JP2012519918A

JP2012519918A - ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を視覚化するための方法、装置、およびシステム

Info

Publication number: JP2012519918A
Application number: JP2011553123A
Authority: JP
Inventors: ホワイ−ビンユアン
Original assignee: アリババグループホールディングリミテッド
Priority date: 2009-03-05
Filing date: 2010-03-05
Publication date: 2012-08-30
Also published as: CN101504671B; CN101504671A; EP2404245A4; EP2404245A1; WO2010102165A1; HK1133710A1; US20120010920A1

Abstract

ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を追跡するための視覚的技術を提供する。一態様では、方法は、ユーザーのマウスクリックに関するデータを収集することと、ユーザーがウェブページの複数のセクションの各セクションにアクセスしたそれぞれの回数を収集したデータに基づいて判断することと、ウェブページの各セクションとそれぞれの回数とを一致させて相関関係を確立することと、その相関関係を表示することと、を含む。ユーザーがどのようにウェブページをブラウズしたかを監視するための視覚的メカニズムおよびシステムについても記述する。本開示の技術は、ユーザーがあるウェブページで費やした時間と注目度と、これらがサイトのコンテンツにどのように対応しているかの判断を支援する。結果、ユーザーのウェブページへの注目度が明確に表示できる。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２００９年３月５日に出願された中国特許出願番号２００９１０１１８３９９．２、「Ｍｅｔｈｏｄ, ＡｐｐａｒａｔｕｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｆｏｒＶｉｓｕａｌｉｚｉｎｇＵｓｅｒ’ｓＷｅｂＰａｇｅＢｒｏｗｓｉｎｇＢｅｈａｖｉｏｒ」からの優先権を主張しており、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本特許出願は、コンピューターインターネット技術の分野を包含し、具体的には、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動の監視に関する視覚的なメカニズムおよびシステムに関する。

企業のウェブサイトは、企業の製品の販売促進および提示、ならびに/またはオンラインビジネスの実施において重要なプラットフォームである。実際は、ビジネスの大半は、このプラットフォームの結果についての直接的で明確な知識を得ていない。そして、それらの製品が集める注目度に関して得ている知識はもっと少ない。この状況が続くと、企業の戦略計画立案者には、使用するマーケティングや宣伝戦略を決定する際にこれを十分に裏付ける数字がないことになるであろう。そのため、戦略の正確さ、妥当性、およびその他の要因を低下させる。

現在、企業のウェブサイトが集める注目度を計算する方法は多くある。たとえばこれらには、ウェブサイトの日次ログを解析して総体的な分析を行う方法や、第３者のソフトウェアを使用して統計を取る方法、あるいはトラッキングコードをウェブページに埋め込み、データを計算して分析する方法さえもある。しかし、これらの方法は、主にウェブサイト全体、あるいは個々のウェブページを対象とした結果しか提供されず、どの製品が多くの注目を集め、どの製品がそうでないか、といった、ウェブページの特定の部分に関する結果は提供されない。したがって、これらの技術では、柔軟性のないデータが得られるのみである。

既存の方法には、次のような明らかな欠点がある。すなわち、間接的で、あいまいで、レポートの読み手に多くを要求するということである。さらに、レポートのデータが製品の表示プラットフォームの背景を無視して解釈されるため、製品が集める注目度と製品の表示プラットフォームとの間のつながりがなくなってしまう。これにより、製品戦略に矛盾と誤りが生じがちである。

本開示では、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を追跡するための視覚的技術について説明する。一態様では、方法は、ユーザーのマウスクリックに関するデータを収集することと、ユーザーがウェブページの複数のセクションの各セクションにアクセスしたそれぞれの回数を収集したデータに基づいて判断することと、ウェブページの各セクションとそれぞれの回数とを一致させて相関関係を確立することと、その相関関係を表示すこととを含む。ユーザーがどのようにウェブページをブラウズしたかを監視するための視覚的メカニズムおよびシステムについても記述する。本開示の技術は、ユーザーがあるウェブページで費やした時間と注目度と、これらがサイトのコンテンツにどのように対応しているかの判断を支援する。結果、ユーザーのウェブページへの注目度も明確に表示できる。

本開示に従った、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を監視するための視覚的方法の処理フロー図である。本開示に従った、マウスクリックのデータ分析とモデル構築処理の概略図である。本開示に従った、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を監視するために使用されるメカニズムの構造の概略図である。本開示に従った、計算モジュールの構造の概略図である。本開示に従った、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を監視するために使用されるシステムアーキテクチャの概略図である。本開示に従った、企業ウェブサイト内の製品が集める注目度を監視するための処理フロー図である。本開示に従った、製品の注目度を示す結果として得られる「ホットスポット」図である。

本開示は、ウェブページの他のコンテンツと比較したウェブページのコンテンツへのユーザーの注目度を表示する、ユーザーがウェブサイトをブラウズする挙動を監視するための視覚的技術について記述する。これは、ユーザーのウェブページのコンテンツへの注目度を直接的で明確に表示する。

一態様では、方法は、以下を含む。
ユーザーのマウスクリックに基づいてデータを収集すること
ウェブページのセクションにユーザーがアクセスした回数を計算する
同様のまたは関連するサイト/セクションと一致する
一致結果を表示する

