JP2013535751A - 全アカウントの検索キーワードの推定値の返信 - Google Patents

Abstract

全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための技術が、全アカウントに対して、１以上の選択された検索キーワードと、検索キーワードのそれぞれの予測期間およびパラメータ設定とを取得することを含む。それぞれの予測期間におけるそれぞれの検索キーワードの推定値が予想される。上記それぞれの検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、それぞれの検索キーワードの推定値が修正されて、修正推定値が取得される。各検索キーワードの修正推定値が合計されて、全アカウントの推定値が生成される。全アカウントの推定値は、全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ返信される。本開示は、全アカウントの推定値がクライアントの期待値を満足するように、それぞれの検索キーワードの推定値を修正する。

Description

関連特許出願への相互参照
本出願は、その全体が参照として本明細書中に組み込まれる「全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための方法および装置」と題される２０１０年８月４日出願の中国特許出願第２０１０１０２４７９４２．１号の優先権を主張する。

本開示は、サーチエンジンサーバテクノロジーの分野に関し、特に、全アカウントの検索キーワードの推定値の返信に関する。

サーチエンジンの動作時に、サーチエンジンは、広告を出す際に使用されるいくつかの検索キーワードをクライアントのクライアント端末に提供する。クライアント端末は、通常、特定のデータ転送帯域幅、データ伝送の優先度、およびデータ伝送のサービス品質（ＱOＳ）等の「占有リソース」と呼ばれる一定量のリソースまたはデータ、あるいはサーチエンジンに使用可能な他のデータや主要リソースを有している。クライアントがクライアント端末を介して特定のリソースまたはデータをサーチエンジンに送信した後、クライアントはいくつかの選択された検索キーワードを取得することができる。各検索キーワードに関しては、クライアントにより提供される占有リソース量の違いに基づいて、この検索キーワードにマッチするクライアントの広告がウェブページの対応する場所に出されることができる。クライアントがいくつかの検索キーワードを選択すると、クライアントにより提供された占有リソースの総量がデータベースに格納されたデータファイルに記録される。このデータファイルは全アカウントと呼ばれることもある。クライアントの占有リソース量は全アカウントにわたって反映されることができ、クライアントの占有リソースの過去のデータに基づいて、クライアントの全アカウントの推定コストおよび収益を予測することができる。ここで、コストとは、検索キーワードを選択するためにクライアントにより提供された占有リソースを意味し、収益とは、クリック数、フィードバック数、成立した取引数、または選択された検索キーワードに基づいて、出された広告を介してクライアントが得るその他諸々を意味する。

推定コストおよび収益を予測する際、現在の手法では、クライアントにより選択されたそれぞれのキーワードの推定コストおよび収益が加算されて、クライアントの全アカウントの推定コストおよび収益が取得される。例えば、このとき一人のクライアントが、検索キーワードａおよびｂを選択し、ｐ１およびｐ２のような各検索キーワードに占有リソースを提供する。所有したリソースｐ１における検索キーワードａの推定収益および推定コストがそれぞれｖ１およびｃ１であり、そして、所有したリソースｐ２における検索キーワードｂの推定収益および推定コストがそれぞれｖ２およびｃ２であれば、クライアントの全アカウントの推定収益はｖ１＋ｖ２となり、クライアントの全アカウントの推定コストはｃ１＋ｃ２となる。

推定値の現在の予測手法は、各検索キーワードの推定値の蓄積のみに依存して、全アカウントの推定値を取得する。したがって推定値とクライアントの期待値との間にはしばしば大きな違いが生じることになる。最も普通に見られる違いは、推定コストの方がクライアントの期待コストの上限値よりも高くなることである。サーチエンジンサーバが上限値よりも大きい推定コスト値をクライアントへ返信すると、クライアントは推定値に基づいて１以上の検索キーワードを取り除いてから、その選択結果をサーチエンジンサーバへ返信する。これによってクライアントにとって追加の処理ステップが生じることになり、それによってクライアントの経験が減じることになる。さらに、クライアントから返信された結果に基づいて、サーチエンジンサーバは、クライアントの全アカウントにおける検索キーワードの推定値を再推定し、その結果をクライアントへ返信する必要がある。これによって、サーチエンジンサーバとクライアントとの間の多くの通信に起因して過剰なネットワークリソースが消費される。サーチエンジンサーバはクライアントの要求を満たすために、複数の推定値の予測を行う必要があるため、このことがまたサーチエンジンサーバの負荷を増大させる。

開示の例示的な実施形態は、過剰なネットワークリソースを不正確な推定値に起因して消費することなく、かつ、サーバの負荷を増大させることなく、全アカウントの検索キーワードの推定値の返信を提供する。

一実装構成によれば、検索キーワードの推定値の生成は全アカウントに基づいて行われる。推定値を生成するための多くの異なる方法がある。

一実施形態では、全アカウント内の複数の選択された検索キーワードと、検索キーワードのそれぞれの予測期間およびパラメータ設定とが取得される。それぞれの予測期間内の各検索キーワードの推定値が予想される。それぞれの検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、各検索キーワードの推定値が修正されて、修正推定値が取得される。各検索キーワードの修正推定値が加算されて、全アカウントの推定値が生成される。全アカウントの推定値は全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ返信される。

別の実施形態では、サーチエンジンサーバは、取り出しモジュール、推定モジュール、修正モジュール、生成モジュール、および返信モジュールを備えてよい。これらのモジュールは、例えば、ソフトウェアおよび／またはハードウェアの形でプログラムの中で実行できる。例えば、各モジュールは以下の動作を実行してよい。

取り出しモジュールは、全アカウント内で、複数の選択された検索キーワードと、検索キーワードのそれぞれの予測期間およびパラメータ設定とを取得する。

推定モジュールは、それぞれの予測期間内の各検索キーワードの推定値を推定する。

修正モジュールは、各検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、各検索キーワードの推定値を修正して、修正推定値を取得する。

生成モジュールは、各検索キーワードの修正推定値を加算して、全アカウントの推定値を生成する。

返信モジュールは、全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ全アカウントの推定値を返信する。

したがって、本開示の例示的な実施形態に開示されているように、サーチエンジンサーバは、全アカウント内の複数の選択された検索キーワードと、検索キーワードのそれぞれの予測期間およびパラメータ設定とを取得し、次いで、それぞれの予測期間内の各検索キーワードの推定値を推定する。サーチエンジンサーバは、各検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、それぞれの検索キーワードの推定値を修正して、修正推定値を取得し、次いで、各検索キーワードの修正推定値を加算して、全アカウントの推定値を生成する。さらに、サーチエンジンサーバはまた、全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ全アカウントの推定値を返信する。

