JP2010512604A - サーチエンジン・マーケティングにおける入札最適化 - Google Patents

Abstract

サーチエンジン・マーケティング（ＳＥＭ）のためのオンライン広告予算をキーワードの固定セット間で最適に配分するための方法及び装置について記載される。
【選択図】 図１

Description

本発明は、サーチエンジン・マーケティングに関し、特に、オンラインマーケティングキャンペーンに関連する一連のキーワードの入札を最適化するための技術に関する。

サーチエンジン・マーケティング（Ｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ、ＳＥＭ）は、オンライン広告市場のかなりの部分を構成する。とりわけ、ＳＥＭは、関連キーワードを選択すること、及びサーチクエリにキーワードを入力したサーチエンジンユーザをターゲットとする広告キャンペーンを開始して持続することを含む。サーチエンジンは、関連のコンテンツへの適切なリンクを選択して、更に、サーチ結果のページ上にスポンサードリンクを配置する。スポンサードリンクのうちの１つに含まれるようにするために、広告主は、全てのユーザクリックごとにサーチエンジンオペレータにある額の金銭を支払い、すなわち、いわゆるキーワード入札を行う。

残念なことに、適切に制限されたキーワードセットに対して広告予算を効率的に配分するための体系的技術が現在のところ存在しない。通常、そのような配分は、実際の経験的基礎を全く持たずに行われる。或いは、広告主は、「直感」を働かせることから単に全てのキーワードに同しく入札することまで、様々な手法を用いている。このような手法の欠点は明白である。
従って、キーワードセットに対して広告予算を配分するためのより効果的な技術が望まれる。

米国特許出願番号１１／４４４、９９６

種々の実施形態によれば、キーワードの固定セット間で広告予算を配分するための方法及び装置が提供される。各キーワードは、入札値、入札強度、及びこれらに関連する有用度を有する。キーワードのうち選択されたキーワードに関連する入札強度は、広告予算を超過しないように引き上げられる。選択キーワードは、キーワードの固定セット間で最高の有用度を有する。選択キーワードに関連する入札強度が最大値に達すると、選択キーワードのうちの第１キーワードに関連する入札値は、広告予算を超過しないように引き上げられる。選択された第１キーワードは、選択キーワード間で最高の有用度を有する。

特定の実施形態によれば、選択された第１キーワードに関連する入札値を引き上げるのと同時に、キーワードのうちの第２キーワードに関連する入札強度が引き下げられて、広告予算を超過しないことを確実にするようにする。

別の特定の実施形態によれば、各キーワードに関連する入札値は、最初に、サーチ結果に関連するスポンサード・サーチリンク間に関連キーワードのリンクの表示を保証する最小入札値で設定される。

更に別の特定の実施形態によれば、キーワードに関連する強度は、最初は、最小入札値によって広告予算が超過されないように均一な強度に設定される。

更なる特定の実施形態によれば、キーワードのサブセットに関して各々のコンバージョンレートを表す統計を累積する。

更なる特定の実施形態によれば、キーワードのサブセットの各々の有用度は、対応するコンバージョンレート及び関連する入札値を参照して導出される。

更なる特定の実施形態によれば、選択キーワードは、関連する有用度に応じてランク付けされる。

別の実施形態によれば、広告予算の一部は、選択された第１キーワードの中に含まれていないキーワードのサブセットに関連する有用度の更なる評価のために予約される。

更に別の実施形態によれば、選択された第１キーワードに関連する入札値を引き上げることが、入札値の引き上げに関連する収益の変化が０よりも大きくなるような最適化条件を満たすか否かが判断される。

付加的な実施形態によれば、選択された第１キーワードに関連する入札値は、選択された第１キーワードに関連する有用度が実質的に平衡状態になるまで引き上げられる。

更に付加的な実施形態によれば、予算配分は、広告主の代理として機能するエンティティに伝達される。予算配分は、入札値及び入札強度の引き上げから導出された統計を参照して導出される。

本発明の性質及び利点の更なる理解は、本明細書の以下の部分及び図面を参照することによって得ることができる。

本発明の特定の実施形態の動作を示すフロー図である。 本発明の特定の実施形態を実施することができるネットワーク環境の簡略図である。

ここで、本発明を実施するために発明者によって企図される最良の形態を含む、本発明の特定の実施形態を詳細に説明する。これらの特定の実施形態の実施例を添付図面において例証する。本発明は、これらの特定の実施形態と関連して説明するが、説明する実施形態に本発明を限定するものではない点は理解されるであろう。むしろ、本発明は、添付の請求項によって定められるような本発明の精神及び範囲内に含むことができる代替形態、変形形態、及び均等物を保護するものとする。以下の説明では、本発明の完全な理解をもたらすために特定の詳細について記載する。本発明は、これらの特定の詳細の一部又は全てを含まずとも実施することができる。加えて、本発明を不必要に曖昧にするのを避けるために、公知の特徴については詳細には説明しない場合がある。

