ等）の各々が異なるテーブルを有し、その中で、特定の値がＲＰＩＤを通じて特定のプロファイルに関連付けられている。

プロファイル同期化を用いると、ＰＲＩＤは、区分の目的で、視聴者会員を一意に特定する。したがって、特定のＰＲＩＤが特定のＸＩＤ_Ｐと関連付けられていると判断した場合（１３０８）、要素テーブルにおける属性をその特定のＰＲＩＤに関連付けて、セグメントを計算する（１３１０）。ＰＲＩＤがＸＩＤ_Ｐと関連付けられていると判断されない場合（１３１８）、新たなＰＲＩＤ_Ｑを発行する（１３１２）。これと合わせて、ＸＩＤ_ＰをＰＲＩＤ_Ｑにマップし、それに応じてセグメントを計算する。

要素テーブル内にＲＥＧＩＤがあると判断した場合（１３０６）、これは正式ＩＤと見なされる。これは、システムが特定のＲＥＧＩＤを見た最初のときと考えられ、その場合、ＰＲＩＤを割り当て（ＰＲＩＤ_Ｒで示す）、ＲＥＧＩＤにマップする（１３１６）。

既に特定のＲＥＧＩＤと関連付けられたＰＲＩＤがあると判断した場合（１３１４）（即ち、ＲＥＧＩＤを見る最初のときではない）、特定のＰＲＩＤ（その視聴者会員についての一意のＰＲＩＤ）を、要素テーブルの属性および対応するセグメントに関連付ける。加えて、既にそのような場合ではない場合、システムが特定のＰＲＩＤに関連付けたＸＩＤ番号のリストの中にＸＩＤ_Ｐを含ませる（１３１８）。

望ましければ、セグメント・マネージャはＸＩＤリストを用いて視聴者会員についてのセグメントを分離する。例えば、特定の視聴者会員が２つのＸＩＤを有し、それらの一意のＰＲＩＤに関連付けられている場合がある。一方のＸＩＤは、彼の家庭用コンピュータに対応し、他方のＸＩＤは彼の仕事用コンピュータに対応することができる。本システムは、彼が同じ人であり、双方のコンピュータからの活動の全てを一意のＰＲＩＤの下で共通に区分することができると結論付ける（前述のような正式ＩＤへの接続によって）、ＸＩＤをＰＲＩＤと関連付けて掲示することにより、システムは、望ましければ、別個のセグメントを生成することができる。実際、これは、視聴者絞り込みシステムのある種のユーザには望ましい場合がある。何故なら、場合によって、視聴者会員は、コンピュータの使用および望まれる広告提示に関して、家庭および事務所では別個の人格を有する場合があるからである。

図１４Ａおよび図１４Ｂは、本発明の一態様による視聴者調和ネットワーク１４２０の一例を示す模式図である。前述の視聴者絞り込みシステムは、視聴者セグメントの定義、プロファイル・データの収集およびこれらのセグメントにおけるメンバシップの対応する判定、ならびにかかるセグメントに該当する視聴者会員へのコンテンツの配信に対処する。多数の視聴者絞り込みシステム（ＡＴＳ）１４４０、１４４２、１４４４が、それぞれ、セグメント定義およびコンテンツ配信プロセスを実行するドメインに対応することもできる。即ち、ＡＴＳは「ａ．ｃｏｍ」に対応し、ＡＴＳ１４４２は「ｂ．ｃｏｍ」に対応し、ＡＴＳ１４４４は「ｃ．ｃｏｍ」に対応することができる。つまり、ａ．ｃｏｍへの訪問者は、彼らがａ．ｃｏｍドメインにおけるウェブ・ページ間でナビゲートすると、既に詳細に説明した視聴者絞り込みシステム（ここでは、ＡＴＳ１４４０）の機能性によって、広告で絞り込むことができる視聴者会員である。

一態様によれば、本発明は、視聴者を配信可能なコンテンツと調和させるネットワークを提供する。このネットワークは、視聴者調和ネットワーク（ＡＭＮ）１４２０と呼ぶことができる。ＡＭＮ１４２０は、視聴者重視ネットワークであり、広告主が、かなりの大きさの定義した視聴者セグメントに到達するために、人口学的データと組み合わせて振る舞いの絞り込みを用いることを可能にする。好ましくは、人口学的データは、非個人的データである。ある実施形態では、個人的データを用いることもできるが、視聴者会員の同意、契約、および／または法的な要件による制約を受ける。

視聴者会員についてのプロファイル・データは、視聴者絞り込み機能を有する多数のサイト（例えば、ＡＴＳ１４４０〜１４４４）に跨って収集することができる。これらのサイトの各々は、潜在的なセグメントを提供し、かかるセグメントに、それらそれぞれのドメインにおける会員を送り込む。これらのドメインを「ローカル」ドメインと呼ぶこともできる。例えば、これらのドメインは、各々、別個の発行元に対応することもできる。周知のように、発行元は、ページ上にオンライン広告を表示することができ、広告主はこれらの広告を載せるために、発行元に支払うのが通例である。

ＡＭＮ１４２０は、サイトのネットワーク全体に共通のドメイン（例えば、ａｕｄｉｅｎｃｅｍａｔｃｈｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋ．ｎｅｔまたはａｍｎ．ｎｅｔ）を有し、これをネットワーク・ドメインと呼ぶことができる。ＡＭＮ１４２０は、それぞれ、ＡＴＳ１４４０〜１４４４によって送り込まれる種々のセグメントから成る、ネットワーク・レベルのセグメント全体を統括する。したがって、ＡＭＮ１４２０は、ネットワークを集合的に横切る属性、またはこれまで個々のサイトによって識別できなかった属性に基づいて、セグメントを編成し管理することができる。

引き続き図１４Ａを参照すると、個々のＡＴＳは、関連するドメインにおける視聴者会員についてセグメントを定義し、プロファイル・データを収集することができる。例えば、ＡＴＳ１４４０は、ＰＲＩＤ_１２３で示す一意の識別子の下で、ａ．ｃｏｍ視聴者会員「１２３」のプロファイルを一意に記録することができる。

図示の例では、「旅行者」セグメントが、ドメインにおける旅行関係ページを訪問したこと等により、旅行に関心があると判定された視聴者会員に対して相関付けることができる。ａ．ｃｏｍドメインにおけるこの特定のセグメントを、セグメント＃１００で示し、管理する。ＰＲＩＤ_１２３の下で管理される視聴者会員は、セグメント＃１００（「旅行者」）の会員であると判断される。

尚、この例は例示に過ぎないことを注記しておく。ＡＴＳおよび関連する発明のセグメント管理の特徴に関して先に説明したように、セグメントは、性別、訪問したセクション、ＨＨＩおよびその他を含みしかもこれらには限定されない特性および振る舞い属性にしたがって様々に定義することができる。また、データ収集はセグメント・データに限定されるのではなく、発行元がＡＭＮ１４２０に収集を許容するあらゆるデータ・ポイントとしてもよいことも注記しておく。

更に図１４Ａを参照すると、ｂ．ｃｏｍドメインにおいて、ＡＴＳ１４４２は「ビジネス」セグメント＃２００を定義し、ドメイン内におけるプロファイル・データの収集を通じて、ｂ．ｃｏｍにおいてＰＲＩＤ_４５６で一意に特定される視聴者会員はそのセグメントの会員であると判断する。更に、ｃ．ｃｏｍドメインにおいて、ＡＴＳ１４４４は、別のセグメント＃３００を定義し、その一意に特定される視聴者会員ＰＲＩＤ_７８９がそのセグメントの会員であると判断する。

これらの視聴者会員の各々は、それぞれのドメインにおけるコンテンツの配信のために絞り込むことができる。本発明のこの態様によれば、ＡＭＮ１４２０は、異なるドメインにおいて一意に（別個に）プロファイルを記録された視聴者会員は、実際には同じ視聴者会員であることを認識し、ネットワークにおける多数のドメインを集合的に横切るセグメントを組み立てて、ローカル・ドメインにおいて収集した情報に基づいて、かかる視聴者会員が複合セグメントの会員であると判断することができる。