本開示の例示的な実施形態の方法は、検索キーワードの推定値を単に蓄積して、全アカウントの推定値を取得する現在の手法とは異なるものである。本開示の例示的な実施形態は、過去のデータおよびクライアントのパラメータ設定を考慮することにより、各検索キーワードの推定値を修正して、全アカウントの推定値がクライアントの期待値を満たすようにする。サーチエンジンサーバがクライアントへ推定値を返信すると、この推定値のより高い精度に起因して、クライアントがデータをさらに変更したり、修正したりする必要がなくなり、それによってクライアントの経験を増やすことになる。したがって、サーチエンジンサーバとクライアントとの間で複数の通信および推定値の反復計算を行う必要がなくなり、それによってネットワークリソースおよびサーバのワークロードが節約されることになる。

本開示の実施形態または現在のテクノロジー手法をより良く示すために、以下は、これらの実施形態の説明に用いられる図面の簡単な紹介である。以下の図面が本開示のいくつかの実施形態にのみ関連するものであることは明らかである。当業者であれば、創造的な努力なしに、本開示の図面に従って他の図面を取得することができる。

本開示に従う全アカウントの検索キーワードの推定値を返信する方法を示す第１の例示的な実施形態のフロー図である。 本開示に従う全アカウントの検索キーワードの推定値を返信する方法を示す第２の例示的な実施形態のフロー図を示す。 本開示に従う全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための方法を示す例示的な実施形態の適用フロー図である。 本開示に従うサーチエンジンサーバの第１の例示的な実施形態を示すブロック図である。 本開示に従うサーチエンジンサーバの第２の例示的な実施形態を示すブロック図である。 本開示に従うサーチエンジンサーバの第３の例示的な実施形態を示すブロック図である。 別の例示的なコンピューティングシステムを示すブロック図である。

本開示の例示的な実施形態は全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための技術を提供する。本開示は、これらの図面を参照することにより明確かつ完全に技術を説明する。

図１は、本開示に従う全アカウントの検索キーワードの推定値を返信する方法を示す第１の例示的な実施形態のフロー図を示す。

１０１において、複数の選択された検索キーワード、それぞれの予測期間およびパラメータ設定が全アカウントの中から取得される。全アカウントに対して複数の検索キーワードが選択される。

自分の広告を出すためにサーチエンジンサーバにより提供されるウェブページを利用するクライアントは、サーチエンジンサーバに関連付けられたウェブサイトにおいてアカウントを登録する。ウェブサイトは、広告を出すために使用される複数の検索キーワードをクライアントに提供する。それぞれのクライアントは必要な検索キーワードを選択することができる。クライアントがいくつかの検索キーワードを選択すると、そのようなクライアントは選択された検索キーワードを含む全アカウントを有するものととみなされる。クライアントの全アカウントの推定コストおよび推定収益を予測する必要がある。ここで、コストとは、検索キーワードを選択するためにクライアントにより提供される占有リソースを意味し、収益とは、クリック数、フィードバック数、成立した取引数および、選択された検索キーワードに基づいて、出された広告を介してクライアントが取得するその他諸々を意味する。クライアントにより選択された検索キーワードは、データテーブルのようなサーチエンジンサーバのデータベースに格納されてよい。データテーブル内への各エントリは、クライアントの全アカウントおよび選択された検索キーワードの識別子（ＩＤ）を記録する。クライアントの全アカウントの検索キーワードが推定を必要とするとき、クライアントの全アカウントのＩＤを使用して、データテーブル内の対応する検索キーワードを検索することができる。さらに、クライアントは、サーチエンジンサーバ内へ検索キーワードを直接入力できる。

予測期間は、クライアントにより入力されてよく、あるいはサーチエンジンサーバにより決定されてよい。予測期間は各検索キーワードに対して個別に設定されてもよく、あるいはすべての検索キーワードに対して同じ予測期間であってもよい。この予測期間を使用して、クライアントが選択した検索キーワードの推定消費量および推定収益を所与の時間枠に制限する。

各検索キーワードのパラメータ設定は、クライアントの全アカウントから得られる、各検索キーワードの入札価格および検索ページ上の各検索キーワードに対する表示時間を含んでよい。

１０２において、予測期間内の各検索キーワードの推定値が予測される。

予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測する際に現在の推定値算出手法を使用してもよい。例えば、同じクライアントまたは類似のクライアントから得られる検索キーワードの過去のデータを使用して、予測期間内の検索キーワードの推定収益および推定コストを予測してもよい。ここで、「同じクライアント」とは、当該クライアントを意味し、そして当該クライアントとは、過去の期間内にこれらの検索キーワードを選択したことがあるクライアントを意味する。「類似のクライアント」とは、過去の期間内に、現在のクライアントと同じ検索キーワードを選択した別のクライアントを意味する。上記の過去のデータはサーチエンジンサーバのデータベースに格納される。このデータベースは、各クライアントの過去のデータテーブルを提供することができる。過去のデータテーブル内の各エントリを使用して、各期間内のクライアントが選択した検索キーワードだけでなく、検索キーワードの実際の収益および実際の消費量を格納することができる。他の例では、すべてのクライアントの入札価格のうちの、検索キーワードに対するクライアントの入札価格のランキング位置を使用することによって、データベースは、検索キーワードの推定収益および推定コストなどのランキング位置に対応する推定収益および推定コストを使用してもよい。上記は単に２つの例示の算出方法である。本開示は、各検索キーワードの推定値を予測するために使用される算出方法を制限するものではない。

１０３において、各検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、それぞれの検索キーワードの推定値が修正されて、修正推定値が取得される。