本発明の実施形態は、以下の問題、すなわち予算を考えたときに、利用可能なキーワード間で予算を適正に配分する方法に対処する。特定の実施形態によれば、キーワードの固定セットを前提として、一定の予算に関して利益及び投資収益率（ＲＯＩ）の両方を最大限にする、本明細書では「キーワードユーティリティ」と呼ばれる概念に基づいた最適入札戦略がある。このような実施形態によれば、最適配分は、所与の予算制約の下で（概ね）等しい有用度の定常点に達するまで最強のキーワードの入札値及び強度を引き上げることによって行われる。実際のところ、サーチエンジンオペレータは通常、自己の（最大）入札値よりもわずかに少なく広告主に請求しているが、この要因については、簡潔にするために以下の実施例では無視する点に留意されたい。しかしながら、この要因を考慮に入れた実施形態は企図される。

また、本発明の技術が適用されるキーワードセットは、広範な方法で導出することができる点にも留意されたい。例えば、キーワードは、市場調査に従って、又は同様の状況の広告主の入札行動を観察することによって選択することができる。実施形態の１つの分野によれば、キーワードセットは、「ＫＥＹＷＯＲＤ ＳＥＴ ＡＮＤ ＴＡＲＧＥＴ ＡＵＤＩＥＮＣＥ ＰＲＯＦＩＬＥ ＧＥＮＥＲＡＬＩＺＡＴＩＯＮ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳ（キーワードセット及びターゲット顧客のプロファイル一般化技術）」という名称で２００６年５月３１日に出願され、その開示全体が本明細書に引用として組み込まれている米国特許出願番号１１／４４４、９９６（代理人整理番号ＹＡＨ１Ｐ０１６）で説明された技術を用いて導出することができる。

（定義及び表記法）
本発明の特定の実施形態を説明するために、本明細書では以下の概念及び表記を用いる。本明細書で使用する用語「キーワード」は、個々の単語並びに句に関連し、用語「クエリ」と同義的に使用される。広告主は、自己のビジネスに関連するキーワードのセットＷ＝｛ｗ｝を定義する。次いで、広告主は、例えば、ＳＥＭ状況においてこれらのキーワードに入札して、ユーザがセットからのキーワードを（例えば、サーチクエリで）サーチエンジンに入力するときは常にスポンサード・サーチリンクを配置する。
Ｗ：可算のｋ個のキーワードのセット、Ｗ＝｛ｗ₁，ｗ₂，・・・ｗ_k｝。
ｆ（ｗ）は、全クエリの中のサーチクエリとしてのキーワードｗの確率、すなわちクエリ頻度であり、ｆ_i＝ｆ（ｗ_i）となる。
ｂ（ｗ）は、広告主によって設定されるようなキーワードｗの入札値又は入札価格であり、ｂ_i＝ｂ（ｗ_i）となる。入札により、キーワードｗの他のスポンサード・サーチ結果間でｗについて特定の位置又はランクｊ＝ｊ（ｗ、ｂ）が得られることになる。
Ｃ^ss（ｗ）は、キーワードｗのクリックスルーレート（ＣＴＲ）；Ｃ_i ^ss＝Ｃ^ss（ｗ_i）である。クリックスルーレートは、他のスポンサードリンク間での位置ｊによって決まる。より小さい、すなわちより好ましいｊを有する位置は、より高いＣＴＲをもたらす。よって、クリックスルーレートＣ^ss（ｗ）は、入札価格ｂ（ｗ）に単調に依存する。特定の実施形態によれば、クリックスルーレートは、クリック数をインプレッション数で除算したものとされる。用語「インプレッション」とは、（ユーザによるリンクの実際の選択を意味するクリックとは異なり）、サーチ結果に関連付けられるスポンサードリンクリストでのスポンサードリンクの提示を指す。
Ｋ（ｗ）は、コンバージョンレートであり、すなわち、望ましいイベントを生じるクリックの割合であり、Ｋ_i＝Ｋ（ｗ_i）となる。キーワードｗに対する広告の関連性が高いほどＫ（ｗ）の値は高くなる。コンバージョンレートは通常、キーワードに対する関連性及びランディングページの有効性に依存するが、一般的には、リンクの位置には依存しない。従って、このパラメータは、位置に強く依存するＣＴＲとはこの点で異なる。
ｇは、１回のコンバージョンに伴う利益である。

導入した数量に関して妥当且つ現実的に想定することができる。例えば、クエリ頻度は、高頻度クエリで知られており、低頻度クエリについては、実行可能な代用を構築するための妥当な方法がある。例えば、低頻度クエリの特定のカテゴリについては、ｆ（ｗ）を何らかの小さいデフォルト値に等しく設定することができる。別の実施例では、（「バブリング」として知られる処理に起因して）他の広告主の入札値へのｂ（ｗ）の依存は無視することができる。