ＡＭＮ１４２０は、ネットワークＰＲＩＤ（ＮＰＲＩＤ）と呼ばれる一意の識別子を用いて、ネットワーク・レベルで視聴者会員の一意の識別を管理し、セグメント・メンバシップを決定する。また、ＡＭＮ１４２０は、ネットワーク・レベルのセグメントも管理する。例えば、「出張者」セグメントは、ＡＭＮ１４２０によってセグメント＃５０００として管理することができ、ネットワークにおける１つ以上のドメインにおいてそれぞれ定義されているセグメント（＃１００、＃２００）にマップすることができる。セグメント「出張者」＃５０００は、論述を容易にするために示したのであり、ネットワークにおける別個のローカル・ドメインにおいて定義されたセグメントの組み合わせから得られる「複合」セグメントを、ＡＭＮがどのように定義することができるかを示す。

「出張者」セグメントは、様々に計算することができるが、好ましくは、階層的に編成されている個々のネットワーク・レベルのセグメント「ビジネス」および「旅行」から成るとよい。基準レベルのセグメント、およびかかる基準レベルのセグメントを組み合わせた上位セグメントにおけるメンバシップの決定は、かかるセグメントの編成によって対処することができる。また、メンバシップ・テーブルを用い、ネットワーク・レベルにおいてＮＰＲＩＤ識別子を用いてセグメント・メンバシップを計算および再計算することもできる。

ローカルおよびネットワーク・ドメインについて異なるセグメント識別子を有する代わりに、ネットワーク・ドメインおよびローカル・ドメインに対して普遍のセグメント定義方式を有する方が効率的であると考えられる。かかる方式は、「大域的」セグメント識別子を用いる。つまり、例えば、ａ．ｃｏｍＡＴＳおよびＡＭＮ１４２０双方がセグメント＃１００を「旅行」と定義することができる。これによって、セグメントのマッピングを回避する。別の代案では、ローカル・ドメインがネットワーク・ドメインへの受け渡しのために、振る舞いおよび特性情報を収集することができる。次いで、ネットワーク・ドメインは、一括して振る舞いおよび特性情報を有し、これをコンテンツの絞り込み配信の基準とする。ネットワーク設計者は、所望通りに、自由にシステムを確立することができる。

ＮＰＲＩＤは、ネットワークにおける個々のドメインのいずれか１つによって視聴者会員を確定した最初のときに割り当てることができ、ＡＭＮ１４２０がクッキー情報を用いて、今後の訪問のために、かかる訪問がネットワークにおける他のドメインのサイトであっても、プロファイルを記録された視聴者会員を認識することができる。具体的には、特定の視聴者会員がａ．ｃｏｍを訪問し、その訪問がネットワークにおけるいずれのサイトであっても最初であると仮定する。これに関して、特定の視聴者会員には、ＡＴＳ１４４０によってＰＲＩＤ_１２３を割り当てることができる。これに関連して、ＡＴＳ１４４０（または、更に特定すれば、ＡＴＳ１４４０と連動するデータ・エージェント）は、特定の視聴者会員のブラウザをＡＭＮ１４２０に誘導し、ＡＭＮ１４２０が一意のＮＲＰＩＤ（例えば、ＮＲＩＤ_{１０１１１２}）を特定の視聴者会員に割り当てる。これに関して、特定の視聴者会員のブラウザには、ａ．ｃｏｍにおけるＰＲＩＤ_１２３およびａｍｎ．ｎｅｔにおけるＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}のような特定の視聴者会員を特定するクッキー情報を供給するとよい。続いて、視聴者会員はｂ．ｃｏｍを訪問し、ＡＴＳ１４４２によってＰＲＩＤ_４５６を割り当てられることができる。しかしながら、ブラウザをＡＭＮ１４２０に誘導すると、ＡＭＮ１４２０は、クッキー情報に基づいて、視聴者会員ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}を認識し、新たな番号を割り当てない。しかしながら、ＡＭＮ１４２０は、ＮＰＲＩＤに対応するＰＲＩＤのリストを保持することができる。クッキー情報は、様々に編成することができる。一例では、ローカル・ドメインに対応するローカル・クッキー、およびネットワーク・ドメインに対応するネットワーク・クッキーを用いる。

一方、ＮＰＲＩＤは、ネットワーク・セグメントのメンバシップおよびその他のネットワークのプロファイル・データ値を管理するために用いられる。このため、例えば、ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}は、ネットワーク・レベルのセグメント「ビジネス」および「旅行」についてのメンバシップ・リスト（例えば、表）に現れる。これらのセグメントを組み合わせると、「出張者」セグメントが得られ、一員としてＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}を有する。また、データの収集およびセグメント・メンバシップの決定に関連して、ＡＭＮ１４２０は絞り込みエンジンを含み、ＡＴＳにおける絞り込みエンジンと同様、収集したいずれかのネットワーク・プロファイル・データに基づいて、特定の視聴者会員が属するセグメントを特定するセグメント・クッキーを設定することができる。この場合、かかるセグメント・クッキーはａｍｎ．ｎｅｔドメイン内に設定される。

図１４Ａは、とりわけ、視聴者調和ネットワークの会員についてのデータ収集の役割を示す。ＡＭＮ１４２０と関連して設けられている別の役割に、図１４Ｂに示す「広告配給」の役割がある。データ収集は、視聴者調和ネットワークの一部であるフォーマル・パートナー（ｆｏｒｍａｌ ｐａｒｔｎｅｒ）によって行われるが、視聴者調和ネットワーク内のサイトを訪問した視聴者会員に広告を配給することは、必ずしもこれらのフォーマル・パートナーに限定される訳ではない。「非パートナー・サイト」ｄ．ｃｏｍ１４６０は、広告配給サイトの一例を示し、これは視聴者調和ネットワークの広告を配給するが、データの収集は行わない。勿論、パートナー・サイトが広告配給の役割を遂行してもよい。

非パートナー・サイトにＡＭＮ広告を配給させることに加えて、ＡＭＮ１４２０は、視聴者会員が現在、絞り込まれるかもしれないネットワーク・セグメント・クッキーにおいていずれかの値を有しているか否かの指示にも対処する。この指示は、Ｙ／Ｎ値を有するＡＭＮクッキー（ＡＭＮＣ）の形態とすることができ、「Ｙ」は値があることを示し、「Ｎ」はそれ以外を示す。

広告の配給は以下のようにするとよい。ある人が、（「ｄ．ｃｏｍ」ドメインにおける）ＡＭＮ広告配給サイト１４６０を訪問する（１４８０）。ＡＭＮ広告配給サイトは、訪問者によって要求されるページに関連する広告を供給するために、広告サーバ（ｄ．ｃｏｍ用広告サーバ）を組み込んでいる可能性が高く、したがって、訪問者のブラウザはｄ．ｃｏｍの広告サーバ（１４８４）に再度誘導される（１４８２）。訪問者のブラウザに関連してＡＭＮＣが「Ｙ」に設定されているか否か、初期の判定を行う。設定されていない場合（または、ＡＭＮＣ Ｙ／Ｎが完全に欠如している場合）、ｄ．ｃｏｍ広告サーバは、従来通りに非ＡＭＮネットワーク広告を訪問者のブラウザに配給する。しかしながら、ＡＭＮＣが「Ｙ」に設定されている場合、ａｍｎ．ｎｅｔドメイン（１４８８）における広告サーバにブラウザを再度誘導する（１４８６）。ここで、訪問者を、例えば、ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}として認識し、ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}が一員となっているセグメントに相応しい広告を配給する（１４９０）。

図１５は、ＡＭＮシステム１５００の一実施形態を示すブロック図であり、ＡＭＮシステム１５００は、絞り込みエンジン（ＴＥ）１５１０、抽出部１５２０、セグメント・マネージャ１５３０、視聴者会員管理部１５４０、コンテンツ配信および管理部１５５０、ならびにデータ・ウェアハウス１５６０のモジュールを含む。

ＡＭＮシステム１５００およびその構成要素は、論述を容易にするために、集合的に示されている。種々の構成要素および対応する機能性は、望ましければ、１つ以上の構成要素の機能性に割り当てられた異なるサーバによってというように、個別にそして別個に設けることができる。