それぞれの検索キーワードに対して、予測期間前の過去の期間中に、検索キーワードをすでに選択している（つまり過去の統計データに基づく）１つの全アカウントが存在すれば、過去の期間内の検索キーワードの推定収益および推定消費量を取得することができる。クライアントにより設定された検索キーワードの表示期間に等しいか、または類似の長さを持ついくつかの期間が選択され得る。これらの期間は過去の期間を構成するものであってもよい。各期間内の検索キーワードの推定収益および推定消費量に基づいて、過去の期間内の総推定収益および総推定コストにおける、各期間の検索キーワードの推定収益および推定コストの割合が算出され得る。つまり、検索キーワードの表示期間内の検索キーワードの過去の推定収益の配分率および過去の推定消費量の配分率が過去の統計データに基づいて算出され得る。

推定収益の修正の過程で、１０２における予測推定収益は、過去の推定収益の各配分率と乗算されてよく、次いですべての乗算結果が合計されて、修正推定収益を取得することができる。推定収益を修正する過程で、１０２における予測推定コストに過去の推定コストの各配分率が乗算されてもよく、次いですべての乗算結果が合計されて、修正推定コストが取得され得る。

上述したようなクライアントにより設定された過去のデータおよび表示時間にわたって推定値が修正された後、このような修正推定値は、予測期間の長さに類似の長さを持つ過去の期間内の検索キーワードの推定収益および推定コストを使用することによりさらに修正することができる。推定消費量の例の場合、消費量誤差しきい値および消費量補償しきい値が設定され得る。修正推定コストと過去の期間の推定消費量との間の差が消費量誤差しきい値よりも小さければ、修正された推定消費量に変更はない。この差が消費量誤差しきい値よりも大きければ、過去の期間の推定消費量は消費量補償しきい値と加算することができ、この和は修正済み推定消費量として使用され得る。

１０４において、各検索キーワードの修正推定値が合計されて、全アカウントの推定値が生成される。

各検索キーワードの推定収益が合計されて、全アカウントの推定コストが取得され、次いで、各検索キーワードの推定コストが合計されて、全アカウントの推定収益が取得される。上記処理における算出手法は現在行われている手法に類似しているので本明細書では詳述しない。

１０５において、全アカウントの推定値は、全アカウントがログインされているクライアント端末へ返信される。これで現在の処理は終了する。

上記実施形態は、各検索キーワードの推定値の修正を行って、全アカウントの推定値がクライアントの予測値を満たすことができるようにする。サーチエンジンサーバがクライアントへ推定値を返信すると、推定値のより高い精度に起因して、クライアントがさらなる処理を行う必要がなくなり、それによってクライアントの経験が改善される。さらに、サーチエンジンサーバおよびクライアントが複数の通信を行い、推定値について反復計算を行う必要がなくなり、それによってネットワークリソースが節約され、かつ、サーバの負荷が低減される。

図２は、本開示に従う全アカウントの検索キーワードの推定値を返信する方法を示す第２の例示的な実施形態のフロー図を示す。この実施の形態の占有リソースは、クライアントによりサーチエンジンサーバへ提供される主要リソースを意味する。以下の例示的な実施形態では、図２を参照して推定値を返信するための方法の処理フローについて詳述する。

２０１において、複数の選択された検索キーワード、これら検索キーワードのそれぞれの予測期間、各検索キーワードの入札価格、および検索ページ上の各検索キーワードの表示期間が全アカウントの範囲内から取得される。これら複数の検索キーワードは全アカウントに対して選択される。

自分の広告を出すためにサーチエンジンサーバにより提供されるウェブページを利用するクライアントは、サーチエンジンサーバに関連付けられたウェブサイトを使用して、アカウントを登録することができる。ウェブサイトは広告を出すためにいくつかの検索キーワードをクライアントに提供する。各クライアントは、必要によりこれらの検索キーワードを選択することができる。サーチエンジンサーバはまた、各検索キーワードの入札価格の範囲をクライアントに提供することができる。

予測期間は、クライアントにより入力されてもよく、あるいはサーチエンジンサーバにより決定されてもよい。予測期間は各検索キーワードに対して個別に設定されてもよく、あるいはすべての検索キーワードに対して同じ予測期間に設定されてもよい。この予測期間を使用して、クライアントが選択した検索キーワードの推定コストおよび推定収益を、指定された時間の枠内に制限する。

各検索キーワードに対するクライアントの入札価格は、ウェブページにより提供されるそれぞれの検索キーワードの入札価格の範囲内にあればよい。表示時間とは、選択された検索キーワードをウェブページ上に表示するためのクライアントの所望の時間長を意味する。さらに、クライアントは全アカウントのコスト上限値を入力してもよく、この上限値を使用して、後続する予測推定コストを修正する。

例えば、サーチエンジンサーバがクライアントが選択した検索キーワード「ｍｐ３」を取得したとする。この検索キーワードに対する入札価格は「３ドル」であり、この入札価格は、検索キーワードがクリックされるたびに支払われるコスト値である。検索キーワードの表示時間は「１週間」であり、対応する予測期間も「１週間」と設定することができる。

２０２において、各検索キーワードのそれぞれの予測期間内の推定値が予測される。

予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測する際に、現在の推定値算出手法を使用できるので、この手法については本明細書では詳述しない。本開示は、例えば以下の予測推定値の算出方法を説明するものである。

まず、ｐｖとして指定される、予測期間内の検索キーワードの表示量が検索キーワードの過去の表示量データに基づいて予測される。過去のデータの統計に基づいて、少なくとも次のようなデータを取得できる：（ｉ番目の表示場所におけるクリック率を表す）ｃｔｒ_iとして指定される、各表示場所におけるそれぞれの検索キーワードのクリック率、（ｉ番目の表示場所において生じ得る表示頻度率を表す）ｉｍｐ_iとして指定される、入札価格の各表示場所における表示率、（ｉ番目の表示場所における各クリックのそれぞれの検索キーワードのコストを表す）ｃｏｓｔ_iとして指定される、各表示場所における各クリックのそれぞれの検索キーワードのコスト、および、ｐｅｒｃｅｎｔとして指定される、クリック回数から収益へのそれぞれの検索キーワードの交換レート。したがって、１つの予測期間のそれぞれの検索キーワードに対するクライアントの１回の入札の推定収益および推定コストは、次式に従って表し、取得することができる。

２０３において、それぞれの検索ワードの過去の収益の配分率、過去のコストの配分率、推定収益および推定コストに基づいて、１以上の表示期間内におけるそれぞれの検索ワードの推定収益および推定コストがそれぞれ蓄積される。

