JP2010152893A - オンライン広告検出および広告キャンペーン分析 - Google Patents

Abstract

【課題】オンライン広告キャンペーンを分析する方法を提供する。
【解決手段】広告ビーコンは、オンライン広告が特定のクライアントに関するものであるか否かを識別する情報を含んでおり、広告ビーコンを識別するためにウェブページを解析することによって、オンライン広告のメトリクスが捕捉される。これらの捕捉されたメトリクスは、オンライン広告キャンペーンに関する監査分析および競合者分析用のキー・パフォーマンス・インジケータを決定するために使用される。
【選択図】図１

Description

本発明は、オンライン広告検出および広告キャンペーン分析に関し、特にウェブサイトのオンライン広告情報をスキャンするよう構成されたスキャンコンピュータシステム、およびオンライン広告キャンペーンを分析する方法に関する。

優先権
本願は、２００８年１２月１１日に提出された米国仮特許出願第６１／１２１、７６５号の「オンライン広告検出および広告キャンペーン分析」に対して優先権を主張し、同出願を引用により全文を本明細書に組み込む。

ユビキタス性質を所与として、インターネットは、物とサービスの提供者にとり新たな顧客獲得と新たな事業創生のための一般的な媒体となっている。特にオンライン広告は、例えば市場シェアを増やすなどの目的を達成するために業界で使用されている、非常に人気の高いインターネットベースのツールである。

オンライン広告は通常、ウェブサイト上の掲載広告を含んでいる。広告はマーケティングメッセージを含むことができ、ユーザが広告をクリックすることで、通常、その広告で売り出されている商品またはサービスに関する別のウェブページにユーザを誘導することができる。広告は、テキスト広告、画像広告、バナー広告などの多くの形態で提供することができる。バナー広告は、ウェブページに埋め込まれ、テキスト、画像、映像、音声、またはこれらの要素の組み合わせを含むことが多い。

広告は、特定のウェブサイトに広告を出すために、広告サービス会社または広告ネットワーク会社（本明細書において広告ベンダーという）から通常購入される。例えば、通常、サーチエンジンは広告サービスを提供しており、広告主がサーチエンジンウェブサイトまたはその他の関連ウェブサイトに広告を載せてもらうために支払いを行う。様々な購入プランが利用可能である。一般的なプランの１つが、ペイ・パー・クリックモデルであり、ユーザが広告をクリックするたびに広告主への請求が発生する。サーチエンジンに加え、多くのウェブサイトがオンライン広告を提供している。サイト上のオンライン広告に対して入札するように広告主に求めるウェブサイトもある。例えば、最高額の入札者に対して、その入札者の広告のためのウェブサイト上のプレミアムな位置を与えるか、あるいは、競合者がウェブページ上に広告を出すのを制限する選択肢を与えることができる。

多くの企業は、オンライン広告にマーケティング予算の相当部分を割り当てる。ただし、企業が、オンライン広告キャンペーンの影響を数量化するのが困難な可能性がある。ペイ・パー・クリックモデルでは、広告主は、何人のユーザが広告をクリックしているかを判断することができる。さらに、広告が商品を購入できるウェブページにユーザを誘導する場合、企業は、広告をクリックしたユーザが購入も行ったか否かを追跡することができる。しかし、この種の分析は、いかにしてオンライン広告キャンペーンを向上させることができるかについての指標とはならない。また、ユーザが広告をクリックしたか否かを判断する基本的分析は、いかにして自社のオンライン広告キャンペーンを競合者のオンライン広告キャンペーンよりも向上させるかに関するフィードバックを、企業に提供するものではない。さらに、多くの企業が、複雑なオンライン広告キャンペーンに携わり、そこで広告スペースを求めて競合者と競い合い、多くのウェブサイトにまたがって多数の広告を出している。ウェブサイトを追跡し、ウェブサイトが広告を掲載しているか否か、ならびに、広告が適切なコンテンツを含み、適切なウェブページで、およびウェブページ上の適切な位置で提供されているか否かを判断することは困難である。

本発明の一つの局面によれば、オンライン広告情報に関してウェブサイトをスキャンするように構成されるスキャンコンピュータシステムであって、スキャンコンピュータシステムは、クライアントに関するオンライン広告を識別する情報を記憶するデータ記憶装置と、プロセッサであって、ウェブサイトのウェブページを解析し、解析されたウェブページから広告ビーコンを識別し、データ記憶装置内の前記情報を使用して、広告ビーコンによってクライアントに関するオンライン広告が識別されるか否かを判定し、かつクライアントに関するオンライン広告のメトリクスを決定するように構成されるプロセッサと、クライアントに関するオンライン広告を含むように動作可能なウェブサイトをホストするウェブサーバと通信するように構成されるネットワークインタフェースと、を備えることを特徴とする。

上記スキャンコンピュータシステムにおいて、スキャンされたオンライン広告をクライアントに関するオンライン広告として識別する情報は、クライアントまたはクライアントの競合者のオンライン広告を他のオンライン広告と区別するために使用可能な、クライアントまたはクライアントの競合者に一意の情報から構成されてよい。

また、上記スキャンコンピュータシステムにおいて、プロセッサが、識別された広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含むか否かを識別された広告ビーコンごとに判定するように構成され、広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含む場合、広告ビーコンまたはクリックスルーＵＲＬに合致しないＵＲＬが発見されるまでクリックスルーＵＲＬを追跡し、クリックスルーＵＲＬを追跡する際に識別されたクリックスルーＵＲＬまたは広告ビーコンごとに、そのメトリクスをデータ記憶装置に記憶してよい。

本発明の別の局面によれば、オンライン広告に関する情報を判定するように構成されるシステムであって、システムが、ウェブサイトのウェブページを解析し、解析されたウェブページから広告ビーコンを識別し、広告ビーコンが、オンライン広告をクライアントに関するオンライン広告として識別する情報を含むか否かを判定し、かつクライアントに関するオンライン広告として識別されたオンライン広告に関するメトリクスを決定するように構成される、少なくとも１つのスキャンコンピュータシステムと、クライアントに関するオンライン広告として識別されたオンライン広告に関するメトリクスを記憶するデータベースと、メトリクスから監査報告および競合者分析のうち少なくとも１つを生成するように構成されるコンピュータシステムと、を含む広告分析システムと、を備えることを特徴とする。