ＡＭＮシステム１５００の機能性は、好ましくは、以前に名称をあげたソフトウェアまたはその他のような、従来のいずれの処理システム上でも実行可能なソフトウェアによって提供する。これに関して、ＡＭＮシステム１５００、またはその個々の要素自体は、プロセッサおよびメモリを内蔵したコンピュータ・システムの一構成要素とすることもできる。１つのモジュール状分解図を示すが、記載する機能性は、これらよりも多いおよび／または少ない異なる名称の構成要素によって提供してもよいことは言うまでもない。ソフトウェアの実施形態について説明するが、ＡＭＳシステム１５００は、ハードウェアまたはファームウェア、あるいはソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアのいずれの組み合わせでも提供することができる。

ＡＴＳにおいて既に説明した類似の構成要素と同様、ＴＥ１５１０は、データ収集およびクッキー設定に関して個々の視聴者会員に対応する一意の識別子の割り当ておよび調整に対処し、かかるデータ収集、そして究極的に、視聴者会員への対象コンテンツの配信を支援する。

ＡＭＮ１５００では、視聴者会員がドメインにおけるあるページに最初にログオンするときに、ＴＥ１５１０がクッキーをそのブラウザ上に置く。このブラウザは一意の識別子を収容している。ＡＴＳに対するＴＥとは対照的に、ドメインは種々のパートナー・サイトのローカル・ドメインを備えている、視聴者調和ネットワークである。したがって、ネットワークに対する一意の識別子は、いずれのパートナー・サイトのいずれのページであっても、最初に訪問されたときに設定される。

このネットワーク・レベルの一意の識別子は、前述のように、ＮＰＲＩＤと呼ばれている。個々のローカル・サイトは前述のＰＲＩＤを通じてプロファイルを管理することができるが、ＡＭＮシステム１５００は、ＮＰＲＩＤによって、ネットワーク全体において視聴者会員を一意に特定する。既にＮＰＲＩＤが割り当てられている特定の視聴者会員がいずれのパートナー・サイト（例えば、図１４Ａおよび図１４Ｂにおけるａ．ｃｏｍ、ｂ．ｃｏｍ、またはｃ．ｃｏｍ）に戻っても、一意のＮＰＲＩＤはＴＥ１５１０に返送される。ＮＰＲＩＤを基準として用いて視聴者会員を特定し、ＡＭＮシステム１５１０はネットワーク・レベルのセグメント・クッキーを設定することができる。後に、このセグメント・クッキーは、対象コンテンツを視聴者会員のデバイスに配信するために用いられる。また、ＴＥ１５１０は、この活動の履歴を作成することもでき、実績および収益の判定に有用である。

ＮＰＲＩＤの発行は、視聴者会員管理モジュール１５４０と関連付けて行ってもよい。視聴者会員管理モジュール１５４０は、ネットワーク・プロファイル・モジュール（ＮＰＭ）１５４２および参加検証モジュール１５４４を含む。ＮＰＭ１５４２は、ＮＰＲＩＤの発行を管理し、各一意のＮＰＲＩＤに対応するＰＲＩＤのリストを保持する。また、これはセグメント・マネージャ１５３０との通信も行い、これによって、ＮＰＲＩＤによって定義される視聴者会員が属するセグメントのリストを保持する。

参加検証モジュール１５４４は、ＡＭＮＣ値の管理に対処し、ＡＭＮＣの設定およびＡＭＮＣ設定に対する変更を含む。ＡＭＮＣは、対応する視聴者会員が、絞り込まれる可能性がある値を有するか否かの指示に対処する。

ＡＭＮシステム１５００の抽出部１５２０は、ＡＴＳのそれ（図８の要素８２０）と同様であり、ローカル・ドメインではなくネットワーク・ドメインにおいて機能する。

即ち、ＡＭＮシステム１５００では、抽出部１５２０は、ウェブサイト訪問者からの情報収集において補助するために採用されるデータ・エージェントを用いる。この場合も、情報は、データ収集を行おうとするページに追加されるコードの形態で提供される。このデータ・エージェントは、ローカル・ドメインに対応する、ネットワーク・コンポーネントおよび数個のローカル・コンポーネントを有するものと考えることができる。主な相違は、ローカル・データ・エージェントはローカル・ドメイン内部においてデータを送るのに対して、ネットワーク・データ・エージェントは、ネットワーク・ドメイン内部においてデータを送ることである。前述のデータ・エージェントと同様、コードは、ヘッダおよび関数コール部分を有することができ、それぞれ、動作し全ての変数を収集したことを確認するために必要な関数および変数を特定する。また、データ・エージェントは、ＴＥによる受信および処理に適したログ・ラインを生成するように構成することもできる。パラメータの例には、データ・エージェントのバージョン、ページ・リフェラ、ページＵＲＬ、時間情報、およびＮＰＲＩＤが含まれる。更に、データ・エージェントは、ＡＭＮにおける参加を判定するために、前述のＡＭＮＣ値に関するクッキーの設定を実行するために用いることもできる。

セグメント・マネージャ１５３０は、ＡＴＳセグメント・マネージャ（図８の８３０）に関して既に説明した通りであることが好ましく、したがって、同様に、セグメント編成、コンソール管理、計算および再計算を伴うセグメント生成、ならびに報告モジュールを含む。これらについて再度説明する必要はないであろう。注記すべきは、セグメント・マネージャ１５３０は、特性および振る舞い情報にもとづいて、視聴者会員に対応するセグメントの定義および管理に対処することである。セグメントは、スケーラブルなセグメント管理を可能としセグメントの増分再計算に対処するアーキテクチャに基づいた階層的論理ツリーにしたがって編成することができる。メンバシップ・リストを用いて、どの視聴者会員が、どのセグメントの一部であるか、同様に退出および加入が処理されるときに、セグメントの計算および再計算によって判定することができる。ＡＴＳセグメント・マネージャとＡＭＮセグメント・マネージャ１５３０との間における大きな差異は、セグメントにおけるメンバシップを判定するためにＰＲＩＤを基準として用いる代わりに、セグメント・マネージャ１５３０は前述のＮＰＲＩＤを用いることである。前述のように、セグメント・マネージャ１５３０は、ＡＴＳセグメントをネットワーク・セグメントにマップすることができる。あるいは、ローカル・ドメインにおけるＡＴＳが、単に、特性および振る舞い情報をセグメント・マネージャ１５３０に提供してもよい。セグメント・マネージャ１５３０は、望ましい様式であればいずれでも、情報を収集し、セグメントの定義および送り込みを管理する。

コンテンツ配信および管理モジュール（ＣＤＭＭ）１５５０は、どの広告（またはその他のコンテンツ）を、どのネットワーク・レベルの視聴者セグメントに配信すべきかの判断を可能にする。本発明のこの態様の文脈では、これは、単に、どの広告がどのセグメントに対応するかの特定に過ぎないとも言える。この機能性および対応する情報は、ネットワークにおけるサイトの訪問者に広告を効率的に配給するために、ＡＭＮ広告サーバにエクスポートすることができる。

広告のセグメントに対する関連を特定することに加えて、ＣＤＭＭ１５５０は、広告主がＡＭＮ視聴者セグメントに対して入札を行うための入札プロセスも管理することができる。また、ＣＤＭＭ１５５０は、視聴者セグメントおよび対応する会計の管理に基づいて、収益および実績を記入（ａｐｐｌｙ）することもできる。これらの態様については、以下で図１７等と関連付けて更に説明する。

最後に、データ・ウェアハウス１５６０に、前述のような種々のプロファイル・データを送り込んで格納するが、ネットワーク・レベルでこれを行う。

図１６Ａおよび図１６Ｂは、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和させるコンピュータ実装プロセス１６００の一例を示すイベント図である。プロセス１６００の理解を深めるために、前述のＡＭＮシステムの構成要素をばらばらにしてある。ａ．ｃｏｍおよびｂ．ｃｏｍドメインでは、サイトおよび広告サーバが、ＡＴＳのセグメント・マネージャおよび絞り込みエンジン構成要素であるとして示されている。ａｍｎ．ｎｅｔドメインでは、ＡＭＮ広告サーバ、ＡＭＮ絞り込みエンジン、およびＡＭＮセグメント・マネージャが示されている。

