JP2011508319A - ビデオ品質測定 - Google Patents

Abstract

１又は複数のキーワードを含むクエリーがクライアントデバイスから受信され、かつ、１又は複数のキーワードに関係するコンテンツアイテム(例えば、広告)が特定される。ビデオは、コンテンツアイテムに関連付けられた１又は複数のビデオから選択され、選択は１又は複数のキーワードに基づく。表示データが、クライアントデバイスでコンテンツアイテムを表示するために生成され、かつ、ビデオ選択データが、クライアントデバイスでコンテンツアイテムに最も近いビデオを表示するために生成される。表示データおよびビデオ選択データは、クライアントデバイスに提供される。

Description

§優先権の主張および関連出願
本出願は、米国特許出願第11/959,871号(発明の名称を「ビデオ品質測定」とし、2007年12月19日に出願された)の優先権を請求し、その全体の内容は本出願の公開の一部として引用により本明細書に組み込まれる。

本発明は情報検索(information retrieval)に関する。

コンテンツアイテム(例えば、広告)は、ユーザによるクエリーに応じてサーチエンジンによって特定することができる。クエリーは1又は複数の検索語(search term)を含むことができ、かつ、サーチエンジンは、クエリー内の検索語(例えば、キーワード)、および、コンテンツアイテムに関連付けられた1又は複数のパラメタに基づき、コンテンツアイテムを特定およびランク付けすることができる。

クエリーを提出したユーザは、表示される広告が実際にユーザのクエリーに関連するか否かを決定することができない場合がある。例えば、ユーザは、潜在的に購入する電話を特定するために、クエリーを実行する。電話に関連する広告が特定されるが、広告は、電話が機能(ユーザが使用するのに関心がある)を実行するものであるか否かを、ユーザが判断することができるほどの情報を含まない可能性がある。故に、追加情報(例えば、ビデオ)を広告とともに提示することができる。しかしながら、そのような追加情報の提示はユーザー・エクスペリエンスを低下させ得る(追加情報の提示が、広告スペースを混乱させ、かつ/または、そのような追加情報を受信することの選択肢をユーザに与えない場合)。

米国特許第6,285,999号明細書

S.Brin及びL.Page著、The Anatomy of Large-Scale Hypertextual Search Engine", Seventh International World Wide Web Conference, ブリスベン、オーストラリア

本明細書に開示されているのは、広告に関連付けられたビデオを特定するためのシステム、装置、コンピュータプログラム製品および方法である。1態様では、1又は複数のキーワードを含むクエリーが受信され、かつ、1又は複数のキーワードに関連するコンテンツアイテムが特定される。ビデオは、コンテンツアイテムに関連付けられた1又は複数のビデオから選択される。表示データおよびビデオ選択データがデバイスに提供される。

別の態様では、1又は複数のキーワードを含むクエリーが受信され、かつ、1又は複数のキーワードに関連するコンテンツアイテムが特定され、コンテンツアイテムはビデオに関連付けられる。関連性測定(relevancy measure)は、1又は複数のキーワード、ビデオに関連付けられたメタデータ、およびビデオに関連付けられた品質スコアに基づき、ビデオのために計算され、かつ、ビデオは、関連性測定に基づき選択される。

本明細書で説明される本発明の1又は複数の態様の詳細は、添付図面および以下での記述で詳しく説明される。本発明の他の特徴、態様および利点は、記述、図面および特許請求の範囲から明らかになる。

例のオンラインコンテンツ配信システムのブロック図である。 関連性測定および品質スコアを使用することで、ビデオを選択する例のシステムのブロック図である。 クエリーに応じて広告および広告に関連付けられたビデオを特定するための例のプロセスに関するフローチャートである。 信号に基づき品質スコアを計算するための例のプロセスに関するフローチャートである。 1又は複数のキーワードに基づき広告に関連付けられた1又は複数のビデオのグループからビデオを選択するための例のプロセスに関するフローチャートである。 1又は複数のキーワードに基づき広告に関連付けられた1又は複数のビデオのグループからビデオを選択するための例のプロセスに関する別のフローチャートである。 クエリーに応じて広告および広告に関連付けられたビデオを特定するための例のプロセスに関する別のフローチャートである。 1又は複数のキーワードに基づきビデオのための関連性測定を計算するための例のプロセスに関するフローチャートである。 本明細書に説明されたシステムおよび方法を実行するのに利用することができる例のコンピュータシステムの概略図である。

図1は、例のオンラインコンテンツ配信(例えば、広告)システム100のブロック図である。システム100は、例えば、クエリーに応じて、スポンサー付きコンテンツを提供する。一例として、スポンサー付きコンテンツは、広告(advertising)又は広告(advertisement)(「広告(ad)」)の形態であり得る。システムが広告を提供することに関連して説明されるが、システム100は、他の形態のコンテンツを提供することができる(他の形態のスポンサー付きコンテンツを含む)。

コンピュータネットワーク110(例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、インターネット、またはそれらの組み合わせ)は、広告主102、広告システム104、発行者(publisher)106、およびユーザデバイス108を接続する。一部の実施例では、1又は複数の広告主102は、直接又は間接的に、広告システム104において広告(「広告」)情報を入力、維持、および追跡することができる。広告は、グラフィカルな広告(例えば、バナー広告、テキストのみの広告、画像広告、オーディオ広告、ビデオ広告、そのような要素のいずれかの１又は複数を組み合わせた広告など)の形態であってもよい。また、広告は、埋め込まれた情報(例えば、リンク、メタ情報、及び/又は、機械実行可能命令)を含んでもよい。1又は複数の発行者106が、システム104に広告についてのリクエストを提出してもよい。システム104は、発行者のウェブプロパティ(例えば、ウェブサイトおよび他のネットワーク分散コンテンツ)のうちの1又は複数に対するプレースメント(placement)のために、リクエストした発行者106に広告を送信することによって応答する(例えば、関連したパブリケーション(publication)が表示されるとき)。上で論じたように、広告について説明されるが、他のコンテンツアイテムをシステム104によって提供することができる。

ユーザデバイス108および広告主102などの他のエンティティは、使用情報をシステム104に提供することができる(例えば、広告に関連するクリックスルーが発生したか否か、コンバージョン(conversion)が発生したか否か、または、他の定義されたイベントが発生したか否か)。そのような使用情報を処理して、性能メトリクス(例えば、クリックスルーレート、コンバージョンレートなど)を測定することができる。