ユーザーのマウスクリックに基づいてデータを収集する前に、この方法は、
ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔコードを埋め込み、ユーザーがｏｎＭｏｕｓｅＤｏｗｎをクリックすると、システムがｏｎＭｏｕｓｅＤｏｗｎイベントの追加スクリプトを実行してユーザーがクリックしたデータを判断し、この情報をｈｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔを使用して送信すること
を含む。

収集したデータに基づいて、この方法ではユーザーがウェブページのリンク/領域にアクセスした回数を計算する。これには、
ユーザーのマウスクリックに基づいて収集したデータを取得し、総体的分析を実行すること。クリックした位置をパラメータとして使用して、ユーザーが各セクションにアクセスした回数を含む各セクションのデータセットを作成すること
を含む。

この方法は、ユーザーのマウスクリックを通じて収集したデータに基づいて総体的分析を行う。これには、
ユーザーのＩＰアドレス、クッキー、クリック位置により、ユーザーが繰り返しウェブページのあるセクションをクリックしたことをシステムが確認できた場合、そのリンクへの最初のアクセスのみがデータセットに記録されること
を含む。

この方法は、クリック位置をパラメータとして使用し、各セクションのデータセットを作成する。ステップは次のとおりである。

ブランク画像を生成し、元のマウスクリック位置に戻り、これをブランクページ内で一致させる。

一致処理中、すべてのセクションのデータセットのモデル構築が終わるまで、定義済みのコンポーネントを使用してユーザーのマウスクリックすべてをマークする結果画像を作成する。その後、生成されたブランク画像をベースに使用し、マウスクリックに関するデータのモデル図を構築する。

この方法は、ウェブページで頻繁にアクセスされるセクションを特定し、それらを同様のまたは関連するサイト/セクションに一致させる。次のアクションが実行される。

モデル画像のフォーマットを変換し、ウェブページの各セクションのユーザークリック回数の違いを基に、モデル画像を異なる色分けのセクションに分割する。

モデル画像が変換された後、次のステップは、この画像を透過画像に変えることである。

この方法は、一致結果を表示する。ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔを追加し、その後新規レイヤーを使用して透過画像をダウンロードし、これをウェブページの上層に表示する。

一態様では、メカニズムは、
ユーザーがウェブページの各セクションにアクセスした回数を、ユーザーのマウスクリックに基づいて計算するために使用される計算モジュール。セクションは、ウェブページのコンテンツに従って分割される。

ウェブページ上でユーザーに頻繁にアクセスされたセクションを、同様のまたは関連するサイト/セクションと一致するために使用された一致モジュール。

一致結果の表示に使用された表示モジュール。

を含む。

計算されたモデルの部分は、
ユーザーのマウスクリックデータを取得するための取得ユニットと、
ユーザーのマウスクリックデータの総体的分析を行うために使用される計算ユニットと、
を含む。クリックした位置をパラメータとして使用して、ユーザーが各セクションにアクセスした回数を含む各セクションのデータセットを作成する。

計算ユニットは、次のように使用される。
ユーザーのＩＰアドレス、クッキー、クリック位置により、ユーザーが繰り返しウェブページのあるセクションをクリックしたことをシステムが確認できた場合、そのリンクへの最初のアクセスのみがデータセットに記録される。

計算ユニットは、また、以下のために使用される。
ブランク画像を生成し、元のマウスクリック位置に戻り、ブランクページでこれを一致させる
一致処理中、すべてのセクションのデータセットのモデル構築が終わるまで、定義済みのコンポーネントを使用してユーザーのマウスクリック動作すべてをマークする結果画像を作成し、その後、生成されたブランク画像をベースに使用し、マウスクリックに関するデータのモデル図を構築する

一致モジュールは、モデル画像のフォーマットを変換するために。その後ウェブページの各セクションのユーザークリック回数の違いを基に、モデル画像を異なる色分けのセクションに分割する。

一致モジュールは、また、変換された画像を透過画像に変えるためにも使用される。

表示モジュールは、ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔを追加し、その後新しく構築されたレイヤーを通して透過画像をダウンロードし、これをウェブページの上層に表示するために使用される。

一態様では、システムは、
ユーザーのマウスクリックデータの収集に使用されるデータ収集サーバー
データ収集サーバーがユーザーのマウスクリックデータをコンパイルした後、ウェブページの各セクションにユーザーがアクセスした回数を計算するデータ分析サーバー。このセクションは、ページのコンテンツに従って分割される。その後、データ収集サーバーはユーザーによりウェブページ上で頻繁にアクセスされたセクションを、同様のまたは関連するサイト/セクションと一致させる
データ分析サーバーの一致結果の表示に使用される第１のウェブサイトサーバー
を含む。