本プロセスは、訪問者（別称視聴者会員）がサイトＡからページを要求したとき（１６０２）に開始する。この場合、視聴者会員は既に関与しており、ＰＲＩＤ_１２３が割り当てられており、要求されたページは旅行に関し、旅行に関する現在の関心を示すと考えられるページの中にある。したがって、ドメインに対するデータ・エージェントはセグメント・マネージャＡに伝達を送り（１６０４）、ＰＲＩＤ_１２３の視聴者会員が関連ページを要求したことを示す。これは、セグメント・マネージャに提供することができる種々の振る舞いおよび特性情報の一例に過ぎない。応答して、セグメント・マネージャＡは、受信したプロファイル・データを処理し（１６０６）、その結果、視聴者会員ＰＲＩＤ_１２３が旅行セグメントに含まれることになる。これはセグメント＃１００で示されている。

セグメント情報は、絞り込みエンジンＡに渡される（１６０８）。また、訪問者のブラウザは、目標エンジンＡをコールするように促され（１６１０）、目標エンジンＡは、ＰＲＩＤを受信し、どのセグメントがこのＰＲＩＤに対応するか判定し（１６１２）、次いでこのセグメントへの参照を含むようにローカル・クッキーを設定する（１６１４）。ここで、ＰＲＩＤ_１２３には、ａ．ｃｏｍドメインにおいてセグメント＃１００と関連付けられているので、絞り込みエンジンＡはそれに応じて動作する。視聴者会員が訪問したページ上のデータ・エージェント・コードはコールを開始することができる（１６１０）。この文脈では、前述のデータを生成したページに続くページはいずれでもよい。

また、ＡＭＮデータ・エージェントは、訪問者のブラウザに、情報をＡＭＮ絞り込みエンジンに提供するように促す（１６１６）。この例では、視聴者会員は、既にＡＭＮシステムによって特定されていると仮定し、したがって既にＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}が割り当てられている。この視聴者会員をａ．ｃｏｍセグメント＃１００に含ませるのは、提供した情報の中であり、ＡＭＮセグメント・マネージャに渡される（１６１８）。次いで、ＡＭＮセグメント・マネージャはａ．ｃｏｍセグメント＃１００を、セグメント＃４０００で示す、旅行者に対するＡＭＮセグメントにマップする。前述のように、マッピングは任意であり、マッピングやローカル・セグメントの定義さえも必要としない振る舞いおよび特性情報の局部的収集やネットワーク編成の別の形態を用いてもよい。

最後に、ＡＭＮセグメント・マネージャは、ＡＭＮ絞り込みエンジンに、具体的には、ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}がネットワーク・セグメント＃４０００の一員であることを報告する（１６２４）。すると、ＡＭＮ絞り込みエンジンは、２つのクッキーを設定する（１６２６）。ローカル（ａ．ｃｏｍ）クッキーは、ＡＭＮＣ＝Ｙの識別を含むように設定され、（ＡＭＮ）ネットワーク・クッキーは、視聴者会員ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}がネットワーク・セグメント＃４０００（そして、視聴者会員が属する他のあらゆるネットワーク・セグメント）の一員であることを示すように設定される。

サイトＡの訪問に関連して、視聴者会員のブラウザは、広告のためにａ．ｃｏｍドメインの広告サーバＡにも誘導される（１６２８）（これらは、現在訪問中のページを埋めているものでもよい）。これに関して、広告サーバＡは、ＡＭＮネットワーク広告を配給すべきことを示すようにＡＭＮＣが設定されているか否か問い合わせる（１６３０）ように構成されており、「Ｙ」値はそうであることを示す。ＡＭＮＣがこれを示していないと仮定すると、広告サーバＡは、訪問者のブラウザを再度ＡＭＮ広告サーバに誘導する。（ＡＭＮＣ＝Ｎの場合、広告サーバＡは単に地域限定の広告を配給する）。

既に説明したネットワーク・クッキーの設定は、視聴者会員をＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}、およびセグメント＃４０００のメンバシップとして特定することを含み、したがって、この情報は、ネットワーク広告を得ることと関連して、ＡＭＮ広告サーバに送られる（１６３４）。ＡＭＮ広告サーバはこの情報を処理し（１６３６）、その結果旅行者セグメントに関連付けられた広告が特定の視聴者会員に送られる（１６３８）。

図１６Ｂと関連付けたプロセス１６００の説明を続けると、視聴者会員は同様にｂ．ｃｏｍドメインにも訪問することができる。「ビジネス」に対する関心を示唆する振る舞いに関して視聴者会員を認識するシーケンスについて、具体的に説明する。ａ．ｃｏｍドメインへの訪問と同様、ここでも、視聴者会員は、ビジネスに対する関心を表すと特定されるページを要求する（１６４０）。視聴者会員は、（再度、既に）ｂ．ｃｏｍＡＴＳによってＰＲＩＤ_４５６と特定されており、したがってローカル・クッキーはこの情報に注目する。ｂ．ｃｏｍドメインのデータ・エージェントは、セグメント・マネージャＢに伝達を送り（１６４４）、この視聴者会員ＰＲＩＤ_４５６がビジネスページを要求したことを示し、セグメント・マネージャＢはそれに応じてこの情報を処理し（１６４６）、その結果視聴者会員ＰＲＩＤ_４５６がビジネス・セグメントに含まれる。これをセグメント＃２００で示す。

セグメント・マネージャＢは情報を絞り込みエンジンＢに渡す（１６４８）。ここでも、訪問者のブラウザは絞り込みエンジンＢをコールするように促され（１６５０）、絞り込みエンジンＢは、ＰＲＩＤを受信し、どのセグメントがこのＰＲＩＤに対応するか判定し（１６５２）、次いでセグメント（＃２００）への参照を含むようにローカル・クッキーを設定する（１６５４）。

既に説明したａ．ｃｏｍへの訪問と同様、ＡＭＮデータ・エージェントは訪問者のブラウザに情報をＡＭＮ絞り込みエンジンに提供するように促す（１６５６）。視聴者会員は既にＡＭＮシステムによって特定されており、ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}が割り当てられている。この視聴者会員がｂ．ｃｏｍセグメント＃２００に含まれるのは、提供された情報の中であり、情報はＡＭＮセグメント・マネージャに渡される（１６５８）。必要であれば、ＡＭＮセグメント・マネージャはｂ．ｃｏｍセグメント＃２００をビジネスに対するＡＭＮセグメントにマップする（１６６０）。

また、ＡＭＮセグメント・マネージャは、ローカル・セグメントの組み合わせによって得られたセグメントにおけるメンバシップも判定することができる。ここでは、「出張者」におけるメンバシップは、ａ．ｃｏｍドメインにおいて収集したデータからの「旅行者」におけるメンバシップと、ｂ．ｃｏｍドメインにおいて収集したデータからの「ビジネス」におけるメンバシップとに基づいて判定する。この「出張者」セグメントは、先に注記したように、ネットワーク・セグメント＃５０００のように、周知的に編成し管理することもできる。また、このセグメントに関して、当該セグメントが絞り込み可能か否か判定を行う（１６６２）。

ＡＭＮセグメント・マネージャは、同様に、ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}がネットワーク・セグメント＃５０００の一員であることを、ＡＭＮ絞り込みエンジンに報告する（１６６４）。すると、ＡＭＮ絞り込みエンジンは、ローカルおよびネットワーク・クッキーを設定し（１６６６）、ローカル（ｂ．ｃｏｍ）クッキーはＡＭＮＣ＝Ｙという特定を含むように設定し、（ＡＭＮ）ネットワーク・クッキーは、視聴者会員ＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}がネットワーク・セグメント＃５０００の一員であることを示すように設定する。

