JP2009146428A - 関連性のある広告を供給するための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】関連性のある広告を供給するための方法及び装置を提供する。
【解決手段】広告のユーザの関心に対する関連性が改善される。１つの実施では、ウェブページのコンテンツが、このウェブページに関連付けられた１つ以上の車のトピックの一覧表示を決定するために分析される。広告は、それが１つ以上のトピックの該一覧表示に属するキーワードに関連付けられている場合に、このウェブページに関連性があると見なされる。これらの関連性のある広告の１つ以上は、該ウェブページ又は関連したウェブページと結合するレンダリングのために提供される。
【選択図】図４

Description

関連出願

本願は、参照してここに組み込まれる２００２年９月２４日に出願された米国仮出願第６０／４１３，５３６号の利点を主張する。

発明の分野

本発明は概して広告を出すことに関し、さらに詳細には該広告が公開されることになる媒体のコンテンツに対し、広告主のターゲット付け基準を比較することにより関連性のある広告を供給することに関する。

関連技術の説明

テレビ、ラジオ、新聞及び雑誌などの従来の媒体を使用して広告することは周知である。広告主はこれらの種類の媒体を、自らの広告（「アド（ａｄｓ）」）を用いて多数の視聴者に接触するために使用してきた。さらに反応のよい視聴者に接触するために、広告主は人口統計学の研究を使用してきた。例えば、広告主はより若い男性の視聴者にビール及びアクション映画を広告するためにサッカーの試合等の放送イベントを使用する。しかしながら、人口統計学の研究及び多様な報道発信源の典型的な視聴者についての全く妥当な想定をもってしても、広告主は、対象視聴者が受け取っている広告に興味がないために自らの広告予算の大半が単に無駄にされていることを認識している。

インターネットなどの対話型媒体には、広告のより優れたターゲット付けに対する可能性がある。例えば、いくつかのウェブサイトは、情報を求めているユーザによって入力されるクエリキーワードに基づいた情報検索機能性を提供する。このユーザクエリはユーザにとって関心のある情報の種類の指標として使用できる。該ユーザクエリを広告主により指定されるキーワードの一覧表示に比較することにより、これらの検索サービスユーザに対して何らかの形式のターゲットされた広告を提供することが可能である。このようなシステムの例がグーグル社（Ｇｏｏｇｌｅ，Ｉｎｃ．）により提供されるアドワード（Ａｄｗｏｒｄｓ）システムである。

アドワードのようなシステムは、広告主に広告を更に上手くターゲットする能力を与えたが、この有効性は、ユーザが自分の関心のあるトピックを示すために検索クエリを入力するサイトに限られている。しかしながら、大部分のウェブページは検索機能性を提供しないので、これらのページの場合には、広告主が自らの広告のターゲットを行うことは困難である。結果的に、多くの場合、非検索ページでの広告は該ページを見る人にとってはほとんど価値がなく、従って、有効な情報源というより邪魔なものとして見られている。一般的には、これらの広告が、よりターゲットされている検索ベースの広告より低い投資回収率を広告主に与えることは驚くべきことではない。

したがって、エンドユーザによる関心のあるトピックについての明示的な表示に応えてではなく（例えば、検索クエリを提出するエンドユーザに応答してではなく）文書がエンドユーザに提供される状況では、関連性のある広告を提供するための方法及び装置を有することが有効になるであろう。

本発明と一致するシステム及び方法では、広告についてのターゲット付け情報を特定し、ターゲット文書のコンテンツを分析し、該ターゲット文書について１つ以上のトピックの一覧表示を特定し、該ターゲット付け情報をトピックの該一覧表示に比較し、一致が存在するかどうかを判断し、一致が存在する場合には広告がターゲット文書に関連していると判断することによりこのニーズ及び他のニーズに対処する。

本発明の追加の態様は、前記態様に関係する特徴を有するコンピュータシステム及びコンピュータ読み取り可能媒体を対象としている。

本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付図面は、本発明のある実施形態を描き、説明と共に本発明を説明する。

本発明がこの中で実施され得る環境を説明する図である。 本発明に一致する広告システムを機能的に説明する図である。 本発明がそれを用いて実施され得る装置を説明する図である。 本発明の一致する、関連性のある広告を提供するための例示的な方法のフロー図である。 サンプルターゲット文書である。

詳細な説明

本発明の以下の詳細な説明は添付図面を参照する。この詳細な説明は、本発明を制限しない。代わりに、本発明の範囲は添付請求項及び同等物により定められる。

本発明は指定された文書に関連性がある広告を決定するための方法及び装置を含む。１つの実施では、該文書はウェブページであり、該広告はこのウェブページでレンダリングできる電子ファイルである。一覧表示などの、該ウェブページに対応するトピックの集合は、該ウェブページの該コンテンツを分析することにより生成される。これを実行する種々の手法があり、この内の１つは該ウェブページの単語ベクトルを計算し、このベクトルから上位Ｎ個の単語を選択することによる。トピックの該一覧表示は、該広告のどれが該ウェブページに関連しているのかを判断するために、該広告に関連付けられたターゲット付け情報（例えば、該広告に指定されたキーワード）と比較される。次にこれらの関連性のある広告のいくつかまたは全ては、それらが該ウェブページでレンダリングされる（例えば表示される）ように、該ウェブページと関連付けられる。