ここでも例として検索キーワード「ｍｐ３」をそのまま使用する。クライアントにより設定された表示期間は「１週間」である。過去の「１週間」のいくつかの期間内の「ｍｐ３」のコストおよび値の過去のデータの統計を通して、および、全体的な過去の期間内の全体的な収益および全体的なコストに基づいて、全体的な収益および全体的なコストに対するそれぞれの過去の「１週間」分のコスト率がそれぞれ取得され、ｐｒｏｆｉｔ＿ｒａｔｉｏ_i（ｉ番目の過去の表示期間内の収益率）およびｃｏｓｔ＿ｒａｔｉｏ_i（ｉ番目の過去の表示期間内のコスト率として取得され、指定され得る。クライアントにより許可された表示期間は、ひと月内の或る数週間となる場合もある。ステップ２０２で、「ｍｐ３」の推定収益がｐｒｏｆｉｔであり、「ｍｐ３」の推定コストがｃｏｓｔであれば、推定収益および推定コストの値は以下のように修正できる：

上式において、ｎは選択された過去の表示期間の数であり、かつ自然数である。上式は、表示期間と同じか、または類似の長さの過去のいくつかの表示期間における推定収益および推定コストの配分率に基づいて、各検索キーワードの推定収益および推定コストを修正する式である。本明細書で使用されるように、類似度はしきい値（例えば、＋／−１０％などのそれぞれの値の指定された＋／−の割合）に基づいて評価される。

２０４において、予測期間と同じか、または類似の長さの過去の期間におけるそれぞれの検索ワードの収益およびコストに基づいて、１以上の表示期間内のそれぞれの検索ワードの推定収益および推定コストがそれぞれ訂正される。このような類似度はしきい値に基づいて評価される。

また、上記の修正推定値収益および修正推定コスト値は次のようにさらに訂正することができる。

上式において、ｒｅｓｕｌｔは上式の計算後に訂正された値であり、ｐはステップ２０３で修正を受けた推定収益値または推定コスト値であり、そして、ｒは、予測期間と同じか、または類似の長さの過去の期間内に検索キーワードに対してクライアントが入札した入札価格と同じか、または類似の入札価格の下での検索キーワード「ｍｐ３」の実際の収益値および実際のコスト値である。クライアントが「ｍｐ３」に対してまだ入札を出していなければ、過去の期間内の同じか、または類似の入札価格での同様のクライアントの収益およびコストを選択してもよい。類似のクライアントとは、クライアントのコスト上限値および設定表示期間が事前に定義された誤差の範囲内にあるクライアントを意味する。過去の期間内のそれぞれの検索キーワードに対する入札価格の記録が存在しなければ、修正された結果をステップ２０３で訂正推定値として直接選択してもよい。このような類似度はしきい値に基づいて評価される。

上式では、δは推定値の補償しきい値である。例えば、推定値が推定コスト値であるとき、このδを「１」として事前に設定してもよい。ｆｕｎは誤差関数である。誤差関数は絶対誤差関数、または相対誤差関数であってもよい。例えば、ｆｕｎ（ｐ，ｒ）＝｜ｐ−ｒ｜、かつ、εは事前に設定した誤差のしきい値である。事前に設定した誤差のしきい値は、実際のニーズ、または統計的な計算から導き出された値に基づいて設定される固定値であってもよい。例えば、推定収益の誤差のしきい値は固定値「０．２」に設定されてもよい。

さらに、推定値は、クライアントにより設定されたコスト上限値を用いて訂正されてもよい。クライアントが設定したコスト上限値と以前のｎ番目の日のコスト上限値との差が、しきい値「１」のような或るしきい値よりも小さければ、以前のｎ番目の日における実際の収益およびコストを使用して、推定収益および推定コストをそれぞれ修正することができる。

２０５において、各検索キーワードの推定値が合計されて、全アカウントの推定値が生成される。

各検索キーワードの修正推定収益が合計されて、全アカウントの修正推定コストが取得され、次いで各検索キーワードの推定コストが合計されて、全アカウントの推定収益が取得される。上記処理における算出方法は現在の手法に類似しているので、本明細書では詳述しない。

２０６において、全アカウントの推定値に対するインターバル処理が行われて、インターバル推定値が生成される。

いくつかの検索キーワードの訂正推定値を合計することができ、その結果はインターバル処理の算出方法を用いてインターバル値に変換される。

推定収益としてのクライアントのクリック量全体に対するインターバル処理を例として使用する。まず、クリック量に対するインターバル期間が定義される。但し、インターバルとはクリック量の異なる範囲である。例えば、クリック量は、０〜１０、１０〜２０、２０〜３０、および３０以上の４つのインターバルに分けることができる。第２に、期待真値と推定量との誤差算出関数が相対誤差関数として定義され、下式で示される：

上式において、ｒはクリック量の期待真値であるか、または、ｒは上記で定義されたインターバルの２つのエンドポイント値である。例えば、インターバル０〜１０では、ｒの値は０〜１０であり、ｐはステップ２０５から導き出された推定クリック量である。

さらに、異なるインターバルに対する許容誤差を定義することができる。例えば、期待真値が０〜１０の範囲内であれば、許容誤差はε₁と定義され、期待真値が１０〜２０の範囲内にあれば、許容誤差はε₂と定義され、期待真値が２０〜３０の範囲内にあれば、許容誤差はε₃と定義され、期待真値が３０より大きければ、許容誤差はε₄と定義され、ε₁〜ε₄は降順列にすることができる。

上記で定義されたような異なるインターバルに対する許容誤差に従ってこれらの推定値は次のように処理される：

のとき、次式が導き出される：

したがって

が上式から導き出されたとき、期待真値のインターバル処理の結果は以下のとおりである：

したがって、ｒが期待真値の異なるインターバル期間に存在するとき、もし

（ｌｅｖｅｌｄｏｗｎ_iがｉ番目のインターバル期間の下限であり、かつ、ｌｅｖｅｌｕｐがｉ番目のインターバル期間の上限）であれば、インターバル処理の結果は、以下のとおりである：