さらに、システムは、
ユーザーのマウスクリックデータを取得し、そのデータをデータ収集サーバーに報告を返すために使用する第２のウェブサイトサーバー
を含む。

この特許出願を実装すると、ユーザーのマウスクリックに基づいてデータが収集される。ウェブページのセクションにユーザーがアクセスした回数が計算される。ウェブサイトでユーザーが頻繁にアクセスするセクションを、同様なまたは関連するセクションと一致する。一致結果を表示し、ユーザーがウェブページのコンテンツをどのようにブラウズしたかや、ユーザーがコンテンツに注目したレベルを直接および明確に表示する。さらに、これらのユーザーが頻繁にアクセスするアクションを、関連/同様のサイトと一致することにより、ウェブサイトのコンテンツへのユーザーの注目度を、ウェブページの他のコンテンツと比較して表示する。これらは、ウェブサイトの戦略計画立案者にとっては有益で、簡単にかつ正確な戦略開発を可能にする。

好ましい実施形態では、従来の統計学的な方法をこのシステムを実装するベースに使用して、データおよび構築されたモデルを監視し、柔軟性のないデータを直接的で、明確で、迅速で、かつ簡便な方法で戦略計画立案者に示している。

図１を参照すると、ユーザーがウェブサイトをブラウズする挙動の処理フロー図は、以下のステップを含む。

ステップ１０１：ユーザーのマウスクリックに基づいてデータを収集する。

ステップ１０２：ユーザーのマウスクリックから収集したデータに基づいて、ユーザーがウェブページのセクションにアクセスした回数を計算する。ウェブサイトのセクションを分割する方法にはいくつかある。たとえば、位置あるいはコンテンツを基にして分割することができる。さらに、セクションがコンテンツを基に分割され、ウェブサイトにニュース、エンターテイメント、教育に関する情報が含まれている場合、ウェブサイトはニュースセクション、エンターテイメントセクション、教育セクションに分割できる。ウェブページが異なる製品の表示に使用されている場合、ウェブページを製品に基づいて異なるセクションに分割できる。ウェブページにたくさんのリンクが含まれている場合、各リンクをそれぞれ１つのセクションと考えることができる。

ステップ１０３：ユーザーがウェブページのセクションにアクセスした回数を計算し、これらを同様または関連するサイト/セクションと一致させる。

ステップ１０４：一致結果を表示する。

図１のステップは、実際の要件によって、１つのエンティティを使用して実装することも、異なるエンティティを使用して実装することもできる。たとえば、あるデータ収集サーバーがステップ１０１を実行すると、同じデータ収集サーバーがユーザーのマウスクリックデータを取得する。データ分析サーバーがステップ１０２と１０３を実行し、その後データ収集サーバーから収集したマウスクリックデータを使用して、同じデータ分析サーバーが、ウェブページのセクションにユーザーがアクセスした回数を計算する。ここから、ウェブページで頻繁にアクセスされるセクションを特定し、それらを同様のまたは関連するサイト/セクションと一致させる。その後、第１のウェブサイトサーバーはステップ１０４を実行し、データ分析サーバーからの一致結果を表示する。

前述の４つのステップの実行における主たるアイデアは、データ収集サーバー、データ分析サーバー、第１のウェブサイトサーバーを使用して記述される。しかし、さまざまな実施形態において、異なるハードウェアおよび/またはソフトウェアコンポーネントを使用しても良い。後述の実装の記述において、例を用いて説明する。

いくつかの実装例では、ユーザーのマウスクリックデータおよびクリックされた位置を取得し、ユーザーのマウスクリックを基に、ウェブページのセクションにユーザーがアクセスした回数を計算する。ステップ１０１を実行する前に、別のウェブサイトサーバー（これを第２のウェブサイトサーバーと呼ぶことにする）などの別のツールを使用して、最初にマウスクリックからのデータを取得することができる。この方法には多くの種類があるが、そのうちの１つにＪａｖａｓｃｒｉｐｔコードを埋め込んでデータを取得できるようにするものがある。たとえばＪａｖａｓｃｒｉｐｔコードを埋め込んだ後、ユーザーがｏｎＭｏｕｓｅＤｏｗｎをクリックすると、システムはｏｎＭｏｕｓｅＤｏｗｎイベントの追加スクリプトを実行してユーザーがクリックしたデータを判別し、ｈｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔを通してこの情報をデータ収集サーバーに送信するステップを含む。

この処理において、ユーザーのマウスクリックからのデータには、クリックされた位置を含めることができ、また、ユーザーがマウスをクリックしたときの特別な状況を反映するような、たとえばアクセスされた関連リンク、画面解像度、ユーザーのＩＰアドレス、クッキー、および他の関連データなどのような、他のデータも含めることもできる。

第２のウェブサイトサーバーを使用してマウスクリックデータを取得する例では、第２のウェブサイトサーバーがマウスクリックデータをデータ収集サーバーに転送すると、データ収集サーバーは異なるフォーマットで収集されたデータを保存できるため、データ分析サーバーが都合よく分析用のデータを取得できる。次の例示的なフォーマットでデータを保存できる。

Ｘ＝１００Ｙ＝２００ｄｘ＝１０２４ｄｙ＝７６８ＵＲＬ＝ｗｗｗ.ａｌｉｓｏｆｔ.ｃｏｍ
ここで、Ｘは、マウスクリックからページ左端部までの距離、Ｙはマウスクリックからページ上端までの距離、ｄｘはページの最大幅（ページの属性値はＪａｖａｓｃｒｉｐｔを使用して取得できる）、ｄｙはページの最高高さ（ページの属性値はＪａｖａｓｃｒｉｐｔを使用して取得できる）、ＵＲＬはウェブページでマウスクリックしたアドレスである。