当業者は、多くの他の実施が可能であり、本発明と一致することを認識するであろう。

Ａ．環境及びアーキテクチャ
図１は、本発明をこの中で実施し得る環境を描く図である。該環境は広告主１１０、広告システム１２０、広告消費者１３０、及び広告対象１４０を含む。

広告主１１０は、広告されている商品またはサービスを直接的に販売する（例えば、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍ）関係者または広告主の利益になるように行動することが許可されている代理人であってよい。広告主１１０により所望される広告は、標準的な印刷広告、オンライン広告、音声広告、視聴覚広告、あるいは他の任意の種類の所望される知覚情報に及ぶ様々な形式で存在してよい。

広告システム１２０は広告主１１０と広告消費者１３０の両方と接続する。それは、図２に関してさらに詳細に後述されるように様々な機能を実行する。本発明はこのような広告システム１２０と共に使用されてよい。

広告消費者１３０は、広告に対する要求を広告システム１２０に発行し、広告システム１２０から広告を取得し、広告対象１４０に広告を提示するであろうエンティティである。典型的には、広告消費者は、広告が関連付けられることになるコンテンツを提供するエンティティである。１つの実施では、広告消費者１３０は、ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍにあるグーグル社（Ｇｏｏｇｌｅ，Ｉｎｃ．）により利用されるものなどのサーチエンジンである。

広告対象１４０は、最終的に広告を受け取る個人（あるいは個人の集合）である。例えば視覚広告の場合では、広告対象１４０は広告を見る人物である。

図２は、本発明と一致する広告システムを機能上描く図である。該システムはキャンペーン登録管理部２１０、ツール部２２０、料金請求書作成発行部２３０、１つ以上のデータベース２４０、消費者インタフェース部２５０、及び広告選択部２６０、広告順序付け部２７０、広告供給部２８０、及び統計エンジン部２９０を含む。本発明が、このような広告システムと共に使用されなければならない場合、それは主に広告選択部２６０に関するであろう。本発明を理解するのを支援するために、この広告システムの他の構成要素が後述される。更に、図２は広告システム１２０を構成するある特定の装置を図示しているが、当業者は全ての構成要素が図示されているように装置される必要はなく、全ての構成要素が必要とされるわけではなく、他の構成要素が図示されているものに追加されてよい、あるいは図示されているものを置き換えてよいことを認識するであろう。

広告入力管理部２１０は、広告主がそれにより広告キャンペーンに必要とされる情報を入力し、該キャンペーンを管理する構成要素である。広告キャンペーンは何らかの方法で関係している１つ以上の広告を含む。例えば、フォード自動車（Ｆｏｒｄ Ｍｏｔｏｒ Ｃｏｍｐａｎｙ）は、このトピックに関連する一連の広告を含むであろうゼロパーセント金利に対する広告キャンペーンを有することがある。入力管理部２１０を通して広告主により提供できるであろう他の事の中には以下がある。つまり、（単に「アド」または「広告」と呼ばれる）１つ以上の広告クリエイティブ（ｃｒｅａｔｉｖｅｓ）、（アド用のターゲット付け情報として使用されてよい）それらのクリエイティブと関連付けられているキーワードまたはトピックの１つ以上の集合、地域別ターゲット付け情報、広告のための価格表示、開始日、終了日等である。広告入力管理部２１０に必要とされる、あるいは広告入力管理部により取得されるデータはデータベース２４０の１つに存在する。

ツール部２２０は、広告主１１０がこのキャンペーンを作成、監視、及び管理するのを支援するように設計された様々なツールを含む。例えば、ツール部２２０は、広告主１１０が、広告がある特定のキーワードまたはトピックについて受け取るインプレッション数を推定するのを支援するためのツールを含んでよい。同様に、ツール部２２０は、広告主１１０が指定された広告のためのキーワードまたはトピックの一覧表示を作成する、あるいは広告主１１０により供給される代表的なものに基づいて追加のキーワードまたはトピックを作成するのを支援するために使用されてよい。他の考えられるツールも提供されてよい。ツールの性質に応じて、１つ以上のデータベース２４０が情報を収集または記憶するために使用されてよい。

料金請求書作成発行部２３０は、料金請求書作成発行機能を実行するのに役立つ。例えば、料金請求書作成発行部２３０はある特定の広告主１１０または広告キャンペーンのための請求明細書を作成する。加えて、料金請求書作成発行部２３０は、広告主１１０によって、この多様なキャンペーンに消費されている額を監視するために使用されてよい。料金請求書作成発行部２３０に必要とされる、あるいは料金請求書作成発行部２３０によって取得されるデータは、データベース２４０に存在する。