また、もし：

であれば、

２０７において、全アカウントのインターバル推定値は、全アカウントがログインされているクライアント端末へ返信される。これで現在の処理フローが終了する。

図示のように、上記実施形態は、検索キーワードの推定値の単純な蓄積を使用して、全アカウントの推定値を取得する現在の手法とは異なる。上記の例示的な実施形態は、過去のデータおよびクライアントの設定されたパラメータを総合的に考慮して、全アカウントの推定値がクライアントの予測値を満たすことができるように、各検索キーワードの推定値を修正するものである。推定値のより高い精度に起因して、サーチエンジンサーバが推定値をクライアントへ返信すると、クライアントはさらなる処理を行う必要がなくなり、それによってクライアントの経験が改善されることになる。さらに、サーチエンジンサーバおよびクライアントが複数の通信を行い、推定値に関して反復計算を行う必要がなくなり、それによって、ネットワークリソースが節約され、かつ、サーバの負荷が低減されることになる。

以下は、全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための上記の方法を説明する適用のシナリオである。

本例では、それぞれのクライアントの検索キーワードはａ、ｂ、ｃであり、入札価格はそれぞれｐ１、ｐ２、ｐ３であり、そして予測期間は１日である。次いで、推定値の予測算出方法に基づいて、各検索キーワードの推定収益はそれぞれｖ１、ｖ２、ｖ３であり、各検索キーワードの推定コストはｃ１、ｃ２、ｃ３である。

各検索キーワードの収益推定および推定コストが、いくつかの過去の表示期間の検索キーワードの収益推定および推定コストの比率分布にわたって修正された後、修正推定収益は、それぞれｔ＿ｖ１、ｔ＿ｖ２、ｔ＿ｖ３となり、そして、修正推定コストは、それぞれｔ＿ｃ１、ｔ＿ｃ２、ｔ＿ｃ３となる。

過去のデータに基づいて、ｎ期間の同じ入札価格で、（異なる適用に基づいてｎに対する様々な値、例えばｎ＝２の場合、前日の２日間を意味する）を使用することができ、各検索キーワードの収益はそれぞれｒ＿ｖ１、ｒ＿ｖ２、ｒ＿ｖ３となり、そして、各検索キーワードの収益の推定コストは、それぞれｒ＿ｃ１、ｒ＿ｃ２、ｒ＿ｃ３となる。

０．３などの誤差しきい値が定義されてもよい。１などの固定保証しきい値が定義されてよい。さらに、絶対誤差の算出関数ｆｕｎ（）が定義されてよい。訂正処理は以下のようになる：検索キーワードａについて、ｆｕｎが（ｔ＿ｖ１−ｒ＿ｖ１）＜０．１のとき、最終予測値はｔ＿ｖ１となり、それ以外の場合、最終予測値はｒ＿ｖ１＋１となる。検索キーワードｂまたはｃに対する訂正処理は検索キーワードの訂正処理の場合と同じである。

検索キーワードａ、ｂ、ｃの訂正推定収益および訂正推定コストが合計されて、全アカウントの推定値が取得される。全アカウントの推定値はインターバル処理により次のように行ってもよい。

インターバル処理中、予想真値のインターバルが１０〜２０に収まるとき、許容誤差は０．５であり、予想真値のインターバルが０〜１０に収まるとき、許容誤差は０．４であり、予想真値のインターバルが２０〜３０に収まるとき、許容誤差は０．２５と仮定し、期待真値のインターバルが３０より大きいとき、許容誤差は０．０５と仮定する。

また、訂正推定値が５であると仮定する。

であるため、

を得るために、５が上式に代入される。

したがって、予想真値の予測インターバルは、

を使用し、

を得るために５が上式に代入されるか、あるいはインターバル処理後の結果は［２．５，７．５］となる。次いで、インターバル［２．５、７．５］は全アカウントがログインしているクライアント端末へ返信される。

訂正推定値が１５であると仮定される場合、

であるため、

を得るために、１５が上式に代入される。

したがって、予想真値の予測インターバルは、

を使用し、

を得るために、１５が上式に代入され、インターバル処理後の結果は［６．６，２３．４］となる。次に、インターバル［６．６，２３．４］は全アカウントがログインしているクライアント端末へ返信される。

図３は、全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための方法を示す例示的な実施形態のための適用フロー図である。この処理で使用される推定値は、第１および第２の実施形態で説明したプロセスを使用して取り出すことができる。

３０１において、すべての全アカウントの推定値を格納するためのインデックスとして、サーチエンジンサーバは全アカウントを使用する。本例では、サーチエンジンサーバは複数の全アカウントを取得する。

前の例は、各全アカウントの推定値を生成するための詳細な処理を提供するものである。サーチエンジンサーバは、各全アカウントの生成された推定値をデータベース内の推定値テーブルの中へ格納することができる。推定値テーブルは、インデックスとして全アカウントを使用し、全アカウントおよびこの全アカウントに対応する推定値をそれぞれの項目の中に記録する。さらに、推定値テーブルはまた、推定値の生成時間も記録することもできる。

３０２において、サーチエンジンサーバは、コマンドを受信して、通知メッセージを送る。

一定時間内に、サーチエンジンサーバがいくつかの全アカウントの過去の推定値を格納するので、これらの過去の推定値の統計に基づいて、クライアントに通知メッセージを送ることがある。例えば、サーチエンジンサーバは、推定値が低いクライアントに対して、対応するリマインダーを送ることがある。

通知メッセージを送るためのコマンドには、統計のための期間、送信する必要がある複数の通知メッセージなどが含まれ得る。

３０３において、サーチエンジンサーバは、格納された推定値からのコマンドにマッチする１以上の推定値を取り出す。

サーチエンジンサーバは、要求された期間に基づいて、期間要件を満たすすべての推定値を推定値テーブルから取り出すことができる。

３０４において、サーチエンジンサーバは全アカウントの取り出された推定値を低い方から高い方へソートする。

３０５で、サーチエンジンサーバは、低から高へのような事前に設定されたソート順に従って複数の全アカウントをソートされた推定値から取り出す。取り出し処理は選択処理を含む。選択された全アカウントの個数は事前に設定された個数であってもよい。

３０６において、サーチエンジンサーバは、選択された全アカウントがログインされているログイン元の１以上のクライアント端末へ通知メッセージを返信する。これで現在の処理は終了する。