また、視聴者会員のブラウザは、広告のためにｂ．ｃｏｍドメインの広告サーバＢに誘導される（１６６８）。広告サーバＢは、ＡＭＮネットワーク広告を配給すべきことを示すようにＡＭＮＣが設定されているか否か判定する（１６７０）ように構成されており、そうである場合、訪問者のブラウザをＡＭＮ広告サーバに誘導し直す。視聴者会員がＮＰＲＩＤ_{１０１１１２}であり、しかもセグメント＃５０００におけるメンバシップであるという特定は、ネットワーク広告を得ることと関連して、ＡＭＮ広告サーバに送られる（１６７４）。ＡＭＮ広告サーバはこの情報を処理し（１６７６）、その結果出張セグメントに関連付けられている広告が特定の視聴者会員に送られる（１６７８）。

別の態様によれば、ＡＭＮシステムは、コンテンツ配信に基づく作業、および広告配信に対応する収益の会計を容易にする。図１７は、広告収益および実績管理を含むＡＭＮシステム１７００の一例を示すブロック図である。

既に説明したＡＭＮシステム（図１５の１５００）と同様、ＡＭＮシステム１７００は、絞り込みエンジン（ＴＥ）１７１０、抽出部１７２０、セグメント・マネージャ１７３０、視聴者会員管理部１７４０、コンテンツ配信および管理部１７５０、ならびにデータ・ウェアハウス１７７０のモジュールを含む。

以下に注記することを除いて、これらのモジュール１７１０〜１７７０は、既に説明したＡＭＮシステムにおける類似のモジュールと同様である。また、ＡＭＮシステム１７００およびその構成要素は、ここでも、論述を容易にするために一括して示されている。種々の構成要素および対応する機能性は、望ましければ、１つ以上の構成要素の機能性に割り当てられた異なるサーバによってというように、個別にそして別個に設けることができる。既に説明したＡＭＮシステムと同様、このＡＭＮシステム１７００の機能性は、従来のいずれの処理システム上でも実行可能なソフトウェアによって提供することが好ましいが、所望に応じて、様々に提供および／またはモジュール化することもできる。

このＡＭＮシステム１７００と前述したものとの間の最も大きな相違は、掲載１７５２、入札プロセス１７５４、ならびに収益および実績モジュール１７５６がＣＤＭＭ１７５０に含まれていることである。掲載モジュール１７５２は、前述のように通例ではＡＭＮ広告サーバと協同して、コンテンツの掲載に対処するための基本的な能力を提供する。

入札プロセスモジュール１７５４は、広告主によるネットワーク・セグメントに対する入札に対処する。広告主は、利用可能なセグメントに入札し、所望のセグメントに対応する視聴者会員が後にＡＭＮネットワークにおけるサイト、または広告を載せるためにＡＭＮとパートナーを組んだサイトに訪問したときに、これらの視聴者会員に彼らの広告が確実に絞られ易くする。未だ実績目標に達しておらず、その実行日（ｒｕｎ ｄａｔｅ）を超過しておらず、広告業者の除外規則によって除外されていないセグメントに対して、入札額が最高の広告を選択するように、ＡＭＮ広告サーバを促すことが望ましい。視聴者会員は、１つよりも多いセグメントの一部であってもよく、したがってこのプロセスは多数のセグメントの目標に跨って行われる。本プロセスは、広告のランキングも提示することができる。ページが広告のために多数の場所を含むことも多く、所与のセグメントに対する広告のランキング、および１つよりも多いセグメントにおけるメンバシップの双方は、どの広告がページに掲載されるかに寄与することができる。広告を掲載するためのアルゴリズムは、所望通りに、様々に変更することができる。例えば、入札額が最高ではない広告をランダムに入力し、これらを掲載可能にするように用いることができ、その結果、かかる広告が所与のセグメントにおいて最高の実績を上げたことを判定することができる。

収益および実績モジュール１７５６は、掲載実績モジュール１７５８、情報影響判定（ＩＩＤ）モジュール１７６０、収益分配モジュール１７６２、および動的区分モジュール１７６４を含む。

収益および実績モジュール１７５６の個々の要素について更に詳細に説明する前に、図１８を参照すると、これはＡＭＮシステムによる収益および実績管理を含む、広告配信の概要を示すフロー・チャートである。既に詳細に説明したように、情報収集ドメインのネットワークを構成するウェブ・サイトに訪問した視聴者会員に対応する情報を収集する（１８０２）。収集した情報に基づいて、次いで、視聴者会員がネットワーク・セグメントの一員であると判定する（１８０４）。これには、視聴者会員プロファイル・データが、ネットワーク・セグメントによって定義された属性を明白に示すという判定を伴う。視聴者会員がネットワーク・セグメントに属するという知識を装備して、広告の配信に対処する（１８０６）。前述のように、これは、ネットワーク・セグメントにおける視聴者会員のメンバシップに基づいている。また、これは実績判断基準にも基づく。実績判断基準については、以下で収益および実績モジュール１７５６に関連付けて更に説明する。一実施形態では、実績判断基準は、広告の掲載に対応して発行元に利益をもたらすように構成されている。最後に、収益は、情報収集におけるデータ提供者としての参加に基づいて、広告の配信に対応して割り当てることもできる（１８０８）。

図１７を更に参照すると、掲載実績モジュール１７５８は、一般に、種々の判断基準に基づいて、配信すべき広告を決定するが、好ましくは、掲載判断において発行元に最高の収益が上がるように決定する。収益分配モジュール１７６４は、広告掲載に関する収益および関連する活動の配分をそれぞれが果たす役割に応じて割り当てる。情報影響判断モジュール１７６０は、収益分配モジュール１７６２と協同して動作し、種々の異なる情報片を有すると見なされる影響を、とくに最新のかかる情報がどのように収集されたかに関して、確立することによって、収益の割り当ての補助となる。動的区分モジュール１７６４は、かかるセグメントに関連して掲載される広告からの収益および歩留まりを最大化するためのセグメント作成に対処する。

前述のように広告主の振る舞いおよび所望の対象視聴者に基づいて、ネットワーク定義セグメントに属する視聴者会員に広告を配信することに加えて、掲載実績モジュール１７５８は、既存の第三者ネットワークからの広告の配信を最適化する。例えば、ある発行元が、第三者の広告アグリゲータまたは最適化サービス（Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）、Ｏｖｅｒｔｕｒｅ（登録商標）、Ｋａｎｏｏｄｌｅ（登録商標）、Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ．ｃｏｍ等）によって現在配給されているそれらの在庫全ての配信を最適化することを追求することができる。

これに関して、ＡＭＮネットワークは、発行元パートナーにとって、ゲートウェイとして作用し、発行元のページ上の広告の要求を監査し、掲載実績モジュール１７５８が、収益最大化および在庫契約（ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ）の履行を含む判断基準集に基づいて、所与のページ／位置に対して正しい広告を選択する。

発行元に対する収益を最大化する２つの例には、１）可能な広告の合同体の中から、発行元に最も多くの金が支払われる広告を選択すること（インプレッション・モデル）、および２）第三者のネットワークには現在利用できない追加の振る舞い絞り込み判断基準を設けることによって、いずれの所与の広告についてもクリック・スルー（ｃｌｉｃｋ−ｔｈｒｏｕｇｈ）を生成する可能性を高めることを含む。

最初の例では、発行元は、ＡＭＮシステムにそのインプレッション目標およびＣＰＭ（１０００当たりのコスト）を、潜在的な広告配信／ネットワークの各々について設ける。次いで、掲載実績モジュール１７５８は、この情報を用いて、ＡＭＮ広告サーバに、現行の配信メトリック（例えば、所与のキャンペーンに対して以前に配信したインプレッションの数、ＣＰＭ）に基づいて、発行元に最大の収益を与える広告を選択するように指示する。各キャンペーンは最大のインプレッション目標を有し、これを超えて広告主またはネットワークはインプレッションのために支払うことができないので、この構成は、各時点において最高のＣＰＭで広告を単に配給する手法を改善する。

２番目の例では、ＡＭＮ広告サーバ訪問者のセグメント提携を利用可能であり、キャンペーンの絞り込み判断基準に基づいて、訪問者からクリックを生成する可能性が最も高い広告を選択することによって、いわゆるペイ・パー・クリック・キャンペーンに対する収益を最大化することができる。この場合におけるクリックの可能性は、多数の方法で決定することができる。一例では、視聴者会員のクリック履歴を評価し、過去において彼／彼女がどの広告にクリックしたかを調べることである。別の例では、対象セグメントまたはその他のセグメントに関して、クリック率が最も高い広告を探し出すことである。また、純粋にクリックされる可能性が最も高い広告を決定する代わりに、広告の価値を判定するために、クリック／インプレッション毎／クリック毎の価格のフィードバック・ループがあってもよい。