データベース２４０には広告システム１２０が使用する様々なデータが入っている。入力管理システム２１０に関して前述された情報に加えて、データベース２４０はどの広告が見せられたのか、それらがどの程度頻繁に見せられたのか、それらが選択された回数、誰がそれらの広告を選択したのか、どの程度頻繁に広告の表示がトランザクションの達成につながったのか等の統計的な情報を含んでよい。データベース２４０は図２に１つの装置として図示されているが、当業者は広告システム１２０で使用される情報を収集、記憶するために複数のデータベースが利用されてよいことを認識する。

広告消費者インタフェース２５０は、情報を取得または送信するために広告消費者１３０と接続する構成要素である。例えば、広告消費者１３０は広告消費者インタフェース２５０に、１つ以上の広告に対する要求を送信してよい。この要求は、広告を要求するサイト、広告を選択する上で役立つ使用可能な情報、要求される広告の数等の情報を含んでよい。それに応じて、広告消費者インタフェース２５０は、広告消費者１３０に１つ以上の広告を提供してよい。加えて、広告消費者１３０は、広告消費者インタフェース２５０を介して広告システムに広告の実績についての情報を送信してよい。これは、例えば、データベース２４０に関して前述された統計情報を含んでよい。広告消費者インタフェース部２５０に必要とされる、あるいは広告消費者インタフェース部２５０によって取得されるデータはデータベース２４０に存在する。

広告選択部２６０は、適切な広告を選択するのを支援するための情報と一緒に指定数の広告に対する要求を受け取る。この情報は、例えば、エンドユーザにより指定されるサーチクエリを含む。代わりに、或いは加えて、更に詳しく後述されるように、この情報は、広告が要求されているページのコンテンツに関係するデータを含んでよい。

広告順序付け部２７０は、広告選択部２６０から関連性のある広告の一覧表示を受け取り、それらがエンドユーザに表示されなければならない優先順位を決定する。例えば、関連性のある広告は、それぞれの広告と関連付けられている価格表示に基づいて順序付けられてよい。これらの順序付けられた広告は広告供給部２８０に提供されてよい。

広告供給部２８０は、広告順序付け部２７０から広告の順序付けられた一覧表示を受け取り、この一覧表示を広告消費者１３０に提示する為に適切な様式にフォーマットする。これは、例えば、広告をハイパテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）に、専用のデータフォーマット等にレンダリングすることを含んでよい。

統計エンジン２９０は、広告の選択及び業績に関する情報を含む。例えば、統計エンジン２９０は、広告要求の一部として広告消費者１３０により提供される情報、広告選択部２６０によりこの要求に対して選択される広告、広告順序付け部２７０により選択される順序、及び広告供給部２８０による広告の提示を記録する。加えて、統計エンジン２９０は、広告が一旦広告消費者１３０に提供されると該広告に何が発生するのかについての情報を記録してよい。これは、広告が提供された場所、広告に対する反応がどのようであったのか、広告の影響がどのようなものであったのか等の情報を含む。

図３は、本発明がこの中で実施され得るアーキテクチャを描く図である。該アーキテクチャは、複数のクライアントデバイス３０２、サーバデバイス３１０、及び例えばインターネットである場合があるネットワーク３０１を含んでいる。クライアントデバイス３０２は、それぞれプロセッサ３０８に結合されるランダムアクセスメモリ等のコンピュータ読み取り可能媒体３０９を含む。プロセッサ３０８はメモリ３０９に記憶されるプログラム命令を実行する。クライアントデバイス３０２も、無制限にマウス、ＣＤ−ＲＯＭ、キーボード及びディスプレイなどの多くの追加の外付けまたは内蔵のデバイスを含む。したがって、当業者により理解されるように、クライアントデバイスはパーソナルコンピュータ、個人用デジタル補助装置、携帯電話、コンテンツプレーヤ等であってよい。

クライアントデバイス３０２を通して、要求者３０５はネットワーク３０１上で互いに及びサーバデバイス３１０等のネットワーク３０１に結合されている他のシステム及びデバイスと通信することができる。要求者３０５は、例えば、広告主１１０、広告消費者１３０、または広告対象１４０であってよい。

クライアントデバイス３０２と同様に、サーバデバイス３０１はコンピュータ読み取り可能メモリ３１２に結合されるプロセッサ３１１を含む。サーバデバイス３１０は、さらに、データベース２４０などの二次記憶要素を含んでよい。

クライアントプロセッサ３０８及びサーバプロセッサ３１１は、カリフォルニア州サンタクララ（Ｓａｎｔａ Ｃｌａｒａ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）のインテル社（Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）のプロセッサなどの多くの周知のマイクロプロセッサのどれかである場合がある。一般的には、クライアントデバイス３０２は、ネットワークに接続され、デジタルアシスタントまたは「スマート」セルラー電話またはページャなどの、アプリケーションプログラムと対話する任意の型の計算プラットホームであってよい。サーバ３１０は、単一のコンピュータシステムとして描かれているが、コンピュータプロセッサのネットワークとして実現されてよい。