上記システムにおいて、メトリクスが、提供範囲と、ターゲティングと、配信品質と、コストからなるカテゴリ内のメトリクスを含んでよい。

本発明の別の局面によれば、コンピュータシステムによって実行される際に、オンライン広告キャンペーンを分析する方法を実行するコンピュータコードを記憶するコンピュータ読取可能媒体であって、該方法が、オンライン広告を識別するために使用可能な情報をデータ記憶装置から検索することと、該情報を用いて、ウェブサーバをホストとしているウェブサイトをスキャンして、ウェブサイト内のオンライン広告のいずれかを識別することと、識別されたオンライン広告に関するメトリクスを決定することと、メトリクスからキー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ）を決定することと、およびＫＰＩおよびメトリクスのうち少なくとも１つから報告を生成することと、を含むことを特徴とする。

上記コンピュータ読取可能媒体において、オンライン広告を識別するために使用可能な情報を判定することが、クライアントおよび１つまたはそれ以上のクライアントの競合者のうち少なくとも１つに関するオンライン広告を識別する情報を判定することをさらに含み、該情報が、ウェブサイト上に掲載されるオンライン広告に関する広告ビーコンに含まれてよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、ウェブサイトをスキャンすることが、広告ビーコンを識別するためにウェブサイトのウェブページを解析することと、識別された広告ビーコンが、クライアントおよび１つまたはそれ以上のクライアントの競合者に関するオンライン広告を識別する情報を含むか否かを判定することをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、ウェブサイトをスキャンすることが、識別された広告ビーコンごとに、識別された広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含むか否かを判定することと、広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含む場合、広告ビーコンまたはクリックスルーＵＲＬと合致しないＵＲＬが発見されるまでクリックスルーＵＲＬを追跡することと、クリックスルーＵＲＬを追跡する際に識別されたクリックスルーＵＲＬまたは広告ビーコンごとに、そのメトリクスを記憶することをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、ウェブサイトをスキャンすることが、スキャンされるべきウェブサイトのリストを受け取ることと、該リスト内のウェブサイトをスキャンすることとをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、該方法が、ウェブサイトをスキャンするスキャン頻度を決定することをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、メトリクスおよびＫＰＩが、提供範囲と、ターゲティングと、配信品質と、コストからなるカテゴリのうち１つまたはそれ以上に分類されてもよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、メトリクスが、広告がウェブページ上にいつ提示されたかと、広告が提示されたウェブページのＩＤと、該ウェブページのウェブサイト階層内での位置と、広告がウェブページのどこに提示されたかと、オンライン広告内の広告コンテンツが何であったか、スキャン頻度に基づいた広告内のコンテンツの出現頻度と、クリックスルー検証と、不適切なコンテンツとの近接性とを含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、該方法が、メトリクスのセットからオンライン広告提供範囲を判定することをさらに含み、該メトリクスのセットが、識別されたオンライン広告を掲載するウェブページのＩＤと、該ウェブページのウェブサイト階層内での位置と、識別されたオンライン広告のウェブページ内での位置のうち、少なくともいくつかを含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、該方法が、識別されたオンライン広告が、ウェブサイトの所定セット内で識別されたウェブサイトの所望の位置に掲載されているか否かを判定することをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、該方法が、メトリクスのセットから、識別されたオンライン広告の配信品質を判定することをさらに含み、該メトリクスのセットが、識別されたオンライン広告に関して判定されたコンテンツと、スキャン頻度に基づいた識別されたオンライン広告内のコンテンツの出現頻度と、クリックスルー検証と、不適切なコンテンツとの近接性と、競合者のオンライン広告との近接性とのうち少なくともいくつかを含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、該方法が、ＫＰＩからオンライン広告に関するコスト分析を判定することをさらに含み、該ＫＰＩが、クリック当たりのコストと、ページおよびページ位置当たりのコストと、深さ対幅スキャンと、実際配置対企図配置とを含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、該方法が、識別されたオンライン広告から、クライアントの広告がウェブサイト上に掲載されているか否かを判定することによって、クライアントのオンライン広告の監査分析を実行することをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、監査分析を実行することが、クライアントの広告が、識別されたオンライン広告に関するメトリクスのうち１つまたはそれ以上に基づく所定のルールを順守して掲載されているか否かを判定することをさらに含んでよい。

上記コンピュータ読取可能媒体において、特定されたオンライン広告が、クライアントに関するオンライン広告とクライアントの少なくとも１つの競合者に関するオンライン広告とであり、該方法が、クライアントのオンライン広告のメトリクスと競合者のオンライン広告のメトリクスとを比較することによって、クライアントのオンライン広告の競合者分析を実行することをさらに含んでよい。

本発明の実施形態を下記の図面を参照して以下詳細に説明する。

一実施形態に係るシステムのデータフロー図である。

一実施形態に係るシステム構成図である。

一実施形態に係るスキャンおよび報告生成のフローチャートである。

一実施形態に係るスキャンのフローチャートである。

一実施形態に係る報告の例を示す図である。

一実施形態に係る報告の例を示す図である。

一実施形態に係る報告の例を示す図である。

一実施形態に係る方法およびシステムに利用することができるコンピュータシステムを示す図である。

簡潔さと例示的説明のため、主にその具体例を参照して実施形態の原理を説明する。以下の説明では、実施形態を完全に理解してもらうために多数の具体的な詳細を記載する。ただし、当業者にとり、こうした具体的な詳細に限定されずに実施形態を実現できることは自明である。いくつかの例では、実施形態を不必要に不明瞭としないよう、周知の方法や構造を詳細に説明しない。
１．概要

一実施形態によると、広告バイヤーバナー監査（ＡＢＢＡ）システムが、オンライン広告を検出および識別し、オンライン広告用の監査サービスを提供するように構成される。オンライン広告は、ウェブサイト上に提供されるメッセージである。通常、広告内のメッセージは、販売に供することのできる製品またはサービスを販売促進する、マーケティングメッセージである。多くのオンライン広告はユーザによってクリックされ、それにより、製品ウェブサイトあるいは製品またはサービスを販売促進する別のウェブサイトにユーザを誘導することができる。オンライン広告は、バナー広告、ポップアップ広告、フローティング広告などの多くの形式で提供することができる。