実装プロセスにおいては、日次のログドキュメントをデータ収集サーバーにインストールできる。この場合、このドキュメントの各行に各クリック挙動が記録される。前述のデータフォーマットでは、「＝」記号はフォーマットの一部であり、特別な意味はなく、代わりに「：」を使用することができる。分析する際、前述の記録されたデータが、ユーザーが「ＵＲＬ＝ｗｗｗ.ａｌｉｓｏｆｔ.ｃｏｍ、ウェブページのサイズ（ｄｘ＝幅１０２４、ｄｘ＝高さ７６８）、マウスクリックの位置（Ｘ＝１００、これはページの左端からの距離、ｙ＝２００、これはページ上端からの距離）」のウェブページをクリックしたことを示す。ＸおよびＹの値は実際のマウスクリック位置から記録され、Ｙ分のＸの倍数はこのデータから導き出している。

一実施形態では、データ分析サーバーが、ウェブページのセクションにユーザーがアクセスした回数を計算すると、データ収集サーバーにより収集されたデータに基づいて、データ分析サーバーがデータの総体的分析を実施する。さらに、クリック位置をパラメータとして使用し、各セクションのデータセットを作成する。データセットには、ウェブページの各セクションにアクセスした回数を含む。

総体的分析を実行すると、マウスクリックの頻度または独立したユーザーを使用して計算を実行することができる（フローレート計算におけるＰＶおよびＵＶと同様）。マウスクリック頻度がすべてのマウスクリック挙動の計算に使用される場合、ユーザーがマウスをクリックした回数をカウントする。計算が独立ユーザーを基にしている場合、ユーザーがマウスをクリックした回数に関係なく、ツールは人数のカウントと同様に１回のみカウントする。これを実装すると、ユーザーは生成したい計算スクリプトを選択できる。独立ユーザー方式を使用することにより、意思決定のためのメカニズムが追加される。このメカニズムはユーザーのＩＰアドレスを使用して使用するクッキーを決定できる。

ユーザーのＩＰアドレス、クッキー、クリックされた位置パラメータを基に、第２のウェブサイトサーバーはユーザーが関連リンク/セクションのコンテンツを複数回クリックしたことを確認した場合、データセット（マウスクリックの）作成処理中はユーザーの関連リンク/セクションへの後続のアクセスを再度記録しない。ＩＰは同じだがクッキーが異なる場合、ユーザーが同じではないと言える（異なるユーザーが同じエンドユーザー装置を使用してインターネットに接続したと言える）。ＩＰが異なる場合、ユーザーは同じではないと言うことができる。

一実装例では、データ分析サーバーがマウスクリックの位置を基にウェブページの各セクションのデータセットを作成している場合、この処理は、以下を含む。

ブランク画像を生成して元のマウスクリック位置に戻り、クリックされた位置をベースに使用して、ブランクページでクリックされた位置を一致させる。ブランク画像を生成する具体的な例には、ＰＮＧ形式の画像ファイルを用意し、実際のマウスクリック挙動に基づいて、ＰＮＧ形式のドキュメントのサイズを調整することがあげられる。前述のデータ形式を例にとると、ページ幅ｄｘ＝１０２４、ページ高さｄｙ＝７６８を使用してブランクページを生成できる。サイズを調整した後、ＪＡＶＡ言語を使用してドキュメントをデコードし、必要に応じて再コーディングする。クリックされた位置のパラメータを生成されたブランク画像と一致させる一実装例には、マウスクリックからデータを分析し、元のマウスクリック位置に戻ってからブランクページにマウスクリック位置を基にドットを描画することが含まれる。前述のデータ形式を例として使用すると、Ｘ＝１００（ページの左端からの距離）およびＹ＝２００（ページ上部からの距離）を使用してドットを描画できる。実装の前に、マウスクリックデータを記録するシーケンス形式が確立されている場合、クリックされた位置パラメータの分析処理は同じ原理に従う。最終的には、構築される後続のモデルを準備するために元のデータを使用する。

一致処理中、すべてのセクションのデータセットのモデル構築が終わるまで、定義済みのコンポーネントを使用してユーザーのマウスクリック挙動すべてをマークする結果画像を作成する。その後、生成されたブランク画像をベースに使用し、マウスクリックに関するデータのモデル図を構築する。詳細な例を使用するため、ユーザーのマウスクリック位置をブランク画像に描画する方法には、定義済みのコンポーネントを使用してユーザーのすべてのマウスクリック動作をマークする結果画像を作成するなどの多くの方法がある。この詳細は以下のとおりである。

サーバーにドットで描画したＰＮＧ画像を保存し、新しいドットが描画されるたびに、このドットをＰＮＧ画像の対応する位置にコピーする
最後に、クリックされたデータから構築されたモデル画像が、調整されたブランク画像のユーザーのマウスクリックデータのマッピング結果となり、クリックされた位置に基づいて、定義済みコンポーネントを使用して結果画像を作成する。直接の結果は、圧縮されたドットを含むブランク画像（もちろん、ドットは画面の実際のクリックによっては散らばることもある）である