メモリ３１２は、図２に関して前述された構成要素などの多くのプログラムを含んでよい。

Ｂ．動作
図４は、本発明に一致して広告が文書に関連しているかどうかを判断するための例示的な方法のフロー図である。ここに使用されるように、単語「文書」は、音声、ビデオ、画像、テキスト等を含む任意の種類の紙の、または電子文書またはファイルを含む。すなわち、当業者により理解されるように、本明細書で使用されるような「文書」は任意の機械読み取り可能及び機械記憶可能な作業性産物である。文書は、１つのファイル、ファイルの組み合わせ、他のファイルへのリンクが埋め込まれた１つ以上のファイル等であってよい。図解の目的で、ここに説明されるプロセスが、当業者はそれがこの構成要素だけで発生する必要がないことを認識するであろうが、広告選択部２６０の一部として発生することが理解されてよい。

例示的な方法は、該フロー図に図示される順序により制限されない。プロセスは広告のためのターゲット付け情報を特定する（段階４１０）。該ターゲット付け情報は、広告キャンペーン入力管理部２１０を通して広告主１１０により提供されるように、（例えば、「ホンダ（ｈｏｎｄａ）」、「ホンダ（ｈｏｎｄａ）の車の」、「車」等の）広告と関連付けられたキーワードまたはフレーズ一覧表示の形を取ってよい。代わりに、或いは加えて、ターゲット付け情報は、広告のコンテンツ、広告されている商品またはサービス、他の関係する広告等のターゲット付け等に基づいてアルゴリズム的に（ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃａｌｌｙ）決定されてよい。例えば、広告のコンテンツが「今年最低の価格でホンダ（ｈｏｎｄａ）の車を買う」を含んでいる場合、単語「ホンダ（ｈｏｎｄａ）」または「ホンダ（ｈｏｎｄａ）の車」がこのコンテンツから抽出されてよい。ターゲット付け情報は、地理的位置、裕福さ等の他の人口統計情報も含んでよい。このようにして、ターゲット付け情報は、トピックがこの中から引き出されてよい何らかの情報にすぎない。

次に、ターゲット文書（つまり、どの関連性のある広告が要求されるのかに対応する文書）は、このターゲット文書に対応するトピックを特定するために分析される（段階４２０）。該ターゲット文書はデータベース２４０上で記憶されてよい、或いは広告消費者インタフェース部２５０を介して広告消費者１３０によって提供されてよい。図５及び関係するテキストに関して後述されるように、このトピックを特定するためにターゲット文書を分析してよい多数の方法がある。

段階４１０で特定されるターゲット付け情報は、一致が存在するかどうかを判断するために段階４２０で特定された該１つ以上のトピックに比較される（段階４３０）。「一致」は厳密な一致である必要はない。代わりに、一致は相対的に高い類似度、及び／または所定の（例えば絶対）類似度の表示である。一致が存在する場合、広告はターゲット文書に関連性があると判断され（段階４４０）、広告消費者インタフェース部２５０を介する広告消費者１３０への最終的な提供のために広告順序付け部２７０に提供されてよい。

当業者は各段階で説明される機能は例示的にすぎず、制限的であることが意図されないことも認識するであろう。

ターゲット文書に一致するトピックを特定する１つの方法は、ターゲット文書の中のいくつかのまたは全てのテキストを分析することにより、それは図５に関して描かれるものとする。図５は、イタリアに関する旅行関係の情報の集合体を含む「イタリアでの旅（Ｔｒａｖｅｌｓ ｉｎ Ｉｔａｌｙ）」と題されるサンプル文書を示している。この文書テキストは、単語「レストラン」（２０回表示）、「キャンティ（ｃｈａｎｔｉ）」（１０回表示）及び「該」（１００回表示）を含む。ターゲット文書の表題に表示される各単語（単語またはフレーズ）の１つ以上がターゲット文書のトピックに一致することが判断できるであろう。これに基づき、この文書のトピックは「旅行」、「での」、及び／または「イタリア」であってよい。

代わりに、ターゲット文書の本文に現れる各単語の１つ以上がターゲット文書のトピックに一致することが判断できるであろう。最も簡略な場合では、ターゲット文書の中の各単語はトピックとして特定されるであろう。わずかにより複雑な手法は、Ｎ＝２などのＮを超える回数、単語がターゲット文書に現れる場合に、それをトピックとして特定することであろう（及び事実上、このような閾値をベースにした手法は、テキスト中の単語が分析されているときには必ず使用できるであろう）。例えば、各単語に重みを割り当てるターゲット文書の単語ベクトルを使用することによってなおさらに複雑な分析が実行できるであろう。例えば、ターゲット文書に頻繁に現れる単語は、あまり頻繁に現れない単語より相対的に高い重みを割り当てられてよい。したがって、単語「該」は、「キャンティ」より高い重みを有するであろう「レストラン」より高い重みを有するであろう。