加えて、コンバージョンレートＫ（ｗ）が、リンクの位置に何らかの依存を有する点について議論することができる。すなわち、「オーガニック」のサーチ結果の真上に配置されたスポンサード・サーチリンクを選択するユーザは、「オーガニック」サーチ結果リストの右に配置されたスポンサード・サーチリンクを選択するユーザよりも経験が少ないユーザであるというある程度の証拠がある。このような経験不足のユーザは、スポンサードリンクが「オーガニック」の結果の一部分であると考える可能性があり、従って、このようなクリックのコンバージョンレートはより低いとされてきた。しかしながら、位置に依存しないと前提することは、有用で簡略的な前提事項である。

（問題の定式化）
問題の範囲を例示するために、最初に広告主は、１つの事柄のみ、すなわち投資収益率（ＲＯＩ）を最大限にすることに関心があると仮定する。この前提を言い換えると、広告主の焦点は、コンバージョン数よりもむしろコンバージョン単価にある。このシナリオでは、広告主は、１つの「最良の」キーワードｗに関して最も低い入札価格（すなわち、最も安価なスポンサード・サーチリンク位置）を入札すべきである。この文脈における「最良」の定義を以下で議論する。最良のキーワードを使用するので、この手法のＲＯＩは最高となる。残念なことに、低い入札価格は、スポンサード・サーチリンクの好ましくない位置付けを生じるので、コンバージョン数、及び結果としてキャンペーンの総利益が極めて低くなる。従って、このモデル及びその均等物（例えば、最も安価な顧客獲得単価モデル）は実現可能でない。

全く正反対の場合を示すために、代わりに、広告主は、利益或いは同等にクリック及びコンバージョン数を最大限にすることにのみ関心があると仮定する。これを達成するための明白な方法は、顧客獲得単価がコンバージョン当たりの利益を下回ると直ちに、Ｗ内のあらゆるキーワードｗについて最高の位置（例えば、オーガニックのサーチ結果の上の第１位置）を確保する最高入札額を入札することである。このような入札戦略下では、コンバージョン数、及び結果としてキャンペーンの利益は最大限にされる。残念なことに、広告予算は制御不能に増大する。すなわち、このような戦略のＲＯＩは、ほとんどの広告主の観点からは許容できないほど低くなる。

上述の実施例は、広告主が、実施可能な最良のＲＯＩ及び実施可能な最高の利益の両方をもたらすキャンペーンを構築できないことを示している。しかしながら、本発明の実施形態によれば、一定の広告予算において最良のＲＯＩ及び最高の利益（又は到達率）を達成することが可能である。これは、簡単な式から理解することができる。

この式の分母は一定であり、ＲＯＩ及び利益の最大化が等価問題となる。

（最適入札配分）
本発明の特定の実施形態によれば、キーワードセットｗ_iについて、合理的入札値ｂ_iが決定される最適入札配分又は分配を行うための技術が提供される。

ユーザがクエリｗを用いてサーチを開始し、１つのスポンサード・サーチリンク・インプレッションを有するクエリサーチ結果のページ（第１ページとする）が返されるとする。ここでの表記法では、１回のｗサーチごとの平均利益は、次式で与えられる。
１回のｗごとの利益＝Ｃ^ss（ｗ）・Ｋ（ｗ）・ｇ （１）
１回のｗサーチごとの平均入札コストは次式で与えられる。
１回のｗごとのコスト＝Ｃ^ss（ｗ）・ｂ（ｗ） （２）

単一の平均ユーザサーチからｗの利益及びｗのコストを求める場合、両方の数量をクエリ頻度ｆ（ｗ）で乗算すべきである。次に、１回のｗサーチ当たりのＲＯＩは、次式で与えられる。

本明細書では、ＲＯＩ（ｗ）をキーワードユーティリティと呼ぶ。（３）から、ＲＯＩが実際にはクリックスルーレートに依存しないことが分かる。加えて、コンバージョン利益ｇは、キーワードｗとは無関係であり、従って、特定のｗの最適化が伴う場合は、省略することができる。従って、物理量

は、費やした金額当たりの到達率と解釈することができ、これにより、利益及びコンバージョン量の等価を証明する。ここで、

であるように全てのキーワードをソートする。

ここで予算の概念を定式化する。本明細書で使用されるように、予算Ｂは、１回の平均サーチ当たりの費やされる金額を指す。これは、これらの確率と共にサーチ中に生じる種々のキーワードｗに対する様々な入札コストから合成される。

この式において、ｕ（ｗ）は、０≦ｕ（ｗ）≦１となるようなｗの入札値の強度である。入札強度とは、対応するキーワードへの入札値に対する時間の割合を指す。例えば、広告主は、特定のｗに全く入札しない（すなわち、ｕ（ｗ）＝０）、又は常時すなわちｗが発生する度に入札する（すなわち、ｕ（ｗ）＝１）、或いは、その中間の何れかを実施する、ように選択することができる。強度の制御に対する大まかな手法は、インプレッション数に制限を課すことであろう。しかしながら、様々な手法を使用することができ、強度を制御する特定の機構は本発明の範囲には関連しない。