例えば、クリックスルーは、ユーザデバイス108のユーザが広告を選択する、又は「クリックする」ときに発生する。クリックスルーレートは、広告又は広告に関連付けられたリンクをクリックしたユーザの数を、広告が配信された回数によって割ることによって取得される性能メトリクスである。例えば、広告が100回配信され、かつ、3人が広告をクリックした場合、その広告についてのクリックスルーレートは3%である。また、クリックスルーレートをビデオ広告に関連付けることができる。

例えば、「コンバージョン」は、ユーザが以前に供給された広告に関連するトランザクションを完了したときに発生する。コンバージョンを構成するものは、場合によって異なってもよく、かつ、さまざまな方法で決定することができる。例えば、ユーザが広告をクリックし、広告主のウェブページが参照され、かつ、そのウェブページを出る前にそこで購入を完成したとき、コンバージョンが発生してもよい。代わりに、コンバージョンは、広告を示され、かつ、所定の時間(例えば、7日間)以内に広告主のウェブページで購入を行うユーザとして定義してもよい。さらに別の代替例では、コンバージョンは、広告主によって測定可能/観察可能なユーザアクション(例えば、白書をダウンロードすること、ウェブサイトの少なくとも所定の深さにナビゲートすること、少なくともある数のウェブページを見ること、少なくとも所定の時間をウェブサイト又はウェブページで過ごすこと、ウェブサイトに登録すること、電話番号にダイヤルすること、製品問い合せを送信することなど)と定義してもよい。コンバージョンを構成するものの他の定義が可能である。

コンバージョンレートは、広告のインプレッションの数(すなわち、広告が表示される回数)に対するコンバージョンの数の比率、又は、選択の数(又は、他のより早いイベントの数)に対するコンバージョンの数の比率として定義することができる。

また、他の使用情報、及び/又は、性能メトリクスを使用することができる。例えば、使用情報、及び/又は、性能メトリクスは、関係した収益又は関係した非収益である。一部の実施例では、性能メトリクスを時間に従って分析することができる(例えば、特定のコンテンツアイテムの性能が、週末に非常に高く、平日の夜に中程度であるが、平日の朝および午後に非常に低いことを決定してもよい。)。

この使用情報は、供給された広告に関連する測定された又は観察されたユーザ行動を含むことができる。システム104は金融トランザクションを実行する(例えば、発行者106をクレジットし、かつ、使用情報に基づき広告主102に請求する)。

発行者106の1例は、コンテンツ(例えば、記事、議論スレッド、音楽、ビデオ、グラフィックス、サーチ結果、ウェブページリスト、情報供給など)についてのリクエストを受信し、かつ、リクエストに応じて、リクエストされたコンテンツを読み取る一般的なコンテンツサーバである。コンテンツサーバは、システム104で広告サーバに広告についてのリクエストを提出してもよく、又は、広告を実行および読み取りするために、ユーザデバイス108のために表示されるページにコードを埋め込んでもよい。広告リクエストは、望まれる多くの広告を含んでもよい。また、広告リクエストは、コンテンツリクエスト情報を含んでもよい。この情報は、コンテンツ自体(例えば、ページ、又は他のコンテンツドキュメント)、ユニフォームリソースロケータ(URL)経由でのコンテンツへのポインタ、コンテンツ又はコンテンツリクエストに対応するカテゴリ(例えば、芸術、ビジネス、コンピュータ、芸術映画、芸術音楽など)、コンテンツリクエストの一部又はすべて、コンテンツ年齢、コンテンツタイプ(例えば、テキスト、グラフィックス、ビデオ、オーディオ、ミックスメディアなど）、地理的な位置情報などを含むことができる。

一部の実施例では、コンテンツサーバは、リクエストされたコンテンツと、システム104によって提供される広告の1又は複数とを結合することができる。他の実施例では、ブラウザを実行するユーザデバイス108は、リクエストされたコンテンツと広告とを結合することができる。この結合されたコンテンツおよび広告を、コンテンツをリクエストしたユーザに、送信するか、又は提示することができる。コンテンツサーバは、広告についての情報を、元の広告サーバへ転送することができる(広告が表示される方法、時、及び/又は、場所を記述する情報を含む)(例えば、HTML又はJava(登録商標)Scriptで)。

別の例の発行者106はサーチサービスである。サーチサービスはサーチ結果のためのクエリーを受信することができる。応答では、サーチサービスは、ドキュメントのインデックスから(例えば、ウェブページのインデックスから)、関連するサーチ結果を読み取ることができる。代表的なサーチサービスは、論文(“The Anatomy of Large-Scale Hypertextual Search Engine”, S.Brin及びL.Page, Seventh International World Wide Web Conference, ブリスベン、オーストラリア)および米国特許第6,285,999号明細書で説明されている。例えば、サーチ結果は、ウェブページタイトルのリスト、それらのウェブページから抽出されたテキストの断片、およびそれらのウェブページへのハイパーテキストリンクを含むことができ、かつ、所定数(例えば、10)のサーチ結果にグループ化してもよい。

サーチサービスは、システム104に広告についてのリクエストを提出することができる。リクエストは、望まれる多数の広告を含んでもよい。この数は、サーチ結果、スクリーン又はサーチ結果によって占められるページスペースの量、広告の大きさおよび形状などに依存してもよい。一部の実施例では、所望の広告の数は、1から10、又は、3から５である。また、広告についてのリクエストは、クエリー(入力された、又は分析されたように)、クエリーに基づく情報(例えば、地理的な位置情報、クエリーがアフィリエイトから来たか否か、およびそのようなアフィリエイトの識別子)、及び/又は、サーチ結果に関連付けられたか、又は、それに基づく情報を含んでもよい。例えば、そのような情報は、サーチ結果に関連する識別子(例えば、ドキュメント識別子又は「docIDs」)、サーチ結果に関連するスコア(例えば、情報検索(「IR」)スコア)、特定されたドキュメント(例えば、ウェブページ)から抽出されたテキストの断片、特定されたドキュメントの全文、特定されたドキュメントの特徴ベクトルなどを含んでもよい。一部の実施例では、例えば、IRスコアは、クエリーおよびドキュメントに対応する特徴ベクトルのドット積(dot product)、ページランクスコア、及び/又は、IRスコアとページランクスコアとの組み合わせなどから計算することができる。