加えて、重み付けは、文書が属する集合体あるいは文書の一般的な集合体などの集合体の中であまり頻繁に現れない単語により高い重みを与えるために調整できるであろう。例えば、単語「キャンティ」は文書の一般的な集合体全体であまり一般的に現れない為、この重みは高められてよい。逆に、単語「該」は文書の集合体全体で非常に頻繁に現れるので、この重みは完全に削減される、あるいは排除されてよい。

テキストの中の単語に重みまたはスコアが割り当てられる状況では、それらの結果として生じるスコアが、どの単語がターゲット文書のトピックとして特定されるのかを決定するために使用されてよい。例えば、上位のスコアの単語だけがターゲット文書のトピックを構成するであろうと決定されてよい。代わりに、または加えて、上位Ｚ個の単語（またはこの部分集合）がターゲット文書のためのトピックを構成し、Ｚが何らかの定義された数であることが決定されてよい。代わりに、または加えて、Ｙ（つまりこの部分集合）を超えるスコアを有する単語がターゲット文書のためのトピックを構成し、Ｙが何らかの定義された数であることが決定されてよい。このようにして、当業者が理解するように、トピックは絶対的及び／相対的な基準に基づいて決定されてよい。

代わりに、あるいはターゲット文書内のテキストまたは他の情報を使用することに加えて、ターゲット文書に関連付けられたメタ情報が使用されてよい。例えば、別の文書によるターゲット文書に対する参照はターゲット文書の簡略な説明を含んでよい。ターゲット文書に対する参照を含み、それを「イタリアでのレストラン及びワインの説明については、「イタリアでの旅」を参照してください」として説明する「娯楽（Ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ）」と呼ばれる文書を仮定する。ウェブページの関連で、これは多くの場合アンカーテキストとして説明される。１つ以上のこのような簡略な説明が、このコンテンツのいくらかまたは全てを簡略な説明で補足する、あるいは置き換えることによってターゲット文書を（比喩的に）改訂するために使用されてよい。従って、例えばトピックはターゲット文書の表題とターゲット文書の簡略な説明の組み合わせから特定できるであろう。

代わりに、又はこれらの参照からの簡略な説明に加えて参照自体が使用されてよい。例えば、別の文書からターゲット文書に対する参照は、該２つの文書が類似している旨の表示として使用されてよい。代わりに、または加えて、ターゲット文書から別の文書に対する参照は、該２つの文書が類似している旨の表示として使用されてよい。したがって、「娯楽」文書と「イタリアの旅」文書の間の参照は、該２つが関係していることを示す可能性がある。ウェブページに関連して、これらの参照はあるウェブページから別のウェブページに対するリンクという形で発生する。これに基づき、他の文書のコンテンツ（またはメタ情報）は、このコンテンツを他の文書のコンテンツで補足する、あるいは置き換えることによってターゲット文書を（比喩的に）改訂するために使用されてよい。次に、改訂されたターゲット文書のコンテンツは、１つ以上のトピックを特定するために前述された技法を使用して分析されてよい。

代わりに、あるいはターゲット文書に関連付けられる（おそらくメタデータを含む）コンテンツを使用することに加えて、ターゲット文書の１つ以上のトピックを特定するために他の技法が使用されてよい。例えば、ターゲット文書に対する参照を生じさせる上位Ｎ個のクエリ（あるいはこの部分集合）は、ターゲット文書のためのトピックを構成すると判断でき、Ｎは何らかの定義された数である。これらは例えばターゲット文書またはウェブページにリンクする結果を生じさせるサーチエンジンのテキストクエリであってよい。代わりに、あるいは加えて、（例えば、ターゲット文書と同じ集合体で、ターゲット文書と同じカテゴリの中で等の）他の類似する文書のコンテンツは、ターゲット文書のコンテンツを（比喩的に）改訂するために使用されてよい。次に、前述された技法のいずれかを使用して、１つ以上のトピックを特定するためにターゲット文書を分析してよい。ウェブページに関連して、これはターゲットウェブページと同じホスト上の関連ページのサブディレクトリ内に記憶される他のウェブページであってよい。代わりに、或いは加えて、ターゲット文書を１つ以上のトピックまたはカテゴリの集合に分類するための技法が使用されてよい。ターゲット文書（またはターゲットウェブページ）にアクセスする１人以上のユーザの検索クエリ履歴も、一時的にこの検索クエリ履歴に近接するターゲット文書に対するアクセスが、ユーザが概念は関係していると考えたことを示すという理論で、ターゲット文書またはウェブページのトピックを特定するために使用されてよい。例えば、ユーザが「イタリアワイン」を検索し、それからすぐ後に「イタリアでの旅行」文書にアクセスした場合には、この前の検索のコンテンツが「イタリアの」及び／または「ワイン」が「イタリアでの旅行」文書の潜在的なトピックであると判断するために使用できるであろう。