これらは、掲載実績モジュール１７５８を通じてＡＭＮシステムによって実行可能な最適化の単なる二例に過ぎない。広告業者および広告主は、所望通りに広告配信機会に適用するために、様々な種類の情報を提供することができる。

ＩＩＤモジュール１７６０は、情報が視聴者会員の振る舞いに与える影響を判定する。本発明のこの態様によれば、視聴者会員の振る舞いに影響を与える際、全てのデータが等しい値を有するとは想定しない。例えば、あるデータは、ある種の振る舞い（例えば、自動車の購入）に影響を及ぼす上で価値が高く、他のデータは別の種類の振る舞い（例えば、旅行者）にとって価値が高い場合もある。ＩＩＤモジュール１７６０は、異なるデータ片が個々のセグメントの有効性に対して有する相対的な影響力を評価する。次いで、これらの有効性を用いて、視聴者会員に配給する広告の優先順位を決定し（即ち、視聴者会員がクリックする可能性が最も高い広告を配給することによって収益を最大化するため）、更に、以下で収益分配モジュール１７６２に関して説明するように、データ提供者への収益の分配を決定することができる。

セグメントの全体的な有効性に対して個々のデータ・ポイントが有する影響力を判定する際に、種々の要因を考慮に入れるとよく、更にシステム設計者が望むように構成することもできる。要因の例には、新しさ（ｒｅｃｅｎｃｙ）、頻度、セグメントを跨る同様なデータ値との相関分析、データ半減期分析（以下で説明する）、優位（ｐｒｉｍａｃｙ）（データ値を与える最初のサイト）、および強度（頻度に似ているが、単位時間毎の頻度として計算する）。

データ半減期分析とは、経時的にデータ値の全体的な有効性を分析し、どの時点でデータ値の有効性が半分に減少するかを判定するプロセスのことである。例えば、自動車購入振る舞いは、消費者が調べている期間が９０日未満までは意欲的であるが、それを過ぎると購入するかまたは購入プロセスを諦めるかのいずれかとなることが知られている。一実施形態では、これを統計的に判定する際に、特定のデータ値を有するセグメントに絞った広告のクリック・スルー率を調べ、この情報を、提供されたデータの古さ（ａｇｅ）と相関付ける。これを用いて、有効性が時間と共に減衰する曲線を生成する。次いで、特定のデータ値を含むセグメントを評価するときに、そのデータ値の値に影響を与えるために、この半減期分析を用いる。

加えて、データ提供者のメトリックも、特定のデータ・ポイントが有効性評価全体において有する値に影響を与える場合がある。例えば、ｃａｒｓ．ｃｏｍ（登録商標）またはＥｄｍｕｎｄｓは、ＵＳＡＴｏｄａｙ．ｃｏｍまたはＤａｌｌａｓ Ｍｏｒｎｉｎｇ Ｎｅｗｓウェブサイトにおける同様のコンテンツよりも、信頼性の高い自動車購入者の関心を示すと見なすことができる。

最後に、全てのデータ値の等しい重み付けに対する更なる改善が、セグメントにおけるデータの有効性を判断する際に所与のセグメントの一部である視聴者の値を考慮する。これは、セグメントによって振る舞いを分析することによって得られる。視聴者が、広告にクリックしたい気持ちを示した視聴者会員の高い割合を有する場合、この情報は、セグメントの有効性プロファイルを更に高めるために用いることができる。このカテゴリにおける他のメトリックは、所与のセグメントにおける視聴者会員が一部をなす平均数のセグメントの分析を含む。これは、更に価値の高い視聴者を示すことができる。何故なら、この視聴者に関するデータの多様性により、より多くの「タッチ・ポイント」に至り、したがって、関連する広告を提示する機会に至る。

収益分配モジュール１７６２は、広告配信に関連する参加者間における収益の割り当てに対処する。一般に、収益分配モジュール１７６２は、二人以上のパートナーが広告掲載によって発生した収益を分割することに同意するという、業界における標準的な慣例を作り上げる。

１つの事例では、これは、絞り込んだ視聴者会員に関するデータを提供し、これによって、収益分配構成において「データ提供者」と呼ばれる発行元を含ませることを伴う。データ提供者には、当該データ提供者が提供した絞り込み配信において用いられるデータの割合に基づいて、報酬を支払う。例えば、視聴者会員をネットワーク・セグメント「出張者」に分類し、前述の例にしたがってデータを提供した場合、ａ．ｃｏｍおよびｂ．ｃｏｍは、出張者が広告をクリックするときに、データ提供者の収益を分割する。何故なら、これらは、各々、クリックが得られたセグメントに伴うデータの１／２に寄与するからである。加えて、視聴者提供者（クリックされた広告を配給した発行パートナー）もあるパーセントの収益を受ける。

また、収益分配モジュール１７６２は、データ値および視聴者値メトリックを、ＩＩＤモジュール１７６０に関して説明したように、収益分配構成にも適用する。これは、収益のデータ提供者部分のパーセントが高い視聴者会員の変換成功（即ち、クリック・イベント）に対する影響力が強い視聴者会員またはデータ値に寄与するデータ提供者に報いるのに対処する。

最後に、収益分配モジュール１７６２は、ＩＩＤモジュール１７６０が提供する情報にしたがって、データ提供者値メトリックも決定することができる。この場合、データ提供者のサイトのブランドまたは特性から、ブランドの市場認知価値、またはデータ提供者のコンテンツの権威に基づいて、データ提供者の収益分配の分け前が上下する。

動的区分モジュール１７６４は、相関分析に基づいてセグメントを生成する。これは、非公式に「ピープル・ライク・ディス」手法（ｐｅｏｐｌｅ ｌｉｋｅ ｔｈｉｓ ａｐｐｒｏａｃｈ）と呼ぶこともできる。これによって、広告主が所望の１つまたは一連の行為を特定し、所望の行為（購入、促進サイトの訪問等）を表すページ（彼らのサイト上またはその他）を繋ぐことを可能にする。所望の行為を行う訪問者の経時的振る舞いに基づいて、動的区分モジュール１７６４は、所望の振る舞いを有する訪問者のプロファイルを、全てのその他の振る舞いと相関付けて、所望の行為を行っていないが、所望の行為を行ったプロファイルに近い相性を示す訪問者を発見する。その結果、ＡＭＮ広告サーバに、その行為を未だ行っていない訪問者に促進用広告を絞り込むように命令することができ、これらのユーザも所望の行為を行う可能性が高くなる。

図１９は、本発明の別の態様による統括プロファイル同期（ＵＰＳ）を含むＡＭＮシステム１９００の一例を示すブロック図である。ＡＭＮシステム１９００は、絞り込みエンジン１９１０、抽出部１９１９、セグメント・マネージャ１９３０、ＣＤＭＭ１９５０、およびデータ・ウェアハウス１９６０を含む。これらのモジュールの各々については、図１５のＡＭＮシステム（１５００）に関連して説明しており、本発明のこの態様に関して再度説明する必要はないであろう。そのシステムとは対照的に、ＡＭＮシステム１９００の視聴者会員管理モジュール１９４０を更新して、統括プロファイル同期（ＵＰＳ）モジュール１９４６を含ませている。

オンライン発行元にとって、クッキー阻止技術が増々問題となっている。確かにこの技術に対して多くの合法的な使用があるが、過度に広い手法では、その殆どの実施によって、殆どのユーザが阻止することを望む鬱陶しいアドウェアやスパイウェアだけでなく、殆どのオンライン発行元が彼らのビジネスおよび彼らの消費者に対する関係を管理するために拠り所としている正しい状態の管理クッキーにも影響を及ぼすことになる。