広告主が最も利益になるキーワードｗ₁について最も安価な位置に入札し、且つ予算がＢ＜Ｃ^SS・ｂ₁・ｆ₁であるほど小さい場合、他の良好な戦略はあり得ない（この場合、強度ｕ（ｗ）＝Ｃ₁ ^SS・ｂ₁・ｆ₁／Ｂ）であることに留意）。従って、このシナリオにおいて、広告主にとって最良の手法は、実施可能な完全強度までｗ₁に予算を使い果たすことである。

実際に、このような戦略は、極めて少ないクリックをもたらすことになる。従って、本発明をより良好に説明するために、Ｂ＞Ｃ₁ ^SS・ｂ₁・ｆ₁となるようなより現実的な予算を想定する。ｗ₁に対する初期入札値が完全強度を有する（すなわち、ｕ₁＝１）と想定すると、予算Ｂの残りはどのように処理すべきであろうか。３つの代替案があり、すなわち（１）入札値ｂ₁を増やす、（２）ｗ₁に対する入札値を他のキーワードに対する入札値と調整させる、或いは（３）その両方を行う。

広告主は常に、特定のキーワードに関してより多く又はより少なく入札することができる点を想起されたい。より高い入札値は、スポンサード・サーチリンク内でより好ましい位置ｊをもたらし、従って、より高いクリックスルーレートとなる。次いでこれは利益の増大をもたらす。しかしながら、より高い入札値はまた、より高い顧客獲得コストを考えると、ＲＯＩの減少をもたらす。代わりに、本発明の実施形態により、一定の予算Ｂを考えると、最高の利益をもたらす戦略が可能となる。上述のように、このような手法はまた、同一の予算Ｂを有する全ての戦略の中で最高のＲＯＩを有することになる点は理解されるであろう。

１つの実施例を説明する。簡潔にするために、２つのキーワードのみを有し、２つのキーワード間の現在の配分が予算Ｂに適合すると想定する。最初にまた、ｕ₁＝１と仮定する。本明細書の表記を用いると、これは、以下のように表すことができる。

理解されるように、この予算配分のＲＯＩは、以下によって与えられる。

ここで、分子をｇで乗算したものが単純に対応する利益である。

この実施例の目標は、入札値ｂ₁を増加する必要がある条件を求めることである。Ｂは一定であるので、ｂ₁の増加は、予算均衡を保つために、ｗ₂に対する入札値に関連する強度ｕ₂の同時発生の減少を意味する。現在の入札値ｂ₁の最小（経験的に決定された）実施可能な増加は、ｂ_1,new＝ｂ₁＋Δｂ₁で得られる。これは、クリックスルーレートのΔＣ₁の増加をもたらす（ｂ₁の増加が、その次に良い位置を得るのに十分であったと仮定する）。その結果、これは、予算をδだけ増加させ、等量の減少を必要とし、これは、ｗ₂に対する入札値を以下のようにｕ₂からｕ_2,new＝ｕ₂−Δｕ₂に減少させることによって達成することができる。

これから、２つの式、すなわち予算を一定に保つための予算の再配分を表す第１の式と、新しい利益を表す第２式（利益には記号Ｒを使用）とが得られる。

ここで、

（５）から以下が求められる。

及び、

或いは等価的に、

（小さいΔｂ₁＞０の場合）、δの正符号は、ΔＣ₁ ^SSの符号を定めるので、入札に対するクリックスルーレートの単調な依存性が重要である点に留意されたい。（７）に（８）及び（９）を代入すると、少ない予算再配分における利益Ｒへの効果は以下のようになる。

ここでこの式を理論的に説明する。ここでの前提は、

であった。Δｂ₁が小さいと、Δｂ₁を含む第２項は小さく、

の差分は依然として正である。従って、より大きいＲＯＩインデックスを有するキーワードの入札価格の少ない増加を、より小さいＲＯＩを有するキーワードに関連する強度の対応する減少によって相殺することにより、正の利益効果ΔＲ＞０をもたらすと結論付ける。従って、最適な入札戦略は、以下のような平衡予算配分に相当する。

実際には、入札価格を連続的に変更することはできないので、Δｂ₁／Δｂ₁ ^newは小さくなく、式（１０）は、入札値ｂ₁の増加が正当であると判断されるときの条件を提供する。すなわち、以下の場合に、増加を試みるべきである。

減少を正当であると判断する条件も同様に導出することができる。前述の実施例は、２つのキーワードを含むケースを参照して説明したが、ここで説明する技術は、あらゆる数のキーワード、並びにキーワードセットを含むケースに容易に一般化することができる点に留意されたい。