前述された多様な技法の１つ以上、あるいは他の技法を使用すると、１つ以上のトピックがターゲット文書のために特定されてよい。一旦これらのトピックが特定されると、それらの特定されたトピックに関係する他のトピックを決定するために、様々な技法が使用されてよい。例えば、シソーラスは、特定されたトピックに密接に関係する、あるいは特定されたトピックに概念上類似する（例えば同義語などの）他のトピックを決定するために使用できるであろう。

明確にするために、ターゲット文書を「改訂すること」に対する前記参照は、文字通りターゲット文書内にはない追加の情報の使用を理解する上で比喩的な補助である。当業者は、ターゲット文書が個の追加の情報を利用するために実際に改訂される必要がないことを認識する。

Ｃ．結論
本発明の好適実施形態の前記説明は図解及び説明を提供するが、網羅的である、あるいは開示されている正確な形式に本発明を限定することは意図されない。変型及び変形物は前記教示を鑑みて可能であるか、あるいは本発明の実践から取得されてよい。

本発明の範囲は請求項及びこの等価物により定められる。

Claims (59)

1. 広告がターゲット文書に関連しているかどうかを判断するための方法であって、
   前記広告のためのターゲット付け情報を特定することと、
   前記ターゲット文書のための１つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲット文書のコンテンツを分析することと、
   一致が存在するかどうかを判断するために、１つ以上のトピックの集合と前記ターゲット付け情報を比較することと、
   前記一致が存在する場合に、前記広告が前記ターゲット文書に関連していると判断することと
   を備える、方法。
2. 前記広告は広告主に属し、ターゲット付け情報を特定することが前記広告主からトピックの一覧表示を受け取ることを備える、請求項１に記載の方法。
3. ターゲット付け情報を特定することが、前記広告のコンテンツを分析することによりトピックの一覧表示を作成することを備える、請求項１に記載の方法。
4. 前記コンテンツを分析することは、前記ターゲット文書の中のテキストに基づいて前記ターゲット文書のための単語ベクトルを計算することによって１つ以上のトピックの集合を特定することを備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記単語ベクトルの中の単語が、前記単語が前記ターゲット文書のテキスト中に現れる頻度に基づいて重みを割り当てられる、請求項４に記載の方法。
6. 前記単語ベクトルの中の単語が、前記単語が文書の集合体全体で現れる頻度に基づいて重みを割り当てられる、請求項４に記載の方法。
7. １つ以上のトピックの前記集合は、この重みが定められた閾値を超える単語を含む、請求項４に記載の方法。
8. １つ以上のトピックの前記集合は、前記単語ベクトルの前記単語の間で最高の重みを付けられた、定められた数の単語を含む、請求項４に記載の方法。
9. 前記コンテンツを分析することは、前記ターゲット文書が一部である集合体の他の部分に基づいてトピックを特定することを備える、請求項１に記載の方法。
10. 前記コンテンツを分析することは、前記ターゲット文書に対する参照を生じさせる１つ以上のクエリに基づいてトピックを特定することを備える、請求項１に記載の方法。
11. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲット文書に少なくとも１つの類似する文書を決定することと、
    前記類似文書の前記コンテンツで前記ターゲット文書のコンテンツを補足することと、
    トピックを特定するために前記ターゲット文書の前記補足されたコンテンツを分析することと
    を備える、請求項１に記載の方法。
12. 少なくとも１つの類似文書を決定することが、文書が、それが前記ターゲット文書に対する参照を含む場合に類似していると判断することを備える、請求項１１に記載の方法。
13. 少なくとも１つの類似文書を決定することが、文書が、前記ターゲット文書が前記文書に対する参照を含む場合に類似していると判断することを備える、請求項１１に記載の方法。
14. 補足することが、前記ターゲット文書の前記コンテンツの少なくとも一部を、前記少なくとも１つの類似文書の前記コンテンツの少なくとも一部で置き換えることを含む、請求項１１に記載の方法。
15. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲット文書を参照する別の文書により使用される前記ターゲット文書の説明を特定することと、
    前記ターゲット文書のトピックを特定するために前記説明の前記コンテンツを分析することと
    を備える、請求項１に記載の方法。
16. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲット文書を参照する別の文書により使用される前記ターゲット文書の説明を特定することと、
    前記説明で前記ターゲット文書の前記コンテンツを補足することと、
    前記ターゲット文書のためのトピックを特定するために、前記ターゲット文書の前記補足されたコンテンツを分析することと
    を備える、請求項１に記載の方法。
17. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲット文書をカテゴリに分類することと、
    前記カテゴリに基づいて前記ターゲット文書のための１つ以上のトピックの一覧表示を特定することと
    を備える、請求項１に記載の方法。
18. 前記ターゲット文書と関連付けられるメタ情報が、前記ターゲット文書をカテゴリに分類するために使用される、請求項１７に記載の方法。