ユーザーのアクセス頻度の計算後、データ分析サーバーは頻繁にアクセスされたセクションを、関連するセクション/リンクと一致させ、その後データを第１のウェブサイトサーバーに、第１のウェブサイトサーバーで一致結果を表示するために渡す。本特許は、一致結果の表示方法を制限するものではない。これは、図、データ、あるいは文字列の形式をとることができる。たとえば、他の関連セクションへの各セクションのアクセス頻度の挿入にデータやテキストを使用したり、結果の表示に図を使用したりでき、次のことができる。

データ分析サーバーでクリックされたデータのモデルの構築が完了すると、モデルの画像の形式を変換する。次に、ユーザーがウェブページの各セクションをクリックした回数の違いを基に、モデル画像を異なる色に分かれたセクションに分割する。クリックされた領域の圧縮レベルに基づいて、データ分析サーバーが変換された画像を異なる色を付けられたセクションに分割する。たとえば、ある領域がより圧縮されている場合、色がより明るくなるようにする。一方、圧縮がより少ない領域は色が薄くなるようにする。この後に第１のウェブサイトサーバーが、変換された画像を表示する。

ユーザーのブラウズ挙動結果を視覚的により明らかに表示できるようにするため、データ分析サーバーは変換された画像を透過画像に変換する。

実装時、ツールはＪＡＶＡ言語を使用して画像をデコードし、属性を変更して再コーディングし、サイズを調整し、フォーマットと色を変更し、画像を透過画像に変換する。画像がＰＮＧ形式のファイルの場合、ツールはＪａｖａＳｃｒｉｐｔを使用してより実行しやすいＣＳＳ形式に変更することができる。ユーザーのブラウズ作業を減らすため、変換された画像を透過画像に変更する処理はサーバーで行われる。画像を透過画像に変更する処理は、後続のステップのために実行するために行う。その究極の目的は、透過画像をウェブサイトに直接アップロードして、透過結果を通してウェブサイトのコンテンツを見ることができるようにすることである。結果を表示する際にウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔを追加し、その後新規レイヤーを通して透過画像をダウンロードし、これをウェブページの上層に表示することができる。

図２を参照すると、実際の実装では、データ分析およびモデル構築（データ分析サーバーで行われる）の全体的な処理には、以下を含むことができる。

ステップ２０１：ユーザーのマウスクリックデータを記録したドキュメントを取得する。

ステップ２０２：取得に成功した場合、ステップ２０３に進む。そうでない場合は処理を終了する。

ステップ２０３：ユーザーのマウスクリックデータを記録したドキュメントを分析する。

ステップ２０４：ユーザーのマウスクリックの位置を復元する。

ステップ２０５：マウスクリックモデルを構築する。

ステップ２０６：画像を生成して、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を視覚的に反映する。

一方、本特許の実装時に、Ａｐａｃｈｅサーバーを使用してユーザーがウェブページにアクセスした回数の合計や、ウェブページの各セクションがアクセスされた回数を計算するソフトウェアを開発することができる。ｍｏｐ_ｉｍａｐモジュールを使用して、各セクションのアクセス結果を判断するソフトウェアを開発することができる。さらに、各セクションのアクセス結果と他の関連セクションを一致させ、一致結果を表示する。これにより、処理が簡単でより便利になる。

同様の特許を基として、本特許の実装もユーザーがウェブページをブラウズする挙動を監視するための視覚的メカニズムを提案している。この構造は図３に示しており、以下を含むことができる。

計算モジュール３０１：ユーザーのマウスクリックデータに基づいた、ユーザーがウェブページの各セクションにアクセスした回数の計算に使用される。セクションは、ウェブページの内容に従って分割される。

一致モジュール３０２：ユーザーによりウェブページ上で頻繁にアクセスされたセクションを、同様のまたは関連するサイト/セクションと一致させるために使用される。

ディスプレイモジュール３０３：一致結果の表示に使用される。

図４を参照すると、一実装例において、計算モジュールには以下を含むことができる。
取得ユニット４０１：ユーザーのマウスクリックデータを取得することを目的とする。

計算ユニット４０２：ユーザーのマウスクリックデータの総体的分析の実施に使用される。クリックした位置をパラメータとして使用して、ユーザーが各セクションにアクセスした回数を含む各セクションのデータセットを作成する。

一実装例においては、計算ユニットは以下で使われることもできる。
ユーザーが繰り返しウェブページのあるセクションをクリックしたことを確認し、その後データセットの作成処理時の間に、ユーザーが関連リンクに複数回アクセスした場合、リンクへの最初のアクセスのみをデータセットに記録する。

ブランク画像を生成し、元のマウスクリック位置に戻り、ブランクページでこれを一致させる。

一致処理中、すべてのセクションのデータセットのモデル構築が終わるまで、定義済みのコンポーネントを使用してユーザーのマウスクリック動作すべてをマークする結果画像を作成する。その後、生成されたブランク画像をベースに使用し、マウスクリックに関するデータのモデル図を構築する。

一実装例においては、一致モジュール３０２は以下のために使用することもできる。
一致処理時の間に、すべてのセクションのデータセットのモデル構築が終わるまで、ユーザーのマウスクリックすべてを追跡する結果画像を作成する。その後、生成されたブランク画像をベースに使用し、モデル画像を構築する。