ＡＢＢＡはオンライン広告をスキャンおよび検出することができる。一実施形態では、スキャンサーバクラウドが、広い地理的領域にわたり分散しているウェブサイトをスキャンするために使用される。スキャンは、クライアントによって特定される所定セットのウェブサイトを対象に、またははるかに大きな群のウェブサイトを対象に、あるいは、所定セットのウェブサイトとはるかに大きな群のウェブサイトの両方を対象に行うことができる。

ＡＢＢＡは、当該スキャンからオンライン広告に関するメトリクスを判定することができる。これらのメトリクスは、キー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ）であってもよく、あるいは、監査と競合者分析用のＫＰＩを導き出すのにこれらのメトリクスを使用してもよい。オンライン広告に関するメトリクスおよびＫＰＩのカテゴリは、広告提供範囲、ターゲティング、配信品質、およびコストを含むがそれらに限定されない。提供範囲は、クライアントのオンライン広告の位置と関連しており、競合者のオンライン広告提供範囲と比較することができる。ターゲティングは、オンライン広告が宣伝に有利な位置に掲載されているか、あるいは所定の位置に掲載されているか否かに関連する。これは、宣伝されている商品の購入者が頻繁にアクセスするウェブサイトであってもよい。配信品質はオンライン広告のコンテンツに関連し、コストはオンライン広告を載せてもらうコストに関連する。

ＡＢＢＡによって捕捉されるメトリクスは、広告バイヤーなどのクライアントが、ウェブサイト上に掲載される自身の広告に関する情報を監査するために使用することができる。クライアントは、オンライン広告を有するユーザである。ユーザは、個人、法人、またはその他の実体であってもよい。クライアントは、自身のオンライン広告および／または競合者のオンライン広告に関してメトリクスを捕捉するよう要求することができる。こうしたメトリクスの例は、広告がいつ提示されたか（例えば、日付と時間）、広告画像（例えば、広告内で提示された実際の画像）、スキャンスケジュールに基づくスキャン中の広告画像の出現頻度（例えば、３回のスキャン中に２回の出現）、画像の時間別／日別の検出、広告を含むページがどこに提示されたか（例えば、ＵＲＬおよびページタイトル）、広告を含むページがウェブサイトのどこに配置されるかを特定するサイトレベル階層、ウェブページ内の広告の位置（例えば、ＤＯＵＢＬＥＣＬＩＣＫによって設定されているタイルパラメータの関数）、クリックスルー検証（例えば、クリックスルーが機能することを確認する検査）、不適切コンテンツ検証（広告が不適切なコンテンツまたはテキストの隣に現れないことを確認する）、およびどの広告が他の広告と一緒に示されるか（例えば、自身の広告と同時に競合者の広告が表示されているか）を確かめる検査を含む広告マッチングである。この情報を要約する報告が、クライアントに対して生成される。

監査サービス用に使用されるメトリクスを組み合わせて、１つまたはそれ以上の広告存在ＫＰＩまたはその他の種類のＫＰＩを導き出すことができる。例えば、コンテンツ近接性ＫＰＩは、クライアントの広告と競合者の広告との近接性、およびクライアントの広告と不適切なコンテンツとの近接性から導き出すことができる。コスト分析ＫＰＩは、広告有効性対コストを判定するために使用することができる。例えば、クリックされた広告のコストと無視された広告のコストとを比較することにより、広告有効性対コストに関するＫＰＩが導き出される。ページ当たりのコスト対サイトレベルに関連するＫＰＩは、ウェブページ階層内での広告の位置と、その広告のコストとから判定することができる。最も有効な広告を判定するために、深さ対幅スキャン分析を行うことができる。潜在的な悪影響（例えば、競合者の広告、不適切なコンテンツ）への近接性のコストも判定することができる。これには、広告の有効性の判定を含むことができる。有効性は、ウェブサイト内の広告配置のコストと、計画のまたは所望の配置に対して実際に配置される位置がどこかとに基づいて、判定することもできる。

オンライン広告の追跡に加えて、ＡＢＢＡは、競合者分析およびベンチマーク分析を含む広告キャンペーン分析を提供する。広告キャンペーンは、特定のクライアント用に、複数のウェブページに配置される複数の広告を含むことができる。広告キャンペーン分析は、競合者の広告に関するメトリクスを識別して、誰がどこで広告を出しているのか、およびどのくらいの頻度で広告を出しているのかを判定する。この情報をクライアントの広告情報と比較することで、どこでクライアントがさらに広告を行う必要がありうるか、あるいはクライアントがしているかもしれない過大な広告提供範囲はどこかを判定することができる。

例えば、提供範囲、ターゲティング、および配信メトリクスは、競合者がより適切な広告配置を行っている可能性があるか否かを判定するのに使用される。例えば、Ａ社がクライアント（例えば、ＡＢＢＡサービスのユーザ）であるとする。Ａ社は豪華なスポーツカーを販売している。豪華なスポーツカーの所有者に人気が高いウェブサイトが、Ａ社の広告を出している。当該ウェブサイトは、ホームページから始まるウェブページの階層を有している。ＡＢＢＡは、Ａ社の競合者がホームページ上にオンライン広告を出していると判定し、かつ、それよりはるかに低い階層にあるウェブページ上にＡ社のオンライン広告があると判定する。さらに、ＡＢＢＡは、Ａ社のオンライン広告がウェブページの右下隅に配置されているのに対して、別の競合者の広告がウェブページの右側中央に配置されていると判定する。この分析に基づき、Ａ社は、訪問者がウェブサイトを閲覧してアクセスする可能性がもっと高いホームページ上の位置に、オンライン広告を購入するかもしれない。コスト分析を行うこともできる。これには、サイトごとの、クリックされた広告対無視された広告のコスト分析を含むことができる。