ＡＴＳの文脈においてプロファイル同期化に関して先に説明したように、発行元は、通例、所与の視聴者会員についての正式な識別子として用いることができる情報、例えば、登録ログイン証明書を保持している。また、発行元は、視聴者会員のプライバシを保護することにも関心があり、そのプライバシ・ポリシーにおける義務を施行することにも関心がある。ＡＭＮシステムは、ＵＰＳモジュール１９４６を含むように構成されており、正式な識別子を、ネットワークの集合的情報と共に実装して、ロバストなネットワーク・プロファイルを提供し、クッキー阻止技術に伴う問題を克服するのに役立つことができる。即ち、視聴者会員は、クッキーが削除された後、または視聴者会員が異なるクライアント・マシンに移動する場合であっても、彼らのデータで再接続することができる。

これは、サイト特定データ用の単一の正式ソース、およびネットワーク内の発行元の一部または全部にわたって共有することができる大域的で個人を特定できない消費者データのためのクリアリング・ハウスを作成することによって、発行元および消費者双方のために、消費者プロファイル管理プロセスを動的に簡略化する。

ＵＳＰの機能性は、２つの主要な要件、即ち、発行元のサイトにおける無記名のプロファイルと関連付けられた特定のデータ・ポイントの収集、およびネットワーク内のいずれかのサイトを訪問したときにその訪問者を正式に特定するネットワーク機構を実現する。

ネットワーク内の発行元毎に、これは、訪問者がそのサイト上でコンテンツを消費しているときに特定されたデータ・ポイントを取り込む発行元のドメインの文脈内におけるコードを伴う。前述のように、ＡＭＮデータ・エージェントは、コンテンツ・ドメインにおけるセグメント・クッキーからローカル・セグメント提携を取り込み、その情報をＡＭＮ絞り込みエンジンに返送する。ＵＳＰの機能性により、データ・エージェントは、更に、どのデータ・ポイントを各発行元が取り込みのために許可し、そのデータをどこで発見すべきかが分かるように増強される。発行元のコンテンツ配信エンジンは、コンテンツ・ページ内のＨＴＭＬタグを通じて、明示的にこのデータをデータ・エージェントに渡すことができる。このように構成されたデータ・エージェントを、ＵＰＳデータ・エージェント（ＵＰＳＤＡ）と呼ぶ。

一旦ＵＰＳＤＡがデータを取り込んだなら、そのデータをＵＰＳデータ収集エンジン（ＵＰＳＤＣＥ）に返送する。ＵＰＳＤＣＥは、（ＡＴＳおよびＡＭＮシステム双方の）前述の絞り込みエンジンと同様である。しかしながら、ＵＰＳＤＣＥは、直ちにデータ・ポイントを取り込み、視聴者会員のプロファイルと関連付けられているローカル・データベースにそれらを格納する。

好ましくは、ＵＰＳＤＣＥは、個々の発行元のローカル・プロファイル（ＰＲＩＤ）だけという代わりに、大域的なプロファイル（ＮＰＲＩＤ）へのデータの関連を可能にするために、視聴者調和ネットワークのプロバイダが所有し管理するドメイン内に常駐する。また、データは、どの発行元に収集されたデータが属するのか明確に特定し、異なる発行元のデータが不用意に混ざり合わないようにすることにより、視聴者会員にプライバシが維持されることを保証する。各発行元の資産も、ネットワーク内部でデータを共有する具体的な同意が存在しない限り、このデータを他の発行元と共有しないことにより、保護される。

データの完全性を適正に維持するためには、ネットワーク内において訪問者を正式に特定することが有用である。これを遂行するには多数の異なる方法がある。１つの手法は、訪問者を特定し直すために登録およびログインを要求する発行元を利用することである。別の手法は、当該訪問者の正式な識別子を格納するために、クライアント側のブラウザのプラグ・イン技術を用いることである。これらの技法のいずれかまたは双方を用いて、訪問者の正式な特定において補助することもできる。

一旦訪問者を特定したなら、ログイン証明書を用いて、ネットワーク・レポジトリ（即ち、ＵＰＳＤＣＥによって以前に収集されたデータ集合）内でこの訪問者を調べ、現在のクッキー値の集合をレポジトリ内にあるそれらと比較することができる。現在設定されているクッキーがない場合、またはデータ値が一致しない場合、訪問者のクッキーを更新し、プロファイル・クッキー・データを反映する。

ネットワークへの訪問者は、ネットワーク内の全てのサイトへのこの訪問者を正式に特定するためには、１回だけ正式に特定すればよい。何故なら、ネットワークの特定は、全てのサイトに跨ってその訪問者のプロファイル・データに進入するためのキーとして機能することができるからである。

更に別のサービスに、ネットワーク全域にわたって、発行元のある情報を選択する自発性に基づいて、そして発行元およびネットワークのプライバシ方針にしたがって、限定した無記名のプロファイル・データを共有できることが上げられる。

最後に、このデータを、訪問者が見る各ページ上で更新し、現在の正しい値を確保することは重要である。これらの値の多くは、訪問者のサイトとのセッション中に変更される可能性が高い。

図２０は、しかるべく構成されたＡＭＮシステムによって実施した場合のＵＰＳのためのプロセスの一例を示すフロー図である。プロセス２０００は、一般に、保守およびコンテンツの配信のために絞られた視聴者会員のプロファイルと関連付けて行われる。前述のように、これは、ローカル・ドメインのネットワークに対応する複数の視聴者会員についてのプロファイル・データを受信する（２００２）ことを伴う。これらのドメインを視聴者会員情報収集ドメインと呼ぶこともできる。所与の視聴者会員は、種々のローカル・ドメインにおいて収集された情報に基づいて、関連付けられたプロファイル・データ集を有する。ＮＰＲＩＤを用いて、このプロファイル・データ集とプロファイルを記録された視聴者会員との間の関連を維持する（２００４）。本発明のこの態様によれば、情報収集ドメインのネットワークにおけるプロファイルを記録された視聴者会員についてのプロファイル・データの収集を容易にする情報集とＮＰＲＩＤを関連付ける。この情報は、好ましくは、クッキーに関する情報であり、ネットワークおよび種々のローカル・ドメインにおいてデータの収集に関連して用いられ、以前はネットワーク・クッキーおよびローカル・クッキーと呼ばれていた。ＮＰＲＩＤは、プロファイルを記録された視聴者会員についての既に特定されている正式な特定とも関連付けられている。

ネットワーク内のいずれのサイトへの訪問に関してであっても、正式な特定を受信する（２００８）。この情報は、ＮＰＲＩＤがなくても、受信することができる。正式な特定は、活動に関連して、プロファイルを記録された視聴者会員を特定し、プロファイルを記録された視聴者会員をＮＰＲＩＤと相関付けるために用いられる（２０１０）。一方、ＮＰＲＩＤは、前述のように、クッキーに関する情報に関連付けられている。これによって、現在の活動と結び付けられているクッキー情報の、ＮＰＲＩＤと関連付けて格納されているものと比較が可能となる。クッキーが過去のプロファイル記録と現在の閲覧活動との間で削除されていても、また視聴者会員が異なるマシンを用いても（望ましければ）、かかる情報は、視聴者会員のブラウザと関連付けてクッキー情報を更新する（２０１４）ために用いることができる。かかる更新は、勿論、この特定の視聴者会員のために以前に確立したクッキー情報を復元することを伴うこともある。

以上のように、本発明の実施形態は、視聴者調和ネットワークおよび関連する態様を提供する。本発明のある種の実施形態を参照しながら、かなり詳しく本発明について説明したが、本発明は、発明の趣旨や範囲から逸脱することなく、様々に具体化することができる。したがって、以下の特許請求の範囲は、ここに含まれる実施形態の記載には、いかなることがあっても限定されないことは当然である。