本例示的な実施形態では、サーチエンジンサーバは、推定値がより低い複数のアカウントをソートされた推定値から取得する。低い推定値を含むこれらの全アカウントは、検索キーワードの選択の際に誤差が生じる場合があり、あるいは全アカウントの事前に設定されたコスト上限値に従わない場合がある。したがって、サーチエンジンサーバは、これらの全アカウントがログインされているクライアント端末を特に選択して、これら全アカウントへの通知のような通知メッセージを送ることができる。あるいは、ソート順は高から低にすることができ、これによって、この実施形態の目的をさらに達成することができる。本開示は制限を加えるものではない。

図示のように、例示的な実施形態では全アカウントの生成された推定値のより高い精度に起因して、通知メッセージが全アカウントの推定値に基づいて全アカウントへ送られるとき、すべてのクライアントへ通知メッセージを送る必要はない。これとは対照的に、サーチエンジンサーバは、特に、通知メッセージを選択された全アカウントへ送ることができ、それによって、ネットワーク内でのサーバとクライアント端末との間の通知メッセージのデータ伝送を節減し、サーチエンジンサーバの負荷を低減し、かつ、ネットワーク伝送リソースを節約するものである。

全アカウントの検索キーワードの推定値を返信するための方法に関連する例示的な実施形態に対応して、本開示はまた、サーチエンジンサーバに関連する例示的な実施形態を提供する。

図４は、本開示に従うサーチエンジンサーバの第１の例示的な実施形態のブロック図を示す。

サーチエンジンサーバは、取り出しモジュール４１０、予測モジュール４２０、修正モジュール４３０、生成モジュール４４０、および返信モジュール４５０を備えてよい。

取り出しモジュール４１０は、全アカウント内において、１以上の選択された検索キーワード、予測期間、および選択された各検索キーワードのパラメータ設定を取り出す。

予測モジュール４２０は予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測する。

修正モジュール４３０は、各検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、それぞれの検索キーワードの推定値を修正して、修正推定値を取得する。

生成モジュール４４０は、各検索キーワードの修正推定値を合計して、全アカウントの推定値を生成する。

返信モジュール４５０は、全アカウントがログインしているクライアント端末へ全アカウントの推定値を返信する。

図５は、本開示に従うサーチエンジンサーバの第２の例示的な実施形態のブロック図を示す。

サーチエンジンサーバは、取り出しモジュール５１０、予測モジュール５２０、修正モジュール５３０、生成モジュール５４０、処理モジュール５５０、および返信モジュール５６０を備えてよい。
取り出しモジュール５１０は、全体アカウント内において、１以上の選択された検索キーワード、それぞれの予測期間、および選択された各検索キーワードのパラメータ設定を取り出す。パラメータ設定は、各検索キーワードの入札価格、および検索ページ内の各検索キーワードの表示時間を含む。

予測モジュール５２０は予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測する。推定値は推定収益および推定コストを含んでよい。

修正モジュール５３０は、各検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、それぞれの検索キーワードの推定値を修正して、修正推定値を取得する。

生成モジュール５４０は、各検索キーワードの修正推定値を合計して、全アカウントの推定値を生成する。

処理モジュール５５０は、全アカウントの推定値に対するインターバル処理を行って、インターバル推定値を生成する。

返信モジュール５６０は、全アカウントがログインしているクライアント端末へ全アカウントのインターバル推定値を返信する。

より詳細には、予測モジュール５２０は、以下のモジュール（図５には図示せず）を備えてよい。

検索キーワードの過去の表示量ならびにさまざまな表示場所における検索キーワードの表示率を取り出すパラメータ取り出しモジュール；
過去の表示量および検索キーワードの表示率に基づいて、異なる表示場所における検索キーワードの表示回数を算出する回数算出モジュール；
異なる表示場所における検索キーワードの推定収益および推定コストを取得するために、異なる表示場所における検索キーワードの１回の表示収益および１回の表示コスト値を、異なる表示場所における検索キーワードの表示回数と乗算する推定値算出モジュール；
予測期間内の推定値を取得するために、異なる表示場所における検索キーワードの推定収益および推定コストをそれぞれ合計する推定値蓄積モジュール。

より詳細には、修正モジュール５３０は、以下のモジュールを備えてよい（図５には図示なし）。
検索キーワードのいくつかの表示期間内の検索キーワードの過去の推定収益の配分率および過去の推定コストの配分率を過去の統計データに基づいて取得する比率取り出しモジュール、
過去の推定収益の配分率と、過去の推定コストの配分率と、検索キーワードの推定収益および推定コストとに基づいて、いくつかの表示期間内の推定収益および推定コストをそれぞれ合計する推定値合計モジュール、
予測期間と同じか、または類似の長さの過去の期間内のそれぞれの検索ワードの収益およびコストに基づいて、１以上の表示期間内のそれぞれの検索語の推定収益および推定コストをそれぞれ修正する過去のデータ訂正モジュール。

図６は、本開示に従うサーチエンジンサーバの第３の例示的な実施形態のブロック図を示す。

サーチエンジンサーバは、取り出しモジュール６１０、予測モジュール６２０、修正モジュール６３０と、生成モジュール６４０、返信モジュール６５０、およびソートモジュール６６０を備えてよい。

取り出しモジュール６１０は、全アカウント内において、１以上の選択された検索キーワード、それぞれの予測期間、および選択された各検索キーワードのパラメータ設定を取り出す。

予測モジュール６２０は、予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測する。

修正モジュール６３０は、各検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、それぞれの検索キーワードの推定値を修正して、修正推定値を取得する。

生成モジュール６４０は、各検索キーワードの修正推定値を合計して、全アカウントの推定値を生成する。

返信モジュール６５０は、全アカウントがログインしているクライアント端末へ全アカウントの推定値を返信する。

ソートモジュール６６０は、複数の全アカウントの推定値をローからハイへソートし、このようなローからハイの推定値の順序に従って、事前に設定された数を満たす複数の全アカウントを取り出す。

別の例では、図７は、上記のようなサーチエンジンサーバのような例示的なシステム７００をより詳細に示す。一実施形態では、システム７００は、１以上のプロセッサ７０１、ネットワークインターフェース７０２、メモリ７０３、および入力／出力インターフェース７０４を備えてよいが、これらに限定されるわけではない。

メモリ７０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような揮発性メモリの形のおよび／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）またはフラッシュＲＡＭのような非揮発性メモリの形のコンピュータ可読媒体を含んでよい。メモリ７０３はコンピュータ可読媒体の一例である。

コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を格納するための任意の方法またはテクノロジーの中に実装された揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。コンピュータストレージ媒体の例としては、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他の種類のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、またはコンピューティングデバイスがアクセスするための情報を格納するために使用できる他の任意の非伝送媒体が含まれるが、これらに限定されるわけではない。本明細書で定義されているように、コンピュータ可読媒体には、変調されたデータ信号および搬送波のような一時的な媒体は含まれていない。

メモリ７０３は、プログラムユニット７０５およびプログラムデータ７０６を含んでよい。一実施形態では、プログラムユニット７０５は、例えば、取り出しモジュール７０７、予測モジュール７０８、生成モジュール７０９、返信モジュール７１０、修正モジュール７１１を備えてよい。

さらに、いくつかの実施形態では、プログラムユニット７０５は、さらにソートモジュール７１２を含むことができる。いくつかの実施形態では、予測モジュール７０８は、パラメータ取り出しモジュール７１３、回数算出モジュール７１４、推定値算出モジュール７１５、および推定値の蓄積モジュール７１６をさらに備えてよい。いくつかの実施形態では、修正モジュール７１１は、比率取り出しモジュール７１７、推定値合計モジュール７１８、および過去のデータ訂正モジュール７１９をさらに備えてよい。上述のモジュールの各々の機能は、対応するモジュールについて前の実施形態で説明したモジュールと同じであってもよい。

上述した実施形態の説明によれば、本開示の例示的な実施形態に開示されているように、サーチエンジンサーバは、全アカウントの中から、複数の選択された検索キーワードと、検索キーワードのそれぞれの予測期間と、パラメータ設定とを取得する。次に、サーチエンジンサーバは、それぞれの予測期間内の各検索キーワードの推定値を推定する。格納された過去のデータおよび各検索キーワードのパラメータ設定に基づいて、サーチエンジンサーバは、それぞれの検索キーワードの推定値を修正して、修正推定値を取得し、次いで、各検索キーワードの修正推定値を加算して、全アカウントの推定値を生成する。サーチエンジンサーバは、次に、全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ全アカウントの推定値を返信する。本開示の例示的な実施形態の方法は、検索キーワードの推定値を単に蓄積して、全アカウントの推定値を取得する既存の手法とは異なる。本開示の例示的な実施形態は、考慮し、過去のデータとクライアントのパラメータ設定値を取ることによって、全アカウントの推定値は、クライアントの期待値を満たすように、各検索キーワードの推定値を修正する。サーチエンジンサーバがクライアントへ推定値を返信する場合、この推定値のより高い精度に起因して、クライアントがデータの変更や修正をさらに行う必要がなくなるため、それによってクライアントの経験をさらに増やすことになり、ネットワークリソースおよびサーバの負荷を節約し、さらにサーチエンジンサーバとクライアントとの間の推定値の複数の通信および反復算出を行う必要がなくなることになる。

上述した実施形態から、当業者であれば、ソフトウェアおよび汎用ハードウェアプラットフォームを使用して、本開示された方法およびシステムを実装できることを明瞭に理解することができる。このような理解に基づいて、例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、ハードドライブや光ディスクなどの記憶媒体に格納されたソフトウェア製品の形で、本開示または既存の技術に貢献する部分の技術的なスキームは実施され得る。ソフトウェアには、本開示の例示的な実施形態で説明した方法を実行するためのコンピューティングデバイス（例えば、パーソナルコンピュータ、サーバまたはネットワーク接続されたデバイス）の命令が含まれる。

様々な例示的な実施形態が革新的に本開示に記載されている。例示的な実施形態と同じか、または類似の部分は相互に参照することができる。それぞれの実施形態には他の例示的な実施形態とは異なる焦点の当て方がある。特に、例示的なシステムの例示的な実施形態については、例示のための方法へのその基本的対応のために比較的簡単に説明した。その詳細については、例示的な方法の関連部分を参照することができる。上記例示的なシステムの説明は、説明のみを目的とするために意図されたものである。ユニットやモジュール内の個別の構成要素として説明したユニットやモジュールは物理的に分離されなくてもよい。ユニットという用語で示される構成要素は、物理的なユニットであってもなくてもよく、例えば、１つの場所に配置されていてもよいし、あるいは複数のネットワークユニットに分散されたものであってもよい。実際のニーズに応じて、モジュールの一部またはすべてを選択することにより例示的な実施形態の目標を達成してもよい。当業者であれば、本開示されたシステムを理解し、かつ、革新的な影響を与えることなく実装することができる。

本開示された方法およびシステムは、ある環境で、または汎用または専用のコンピュータシステムの構成で使用することができる。例としては、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイスまたはポータブルデバイス、タブレットデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットアップボックス、プログラム可能な顧客の電子装置、ネットワークＰＣ、小型コンピュータ、大型コンピュータ、および上記の任意のシステムまたはデバイスを含む分散型コンピューティング環境が含まれる。

本開示は、プログラムモジュールのような、コンピュータにより実行されるコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明することができる。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したりするための、ルーチン、プログラム、オブジェクト、モジュール、データ構造、コンピュータ実行可能命令等が含まれる。本開示された方法およびサーバはまた、分散型コンピューティング環境で実現することができる。分散型コンピューティング環境では、通信ネットワークを介して接続されたリモート処理デバイスによりタスクが実行される。分散型コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよび／またはリモートコンピュータの記憶媒体（記憶装置を含む）に配置されてもよい。

上記は本開示の例示的な実施形態である。しかし、本開示は本明細書に限定されるわけではない。本開示の精神および範囲から逸脱することなく、多くの異なる方法で当業者が本開示を変更または修正することが理解される。したがって、これらの修正および変形は本開示およびその同等物の特許請求の範囲内に含まれると考えるべきである。

Claims (20)