広告キャンペーンおよび監査サービスはともに、スキャンサーバによって実行されるスキャン段階中に捕捉される広告情報を使用する。ソフトウェアを実行するＡＢＢＡサーバは、広告キャンペーン分析と監査サービス、およびユーザインタフェースを提供する。さらに、ＡＢＢＡは、例えば、ウェブページを介して、クライアントまたはその他のユーザが報告、メトリクス、キー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ）、およびその他の情報を表示させることができるユーザインタフェースを提供する。例えば、ユーザは、ＡＢＢＡウェブページにログインして、監査サービス用のメトリクスおよびＫＰＩを説明する監査報告を取得することができる。競合者広告ベンチマーク分析およびその他の報告も、ウェブページのユーザインタフェースを介して閲覧し、かつダウンロードすることができる。
２．システムおよびデータフロー

図１は、ＡＢＢＡ１２０の高レベルデータフロー図を示している。１０１において、ＡＢＢＡ１２０はクライアントの要求を受け取る。クライアントの要求は、クライアントの広告を掲載するとされているすべてのウェブサイトのリストを含むことができる。クライアントの要求は、所望の種類の分析も含むことができる。例えば、クライアントは、競合者分析、コスト分析、またはベンチマーク分析に興味を持っている場合がある。競合者分析は、メトリクスに基づき、所定のセットの競合者に対してクライアントの広告キャンペーンを評価する。コスト分析は、クライアントの広告キャンペーンの有効性対コストを評価する。ベンチマーク分析は、クライアントの広告の存在、例えば、クライアントの広告が配信されているか否か、広告が適切なページ位置にあり、かつ適切なコンテンツを有しているか、ウェブページまたはウェブサイト上に掲載される広告の数などの出現頻度、広告中の画像の一意性、および傾向を分析することができる。

１０２において、ＡＢＢＡ１２０はインターネットをスキャンし、クライアントの広告キャンペーンに関するメトリクスを捕捉する。スキャンは、クライアントによって提供されるウェブサイトのセット、またはさらに広い探索空間をカバーすることができる。図１は、広告１１１ａ〜ｎを含むウェブページ１１０ａ〜ｘを示す。

１０３において、ＡＢＢＡ１２０は、広告ごとのビーコンと広告ごとのメトリクスとを検索する。ウェブビーコンとも称されるビーコンは、別のサーバからの情報を検索することのできるウェブページ用のコードである。広告の場合、ビーコンは広告画像を検索する。ビーコンは、一意の識別子であるか、あるいは、広告またはクライアントに関する一意の識別子を含んでよい。ビーコンは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）、Ｊａｖａスクリプト、Ｆｌａｓｈなどでコード化することができ、ウェブページのコードを解析することによって識別可能である。

１０４において、ＡＢＢＡ１２０は、そのビーコンと、クライアントに関して記憶されたビーコンとをマッチングさせ、マッチングに関するメトリクスをデータベースに記憶する。広告キャンペーンの有効性は、メトリクスから判定することができる。例えば、１０５および１０６において、競合者分析、コスト分析、および／またはベンチマーク分析を含むことができる広告キャンペーン分析が実行される。１０７において、キャンペーン分析の報告が生成される。

図２は、ＡＢＢＡ１２０のより詳細なブロック図を示している。ＡＢＢＡ１２０は、スキャンサーバクラウド１２１と、データベース１２２と、ＡＢＢＡサーバ１２３とを含む。スキャンサーバクラウド１２１は、世界中の様々な場所に配置された複数のスキャンサーバを含み、拡張性のあるウェブサイトスキャンおよび分析を提供する。各スキャンサーバは、特定セットのウェブサイトをスキャンする。例えば、クラウド１２１内の１つのスキャンサーバが、スキャンサーバの近傍で地理的にホストされているウェブページ１１０ａ〜ｘをスキャンする役割を果たすことができる。他のサーバは、別の地理的領域をスキャンする。まとめてサーバクラウドは、分析のためにクライアントから要求されたすべてのサイトをカバーする。データベース１２２は、バナー、ビーコン、ウェブサイト構造データ、およびスキャンサーバクラウド１２１が実行するスキャンから受け取る広告メトリクスを記憶する。さらに、データベース１２２がクライアント情報も記憶するため、スキャンから判定された広告情報を、クライアント情報とマッチングさせることができる。例えば、クライアントは自動車メーカーでありうる。データベース１２２は、自動車メーカーのクライアントＩＤと、ビーコンなどの同社の広告に関する情報とを記憶するため、スキャンされた広告に関して検索されたビーコンを、クライアントの広告とマッチングさせることができる。

ＡＢＢＡサーバ１２３は、スキャンされた広告情報を受け取り、コンパイルする。これには、スキャンされた広告情報と、データベース１２３に記憶されたクライアント情報とのマッチングが含まれる。マッチングは、スキャンされた広告情報と対応するクライアントとを関連付ける。さらに、ＡＢＢＡサーバ１２３は、大量のスキャンデータへのソフトウェアの応答性を向上させるために、収集したメトリクスから要約統計とＫＰＩとを事前に計算する。例えば、ＡＢＢＡサーバ１２３は、多数のクライアントに関するＫＰＩを決定することができ、複数のクライアントは、同時に報告を要求することができる。ＡＢＢＡサーバ１２３は、クライアントが情報を要求するより前にメトリクスおよびＫＰＩを要約することができる。ＫＰＩ、メトリクス、および要約は、データベース１２２に記憶することができる。

ＡＢＢＡサーバ１２３は、コンテンツおよびウェブサイトに対する広告の有効性を判定する、ＫＰＩを含む報告も生成する。これらの報告は、スキャンサーバクラウド１２１が実行するスキャン中に捕捉される、クライアントの広告に関する属性およびメトリクスからコンパイルされる。これを、監査サービス報告１２５として図示している。ＡＢＢＡサーバ１２３は、競合者分析報告１２６も生成する。広告キャンペーン分析は、競合者の広告に関するメトリクスを識別して、どの競合者が広告を出しているか、およびどこで、どのくらいの頻度で広告を出しているかを特定するベンチマーク統計の報告１２６を生成する。