サーチサービスは、サーチ結果と、システム104によって提供される広告のうちの1又は複数とを結合することができる。次いで、この結合された情報は、コンテンツをリクエストしたユーザデバイス108に転送することができる。サーチ結果は、支払われた広告と中立サーチ結果とをユーザが混同しないように、広告とは異なるものとして維持することができる。

最終的に、サーチサービスは、広告についての情報、および、広告が元のシステム104へ表示される時、場所、及び/又は、方法を転送することができる。

上記から分かるように、広告システム104は、コンテンツサーバおよびサーチサービスなどの発行者106に供給することができる。システム104は、コンテンツサーバによって供給されたコンテンツ(例えば、ドキュメント)に対してターゲット化された広告の供給を許可する(又は、ユーザによって提供されるサーチクエリーに応じて)。例えば、ネットワークは、販売のための広告スポットとともにサーチサービスからのリクエストに応じて、ターゲット化された広告を供給する広告サーバを含んでもよい。

一部の実施例では、広告システム104は、広告に関連付けられたビデオを含んでいる広告を供給してもよい。広告に関連付けられたビデオは、関連する広告を表示するとき、ユーザデバイス108上に表示してもよい。一部の実施例では、広告は1以上のビデオに関連付けることができ、かつ、広告についてのサーチに使用されるクエリーに最も関連性がある上に、ユーザに最も利益のあるビデオがユーザに示される。例えば、ビデオとサーチクエリーで使用されるキーワードとの間の関連性測定、および、ビデオに関連付けられた品質スコアに基づき、ビデオを選択することができる。

図2は、広告と共にビデオを選択的に表示する例のシステム200のブロック図である。ビデオは、ビデオに関連付けられた品質スコアと、サーチクエリーに使用されたキーワードとビデオに関連付けられたメタデータとの間の関連性測定とに基づき、ビデオのグループから選択することができる。例えば、システム200は、処理命令を格納するメモリデバイスと、処理命令を実行するための処理デバイスとを備えた１又は複数の計算デバイスを利用することで、広告システム104において実装することができる。例の計算システムは、図9に関連して示され、かつ、説明される。しかしながら、他の実施例も使用することができる。

一部の実施例では、システム200は、広告204をクライアントデバイス206に供給する広告サーバ202を含むことができる。広告サーバ202は、広告システム104の一部として、又は、それと協力して、広告主102によって提供された広告を供給することができる。広告は、ネットワーク110上に供給し、かつ、クライアントデバイス206上に表示してもよい。例のクライアントデバイス206(例えば、ユーザデバイス108)は、ラップトップ、ホームコンピュータ、PDA、携帯電話、セットトップボックス、ゲームコンソール、携帯用電子機器などを含むことができる。

一部の実施例では、広告サーバ202は、ビデオ208(例えば、208aまたは208b)をクライアントデバイス206に供給することができる。ビデオ208は、クエリーに応じて広告サーバ202によって特定される広告204に対応してもよい。例えば、広告204がジャガイモピーラを販売する1又は複数のオンライン販売業者によって提供されるジャガイモピーラのための広告であるとき、広告204に関連付けられたビデオ208は、ジャガイモの皮を剥くのにどうジャガイモピーラを使用するかに関するビデオ、および、リンゴの皮を剥くのにジャガイモピーラを使用することに関係したビデオであってもよい。

広告204およびビデオ208は、データストア(広告サーバ202が供給することができる広告のための情報を格納する)210に格納してもよい。クライアントデバイス206が広告をリクエストするか、又は、広告の識別をもたらすサーチクエリーを発行するとき、広告サーバ202は、広告204を提供することができる。例えば、広告204は、地元の家庭用品小売店についての広告であってもよい。広告204は、ユーザのブラウザに入力されたジャガイモピーラ(例えば、サーチクエリー「ジャガイモピーラ」を使用する)についてのサーチの結果として、クライアントデバイス206上に表示することができる。

また、システム200は、クライアントデバイス206で表示するために、広告204に関連付けられた1又は複数のビデオ208のグループからビデオを選択することができる。一部の実施例では、システム200は、関連性測定、品質スコア、又は、関連性又は性能の他の測定に基づきビデオを選択することができる。例えば、ビデオ208は、他のユーザが頻繁に再生したビデオ208である(ビデオ208に関連付けられた高い品質スコアによって示されるように)。品質は、ユーザインタラクションに基づくことができる性能測定を参照する。例えば、品質は、CTR、コンバージョンレート、再生の長さなどによって測定されるようなスコアである。一部の実施例では、例えば、品質スコアは、見られたビデオの長さ、及び/又は、ビデオが見られた回数に基づくことができる。

1実施例では、広告サーバ202は、クライアントデバイス206から1又は複数のキーワード212を含むクエリーを受信することができる。広告サーバ202は、1又は複数のキーワード212に基づき、広告204を特定することができる。例えば、広告サーバ202は、最も関連している広告204を特定するために、キーワード212とすべての広告(又は、広告に関連付けられたキーワードのリスト)とを比較することによって、広告204を特定することができる。

一部の実施例では、システム200によって、広告主が、その広告主の広告と共に表示される広告主の広告204に関連するビデオ208を指定することができる。例えば、広告主102は、システム200にビデオ208を提供して、広告204と共に表示することができる。例えば、ビデオ208はデータストア210に格納することができる。広告204が表示されるとき、広告主102によって指定されるように広告204に関連付けられたビデオ208のうちの1つのビデオスチール、及び/又は、ビデオ要素(例えば、プラスボックス(plusbox))を表示することができる。一部の実施例では、ビデオは、初めは表示されない。プラスボックスは、ビデオが利用可能であることを示す。ユーザがビデオ要素（例えばプラスボックス)をクリックするとき、システム200は、広告204に関連付けられた選択されたビデオ208を返すことができる。ディスプレイは、広告204に関連付けられたビデオ208のビデオスチールを示すことができる。