変換された画像を透過画像に変える。

一実装例においては、表示モジュール３０３は以下のために使用することもできる。
ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔを追加し、その後新しく構築されたレイヤーを通して透過画像をダウンロードし、これをウェブページの上層に表示する。

前述したメカニズムはデータ分析サーバーの機能性と第２のウェブサイトサーバーの機能性との組み合わせであり、これらはユーザーがウェブページをブラウズする挙動を監視するための視覚的方法により使用される。実装時の間、これら２つのツールは１つのエンティティを使用して実行することができるが、複数のエンティティを使用してこれらを実行することもできる。簡単に理解できるよう、上記のメカニズムの機能性はモジュールおよびユニットの観点から記述することができる。もちろん、本特許の実装時は、モジュールおよびユニットの機能性を１つまたは複数のソフトウェアおよび/またはハードウェアで実行することができる。

同様の特許を基として、本特許の実装はユーザーがウェブページをブラウズする挙動を監視するための視覚的システムも提案している。この構造は図５に示しており、以下を含むことができる。

データ収集サーバー５０１：ユーザーのマウスクリックからデータを収集するために使用される。

データ分析サーバー５０２：ユーザーのマウスクリックデータに基づいた、ユーザーがウェブページの各セクションにアクセスした回数の計算に使用される。セクションはウェブページのコンテンツに従って分割される。その後、ユーザーがウェブページの各セクションにアクセスした回数を、他の関連セクションと一致させる。

第１のウェブサイトサーバー５０３：データ分析サーバーからの一致結果を表示するために使用される。

一実装例において、図５は、システムが以下も含むことができることを示している。
第２のウェブサイトサーバー５０４：ユーザーにクリックされたデータを取得し、これらをデータ収集サーバーに渡すために使用される。

第１のウェブサイトサーバー、データ収集サーバー、データ分析サーバー、および第２のウェブサイトサーバーは複数の相互に独立したサーバーまたは１つのサーバーにインストールされた複数の機能的に異なるモジュールおよびユニットとすることができる。

下記は、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を視覚的に監視するための、システムのサンプルワークモデルである。これは、企業のウェブサイト内の製品が受ける注目度を視覚的に表示するものである。ウェブサイトの各セクションは、製品の種類別に従って分割される。図６に示すように、メインの動作パーツは、訪問者（前述のユーザー）、企業ウェブサイト（前述の第２のウェブサイトサーバー）、ユーザーのマウスクリックデータのデータ収集サーバー（前述のデータ収集サーバー）、マウスクリックデータのデータ分析サーバー（前述のデータ分析サーバー）、製品が受けた注目度を監視する視覚的システム（前述の第１のウェブサイトサーバー）、および企業ウェブサイトの戦略計画立案者である。この例では、企業ウェブサイトの製品が受ける注目度の監視処理には、訪問者のマウスクリックデータの取得、および訪問者のマウスクリックデータ収集サーバーへのデータのアップロードと、製品の注目度の「ホットスポット」図から得られるデータ分析モデルと、出力としての「ホットスポット」図のＷｅｂサイトの戦略計画立案者への提供と、を含むことができる。

企業ウェブサイトの戦略計画立案者が、製品の注目度の状態を知りたい場合、製品の注目度を監視するシステムで対応するモジュールを操作することで知ることができる。これは、システムのマウスクリックデータ分析サーバーからの「ホットスポット」図の要求をトリガする。マウスクリックデータ分析サーバーが、訪問者の対応するマウスクリックデータを取得した後、総体的分析を行い、各製品セクションのデータセットを作成し、データセットベース上にモデルを作成し、最後に、製品の注目度の「ホットスポット」図を構築する。