ユーザまたはクライアントに、属性、メトリクス、ＡＢＢＡサーバ１２３によって生成されるＫＰＩおよび報告を提示するための、ユーザインタフェース１２４も設けられている。ユーザインタフェース１２４は、ユーザが自身の広告統計を動的にサーチして、表示用にＫＰＩおよび報告を選択することのできるグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）であってもよい。ユーザインタフェースは、ユーザがログインして所望の情報を表示させることのできるウェブページを通じて提供することができる。
３．スキャンおよび報告方法

図３は、広告情報を探してウェブページをスキャンする方法のフローチャートを示している。図２に示されるスキャンサーバクラウド１２１内のスキャンサーバは、この方法を用いてスキャンを実行することができる。

ステップ３０１において、スキャンによって捕捉されるべき広告が決定される。例えば、クライアントは、自身の広告が現在掲載されているか否か、およびどこに掲載されているかを判定する必要がある単独の会社であるかもしれない。よって、その会社の広告に関するメトリクスが捕捉される。別の例では、会社が、特定の製品の広告を捕捉したいと希望するかもしれない。したがって、その特定の製品の広告に関するメトリクスが捕捉される。別の例では、クライアントは、いくつかのウェブサイトでクライアントのために広告を出稿するサービスを提供する広告ベンダーである。広告ベンダーは、スキャンによって捕捉されるべきクライアントの広告を特定する。さらに別の例では、クライアントは、競合者の広告を捕捉したいと希望するかもしれない。その際、競合者のリストがクライアントから提供され、競合者の広告に関するメトリクスが捕捉される。一実施形態では、スキャン中に捕捉されるべき広告を識別するクライアント用のビーコンＩＤが決定される。

ステップ３０２において、ウェブサイトのセットがスキャンのために特定される。クライアントは、スキャンされるべきウェブサイトのリストを提供することができる。これには、契約（例えば、広告ベンダーとウェブサイト所有者との間の契約）に基づきクライアントの広告を掲載するとされているウェブサイトを含むことができる。さらに、クライアントは、競合者分析のために、競合者の広告を掲載している可能性のあるウェブサイトのリストを提供することができる。また、クライアントが提供するウェブサイトのリストを使用する代わりに、あるいはそのリストの使用に加えて、地域ベースの、またはよりグローバルベースのスキャンを実行することができる。

ステップ３０３において、スキャン頻度が決定される。スキャンの頻度または間隔は、クライアントのニーズに合わせて決定することができる。例えば、あるクライアントは、１時間の間に１０分おきといった短い間隔でのスキャンを、１日に２回繰り返すことを要求するかもしれない。この種の短い間隔でのスキャンによって、スキャンされるウェブサイト内の全バナー広告の大量のサンプルセットを捕捉する。別のクライアントは、短い間隔でのスキャンを必要としないかもしれない。例えば、広告監査情報を判定するために、１日に１回か２回のスキャンを実行することができる。図２に示されるスキャンサーバクラウド１２１は、スキャン頻度およびスキャンをする領域またはウェブサイトを変更する柔軟性を提供する。スキャンサーバクラウド１２１は、クライアントに関して要求されるスキャン頻度およびウェブサイトリストまたはスキャン領域を受け取り、当該スキャンから広告情報を検索するように構成される。

ステップ３０４においてスキャンが実行され、ステップ３０５においてメトリクスが捕捉され、かつ記憶される。ステップ３０２で特定されたウェブサイトに関して、ステップ３０３で決定された間隔でスキャンが実行される。スキャンで捕捉された広告メトリクスは、図２に示されるデータベース１２２に記憶される。記憶された広告メトリクスは、ステップ３０１で識別された広告の情報を含む。

スキャンによって捕捉されるメトリクスは、提供範囲、ターゲティング、配信、品質、およびコストに関連していてもよい。こうしたメトリクスの例は、広告がいつ掲載されたか（例えば、日付と時間）、広告画像（例えば、広告内で提示された実際の画像）、スキャンスケジュールに基づくスキャン中の広告画像の出現頻度（例えば、３回のスキャン中に２回の出現）、画像の時間別／日別の検出、広告を含むページがどこに提示されたか（例えば、ＵＲＬおよびページタイトル）、広告を含むページがウェブサイトのどこに配置されるかを特定するサイトレベル階層、ウェブページ内の広告の位置（例えば、ＤＯＵＢＬＥＣＬＩＣＫによって設定されているタイルパラメータの関数）、クリックスルー検証（例えば、クリックスルーが機能することを確認する検査）、不適切コンテンツ検証（広告が不適切なコンテンツまたはテキストの隣に現れないことを確認する）、およびどの広告が他の広告と一緒に示されるか（例えば、自身の広告と同時に競合者の広告が表示されているか）を確かめる検査を含む広告マッチングである。

ＫＰＩもまた、メトリクスから導き出される。こうしたＫＰＩも、提供範囲、ターゲティング、配信、品質、およびコストに関連していてもよい。監査および競合者分析に有益である可能性のあるその他のメトリクスおよびＫＰＩも捕捉し、かつ判定することができる。

ステップ３０６において、例えば、図２に示されるＡＢＢＡサーバ１２３によって報告が生成される。その報告は、ＡＢＢＡが提供するユーザインタフェース１２４を介して提供することができる。報告は、メトリクスおよびＫＰＩから導き出した監査報告および競合者分析報告を含むことができる。監査報告は、クライアントの広告が現在掲載されているか否か、および広告ベンダーとクライアントとの間の契約において規定されていてもよい所定のルールを順守して広告が掲載されているか否かに関する分析を提供する。監査報告は、広告がウェブページのどこに掲載されているか、広告がウェブサイト内のどのウェブページに掲載されているか、あるいは、広告が不適切なコンテンツまたは競合者の広告の隣に掲載されているか否かを判定することができる。

報告は、競合者の広告が掲載されるウェブサイトおよびウェブサイト階層内のウェブページ、識別された広告数、および競合者の広告提供範囲に関連してクライアントの広告提供範囲のベンチマークを決定するのに有益なその他の情報などの競合者分析も含むことができる。報告の具体例を図５Ａ〜５Ｃに提示している。