図１は、視聴者会員にコンテンツを配信するシステムの一例を示すブロック図である。 図２は、視聴者会員にコンテンツを配信する例を示すフロー図である。 図３は、視聴者会員プロファイルを生成する例を示すフロー図である。 図４は、一意の識別子を用いて視聴者会員が訪問したウェブサイト・ページを追跡する例を示すフロー図である。 図５は、対象コンテンツの受信のために、視聴者会員をセグメントにグループ化する例を示すフロー図である。 図６は、セグメントにおける視聴者会員に対象コンテンツを送付する例を示すフロー図である。 図７は、視聴者会員にコンテンツを配信するシステムの別の例を示すブロック図である。 図８は、セグメント監理を含む視聴者絞り込みシステムの一例を示すブロック図である。 図９Ａは、特定の抽出部９００の一例を示すブロック図である。 図９Ｂは、プロファイル・データを抽出するモデルを例示する模式図である。 図１０Ａは、セグメント管理アーキテクチャおよび対応するセグメントの計算の一例を示す模式図である。 図１０Ｂは、セグメント管理アーキテクチャおよび対応するセグメントの計算の一例を示す模式図である。 図１１Ａは、セグメントを管理し生成するためのデータ・テーブルの処理の一例を示す模式図である。 図１１Ｂは、セグメントを管理し生成するためのデータ・テーブルの処理の一例を示す模式図である。 図１２は、プロファイル同期を含む視聴者絞り込みシステムの一例を示すブロック図である。 図１３は、プロファイル同期のためのプロセスの一例を示すフロー図である。 図１４Ａは、本発明にしたがって視聴者を配信可能なコンテンツと調和するネットワークの一例を示す模式図である。 図１４Ｂは、本発明にしたがって視聴者を配信可能なコンテンツと調和するネットワークの一例を示す模式図である。 図１５は、本発明による視聴者調和ネットワーク・システムの一例を示すブロック図である。 図１６Ａは、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ａ−１は、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ａ−２は、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ａ−３は、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ｂは、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ｂ−１は、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ｂ−２は、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１６Ｂ−３は、本発明にしたがって視聴者会員を配信可能コンテンツに調和するためのコンピュータ実装プロセスの一例を示すイベント図である。 図１７は、本発明の別の態様による、広告収益および実績管理を含む、視聴者調和ネットワーク・システムの一例を示すブロック図である。 図１８は、本発明のこの態様による、収益および実績管理を行う広告配信の一例を示すフロー・チャートである。 図１９は、本発明の別の態様による、統括プロファイル同期（ＵＰＳ）を含む視聴者調和ネットワーク・システムの一例を示すブロック図である。 図２０は、ＵＰＳのためのプロセス例を示すフロー図である。

Claims (22)

1. 実績に基づいて視聴者会員にコンテンツを配信するためのコンピュータ実装方法であって、
   視聴者会員情報収集ドメインのネットワークに対応して視聴者セグメントを管理するステップと、
   プロファイルを記録された視聴者会員が、前記視聴者会員情報収集ドメインのネットワークにおいて収集したプロファイル・データに対応する属性の集合を有する視聴者会員を含むネットワーク・セグメントの一員であることを判定するステップと、
   前記ネットワーク・セグメントと、広告を掲載するコンテンツの発行元に利益を与えるように構成された実績判断基準とに基づいて、前記プロファイルを記録された視聴者会員に対する広告の配信に対処するステップと、
   を備えている前記方法。
2. 請求項１記載の方法において、前記実績判断基準は、前記発行元に対する収益を最大化することを含む前記方法。
3. 請求項２記載の方法において、前記広告の配信に対処するステップは、前記発行元に最大の支払いが可能な広告を選択することを含む前記方法。
4. 請求項１記載の方法であって、更に、
   前記発行元から、潜在的に配信可能な広告に対応する配信判断基準の集合を受信するステップと、
   現在の配信メトリックの前記配信判断基準の集合に対する比較に基づいて、前記発行元に最大の支払いが可能な広告を選択するステップと、
   を備えている前記方法。
5. 請求項１記載の方法であって、更に、
   第三者によって配給される広告品の配信を最適化するステップを備えている前記方法。
6. 請求項５記載の方法において、前記第三者によって配給される広告品の配信を最適化するステップは、前記第三者の広告配給機能と関連付けて前記ネットワーク・セグメントにおけるメンバシップに関する情報を提供することを含む前記方法。
7. 請求項１記載の方法において、前記ネットワーク・セグメントは、所望の振る舞いに関与した視聴者会員についてのデータ・プロファイルを検査することによって定義する前記方法。
8. 実績に基づいて視聴者会員にコンテンツを配信するための装置であって、
   視聴者会員情報収集ドメインのネットワークに対応して視聴者セグメントを管理する手段と、
   プロファイルを記録された視聴者会員が、前記視聴者会員情報収集ドメインのネットワークにおいて収集したプロファイル・データに対応する属性の集合を有する視聴者会員を含むネットワーク・セグメントの一員であることを判定する手段と、
   前記ネットワーク・セグメントと、広告を掲載するコンテンツの発行元に利益を与えるように構成された実績判断基準とに基づいて、前記プロファイルを記録された視聴者会員に対する広告の配信に対処する手段と、
   を備えている前記装置。
9. 請求項８記載の装置において、前記実績判断基準は、前記発行元に対する収益を最大化することを含む前記装置。
10. 請求項９記載の装置において、前記広告の配信に対処する際、前記発行元に最大の支払いが可能な広告を選択することを含む前記装置。
11. 請求項８記載の装置であって、更に、
    前記発行元から、潜在的に配信可能な広告に対応する配信判断基準の集合を受信する手段と、
    現在の配信メトリックの前記配信判断基準の集合に対する比較に基づいて、前記発行元に最大の支払いが可能な広告を選択する手段と、
    を備えている前記装置。
12. 請求項８記載の装置であって、更に、
    第三者によって配給される広告品の配信を最適化することを備えている前記装置。
13. 請求項１２記載の装置において、前記第三者によって配給される広告品の配信最適化は、前記第三者の広告配給機能と関連付けて前記ネットワーク・セグメントにおけるメンバシップに関する情報を提供することを含む前記装置。
14. 請求項８記載の装置において、前記ネットワーク・セグメントは、所望の振る舞いに関与している視聴者会員についてのデータ・プロファイルを検査することによって定義する前記装置。
15. 実績に基づいて視聴者会員にコンテンツを配信するためのコンピュータ実装方法であって、
    視聴者会員情報収集ドメインのネットワークに対応して視聴者セグメントを管理するステップと、
    プロファイルを記録された視聴者会員が、前記視聴者会員情報収集ドメインのネットワークにおいて収集したプロファイル・データに対応する属性の集合を有する視聴者会員を含むネットワーク・セグメントの一員であることを判定するステップと、
    前記ネットワーク・セグメントにおけるメンバシップに基づいて、前記プロファイルを記録された視聴者会員に対する広告の配信に対処するステップと、
    前記情報の収集におけるデータ提供者としての参加に基づいて、前記広告の配信に対応する収益を割り当てるステップと、
    を備えている前記方法。
16. 請求項１５記載の方法において、前記視聴者会員情報収集ドメインのネットワークは、第１ドメインと、該第１ドメインとは別個の第２ドメインとを含み、前記属性の集合は、前記第１ドメインにおける前記プロファイルを記録された視聴者会員による活動に伴って収集された情報に基づく第１属性と、前記第２ドメインにおける前記プロファイルを記録された視聴者会員による活動に伴って収集された情報に基づく第２属性とを含む前記方法。
17. 請求項１６記載の方法において、収益を割り当てるステップは、前記第１属性の提供に対して第１データ提供者の参加、および前記第２属性の提供に対して第２データ提供者の参加を考慮に入れることを含む前記方法。
18. 請求項１５記載の方法であって、更に、
    情報が視聴者会員の振る舞いに与えると見なされる影響を判定するステップと、
    前記広告の配信に対応する収益を割り当てる際に、前記影響を考慮するステップと、
    を備えている前記方法。
19. 請求項１８記載の方法において、前記影響を判定するステップは、前記情報の収集に関連付けられた要因の集合の検査を含む前記方法。
20. 請求項１９記載の方法において、前記要因の集合は、新しさ、頻度、および優位から成る群から選択した少なくとも１つの要因を含む前記方法。
21. 請求項１９記載の方法において、前記要因の集合は、半減期分析を含む前記方法。
22. 請求項１９記載の方法において、前記要因の集合は、新しさ、頻度、セグメントの相関、半減期分析、優位、および強度から成る群から選択した少なくとも１つの要因を含む前記方法。

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