この処理の詳細なステップは以下のとおりである。
ステップ６０１：訪問者が企業ウェブサイトを訪問する。

ステップ６０２：訪問者が製品情報をクリックする。

ステップ６０３：企業ウェブサイトがマウスクリックデータを取得する。

ステップ６０４：企業ウェブサイトが、取得したマウスクリックデータを訪問者のマウスクリックデータ収集サーバーにアップロードする。

ステップ６０５：訪問者のマウスクリックデータ収集サーバーがマウスクリックデータを格納する。

ステップ６０６：企業ウェブサイトの戦略計画立案者が、製品の注目度を監視するためにシステムにログオンする。

ステップ６０７：企業ウェブサイトの戦略計画立案者が製品の注目度を分析する。

ステップ６０８：製品の注目度を監視するシステムが、マウスクリックデータ分析サーバーを要求して製品の注目度の「ホットスポット」図を生成する。

ステップ６０９：マウスクリックデータ分析サーバーは、訪問者のマウスクリックデータ収集サーバーにマウスクリックデータを提供するよう要求する。

ステップ６１０：マウスクリックデータ収集サーバーが、保存されたマウスクリックデータの前処理を行う。

ステップ６１１：マウスクリックデータ収集サーバーが、前処理結果をマウスクリックデータ分析サーバーに返す。

ステップ６１２：マウスクリックデータ分析サーバーがマウスクリック動作をデコードする。

ステップ６１３：マウスクリックデータ分析サーバーがマウス動作のモデルを終了する。

ステップ６１４：マウスクリックデータ分析サーバーが、企業ウェブサイトの製品が受ける注目度に対する訪問者の影響を反映した「ホットスポット」図を生成する。

ステップ６１５：マウスクリックデータ分析サーバーが、「ホットスポット」図を製品の注目度を監視するための視覚的システムに返す。

ステップ６１６：製品の注目度を監視するためのシステムが、企業のウェブサイトの戦略計画立案者に製品の注目度の「ホットスポット」図を提示する。「ホットスポット」図を表示する一方、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔコードを製品の注目度を表示するページに追加し、新しく構築されたレイヤーを使用して、「ホットスポット」図をダウンロードして戦略計画立案者に提示する。「ホットスポット」図は透過処理されているため、システムはウェブページの製品が表示されているセクションの上層にこの図を表示する。このステップが完了すると、システムは概算結果を示す図を提供することができる。この詳細は、図７に示す。

ここから本特許の実装により訪問者のマウスクリック動作が複製され、対応するマウスクリックモデルが構築され、訪問者すべての動作モデルの総体的分析から、システムが注目度の高い製品および注目度の低い製品を明確に報告するため、この視覚的方法を使用して、訪問者の注目レベルがウェブサイトの戦略計画立案者に直接的および明らかに表示されることが確認できる。

一方、製品の注目度を監視するための視覚的システムは、さらに、企業ウェブサイトの製品を管理する包括的なプラットフォームとして機能するよう開発することもできる。このプラットフォームを通して、企業は自身のウェブサイトの製品情報を都合よく維持管理し、同時に製品展開における２つの機能を組み合わせることで大きな利点と簡便性がもたらされる。

本特許の実装においては、訪問者のマウスクリックデータ収集サーバーおよびマウスクリックデータ分析サーバー用のソフトウェアは、Ａｐａｃｈｅサーバーを使用して開発でき、実装プロセスをより簡単にできる。また、Ａｐａｃｈｅのｍｏｐ_ｉｍａｐモジュールを使用して、セクションデータセットをモデリングおよび視覚化でき、注目度の「ホットスポット」図の作成が簡単になるソフトウェアを開発できる。データ収集サーバー、データ分析サーバー、第１のウェブサイトサーバー、および第２のウェブサイトサーバーは物理的属性の点から複数の独立したサーバー、または１つのサーバーにインストールされた複数の機能的に異なるモジュールおよびユニットとすることができる。

まとめると、本特許出願の実装により、ユーザーのマウスクリックデータを収集する。収集されたデータから、ユーザーがサイトの領域にアクセスした回数を計算する。そこから、頻繁にアクセスされたセクションを、他の同様のサイト/セクションと一致させて、一致結果を表示する。その後、ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を視覚的な方法で表示し、したがってウェブサイトのコンテンツへのユーザーの注目度を明確で直接的に表示する。さらに、ユーザーが頻繁にアクセスしたセクションを他の関連サイト/セクションと一致させることで、ウェブサイトのコンテンツ上のユーザーの注目度と他の関連コンテンツとの間の関係性を接続できる。これにより、ウェブサイトの戦略計画立案者がユーザーのウェブページのブラウズ挙動に関して的確な戦略を形成する助けとなる。

本明細書では、企業とは会社、組織、機関、およびその他の法的および非法的組織を含む。本特許は、企業ウェブサイトに限定されず、政府機関、公共機関、協会、および個人的なウェブサイトでも使用ができる。

明らかに、この技術の提案者は、本特許の内容を、本特許の本質および範囲を変えることなく変更または代替することが可能である。同様に、本特許への変更や代替が、特許および同様の技術のこの要求する範囲に該当する場合、本特許出願はそれらをその範囲に含むことを意図している。