図４は、一実施形態に係る、広告メトリクスを捕捉するために広告を探してウェブサイトをスキャンする方法４００を示している。方法４００は、図２に示されるＡＢＢＡ１２０によって実行することができる。方法４００は、他のシステムによって実行することもできる。さらに、方法４００は、単一のウェブページのスキャンを説明している。しかしながら、多数のウェブサイトに関して、広告メトリクスを捕捉するためにスキャンされるすべてのウェブページを対象に同じスキャンプロセスが実行される。さらに、方法４００は、方法３００のステップ３０４で実行可能なステップを説明している。

ステップ４０１において、スキャンサーバがウェブページのコードを解析する。スキャンサーバは、例えば、図２に示されるスキャンサーバクラウド１２１内のサーバである。スキャンは、ＨＴＭＬ、Ｊａｖａスクリプト、ＦＬＡＳＨ、またはその他のウェブページコードのスキャンを含む。インラインフレームもまたスキャンされる。インラインフレームは、ウェブページに埋め込まれるＨＴＭＬ文書である。インラインフレームが別のインラインフレームを含む場合、インラインフレームは再帰的にスキャンされる。ＨＴＭＬおよびＪａｖａスクリプトは、インラインフレームごとに解析される。解析は、ビーコンまたは広告画像であり得るコードの識別を含む。この解析は、ビーコンまたは広告画像を潜在的に含めることができる、あるいは広告へのリンクを含めることができる、ＨＴＭＬタグまたはＪａｖａスクリプトなどのコードの個々のセグメントの識別を含んでいてもよい。上述したように、ウェブビーコンとも称されるビーコンは、別のサーバから情報を検索することのできるウェブページ用のコードである。広告の場合、ビーコンは広告画像を検索することができる。

ステップ４０２において、スキャンサーバは、解析されたコードから広告ビーコンを識別する。広告ビーコンを識別するために、広告ベンダー（例えば、ＤＯＵＢＬＥＣＬＩＣＫ、ＧＯＯＧＬＥ ＡＤＷＯＲＳなど）によって使用される既知のユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）フォーマットに対する正規表現マッチングを使用することができる。

ビーコンは正規画像表現を含むことができ、クライアントにとって一意である表現の部分が特定される。例えば、クライアントは、ＤＯＵＢＬＥＣＬＩＣＫなどの広告ベンダーを使用して、自身の広告をウェブサイトに掲載することができる。広告ベンダーは、ウェブサイトにビーコンを置いて広告を掲載する。ビーコンは、ｈｔｔｐ：／／ｍ．ｕｋ．２ｍｄｎ．ｎｅｔ／ｖｉｅｗａｄ／７６６４６６／ｐｉｃｎａｍｅ３００ｘ２５０ｇｉｆ＿１２０９０８．ｇｉｆなどのＵＲＬを含む。７６６４６６は、
広告ベンダーによって割り当てられ、クライアントの全ビーコン内に掲載されるクライアントの広告キャンペーンの一意の識別子である。この一意の識別子は、ウェブサイトのスキャン前に、例えば、データベースにおいて、予め決定され、記憶され、クライアントに対応付けることができる。正規表現マッチングは、クライアントに関する広告を発見するために、解析されたコード内の７６６４６６を識別するのに使用される。よって、クライアントを識別するビーコン内のＵＲＬの部分がマッチングに使用される。

ビーコンは、クリックスルーＵＲＬを含むことができる。この場合、スキャンサーバは、ＵＲＬ内のリンクを追跡およびダウンロードし、ビーコンの正規表現またはクリックスルーＵＲＬに合致しないＵＲＬが発見されるまで、すべてのリダイレクトを追跡／ダウンロードし続ける。これは通常、広告主またはクライアントのウェブサイトの生ＵＲＬである。生ＵＲＬはクリックスルーとして記憶される。また、広告画像とそれに対応するクリックスルービーコンとのマッチングは、どのようにウェブサイトが広告を実現することを決定したかに基づき異なる。例えば、クリックスルービーコンは、以下のようなコード構造でありうる。
＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｔｈｅ ｃｌｉｃｋ ｔｈｒｕ ｕｒｌ”＞
＜ｉｍｇ ｓｒｃ＝”ｔｈｅ ｃｒｅａｔｉｖｅ ｉｍａｇｅ”＞
＜／ａ＞

この場合、ｔｈｅ ｃｒｅａｔｉｖｅ ｉｍａｇｅと、ｔｈｅ ｃｌｉｃｋ ｔｈｒｕ ｕｒｌとのマッチングは、ＨＴＭＬの構造に基づき行われる。すなわち、ビーコンは、この構造を有するウェブページ内のＨＴＭＬを識別することによって識別され、次に広告画像が識別される。

別の例では、ビーコンは、＜ｅｍｂｅｄｓｒｃ＝”ｈｔｔｐ：／／ｄｓ．ｓｅｒｖｉｎｇ−ｓｙｓ．ｃｏｍ／．．．ｆｌａｓｈ．ｓｗｆ？”ｆｌａｓｈｖａｒｓ＝”．．．”／＞などのｆｌａｓｈコードで提供されることがありうる。この場合、ｆｌａｓｈオブジェクトが解析され、ｆｌａｓｈによって生成されるあらゆるリンクが記憶される。

大部分のウェブサイトは、ＪａｖａスクリプトとＦｌａｓｈに頼って広告を配信する。正規表現マッチングは、広告画像、特にクライアントの広告画像を識別するために使用することができる。

さらに、クライアントおよびクライアントの競合者に関して広告ビーコンが識別される。例えば、ＵＲＬの一部が競合者の名前を特定している場合、あるいは広告ベンダーによって使用される競合者のＩＤが既知である場合には、それらの広告がスキャンサーバによって捕捉され、競合者分析に使用される。

ステップ４０３において、ビーコンから識別された広告のメトリクスが捕捉される。メトリクスは、広告を掲載するウェブページを識別すること、ウェブサイトの階層を判定すること、および、例えば広告のコードから、他のメトリクスを決定することによって決定することができる。
４．報告