特定の実施形態によれば、上述のモデル下で最適な配分を導出するために、式（１２）の明示的な計算を必要としない単純で効率的なアルゴリズムが提供される。最初に、広告主は、現在の入札値の強度が１に達するまで、すなわち広告主がキーワードの各発生に入札するまでは、キーワードに対する入札値を絶対に引き上げない点が認められる。次いで、そのキーワードの増加された入札値の強度を非０の値に設定する効果は、キーワードの発生の何らかの一部分に関して、スポンサードリンクが、（より高い予想利益及びより低いＲＯＩで）より好ましい位置に表示されることになる点に留意されたい。すなわち、広告主は、そのキーワードについて同じ総インプレッション数に入札するが、インプレッションの一部は、同じコンバージョンレートであるがより高いコスト・パー・クリックで、より高いクリックスルーレートを生じる。例えば、ユーザがキーワードの１時間当たり２００インプレッションに入札して、２回のクリックを発生させ、ユーザは、各クリックについて１ペニーを支払うとする。ユーザは、適用する付加的な予算を有しており、そのキーワードの次に高い入札値、すなわち次に高いランクにスポンサード・サーチリンクを配置するのに必要な入札値の強度を高くする。結果として、ユーザは、１００インプレッション／時に低く入札し、別の１００インプレッション／時により高く入札する。最初の一連のインプレッションが、この場合も１ペニーのコストで１回のクリックを発生させる。ただし、次の一連のインプレッションでは、クリックごとに２ペニーのコストで３回のクリックを発生させる。

一般に、各インプレッションは、予想コンバージョン数ｘ、及び予想コストｙを有する。より高い入札値の強度を引き上げることによって、インプレッションのうちの特定のもの（及び実際には、より高い入札値の強度が１に達した場合はインプレッションの全て）は、ａｘコンバージョン、コンバージョン当たりの予想コストｂｙを生じさせる。従って、より高いコストで処理される各インプレッションは、コンバージョン当たり（ｂ−１）ｙの付加的コストで付加的な（ａ−１）ｘのコンバージョンを生じることになる。これらの特性を有する仮想キーワードを生成することができ、ユーザはこれに対し検討中のキーワードとは無関係に入札することができる。よって、上記のモデルに対する最適なソリューションは、この方式に従って実際のキーワード及び仮想キーワードを貪欲に選択することによって獲得することができ、入札値の引き上げを考慮することなく、あらゆる入札値引き上げは、単に仮想キーワードの購入によりモデル化される。

仮想キーワードの強度が１に達すると、ランクｊ−１からランクｊ−２への移動により生じるコンバージョン及びコストの両方の増加を獲得するために、新しい仮想キーワードを導入することができる。或いは必要に応じて、仮想キーワードを各キーワード及び各ランクに導入することができる。アルゴリズムは、貪欲選択が進行すると、仮想キーワードが事前に又はゆっくりと導入されるかに関係なく全く同じように実行される。更に、この貪欲アルゴリズムにより、キーワードに対する増分的な入札値の離散的又は連続的形態が可能になる。

ここで、本発明の特定の実施形態による、キーワード間で広告予算を配分するプロセスの実施例を図１を参照しながら説明する。予算Ｂのここでの定義は、平均サーチ当たりのコストに等しく、これは、１日の予算を１日のサーチ数で除算することによって１日の広告予算から計算することができる点に留意されたい。また、多くのテールクエリについて、最小入札値は単一のスポンサード・サーチリンクをもたらす点にも留意されたい。従って、このようなクエリの場合、総統計を累積する以外の実験に必ずしも時間を無駄に費やす必要はない。これは、このようなクエリについての基本戦略が異なるという意味ではなく、この戦略を適用することで、強度の潜在的な変化以外にはどのような変化ももたらさない場合があることを単に意味する。

最初に、各入札値ｂ_iは、キーワードの固定セットＷの各キーワードｗ_iに関して第１（又は十分に高い）サーチページ上のスポンサード・サーチリンク内にリンクの表示を保証する最小値に設定される（１０２）。均一な強度ｕ_i＝ｃｏｎｓｔ（定数）は、予算内に留まることを保証するように設定される（１０４）。

次いで、統計Ｃ^SS（ｗ）及びＫ（ｗ）が累積される（１０６）。キーワードは、自己の関連性の点で及び他の広告主との競合の点で様々であるので、少し後で、クリック数に対するコンバージョン数の比率であるサンプルのコンバージョンレートＫ_i間で差異が識別されることになる。信頼度は、最初は低いので、保守的な低境界の推定値が使用される。

十分な統計が利用可能なときには、キーワードは、

であるように（３）によって定義される有用度ＲＯＩ_i＝ｇＫ_i／ｂ_iの高い順にソートされる（１０８）。高い有用度を有するキーワードは、予算のほとんどが集中されるところである（１１０）。最初は少数のＲＯＩのみが正であり、テールキーワードに関連するＲＯＩは０となる点に留意されたい。