一部の実施例では、ビデオ要素は、ビデオ208のビデオスチール画像又はビデオのサムネイル画像を含むことができる。

一部の実施例では、広告サーバ202は、それぞれのビデオ208に関連付けられた1又は複数の信号を評価することができる。例えば、いったんビデオが表示されると、ビデオ要素又はビデオ208に応じて、信号をユーザインタラクションに関連付けることができる。例えば、信号は、ビデオ要素又はビデオ208が以前にユーザに示されたとき、ユーザによって取られたアクションに関連付けることができる。例えば、ビデオ要素(例えば、ビデオ208のビデオスチール)がクリックされたか否か、又は、ビデオ208がミュートされたか否か、再生されたか否かなどは、信号である。それぞれの信号を信号スコアに関連付けることができる。信号スコアは、品質スコアを決定することにおいて、信号の重みを表すことができる。一部の実施例では、スコアは、一部の累積的な方法で合計するか、又は処理することができる。以下の表は各信号に関連付けられたレートの例である。

一部の実施例では、ビデオ要素がユーザのために表示されるとき、ユーザは、ビデオ208を表示および再生するために、ビデオ要素をクリックすることに決めることができる。一部の実施例では、ビデオ要素の各クリックを使用して、ビデオ208に関連付けられたクリックスルーレートを計算することができる。例えば、ビデオ要素のクリックをプラスの信号として扱うことができる。例えば、ビデオ要素の各クリックを「1」のクリックスコアに関連付けることができる。クリックレートは、ビデオのインプレッションの数(即ち、ビデオが表示される回数)に対するクリックの数の比率として定義することができる。

一部の実施例では、ユーザは、ビデオ208に関連付けられたビデオ要素をクリックするか、又は、ビデオ208に関連付けられた再生ボタンを選択することによって、ビデオ208を再生することができる。例えば、ビデオ208を再生することをプラスの信号として扱うことができる。一部の実施例では、広告サーバ202は、再生されたビデオ208の長さを決定することができる。ビデオ208の長さは信号スコアに比例することができる。例えば、完全に再生されたビデオ208は、「10」のスコアに関連付けることができる。ビデオ208の半分だけが再生された場合、信号スコアが「5」である等である。再生レートは、ビデオのインプレッションの数に対する再生されたビデオの長さの比率と定義することができる。

一部の実施例では、ビデオ208に関連付けられたオーディオを停止するか、又はミュートすることを、マイナスの信号として扱うことができる。例えば、停止は、「-1」のスコアに関連付けることができる。また、例えば、ビデオ208をミュートすることは、「-1」の信号スコアに関連付けることができる。停止レートは、ビデオのインプレッションの数に対するビデオ208が停止される回数の比率として定義することができる。ミュートレートは、ビデオのインプレッションの数に対するビデオ208がミュートされる回数の比率として定義することができる。

また、一部の実施例では、ビデオ208がブラウザで表示される場合に、別のブラウザウィンドウでビデオ208をカバーすることを、マイナスの信号として扱うことができる。例えば、ユーザが再生するためにビデオ208を選択すると仮定する。次に、ビデオ208が再生されている間、ユーザがビデオ208の上に別のブラウザウィンドウを動かし、したがって、ビデオ208は部分的又は完全に隠される。ビデオ208が他のオブジェクトによって部分的又は完全にカバーされるたびに(例えば、別のブラウザウィンドウ)、ビデオ208は、「-1」の信号スコアに関連付けることができる。ブロックレートは、ビデオのインプレッションの数に対するビデオ208がブロックされる回数の比率として定義することができる。

一部の実施例では、ビデオ208は、チェックアウトなどの特徴に関連付けることができる(ユーザがビデオで説明されたアイテムを購入することができる)。また、チェックアウトボタンをクリックすることは、プラスの信号として扱うことができる。特に、チェックアウトボタンをクリックすることは、ビデオ208のコンバージョンレートに関連付けることができる。例えば、コンバージョンレートは信号のうちの1つである。例えば、ビデオ208のクリックがコンバージョンにつながるたびに、ビデオ208は、プラスの信号スコア(例えば、「3」)に関連付けることができる。

一部の実施例では、広告サーバ202は、ビデオ208に関連付けられた信号を評価し、かつ、ビデオ208のそれぞれのために品質スコアを計算することができる。品質スコアは、信号のうちの1又は複数に基づくことができる。例えば、品質スコアは、プラスの信号又はマイナスの信号がビデオ208に関連付けられているか否かを考慮することができる。

一部の実施例では、広告サーバ202は、どのビデオ208をユーザに表示するかを決定することにおいて、ビデオ208の品質スコア、および、それぞれのビデオ208のために計算された関連性スコアを使用することができる。例えば、関連性測定は、キーワード212とビデオ208との関連性に基づくことができる。一部の実施例では、広告主は、それぞれのビデオ208に関連付けられたメタデータを提供することができる。例えば、メタデータは、特定のビデオ208の内容を記述することができる。例えば、ビデオ208がジャガイモピーラに関連付けられていた場合、広告主は、メタデータとして「ジャガイモ、ピーラ、野菜、カット」などを提供することができる。

一部の実施例では、広告サーバ202は、キーワード212とビデオ208に関連付けられたメタデータとを比較することによって、関連性測定を計算することができる。例えば、広告サーバ202は、キーワード212と、ビデオ208に関連付けられた広告主によって提供されるメタデータとを比較することができる。例えば、広告サーバ202は、キーワードのうちのいくつがビデオ208に関連付けられたメタデータにマッチするかを決定することによって、関連性測定を決定することができる。例えば、キーワードとメタデータとの各マッチのために、関連性測定は増加することができる。さらに、各マッチは、メタデータの特徴の重みによってスケーリングすることができる(例えば、キーワードが、ビデオが関係するビジネスバーティカルを記述したメタデータにマッチする場合、マッチは第1スケーリングファクタによってスケーリングしてもよい。)。同様に、キーワードが、ビデオが関係する特定の製品ブランド名を記述したメタデータにマッチする場合、マッチは第1スケーリングファクタによってスケーリングしてもよく、かつ、第2スケーリングファクタは第１スケーリングファクタより大きい。一部の実施例では、そのようなスケーリングファクタは特徴ベクトルとして格納することができ、かつ、各キーワードマッチは関連性ベクトルに格納することができる。１又は複数のキーワードへのビデオの全関連性は、特徴ベクトルと関連性ベクトルとのドット積によって取得することができる。