図５Ａ〜５Ｃは、ＡＢＢＡによって生成することのできる報告サンプルを示す。図５Ａは、スキャン結果のスナップショットを提供する報告５００を示している。報告５００は、セクション５０２において、スキャンされたページ数、発見された画像数、広告付き画像数、およびクライアントの広告であると識別された広告数を示している。セクション５０３は、ビーコンで提供することができ、クライアントの広告として広告を識別するのに使用される一意のクライアントＩＤを示している。各クライアントＩＤは、広告の種類やページ位置などのより多くのメトリクスを表示させるために選択することができる。

図５Ｂは、単一のウェブサイトの日々のスキャン結果を示す報告５１０を示している。クライアントＩＤはセクション５１１で示されている。セクション５１２は、２００８年４月２８日に実行された１回または複数回のスキャンから判定された、各クライアントに属するウェブサイト上での広告のパーセンテージを示している。セクション５１３は、各クライアントに属するウェブサイト上での広告のパーセンテージの経時的な傾向を示している。

図５Ｃは、特定のクライアントのすべてのキャンペーンに関する様々なメトリクスおよびＫＰＩを示す報告５２０を示している。図５Ａに示される報告は、インターネット上で掲載される自身の広告に関する情報を判定するクライアントに向けた監査サービスの一環として、これを提供することができる。報告５１０は、クライアント自身の広告提供範囲と競合者の広告提供範囲とを比較するのにクライアントが用いうる、ベンチマーク／競合者分析の一部であってもよい。報告５２０は、クライアントキャンペーン全ての要約報告である。報告５２０に示されるメトリクスおよびＫＰＩは、コスト、提供範囲、ターゲティング、関心、および配信に関連する。
５．コンピュータ読取可能媒体

図６は、本明細書に記載された実施形態と共に使用可能なコンピュータシステム６００を示す。コンピュータシステム６００は、サーバまたはその他のコンピュータシステム内に置くことのできる構成要素を含む一般的なプラットフォームを表している。コンピュータシステム６００は、本明細書に記載された方法、機能、およびその他のステップのうち１つまたはそれ以上を実行するためのプラットフォームとして使用することができる。これらのステップは、１つまたはそれ以上のコンピュータ読取可能媒体に記憶されるソフトウェアとして具体化することができる。さらに、コンピュータシステムは、図２に示されるスキャンサーバクラウド１２１内のスキャンサーバであるスキャンコンピュータシステムであってもよい。コンピュータシステム６００は、図２に示されるＡＢＢＡ１２０の機能を実行するコンピュータシステムであってもよい。

コンピュータシステム６００は、本明細書に記載された方法、機能、およびその他のステップのいくつかまたは全部を実行するソフトウェア命令を実現または実行することのできるプロセッサ６０２を含む。プロセッサ６０２からのコマンドとデータは、通信バス６０４を通じて伝達される。コンピュータシステム６００は、プロセッサ６０２用のソフトウェアおよびデータが実行時に存在するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの主メモリ６０６と、不揮発性であってもよく、かつソフトウェアおよびデータを記憶する補助データ記憶装置６０８とをさらに含む。メモリおよびデータ記憶装置は、コンピュータ読取可能媒体の例である。

コンピュータシステム６００は、キーボード、マウス、ディスプレイなどの１つまたはそれ以上の入出力装置６１０を含むことができる。コンピュータシステム６００は、ネットワークに接続するためのネットワークインタフェース６１２を含むことができる。当業者にとって、その他の既知の電子的構成要素をコンピュータシステム６００に追加する、あるいはコンピュータシステム６００内で置き換えることができることは自明であろう。

本明細書に記載された方法ステップおよび本明細書に記載されたその他のステップのうち１つまたはそれ以上、ならびに本明細書に記載されたシステムの構成要素のうち１つまたはそれ以上は、メモリおよび／または補助記憶装置などのコンピュータ読取可能媒体に記憶され、例えば、プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはその他のコントローラによってコンピュータシステム上で実行されるコンピュータコードとして実現することができる。そのコードは、ソースコード、オブジェクトコード、実行可能コード、またはその他のフォーマットでのプログラム命令から成るソフトウェアプログラムとして存在することができる。コンピュータ読取可能媒体の例は、従来のコンピュータシステムＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラム可能ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラム可能ＲＯＭ）、ハードドライブ、およびフラッシュメモリなどである。

具体例を参照して実施形態を説明したが、当業者であれば、特許請求の範囲に記載される実施形態の範囲を逸脱することなく、ここで説明した実施形態に様々な変更を施すことができるであろう。

Claims (20)