Claims

ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を追跡するための視覚的方法であって、
ウェブページに対する前記ユーザーのマウスクリックに関するデータを収集することと、
前記ユーザーが前記ウェブページの複数のセクションの各セクションでクリックしたそれぞれの回数を前記収集したデータに基づいて判断することと、
前記ウェブページの各セクションを前記それぞれの回数と一致させて相関関係を確立することと、
前記相関関係を表示することと、
を含む方法。
前記ユーザーのマウスクリックに関する収集データが、
前記ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔコードを埋め込むことと、
前記ユーザーのマウスクリックに基づくｏｎＭｏｕｓｅＤｏｗｎイベントをトリガすることと、
前記ユーザーのマウスクリックに関する前記データを収集するための前記ｏｎＭｏｕｓｅＤｏｗｎイベントにおける追加スクリプトを実行することと、
前記収集したデータをｈｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔを通して送信することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
前記ユーザーが前記ウェブページの前記複数のセクションの各セクションをクリックしたそれぞれの回数を収集された前記データに基づいて判断することが、
前記収集データを使用した分析の実行することと、
前記ウェブページの前記複数のセクションのそれぞれで各セクションに発生したマウスクリック位置のパラメータのそれぞれのデータセットを生成し、前記それぞれのデータセットが前記ユーザーが前記ウェブページの前記対応するセクションでクリックした前記回数を含むことと
を含む請求項１に記載の方法。
前記収集されたデータを用いて分析を実行することが、
前記ユーザーが前記ウェブページの所与のセクションを複数回クリックしたかどうかを前記ユーザーのＩＰアドレス、クッキー情報、マウスクリック位置のパラメータに基づいて判断することと、
前記ユーザーが前記ウェブページの前記所与のセクションを複数回クリックした場合に、前記ユーザーが前記ウェブページの前記所与のセクションをクリックした前記複数回のクリックに対して前記それぞれのデータセットに１回のカウントを記録することと、
を含む請求項３に記載の方法。
前記ウェブページの前記複数セクションに対して各セクションで発生したマウスクリック位置のパラメータのそれぞれのデータセットを生成することが、
ブランク画像を生成することと、
前記それぞれのデータセットでパラメータを使用して前記マウスクリック位置を復元することと、
前記マウスクリック位置をブランク画像と一致させることと、
前記ユーザーの各マウスクリックをマークするそれぞれの画像を作成することと、
生成されたブランク画像をベースとして使用して、前記ユーザーのマウスクリックに関する前記データを示すモデル図を構築することと、
を含む請求項３に記載の方法。
前記ウェブページの各セクションを前記それぞれの回数と一致させて相関関係を確立することが、
前記モデル図を、前記ウェブページの各セクションで前記ユーザーがクリックした前記回数に基づいてさまざまな色で色分けするように、前記モデル図の形式を変換すること
を含む請求項５に記載の方法。
前記モデル図を、前記モデル図の前記形式の変換後に半透過図に変更すること
をさらに含む請求項６に記載の方法。
前記相関関係を表示することが、
前記ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔを追加することと、
前記半透過図を前記ウェブページの上層に重ねて層にすることと、
前記結果のウェブページを表示することと、
を含む請求項７に記載の方法。
ユーザーがウェブページをブラウズする挙動を視覚化する装置であって、
前記ユーザーがウェブページの複数のセクションの各セクションでクリックした回数を、前記ユーザーのマウスクリックに関するデータに基づいて計算する計算モジュールであって、前記ウェブページが前記ウェブページのコンテンツに従って複数のセクションに分割された、計算モジュールと、
前記ウェブページの所与のセクションを、前記ユーザーが前記所与のセクションでクリックしたそれぞれの回数と一致する一致モジュールと、
前記ウェブページの前記所与のセクションを、前記ユーザーが前記所与のセクションでクリックしたそれぞれの回数との前記一致を表示する表示モジュールと、
とを備える装置。
前記計算モジュールが、
前記ユーザーのマウスクリックに関する前記データを収集する取得ユニットと、
前記ユーザーのマウスクリックに関する前記データの総体的分析を実行し、前記ウェブページの所与のセクションのデータセットを生成する計算ユニットであって、前記データセットは前記所与のセクションで前記ユーザーがクリックした前記回数を含む、計算ユニットと、
を備える請求項９に記載の装置。
前記計算ユニットが、前記ユーザーが前記ウェブページの前記所与のセクションを複数回クリックしたかどうかを、前記ユーザーのＩＰアドレス、クッキー情報、および前記ユーザーのマウスクリック位置の組み合わせに基づいて判断し、前記計算ユニットは、前記ユーザーが前記ウェブページの前記所与のセクションを複数回クリックした場合に前記データセットに１回のカウントを記録する請求項１０に記載の装置。
前記計算ユニットがブランク画像を生成し、前記ユーザーのマウスクリックの位置を前記ブランク画像と一致させ、それぞれの画像を作成して前記ユーザーのマウスクリックの各々をマークし、前記ユーザーのマウスクリックに関連する前記データを示すモデル図を、前記生成したブランク画像をベースとして使用して構築する請求項１０に記載の装置。
前記一致モジュールが、前記モデル図を前記ウェブページの各セクションで前記ユーザーがクリックした前記回数に基づいてさまざまな色で色分けするように、前記モデル図の形式を変換する請求項１２に記載の装置。
前記一致モジュールが、前記モデル図の前記形式を変換した後で前記モデル図を半透過図に変える請求項１３に記載の装置。
前記表示モジュールが前記ウェブページにＪａｖａｓｃｒｉｐｔを追加し、前記半透過図を前記ウェブページの上層に重ねて層にし、前記結果のウェブページを表示する請求項１４に記載の装置。
ユーザーのウェブページのブラウズする挙動を視覚化するシステムで、
ユーザーのウェブページに対するマウスクリックに関するデータを収集するデータ収集サーバーと、
前記ユーザーが前記ウェブページの複数セクションの各々をクリックした回数を、前記データ収集サーバーが収集した前記データを使用して計算し、前記ウェブページが前記ウェブページのコンテンツに従って複数のセクションに分割され、前記データ収集サーバーが前記ウェブページの所与のセクションを前記ユーザーが前記所与のセクションでクリックしたそれぞれの回数と一致させるデータ分析サーバーと、
前記データ分析サーバーの一致結果を表示する第一のウェブサーバーと、
を備えるシステム。
前記ユーザーのマウスクリックに関する前記データを取得して、前記取得したデータを前記データ分析サーバーに転送する第二のウェブサーバー
をさらに備える請求項１６に記載のシステム。