他の実施例では、広告サーバ202は、キーワード212とビデオ208に関連付けられたオーディオとを比較することによって、関連性測定を計算することができる。例えば、広告サーバ202は、ビデオ208に関連付けられたオーディオを抽出し、次いで、オーディオとキーワード212とを比較することができる。オーディオおよびキーワード212を比較することができ、かつ、比較およびオーディオがキーワード212にどのくらいマッチしているかに基づき、広告サーバ202は、関連性測定を計算することができる。

広告サーバ202は、品質スコアおよび関連性測定に基づき、ビデオ208のうちの1つを選択することができる。一部の実施例では、広告サーバ202は、品質スコアと関連性測定とを結合することによって、最終スコアを計算することができる。例えば、広告サーバ202は、品質スコア*関連性測定という式を使用して、最終スコアを決定し、かつ、最も高い最終スコアに基づいてビデオ208を選択することができる。

例えば、ユーザが「ジャガイモの皮を剥くのにジャガイモピーラを使用する」というクエリーを実行すると仮定する。広告サーバ202は、ユーザに表示するために、広告のうちの1つとして広告204を選択する。広告204は2つのビデオに関連付けられる。ビデオ1は、ジャガイモの皮を剥くのにジャガイモピーラを使用する方法を説明するビデオであり、かつ、メタデータ「ジャガイモ ピーラ 皮」に関連付けられる。ビデオ2は、リンゴの皮を剥くのにジャガイモピーラを使用する方法を説明するビデオであり、かつ、広告204に関連付けられた広告主によって提供されるように、メタデータ「ピーラ 皮 リンゴ」に関連付けられる。以下の表は、各ビデオに関連付けられた信号、および各信号のレートを説明する。

広告サーバ202は、それぞれの個別信号スコアを加算することによって、各ビデオの品質スコアを計算することができる。それぞれのマイナスの信号(例えば、停止レート、ミュートレート、ブロックレート)は、品質スコアの計算で、マイナスのレートに関連付けることができる。したがって、この例では、ビデオ1の品質スコアは、「.04+.02+-.01+-.01+-.02=.02」として計算することができ、かつ、ビデオ2の品質スコアは、「.06+.01+0+0+-.06=.01」として計算することができる。

また、広告サーバ202は、キーワード「ジャガイモの皮を剥くのにジャガイモピーラを使用する」と、ビデオ1のメタデータ「ジャガイモ ピーラ 皮」およびビデオ2のメタデータ「ピーラ 皮 リンゴ」とを比較することに基づいて、関連性測定を計算することができる。例えば、広告サーバ202は、どのビデオが、より多数のキーワードにマッチするメタデータに関連付けられているかを決定することができる。例えば、広告サーバ202は、メタデータにマッチする各キーワードのために値を割り当てることができる。例えば、ビデオ1のメタデータは、キーワード「ジャガイモ」、「ピーラ」、および「皮」にマッチする。ビデオ2のメタデータは、キーワード「ピーラ」および「皮」にマッチする。したがって、キーワードのうちの3つがビデオ1に関連付けられたメタデータにマッチするので、ビデオ1は「3」の関連性測定に関連付けられる。キーワードのうちの2つがビデオ2に関連付けられたメタデータにマッチするので、ビデオ2は「2」の関連性測定に関連付けられる。

次いで、広告サーバ202は、例えば、品質スコアと各ビデオ208の関連性測定とを乗算することによって、最終スコアを計算することができる。したがって、以下のように最終スコアを計算することができる。
最終_スコア_ビデオ_1=.02*3=.06
最終_スコア_ビデオ_2=.01*2=.02

次いで、広告サーバ202は、広告と共に表示するためのビデオ208として、最も高い最終スコアを有するビデオ208を選択することができる。この例では、ビデオ1の「.06」の最終スコアがビデオ2の「.02」の最終スコアより高いので、広告サーバ202はビデオ1を選択することができる。

一部の実施例では、ビデオ208は、ビデオ要素を記述する「ラベル」に関連付けることができる。ラベルは、テキストの記述、又は、ラベルの選択に関連付けられたアクションの他のインジケータを含んでいる選択可能な要素である。例えば、ラベルは「ビデオを見る」と記載することができる。広告サーバ202は、異なったラベルとビデオ208とに関連付け、かつ、どのラベルがよりよく実行するかを決定することができる。例えば、ラベルとして「ビデオを見る」を有するビデオ208は、ラベルとして「再生してください!(PLAY ME!)」を有する同じビデオ208より多くのクリックおよびより多くの表示を得てもよい。広告サーバ202は、各ビデオ208に関連付けられたラベルの性能を評価し、かつ、選択されたビデオ208と共に示すための最も良い実行ラベルを選択することができる。

他の実施例では、ビデオ208は、サムネイル画像に関連付けることができる。一部の実施例では、サムネイルは、ビデオ208からの選択されたスチールである。他の実施例では、サムネイルは、ビデオ208の内容に関連する異なった画像であってもよい。例えば、ジャガイモピーラについてのビデオは、実際のジャガイモピーラの画像に関連付けることができる。広告サーバ202は、異なったサムネイル画像とビデオとを関連付け、かつ、どのサムネイル画像が最もよく実行するかを決定することができる。例えば、性能は、ビデオ208のクリックスルーレートに従って、測定することができる。したがって、ビデオがクリックされた場合、サムネイル画像の性能は向上することができる。広告サーバ202は、各ビデオに関連付けられたサムネイル画像のそれぞれの性能を評価し、かつ、選択されたビデオと共に示すための最も良い実行サムネイルを選択することができる。

要約すれば、図2のシステム200は、さまざまな方法で、広告および関連するビデオ208のプロビジョニングを促進することができる。例えば、クライアントデバイス206は、広告サーバ202に1又は複数のキーワードを含むクエリーを送信することができる。広告サーバ202は、データストア210から広告を見つけるために、キーワードを使用することができる。広告サーバ202は、ビデオ208が広告に関連付けられているか否かを決定することができる。例えば、広告サーバ202は、キーワードとビデオ208に関連付けられたメタデータとを比較し、かつ、キーワードとそれぞれのビデオ208との間で関連性測定を計算することができる。次いで、広告サーバ202は、それぞれのビデオ208についての品質スコアを計算し、かつ、関連性測定および品質スコアに基づき、ビデオのうちの1つを選択することができる。次いで、広告サーバ202は、広告およびビデオ208をクライアントデバイス206に送信することができる。クライアントデバイス206は、広告およびビデオを表示するためにビデオ208に関連付けられたビデオ要素を表示することができる。