1. オンライン広告情報に関してウェブサイトをスキャンするように構成されるスキャンコンピュータシステムであって、
   クライアントに関するオンライン広告を識別する情報を記憶するデータ記憶装置と、
   プロセッサであって、
   ウェブサイトのウェブページを解析し、
   解析されたウェブページから広告ビーコンを識別し、
   前記データ記憶装置内の前記情報を使用して、前記広告ビーコンによって前記クライアントに関するオンライン広告が識別されるか否かを判定し、かつ
   前記クライアントに関するオンライン広告のメトリクスを決定する
   ように構成されるプロセッサと、
   前記クライアントに関するオンライン広告を含むように動作可能な前記ウェブサイトをホストするウェブサーバと通信するように構成されるネットワークインタフェースと、
   を備えることを特徴とするスキャンコンピュータシステム。
2. 前記スキャンされたオンライン広告をクライアントに関するオンライン広告として識別する情報が、前記クライアントまたはクライアントの競合者のオンライン広告を他のオンライン広告と区別するために使用可能な、クライアントまたはクライアントの競合者に一意の情報から構成されることを特徴とする、請求項１に記載のスキャンコンピュータシステム。
3. 前記プロセッサが、前記識別された広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含むか否かを識別された広告ビーコンごとに判定するように構成され、広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含む場合、広告ビーコンまたはクリックスルーＵＲＬに合致しないＵＲＬが発見されるまでクリックスルーＵＲＬを追跡し、クリックスルーＵＲＬを追跡する際に識別されたクリックスルーＵＲＬまたは広告ビーコンごとに、そのメトリクスをデータ記憶装置に記憶することを特徴とする、請求項２に記載のスキャンコンピュータシステム。
4. オンライン広告に関する情報を判定するように構成されるシステムであって、
   ウェブサイトのウェブページを解析し、
   解析されたウェブページから広告ビーコンを識別し、
   前記広告ビーコンが、オンライン広告をクライアントに関するオンライン広告として識別する情報を含むか否かを判定し、かつ
   前記クライアントに関するオンライン広告として識別されたオンライン広告に関するメトリクスを決定する
   ように構成される、少なくとも１つのスキャンコンピュータシステムと、
   前記クライアントに関するオンライン広告として識別されたオンライン広告に関するメトリクスを記憶するデータベースと、
   前記メトリクスから監査報告および競合者分析のうち少なくとも１つを生成するように構成されるコンピュータシステムと、
   を含む広告分析システムと、
   を備えることを特徴とするシステム。
5. 前記メトリクスが、提供範囲と、ターゲティングと、配信品質と、コストからなるカテゴリ内のメトリクスを含むことを特徴とする、請求項４に記載のシステム。
6. コンピュータシステムによって実行される際に、オンライン広告キャンペーンを分析する方法を実行するコンピュータコードを記憶するコンピュータ読取可能媒体であって、該方法が、
   オンライン広告を識別するために使用可能な情報をデータ記憶装置から検索することと、
   前記情報を用いて、ウェブサーバをホストとしているウェブサイトをスキャンして、前記ウェブサイト内のオンライン広告のいずれかを識別することと、
   前記識別されたオンライン広告に関するメトリクスを決定することと、
   前記メトリクスからキー・パフォーマンス・インジケータ（ＫＰＩ）を決定することと、および
   前記ＫＰＩおよび前記メトリクスのうち少なくとも１つから報告を生成することと、
   を含むことを特徴とするコンピュータ読取可能媒体
7. 前記オンライン広告を識別するために使用可能な情報を判定することが、
   クライアントおよび１つまたはそれ以上のクライアントの競合者のうち少なくとも１つに関するオンライン広告を識別する情報を判定することをさらに含み、該情報が、前記ウェブサイト上に掲載されるオンライン広告に関する広告ビーコンに含まれることを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
8. 前記ウェブサイトをスキャンすることが、
   広告ビーコンを識別するために前記ウェブサイトのウェブページを解析することと、
   識別された広告ビーコンが、前記クライアントおよび１つまたはそれ以上のクライアントの競合者に関するオンライン広告を識別する情報を含むか否かを判定すること
   をさらに含むことを特徴とする、請求項７に記載のコンピュータ読取可能媒体。
9. 前記ウェブサイトをスキャンすることが、
   識別された広告ビーコンごとに、識別された広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含むか否かを判定することと、
   広告ビーコンがクリックスルーＵＲＬを含む場合、広告ビーコンまたはクリックスルーＵＲＬと合致しないＵＲＬが発見されるまでクリックスルーＵＲＬを追跡することと、
   クリックスルーＵＲＬを追跡する際に識別されたクリックスルーＵＲＬまたは広告ビーコンごとに、そのメトリクスを記憶すること
   をさらに含むことを特徴とする、請求項８に記載のコンピュータ読取可能媒体。
10. 前記ウェブサイトをスキャンすることが、
    スキャンされるべきウェブサイトのリストを受け取ることと、
    該リスト内のウェブサイトをスキャンすることと
    をさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
11. 該方法が、
    ウェブサイトをスキャンするスキャン頻度を決定することをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
12. 前記メトリクスおよびＫＰＩが、提供範囲と、ターゲティングと、配信品質と、コストからなるカテゴリのうち１つまたはそれ以上に分類されることを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
13. 前記メトリクスが、
    広告がウェブページ上にいつ提示されたかと、広告が提示されたウェブページのＩＤと、該ウェブページのウェブサイト階層内での位置と、広告がウェブページのどこに提示されたかと、オンライン広告内の広告コンテンツが何であったか、スキャン頻度に基づいた広告内のコンテンツの出現頻度と、クリックスルー検証と、不適切なコンテンツとの近接性とを含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
14. 該方法が、
    メトリクスのセットからオンライン広告提供範囲を判定することをさらに含み、該メトリクスのセットが、識別されたオンライン広告を掲載するウェブページのＩＤと、該ウェブページのウェブサイト階層内での位置と、識別されたオンライン広告のウェブページ内での位置のうち、少なくともいくつかを含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
15. 該方法が、
    前記識別されたオンライン広告が、ウェブサイトの所定セット内で識別されたウェブサイトの所望の位置に掲載されているか否かを判定することをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
16. 該方法が、
    メトリクスのセットから、識別されたオンライン広告の配信品質を判定することをさらに含み、該メトリクスのセットが、識別されたオンライン広告に関して判定されたコンテンツと、スキャン頻度に基づいた識別されたオンライン広告内のコンテンツの出現頻度と、クリックスルー検証と、不適切なコンテンツとの近接性と、競合者のオンライン広告との近接性とのうち少なくともいくつかを含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
17. 該方法が、
    ＫＰＩからオンライン広告に関するコスト分析を判定することをさらに含み、該ＫＰＩが、クリック当たりのコストと、ページおよびページ位置当たりのコストと、深さ対幅スキャンと、実際配置対企図配置とを含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
18. 該方法が、
    識別されたオンライン広告から、クライアントの広告がウェブサイト上に掲載されているか否かを判定することによって、クライアントのオンライン広告の監査分析を実行することをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
19. 監査分析を実行することが、
    クライアントの広告が、識別されたオンライン広告に関するメトリクスのうち１つまたはそれ以上に基づく所定のルールを順守して掲載されているか否かを判定することをさらに含むことを特徴とする、請求項１８に記載のコンピュータ読取可能媒体。
20. 前記識別されたオンライン広告が、クライアントに関するオンライン広告とクライアントの少なくとも１つの競合者に関するオンライン広告とであり、該方法が、
    クライアントのオンライン広告のメトリクスと競合者のオンライン広告のメトリクスとを比較することによって、クライアントのオンライン広告の競合者分析を実行することをさらに含むことを特徴とする、請求項６に記載のコンピュータ読取可能媒体。
    

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