上位の幾つかのキーワード、すなわちｉ＝１、２、３、・・・、Ｉについて、強度が漸次的に増加され（１１２）、これらの上位の幾つかのキーワードに対する総出費がｐＢを下回るのを維持するという制約で、ｕ_iはできるだけ１に近づき、ここでｐは、宣伝で使用される予算の割合（例えば、０．９）を定める。特定の実施形態によれば、予算Ｂの一部（すなわち、（１−ｐ）Ｂ）は、実施可能な将来的使用のためにこれらの統計をモニタする目的で、他のキーワード（例えば、テール又は付加的キーワード内のもの）のために予約されている。これらのキーワードに関して強度は低いままである。

幾つかの高有用度のキーワードに対する高強度で最小の入札配分が、宣伝予算ｐＢ全体を消費する場合（１１４）、これは、望ましい成果とみなされ、どのような即座の行動も行うことなく広告キャンペーンをモニタし続けることができる（１１６）。実際には、広告主の大半は、新しいキーワードを積極的に探すか、又はより多くのトラフィックを得るために既存キーワードにより高い入札値を試みる可能性が高い。

高強度で最小の入札分配が完全強度、すなわちｕ_i＝１に達し、利用可能な宣伝予算ｐＢに達していない場合（１１４）、予算のより多くをキャンペーンに導入することができ、すなわち入札値ｂ_iを増加させることができる。特定の実施形態によれば、入札値ｂ_iは、最高の有用度を有するキーワードについて増分的に増加される（１１８）。これを行う度に、例えば、上述のように式（１２）を参照しながら利益が実際に増えるか否かが判断される（１２０）。実際の増加が実現されない場合、入札値は以前のレベルに戻される。

宣伝予算ｐＢが完全に消費されると（１２２）、他の入札値への強度を低下させることによって増加を相殺することなく入札値を増加させることはできない。すなわち、特定の高有用度のキーワードの入札値の１つ又はそれ以上は、増加し続けることができるが（１２４）、このような各増加は、より低い有用度のキーワードに対する入札値の強度の減少によって相殺される（１２６）。このような減少の特定の量は、２つのキーワードのモデルケースの式（８）から導出することができる。前述の説明を参照しながら理解されるように、これは、予算の式（Ｂ）を平衡に保つ。

高有用度のキーワードの１つ又はそれ以上の入札値を増加させて、より低い有用度のキーワードに関連する強度の低下によって相殺させた後、式（１２）で表される最適化条件がモニタされる。この条件に違反すると（１２８）、増加は元に戻される（１３０）。

最終的に、高有用度で完全強度（ｕ_i＝１）のキーワードの入札値に対する増加は、このキーワードを式（１１）

で上記に表した実質的な平衡に至らせる（１３２）。この後、キャンペーンをモニタすることができ（１１６）、及び／又はより多くの又は様々なキーワードが導入され（１３４）、処理を繰り返すことができる。

より低い有用度のキーワードは、低強度で維持され、予算の探索部分、例えば（１−ｐ）Ｂを用いて評価し、これらの統計に注目するようにすることができる。特定の実施形態によれば、予算のうちのかなり高い比率を最初に探索に配分することができ、宣伝に配分された部分は時間と共に増加され、すなわちｐ＝ｐ（ｔ）は、時間ｔの増加関数であって、ｐ’（ｔ）＞０である。加えて、低有用度及び低頻度のキーワードを含むキーワードサンプリングを無限に継続することができることは企図される。

望ましくないほど高い入札値が、少なくとも２つの理由から発生する可能性がある点に留意されたい。第１に、予算Ｂが大きすぎて、完全に消費するには、収益性が０に下がるまで入札値を極めて高くする必要があり、すなわち、いわゆるキーワードインベントリ問題である。第２に、キーワード自体が（コンバージョンＫ_iの不足の点で）不適切であるので、妥当な入札値が収益性条件に違反する場合がある。一般に、キーワードユーティリティｇＫ_i／ｂ_iは１を下回らないように制限するのが望ましく、さもなければ、広告主は資金を失うことになる。言い換えれば、入札値の増加は、以下により定められる制限を有する。
ｇＫ_i／ｂ_i＞１ （１３）
この条件は、上述の技術の様々な段階において違反しないようにすべきであることに留意されたい。

上述の手法の興味深い結果は、広告主が自己の広告予算をキーワード間で配分する際に、クリックスルーレートを無視することを選択できる点である。しかしながら、クリックスルーレートは、少なくとも１つの点で依然として重要とすることができる。すなわち、広告主は勿論、個々のキーワード又はキーワードのグループに関してコンバージョンレート及びクリックスルーレートの両方に影響を与えるより創造的で効果的なランディングページを開発することに関心がある。従って、キャンペーン管理リソースが限られている本発明の特定の実施形態によれば、ランディングページの改善に関するキーワードの優先順位付けは、インデックスＣ^SS（ｗ）・ｋ（ｗ）・ｆ（ｗ）に基づいて行うことができる。インデックスが大きいほど、そのランディングページを見直す緊急性が大きい。