図3は、クエリーに応じて、広告および広告に関連付けられたビデオを特定するための例のプロセス300のフローチャートである。例えば、プロセス300は、図2のシステム200などのシステムで実行することができる。

段階302は、クライアントデバイスから1又は複数のキーワードを含むクエリーを受信する。例えば、図2を参照して、クエリーは、「ジャガイモピーラ」などのサーチクエリー(ユーザがクライアントデバイス206でブラウザに入力し、かつ、ネットワークを通じて広告サーバ202に転送される)であってもよい。

段階304は、1又は複数のキーワードに関連する広告を特定する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数のキーワードに関連する広告を特定することができる。例えば、広告は、ジャガイモピーラを販売する地元の家庭用品小売店についての広告であってもよい。

段階306は、広告に関連付けられた1又は複数のビデオからビデオを選択する。例えば、選択は1又は複数のキーワードに基づくことができる。例えば、広告サーバ202は、広告に関連付けられた1又は複数のビデオからビデオを選択することができ、選択は1又は複数のキーワードに基づく。例えば、ビデオは、家庭用品小売店で購入することできるジャガイモピーラを使用する方法についてのビデオを含むことができる。1実施例では、広告サーバ202は、クライアントデバイス206で広告を表示するために表示データを生成させ、かつ、また、クライアントデバイスで広告に最も近いビデオを表示するためにビデオ選択データを生成させることができる。例えば、広告サーバ202は、クライアントデバイス206で家庭用品小売店の広告に最も近いジャガイモピーラを使用する方法のビデオを表示するために、ビデオ選択データを生成することができる。

段階308は、表示データおよびビデオ選択データをクライアントデバイスに提供する。例えば、広告サーバ202は、表示データおよびビデオ選択データをクライアントデバイス206に提供することができる。

図4は、信号に基づき品質スコアを計算するための例のプロセス400のフローチャートである。例えば、プロセス400は、図2のシステム200などのシステムで実行することができる。

段階402は、広告に関連付けられた1又は複数のビデオのそれぞれに関連付けられた1又は複数の信号を評価する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数のビデオのそれぞれに関連付けられた1又は複数の信号を評価することができる。例えば、信号は、各ビデオが何回クリックされたか、再生されたか、停止されたか、又はミュートされたかを含むことができ、かつ、結果として生じる全レートはこれらの測定に関連する。

段階404は、1又は複数の信号に基づき、1又は複数のビデオのそれぞれについての品質スコアを計算する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数の信号に基づき、1又は複数のビデオのそれぞれについての品質スコアを計算することができる。一部の実施例では、一部の信号を、他の信号よりさらに重み付けしてもよい。例えば、「再生停止」信号は、「再生開始」信号の重みより高い等級のスケールのマイナスの重みを有してもよい(「再生停止」信号を、実際にビデオを見たユーザが気を悪くした、立腹したか、又は、ビデオが面白くないと思った、と解釈することができるので)。

図5は、1又は複数のキーワードに基づき、広告に関連付けられた1又は複数のビデオのグループからビデオを選択するための例のプロセス500のフローチャートである。例えば、プロセス500は、図2のシステム200などのシステムで実行することができる。

段階502は、ビデオに関連付けられたメタデータと1又は複数のキーワードとを比較する。例えば、広告サーバ202は、メタデータと1又は複数のキーワードとを比較することができる。

段階504は、1又は複数のキーワードに対するメタデータの関連性測定を計算する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数のキーワードに対するメタデータの関連性測定を計算することができる。

段階506は、関連性測定および品質スコアに基づきビデオを選択する。例えば、広告サーバ202は、関連性測定および品質スコアに基づきビデオを選択することができる。

図6は、1又は複数のキーワードに基づき、広告に関連付けられた1又は複数のビデオのグループからビデオを選択するための例のプロセスの別のフローチャートである。例えば、プロセス600は、図2のシステム200などのシステムで実行することができる。

段階602は、1又は複数のビデオのそれぞれからオーディオを抽出する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数のビデオのそれぞれからオーディオを抽出することができる。抽出は、オーディオ又はテキスト(オーディオに関連付けられている)の抽出を含むことができる。

段階604は、オーディオと1又は複数のキーワードとを比較する。例えば、広告サーバ202は、オーディオと1又は複数のキーワードとを比較することができる。

段階606は、1又は複数のキーワードに対するオーディオの関連性測定を計算する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数のキーワードに対するオーディオの関連性測定を計算することができる。

段階608は、関連性測定に基づきビデオを選択する。例えば、広告サーバ202は、関連性測定に基づきビデオを選択することができる。

図7は、クエリーに応じて、広告および広告に関連付けられたビデオを特定するための例のプロセスの別のフローチャートである。例えば、プロセス700は、図2のシステム200などのシステムで実行することができる。

段階702は、クライアントデバイスから1又は複数のキーワードを含むクエリーを受信する。例えば、広告サーバ202は、クライアントデバイスから1又は複数のキーワードを含むクエリーを受信することができる。

段階704は、1又は複数のキーワードに関連し、かつ、ビデオに関連付けられた広告を特定する。例えば、広告サーバ202は1又は複数のキーワードに関連する広告を特定することができ、広告はビデオに関連付けられている。

段階706は、１又は複数のキーワード、ビデオに関連付けられたメタデータ、およびビデオに関連付けられた品質スコアに基づきビデオについての関連性測定を計算する。例えば、広告サーバ202は、1又は複数のキーワード、ビデオに関連付けられたメタデータ、およびビデオに関連付けられた品質スコアに基づき、ビデオについての関連性測定を計算することができる。

段階708は、関連性測定に基づきビデオを選択する。例えば、広告サーバ202は、関連性測定に基づきビデオを選択することができる。

図8は、1又は複数のキーワードに基づきビデオについての関連性測定を計算するための例のプロセスのフローチャートである。例えば、プロセス800は、図2のシステム200などのシステムで実行することができる。

段階802は、所定のビデオに関連付けられたメタデータと1又は複数のキーワードとを比較する。例えば、広告サーバ202は、メタデータと1又は複数のキーワードとを比較することができる。