19. 前記メタ情報は、前記ターゲット文書に対する参照を含む別の文書からの情報を含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記メタ情報は、前記ターゲット文書が参照する別の文書からの情報を含む、請求項１８に記載の方法。
21. 別の文書からの前記情報は、前記他の文書と関連付けられたメタ情報を含む、請求項１９に記載の方法。
22. 前記ターゲット付け情報と前記トピックを比較することが、一致が存在するかどうかを判断するために前記トピックまたは関係するトピックと前記ターゲット付け情報を比較することを備える、請求項１に記載の方法。
23. 前記関係するトピックは前記トピックの同義語である、請求項１４に記載の方法。
24. 前記関係するトピックは前記トピックに概念上類似する、請求項１４に記載の方法。
25. 前記ターゲット文書はターゲットウェブページである、請求項１に記載の方法。
26. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲットウェブページ内の単語を分析することと、前記ターゲットウェブページ内にそれらが現れる頻度が閾値を超える場合に１つ以上のトピックの集合の中にそれらを含めることと
    を備える、請求項２５に記載の方法。
27. 前記集合の中の１つ以上のトピックに関係する単語を決定することと、
    前記関係する単語を含むように前記集合を補足することと
    をさらに備える、請求項２６に記載の方法。
28. 前記コンテンツを分析することは、前記ターゲットウェブページの表題の中の単語を分析することと、それらが表題の中に現れる頻度が閾値を超える場合に１つ以上のトピックの集合の中にそれらを含むこととを備える、請求項２５に記載の方法。
29. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲットウェブページの中のテキストに基づいて前記ターゲットウェブページのための単語ベクトルを計算することと、
    前記単語ベクトルに基づいて１つ以上のトピックの一覧表示を特定することと
    を備える、請求項２５に記載の方法。
30. 前記単語ベクトルの中の単語が、前記単語が前記ターゲット文書に現れる頻度に基づいて重みを割り当てられる、請求項２９に記載の方法。
31. 前記単語ベクトルの中の単語が、ウェブページの集合体全体で単語が現れる稀有さに基づいて重みを割り当てられる、請求項２９に記載の方法。
32. １つ以上のトピックの前記集合は、この重みが定められた値を超える単語を含む、請求項２９に記載の方法。
33. １つ以上のトピックの前記集合は、前記単語ベクトルの前記単語の間で前記最高の重みを付けられた、定められた数の単語を含む、請求項２９に記載の方法。
34. 前記コンテンツを分析することは、
    少なくとも１つの前記ターゲットウェブページに類似するウェブページを決定することと、
    前記類似ウェブページの前記コンテンツでそれを補足することにより前記ターゲットウェブページの前記コンテンツを改訂することと、
    １つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲットウェブページの前記改訂されたコンテンツを分析することと
    を備える、請求項２５に記載の方法。
35. 補足することが、前記類似するウェブページコンテンツの少なくとも一部で前記ターゲットウェブページコンテンツの少なくとも一部を置き換えることを含む、請求項３４に記載の方法。
36. 少なくとも１つの類似するウェブページを決定することが、ウェブページが、それが前記ターゲットウェブページへのリンクを含む場合に類似していると判断することを備える、請求項３４に記載の方法。
37. 少なくとも１つの類似するウェブページを決定することが、ウェブページが、前記ターゲットウェブページが前記ウェブページへのリンクを含む場合に類似していると判断することを備える、請求項３４に記載の方法。
38. 前記ウェブページはホストに含まれ、少なくとも１つの類似するウェブページを決定することが、ウェブページが、それが前記ターゲットウェブページと同じホスト内に含まれる場合に類似していると判断することを備える、請求項３４に記載の方法。
39. 前記ウェブページはホストに含まれ、少なくとも１つの類似するウェブページを決定することが、ウェブページが、それが前記ターゲットウェブページと同じホスト上の関係するページのサブディレクトリ内に記憶される場合に類似していると判断することを備える、請求項３４に記載の方法。
40. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲットウェブページに一致するアンカーテキストを決定することと、
    前記ターゲットウェブページのコンテンツを、それを前記アンカーテキストで補足することにより改訂することと、
    １つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲットウェブページの前記改訂されたコンテンツを分析することと
    を備える、請求項２５に記載の方法。
41. 補足することが、前記ターゲットウェブページコンテンツの少なくとも一部分を前記アンカーテキストの少なくとも一部分で置き換えることを含む、請求項４０に記載の方法。
42. 補足することが、前記ターゲットウェブページコンテンツを前記アンカーテキストの少なくとも一部分で置き換えることを含む、請求項４０に記載の方法。
43. 前記コンテンツを分析することは、
    前記ターゲットウェブページをカテゴリに分類することと、
    前記カテゴリに基づいて前記ターゲットウェブページのための１つ以上のトピックの一覧表示を特定することと
    を備える、請求項２５に記載の方法。