本発明の実施形態を利用して、広範囲のコンピューティングコンテキストの何れかにおけるオンライン広告キャンペーンのために、キーワードに対する広告予算の配分を容易にすることができる。例えば、図６に示すように、ユーザの適切な母集団が、あらゆるタイプのコンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、その他）６０２、メディアコンピューティングプラットフォーム６０３（例えば、ケーブル及び衛星セットトップボックス、並びにデジタルビデオレコーダ）、ハンドヘルドコンピューティングデバイス（例えばＰＤＡ）６０４、携帯電話６０６、或いは、他のあらゆるタイプのコンピューティング又は通信プラットフォームを介して多様なネットワーク環境と対話する実施が企図される。

更に種々の実施形態によれば、本発明に従って処理されるユーザデータは、広範囲の技術を用いて収集することができる。例えば、サーチエンジンインタフェース及び関連するスポンサードリンク、ランディングページ、及びウェブサイトとのユーザの対話を表すデータの収集は、ユーザのオンライン行動を記録するための広範囲の公知の機構の何れかを用いて達成することができる。収集されると、ユーザデータは、本発明による予算配分を容易にするために集中的な方法で処理することができる。これは、図６では、サーバ６０８及びデータストア６１０によって表され、これらは、理解されるように、複数の分散型デバイス及びデータストアに相当することができる。予算配分処理は、個々の広告主の代表によって、又はサーチプロバイダ（例えば、Ｙａｈｏｏ！Ｉｎｃ．）の代表によって、或いはサードパーティの広告サービスの代表によって実行することができる。後者の２つのケースでは、広告主の広告予算を配分するための方法について広告主に推奨することができ、或いは、広告主の代わりにキャンペーンを開始し実行することができる。

本発明の様々な態様はまた、（ネットワーク６１２によって表された）多様なネットワーク環境、例えば、ＴＣＰ／ＩＰベースのネットワーク、電気通信ネットワーク、無線ネットワーク、その他を含む環境で実施することができる。加えて、本発明の実施形態が実施されるコンピュータプログラム命令は、あらゆるタイプのコンピュータ読み出し可能媒体に格納することができ、スタンドアロンのコンピューティングデバイス上ではクライアント／サーバモデル、ピアツーピアモデルを含む多様なコンピューティングモデルに従って、或いは、上述の種々の機能性を様々な場所で行うか又は利用することができる分散型コンピューティングモデルに従って実行することができる。

本発明は、特に、その特定の実施形態を参照しながら図示し説明してきたが、当業者であれば、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく開示した実施形態の形式及び詳細に変更を加えることができる点は理解されるであろう。例えば、上述の統計の一部は、全ての状況で利用可能というわけではない。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な代替の指標及び代替を利用することができる点は理解されるであろう。例えば、コンバージョンイベントは、様々な技術（例えば、いわゆるビーコン）によって登録することができ、顧客が直接報告することができ、或いは、一部のケースでは、クリックスルーレートと同一と識別することができる。

加えて、本発明の種々の利点、態様、及び目的を様々な実施形態を参照しながら本明細書で説明してきたが、本発明の範囲は、このような利点、態様、及び目的を参照することにより限定されるべきではない点は理解されるであろう。むしろ、本発明の範囲は、添付の請求項を参照して判断すべきである。

１０２ 入札値を最小値に設定する
１０４ 均一な強度に設定する
１０６ 統計を累積する
１０８ キーワードを有用度によってソートする
１１０ 最高の有用度のキーワード間に予算を配分する
１１２ 高有用度のキーワードのうちの選択されたキーワードに関連する強度を増加させる
１１４ 予算が消費されたか？
１１６ キャンペーンをモニタする
１１８ 最高の有用度の入札値を増加させる
１２０ 利益が上がったか？
１２２ 予算が消費されたか？
１２４ 最高の有用度の入札値の少なくとも一部を増加させる
１２６ より低い有用度の入札値の１つ又はそれ以上の強度を減少させる
１２８ 最適化条件に違反するか？
１３０ 入札値の増加を元に戻す
１３２ 平衡に至ったか？
１３４ 新しいキーワードを導入する

Claims (23)