段階804は、ビデオに関連付けられた1又は複数の信号を評価する。例えば、広告サーバ202は、ビデオに関連付けられた1又は複数の信号を評価することができる。

段階806は、１又は複数の信号に基づき、ビデオについての品質スコアを計算する。例えば、広告サーバ202は、１又は複数の信号に基づき、ビデオについての品質スコアを計算することができる。

段階808は、メタデータと１又は複数のキーワードとの比較および品質スコアに基づき、関連性測定を計算する。例えば、広告サーバ202は、メタデータと１又は複数のキーワードとの比較および品質スコアに基づき、関連性測定を計算することができる。

図9は、本明細書に説明されたシステムおよび方法を実施するのに利用することができる例のコンピュータシステム900の概略図である。システム900は、プロセッサ910、メモリ920、記憶装置930、および入出力装置940を備えている。例えば、コンポーネント910、920、930、および940のそれぞれは、システムバス950を使用することで相互接続することができる。プロセッサ910は、システム900中の実行のための命令を処理することができる。一部の実施例では、プロセッサ910はシングルスレッドプロセッサである。他の実施例では、プロセッサ910はマルチスレッドプロセッサである。プロセッサ910は、メモリ920又は記憶装置930に格納された命令を処理することができる。

メモリ920は、システム900中に情報を格納する。一部の実施例では、メモリ920はコンピュータ読み取り可能な媒体である。他の実施例では、メモリ920は揮発性メモリユニットである。さらに、他の実施例では、メモリ920は不揮発性メモリユニットである。

記憶装置930は、システム900のための大容量記憶を提供することができる。一部の実施例では、記憶装置930はコンピュータ読み取り可能な媒体である。様々な異なった実施例では、例えば、記憶装置930は、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、又は、他の大容量記憶装置を含むことができる。

入出力装置940は、システム900のための入出力オペレーションを提供する。一部の実施例では、入出力装置940は、１又は複数のネットワークインターフェースデバイス(例えば、イーサネット(登録商標)カード）、シリアル通信デバイス(例えば、RS-232ポート)、及び/又は、ワイヤレスインターフェースデバイス(例えば、802.11カード)を含むことができる。他の実施例では、入出力装置は、入力データを受信し、かつ、出力データを他の入出力装置に送信するように構成されたドライバデバイスを含むことができる(例えば、キーボード、プリンタ、およびディスプレイ装置960)。しかしながら、他の実施例も使用することができる(例えば、モバイルコンピューティングデバイス、モバイル通信デバイス、セットトップボックステレビクライアントデバイスなど)。

上の説明は広告などのコンテンツアイテムを参照するが、ビデオ、及び/又は、オーディオファイル、特定の対象についてのウェブページ、ニュース記事などのコンテンツアイテムも使用することができる。

その上、また、説明された特徴および方法は、広告シンジケートなどのオンライン広告の別の形態で使用することができる(広告主は、追加的なパートナーに広告を配布することによって、彼らのマーケティング範囲を広げることができる)。例えば、第三者のオンライン発行者は、広告主のウェブサイトまでオンライン顧客を後押しするために、所望のコンテンツを有するウェブプロパティに、広告主のテキスト又は画像広告を配置することができる。そのようなシステムの例は、グーグル社によって提供されるAdSense（登録商標）である。上記した特徴および方法を使用して、発行者のウェブサイトに配置された広告と一緒に、ビデオ要素の表示を可能にする。

本明細書で説明された装置、方法、フローチャート、および構造ブロック図は、コンピュータ処理システムで実行可能なプログラム命令を包含するプログラムコードを含むコンピュータ処理システムで実施してもよい。他の実施例も使用してもよい。加えて、本明細書で説明されたフローチャートおよび構造ブロック図(特定の方法、及び/又は、ステップを支持する対応する行動、および、開示された構造的な手段を支持する対応する機能を説明する)は、対応するソフトウェア構造およびアルゴリズム、および、その均等物を実施するのに利用してもよい。

この書面による説明は、本発明の最良の態様を詳しく説明し、かつ、本発明を説明し、かつ、当業者が本発明を実施および使用するのを可能にするために例を提供する。この書面による説明は、説明されたまさにその用語に本発明を限定するものではない。したがって、本発明が上記した例を参照して詳細に説明されるが、本発明の範囲から逸脱することなく、当業者は例への変更、変形、および変化をもたらし得る。

102 広告主
104 広告システム
106 発行者
108 ユーザデバイス
110 ネットワーク
202 広告サーバ
204 広告
206 クライアントデバイス
208a ビデオ1
208b ビデオ2
210 データストア
212a,b,c キーワード

Claims (25)