44. 前記ターゲットウェブページと関連付けられるメタ情報が、前記ターゲットウェブページをカテゴリに分類するために使用される、請求項４３に記載の方法。
45. 前記メタ情報は、前記ターゲットウェブページに対する参照を含む別の文書からの情報を含む、請求項４４に記載の方法。
46. 別の文書からの前記情報は、前記他の文書と関連付けられるメタ情報を含む、請求項４５に記載の方法。
47. 前記メタ情報は、前記ターゲットウェブページに一致するアンカーテキストを含む、請求項４４に記載の方法。
48. 前記広告は広告主に属し、ターゲット付け情報を特定することが前記広告主から１つ以上のトピックの集合を受け取ることを備える、請求項２５に記載の方法。
49. ターゲット付け情報が、前記広告のコンテンツに基づいて１つ以上のトピックの集合を作成することを備える、請求項２５に記載の方法。
50. ターゲット付け情報を特定することが、前記広告がリンクするウェブサイト上のウェブページにリンクする結果を生じさせるサーチエンジンでのクエリのテキストに基づいて、前記広告のための１つ以上のトピックの集合を生成することを備える、請求項２５に記載の方法。
51. 広告がターゲットウェブページに関連しているかどうかを判断するための方法であって、
    前記広告のためのターゲット付け情報を特定することと、
    前記ターゲットウェブページにリンクする結果を生じさせるサーチエンジンでのクエリの前記テキストに基づいて、前記ターゲットウェブページのための１つ以上のトピックの集合を生成することと、
    一致が存在するかどうかを判断するために１つ以上のトピックの前記集合に前記ターゲット付け情報を比較することと、
    前記一致が存在する場合に、前記広告が前記ターゲットウェブページに関連しているかどうか判断することと
    を備える、方法。
52. 広告がターゲットウェブページに関連しているかどうかを判断するための方法であって、
    前記広告のためのターゲット付け情報を特定することと、
    前記ターゲットウェブページにアクセスする１人以上のユーザの検索クエリ履歴に基づいて前記ターゲットウェブページのための１つ以上のトピックの集合を生成することと、
    一致が存在するかどうかを判断するために１つ以上のトピックの前記集合に前記ターゲット付け情報を比較することと、
    前記一致が存在する場合に前記広告が前記ターゲットウェブページに関連していると判断することと
    を備える、方法。
53. 前記検索クエリ履歴は、指定された期間内に前記ターゲットウェブページにアクセスしたユーザに基づいている、請求項５２に記載の方法。
54. 前記指定された期間は前記最後のＹ分であり、Ｙは所定の期間である、請求項５３に記載の方法。
55. ターゲットウェブページに関連性のある広告を供給する方法であって、
    前記ターゲットウェブページに関連している広告に対する要求を受け取ることと、
    前記ターゲットウェブページに対応する１つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲットウェブページのテキストを分析することと、
    前記集合の中に現れるトピックと関連付けられている広告を決定することと、
    前記要求に応えて前記特定された広告の少なくとも１つを提供することと
    を備える、方法。
56. 広告を決定することが、前記集合の中に現れるトピックに一致するキーワードが指定される広告を決定することを備える、請求項５４に記載の方法。
57. 広告がターゲットウェブページに関連しているかどうかを判断するための装置であって、
    前記広告のためのターゲット付け情報を特定するための手段と、
    前記ターゲットウェブページのための１つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲットウェブページのコンテンツを分析するための手段と、
    一致が存在するかどうかを判断するために、１つ以上のトピックの前記集合に前記ターゲット付け情報を比較するための手段と、
    前記一致が存在する場合に前記広告が前記ターゲットウェブページに関連していると判断するための手段と
    を備える、装置。
58. 広告がターゲットウェブページに関連しているかどうかを判断するための方法であって、
    前記広告のためのターゲット付け情報を特定するためのステップと、
    前記ターゲットウェブページのための１つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲットウェブページの前記コンテンツを分析するためのステップと、
    一致が存在するかどうかを判断するために１つ以上のトピックの前記集合に前記ターゲット付け情報を比較するためのステップと、
    前記一致が存在する場合に前記広告が前記ターゲットウェブページに関連していると判断するためのステップと
    を備える、方法。
59. 広告がターゲットウェブページに関連しているかどうかを判断するための装置であって、
    プログラム命令を有する少なくとも１つのメモリと、
    前記広告のためのターゲット付け情報を特定する動作と、
    前記ターゲットウェブページのための１つ以上のトピックの集合を特定するために前記ターゲットウェブウページのコンテンツを分析する動作と、
    一致が存在するかどうかを判断するために１つ以上のトピックの前記集合に前記ターゲット付け情報を比較する動作と、
    前記一致が存在する場合に前記広告が前記ターゲットウェブページに関連していると判断する動作と、
    を実行するために前記プログラム命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと
    を備える、装置。

Images