1. キーワードの固定セット間で広告予算を配分するコンピュータに実施される方法であって、各キーワードが入札値、入札強度、及びこれらに関連する有用度を有し、
   前記方法が、
   前記キーワードの固定セットのうち最高の有用度を有する選択キーワードに関連する前記入札強度を、前記広告予算が超過しないように引き上げる段階と、
   前記選択キーワードに関連する前記入札強度が最大値に達すると、前記選択キーワードのうち最高の有用度を有する第１キーワードに関連する前記入札値を、前記広告予算が超過しないように引き上げる段階と、
   を含む方法。
2. 前記選択された第１キーワードに関連する前記入札値を引き上げるのと同時に、前記キーワードのうちの第２キーワードに関連する前記入札強度を引き下げて、前記広告予算を超過しないことを確実にする段階を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
3. サーチ結果に関連するスポンサード・サーチリンク間に前記関連キーワードのリンクの表示を保証する最小入札値で、各キーワードに関連する前記入札値を最初に設定する段階を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記最小入札値によって前記広告予算が超過されないように、前記キーワードに関連する前記強度を最初に均一な強度に設定する段階を更に含む、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記キーワードのサブセットに関して各々のコンバージョンレートを表す統計を累積する段階を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記対応するコンバージョンレート及び前記関連する入札値を参照して、前記キーワードのサブセットの各々の有用度を導出する段階を更に含む、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記選択されたキーワードを前記関連する有用度に従ってランク付けする段階を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記選択された第１キーワードの中に含まれていない前記キーワードのサブセットに関連する有用度の更なる評価のために、前記広告予算の一部を予約する段階を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
9. 前記選択された第１キーワードに関連する入札値を引き上げることが、前記入札値の引き上げに関連する収益の変化が０よりも大きくなるような最適化条件を満たすか否かを判断する段階を更に含む、
   請求項１に記載の方法。
10. 前記選択された第１キーワードに関連する入札値を引き上げる段階が、前記選択された第１キーワードに関連する有用度が実質的に平衡状態になるまで、前記選択された第１キーワードに関連する入札値を引き上げる段階を含む、
    請求項１に記載の方法。
11. 広告主の代理として機能するエンティティに予算配分を伝達する段階を更に含み、前記予算配分は、前記入札値及び入札強度の引き上げから得られた統計を参照して導出される、
    請求項１に記載の方法。
12. キーワードの固定セット間で広告予算を配分するためのコンピュータプログラム製品であって、前記各キーワードが、入札値、入札強度、及びこれらに関連する有用度を有し、
    前記コンピュータプログラム製品が、
    少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、
    前記キーワードの固定セットのうち最高の有用度を有する選択キーワードに関連する前記入札強度を、前記広告予算が超過しないように引き上げ、
    前記選択キーワードに関連する前記入札強度が最大値に達すると、前記選択キーワードのうち最高の有用度を有する第１キーワードに関連する前記入札値を、前記広告予算が超過しないように引き上げる、
    ように動作可能なコンピュータプログラム命令を格納した少なくとも１つのコンピュータ読み出し可能媒体を備える、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
13. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記選択された第１キーワードに関連する前記入札値を引き上げるのと同時に、前記キーワードのうちの第２キーワードに関連する前記入札強度を引き下げて、前記広告予算を超過しないことを確実にするよう更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
14. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、サーチ結果に関連するスポンサード・サーチリンク間に前記関連キーワードのリンクの表示を保証する最小入札値で、各キーワードに関連する前記入札値を最初に設定するように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
15. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記最小入札値によって前記広告予算が超過されないように、前記キーワードに関連する前記強度を最初に均一な強度に設定するように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
16. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記キーワードのサブセットに関して各々のコンバージョンレートを表す統計を累積するように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
17. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記対応するコンバージョンレート及び前記関連する入札値を参照して、前記キーワードのサブセットの各々の前記有用度を導出するように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
18. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記選択されたキーワードを前記関連する有用度に従ってランク付けするように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
19. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記選択された第１キーワードの中に含まれていない前記キーワードのサブセットに関連する有用度の更なる評価のために、前記広告予算の一部を予約するように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
20. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記選択された第１キーワードに関連する前記入札値を引き上げることが、前記入札値の引き上げに関連する収益の変化が０よりも大きくなるような最適化条件を満たすか否かを判断するように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
21. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、前記選択された第１キーワードに関連する有用度が実質的に平衡状態になるまで、前記選択された第１キーワードに関連する前記入札値を引き上げるように更に動作可能である、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
22. 前記コンピュータプログラム命令が、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行されたときに、広告主の代理として機能するエンティティに予算配分を伝達するように更に動作可能であり、前記予算配分は、前記入札値及び入札強度の引き上げから得られた統計を参照して導出される、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
23. キーワードの固定セット間で広告予算を配分するためのシステムであって、各キーワードが、入札値、入札強度、及びこれらに関連する有用度を有し、
    前記システムが、
    前記キーワードの固定セットのうち最高の有用度を有する選択キーワードに関連する前記入札強度を、前記広告予算が超過しないように引き上げ、
    前記選択キーワードに関連する前記入札強度が最大値に達すると、前記選択キーワードのうち最高の有用度を有する第１キーワードに関連する前記入札値を、前記広告予算が超過しないように引き上げる、
    ように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備える、
    ことを特徴とするシステム。

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