1. １又は複数のキーワードを含むクエリーを受信するステップと、
   前記１又は複数のキーワードに関連するコンテンツアイテムを特定するステップであって、前記コンテンツアイテムはビデオに関連付けられるステップと、
   前記１又は複数のキーワード、前記ビデオに関連付けられたメタデータ、および前記ビデオに関連付けられた品質スコアに基づき、前記ビデオのための関連性測定を計算するステップと、
   前記関連性測定に基づきビデオを選択するステップと
   を具備するコンピュータ実行方法。
2. １又は複数のキーワードを含むクエリーを受信するステップと、
   前記１又は複数のキーワードに関連するコンテンツアイテムを特定するステップと、
   前記コンテンツアイテムに関連付けられた１又は複数のビデオからビデオを選択するステップと、
   表示データおよびビデオ選択データをデバイスに提供するステップと
   を具備するコンピュータ実行方法。
3. 前記クライアントデバイスで前記広告を表示するための表示データを生成するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記クライアントデバイスで前記広告に最も近い前記ビデオを表示するためのビデオ選択データを生成するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記ビデオ選択データは、
   ビデオ要素を前記デバイスに表示させ、かつ、
   前記ビデオ要素の選択に応じて、前記コンテンツアイテムに最も近い前記コンテンツアイテムに関連付けられた前記ビデオを前記デバイスに表示させることを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 前記１又は複数のビデオのそれぞれに関連付けられた１又は複数の信号を評価するステップと、
   前記１又は複数の信号に基づき、前記１又は複数のビデオのそれぞれについての品質スコアを計算するステップと
   をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記１又は複数の信号は、再生率、停止率、隠された率、ミュート率、コンバージョンレート、及び/又は、情報表示レートのうちの１又は複数を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記１又は複数のビデオのそれぞれはメタデータに関連付けられることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記コンテンツアイテムに関連付けられた１又は複数のビデオのグループからビデオを選択するステップは、
   前記メタデータと前記１又は複数のキーワードとを比較するステップと、
   前記１又は複数のキーワードに対する前記メタデータの関連性測定を計算するステップと、
   前記関連性測定および前記品質スコアに基づき、前記ビデオを選択するステップと
   を具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記１又は複数のビデオのそれぞれに関連付けられたコンテンツプロバイダから前記メタデータを受信するステップをさらに具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
11. 前記コンテンツアイテムに関連付けられた１又は複数のビデオのグループからビデオを選択するステップは、
    前記１又は複数のビデオのそれぞれからオーディオを抽出するステップと、
    前記オーディオと前記１又は複数のキーワードとを比較するステップと、
    前記１又は複数のキーワードに対する前記オーディオの関連性測定を計算するステップと、
    前記関連性測定に基づき前記ビデオを選択するステップと
    を具備することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記１又は複数のキーワード、前記ビデオに関連付けられたメタデータ、および前記ビデオに関連付けられた品質スコアに基づき、前記ビデオのための関連性測定を計算するステップは、
    前記メタデータと前記１又は複数のキーワードとを比較するステップと、
    前記ビデオに関連付けられた１又は複数の信号を評価するステップと、
    １又は複数の信号に基づき、前記ビデオについての品質スコアを計算するステップと、
    前記メタデータと前記１又は複数のキーワードとの前記比較および前記品質スコアに基づき、前記関連性測定を計算するステップと
    を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
13. １又は複数の信号に基づき前記ビデオについての品質スコアを計算するステップは、
    前記ビデオに関連付けられた前記１又は複数の信号を特定するステップを具備することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記１又は複数の信号は、再生率、停止率、隠された率、ミュート率、コンバージョンレート、及び/又は、情報表示レートのうちの１又は複数を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. 広告および前記広告に関連付けられたビデオを格納するように構成された、データストアと、
    処理システムによって実行可能であり、かつ、コンピュータ読み取り可能媒体に格納された命令を含む、広告エンジンと
    を備え、
    前記命令を実行したときに前記処理システムに、
    クライアントデバイスから、１又は複数のキーワードを含むクエリーを受信するステップと、
    前記１又は複数のキーワードに関連する広告を特定するステップであって、前記コンテンツアイテムはビデオに関連付けられるステップと、
    前記１又は複数のキーワード、前記ビデオに関連付けられたメタデータ、および前記ビデオに関連付けられた品質スコアに基づき、前記ビデオのための関連性測定を計算するステップと、
    前記関連性測定に基づきビデオを選択するステップと
    を実行させることを特徴とするシステム。
16. 前記広告エンジンは、さらに、
    前記メタデータと前記１又は複数のキーワードとを比較し、
    前記ビデオに関連付けられた１又は複数の信号を評価し、
    １又は複数の信号に基づき、前記ビデオについての品質スコアを計算し、
    前記メタデータと前記１又は複数のキーワードとの前記比較および前記品質スコアに基づき、前記関連性測定を計算することを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 前記広告エンジンは、さらに、
    前記ビデオに関連付けられた前記１又は複数の信号を特定することを特徴とする請求項１５又は１６に記載のシステム。
18. 前記１又は複数の信号は、再生率、停止率、隠された率、ミュート率、コンバージョンレート、及び/又は、情報表示レートのうちの１又は複数を含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 広告および前記広告に関連付けられた１又は複数のビデオを格納するように構成された、データストアと、
    処理システムによって実行可能であり、かつ、コンピュータ読み取り可能媒体に格納された命令を含む、広告エンジンと
    を備え、
    前記命令を実行したときに前記処理システムに、
    クライアントデバイスから、１又は複数のキーワードを含むクエリーを受信するステップと、
    前記１又は複数のキーワードに関連する広告を特定するステップと、
    前記広告に関連付けられた前記１又は複数のビデオからビデオを選択するステップと、
    前記クライアントデバイスで前記広告を表示するための表示データを生成するステップと、
    前記クライアントデバイスで前記ビデオを表示するためのビデオ選択データを生成するステップと、
    前記表示データおよび前記ビデオ選択データを前記クライアントデバイスに提供するステップと
    を実行させることを特徴とするシステム。
20. 前記ビデオ選択データは、
    ビデオ要素を前記クライアントデバイスに表示させ、かつ、
    前記ビデオ要素の選択に応じて、前記広告に最も近い前記広告に関連付けられた前記ビデオを前記クライアントデバイスに表示させることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
21. 前記広告エンジンは、さらに、
    前記１又は複数のビデオのそれぞれに関連付けられた１又は複数の信号を評価し、
    前記１又は複数の信号に基づき、前記１又は複数のビデオのそれぞれについての品質スコアを計算することを特徴とする請求項１９又は２０に記載のシステム。
22. 前記１又は複数の信号は、再生率、停止率、隠された率、ミュート率、コンバージョンレート、及び/又は、情報表示レートのうちの１又は複数を含むことができるを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
23. 前記１又は複数のビデオのそれぞれはメタデータに関連付けられることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
24. 前記広告エンジンは、さらに、
    前記メタデータと前記１又は複数のキーワードとを比較し、
    前記１又は複数のキーワードに対する前記メタデータの関連性測定を計算し、かつ、
    前記関連性測定に基づき、前記ビデオを選択することを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
25. １又は複数のキーワードを含むクエリーを受信する手段と、
    前記１又は複数のキーワードに関連するコンテンツアイテムを特定する手段と、
    前記コンテンツアイテムに関連付けられた前記１又は複数のビデオからビデオを選択する手段と、
    前記クライアントデバイスで前記コンテンツアイテムを表示するための表示データを生成する手段と、
    前記クライアントデバイスで前記コンテンツアイテムに最も近い前記ビデオを表示するためのビデオ選択データを生成する手段と、
    前記表示データおよび前記ビデオ選択データを前記クライアントデバイスに提供する手段と
    を備え、
    前記選択は前記１又は複数のキーワードに基づくことを特徴とするシステム。

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