1. コンピュータ実行可能命令を用いて構成された１以上のプロセッサによって実行される、全アカウントの検索キーワードの推定値を返信する方法であって、
   前記全アカウントの１以上の選択された検索キーワードと、前記１以上の検索キーワードのそれぞれの予測期間およびパラメータ設定とを取得することと、
   前記それぞれの予測期間内の前記１以上の選択された検索キーワードの各検索キーワードの推定値を予測することと、
   前記それぞれの検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、各それぞれの検索キーワードの前記推定値を修正して、修正推定値を取得することと、
   各検索キーワードの前記修正推定値を合計して、前記全アカウントの推定値を生成することと、
   前記全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ前記全アカウントの推定値を返信することと、
   を含む、方法。
2. 前記それぞれのパラメータ設定は、前記全アカウントからの前記それぞれの検索キーワードに対する入札価格と、検索ページ上の前記それぞれの検索キーワードの表示期間とを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記それぞれの予測期間内の前記それぞれの検索キーワードの前記推定値を予測することが、
   異なる表示場所における、前記それぞれの検索キーワードの過去の表示量および前記それぞれの検索キーワードの表示率を取得することと、
   前記過去の表示量および前記表示率に基づいて、前記異なる表示場所における、前記それぞれの検索キーワードの表示回数を算出することと、
   異なる表示場所における、前記それぞれの検索キーワードの１回の表示収益および表示コストに、前記異なる表示場所における前記表示回数を乗算して、前記異なる表示場所の各々における前記それぞれの検索キーワードの推定収益および推定コストを取得することと、
   異なる表示場所における前記それぞれの検索キーワードの前記推定収益および前記推定コストを合計して、前記それぞれの予測期間内の前記それぞれの検索キーワードの前記推定値を取得することと、
   を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記それぞれの検索キーワードの前記推定値を修正して、前記修正推定値を取得することが、
   過去のデータの統計に基づいて、１以上の表示期間内の前記それぞれの検索キーワードの過去の推定収益の配分率および過去の推定コストの配分率を取得することと、
   前記それぞれの検索キーワードの過去の推定収益の前記配分率および過去の推定コストの前記配分率と、前記それぞれの検索キーワードの推定収益および推定コストとに基づいて、前記１以上の表示期間内の前記それぞれの検索キーワードの推定収益および推定コストを算出することと、
   を含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記それぞれの予測期間と同じか、または類似の長さの過去の期間内の前記それぞれの検索ワードの前記収益およびコストに基づいて、前記１以上の表示期間内の前記それぞれの検索ワードの前記推定収益および推定コストをそれぞれ修正することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記全アカウントがログインされているログイン元の前記クライアント端末へ前記全アカウントの前記推定値を返信する前に、前記全アカウントの前記推定値に対してインターバル処理を実行して、インターバル推定値を生成することをさらに含み、
   前記全アカウントがログインされているログイン元の前記クライアント端末へ前記全アカウントの前記推定値を返信することは、前記全アカウントがログインされているログイン元の前記クライアント端末へ前記全アカウントの前記インターバル推定値を返信すること含む、請求項１に記載の方法。
7. 複数の全アカウントを取得することと、
   前記複数の全アカウントの推定値をソートすることと、
   前記ソートされた推定値から、事前に設定した数の全アカウントを前記低から高へのソート順に選択することと、
   前記選択された全アカウントがログインされているログイン元の１以上のクライアント端末へ通知メッセージを返信することと、をさらに含む請求項１に記載の方法。
8. 全アカウントに対して、１以上の選択された検索キーワードと、検索キーワードのそれぞれの予測期間と、各選択された検索キーワードのパラメータ設定とを取り出す取り出しモジュールと、
   それぞれの予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測する予測モジュールと、
   前記それぞれの検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、各それぞれの検索キーワードの前記推定値を修正して、修正推定値を取得する修正モジュールと、
   各検索キーワードの前記修正推定値を合計して、前記全アカウントの推定値を生成する生成モジュールと、
   前記全アカウントがログインされているクライアント端末へ前記全アカウントの前記推定値を返信する返信モジュールと、
   を備える、サーチエンジンサーバ。
9. 前記パラメータ設定は、前記全アカウントからの前記それぞれの検索キーワードに対する入札価格と、検索ページ上の前記それぞれの検索キーワードの表示期間とを含み、
   前記それぞれの予測期間内の前記それぞれの検索キーワードの前記推定値は推定収益および推定コストを含む、
   請求項８に記載のサーチエンジンサーバ。
10. 前記予測モジュールは、
    各検索キーワードに対して、異なる表示場所における前記それぞれの検索キーワードの過去の表示量および前記それぞれの検索キーワードの表示率を取り出すパラメータ取り出しモジュールと、
    前記検索キーワードの前記過去の表示量および前記表示率に基づいて、前記異なる表示場所における前記それぞれの検索キーワードの表示回数を算出する回数算出モジュールと、
    前記異なる表示場所における前記検索キーワードの推定収益および推定コストを取得するために、各それぞれの検索キーワードの１回の表示収益および１回の表示コスト値に、前記異なる表示場所における前記検索キーワードの表示回数を乗算する推定値算出モジュールと、
    各検索キーワードに対して、前記異なる表示場所における前記検索キーワードの前記推定収益および推定コストを合計して、前記予測期間内の前記それぞれの検索キーワードの前記推定値を取得する推定値蓄積モジュールと、
    を備える、請求項９に記載のサーチエンジンサーバ。
11. 前記修正モジュールは、
    前記１以上の表示期間内の、各それぞれの検索キーワードに対する過去の推定収益の配分率および過去の推定コストの配分率を、過去のデータの統計に基づいて取得する比率取り出しモジュールと、
    前記過去の推定収益の前記配分率、前記過去の推定コストの前記配分率、ならびに各それぞれの検索キーワードの前記推定収益および推定コストに基づいて、前記１以上の表示期間内の前記推定収益および推定コストを合計する推定値合計モジュールと、
    前記予測期間と同じか、または類似の長さの前記過去の期間内の検索キーワードの前記収益およびコストに基づいて、前記１以上の表示期間内の各それぞれの検索キーワードの前記推定収益および推定コストを修正する、過去のデータ訂正モジュールと、
    を備える、請求項８に記載のサーチエンジンサーバ。
12. 前記修正モジュールは、前記予測期間と同じか、または類似の長さの過去の期間内の検索キーワードの前記推定収益および前記推定コストに基づいて、前記１以上の表示期間内の各それぞれの検索キーワードの前記推定収益および前記推定コストを訂正する、過去のデータ訂正モジュールをさらに備える、請求項１１に記載のサーチエンジンサーバ。
13. 前記全アカウントの前記推定値に対するインターバル処理を実行して、インターバル推定値を生成する処理モジュールをさらに備え、
    前記返信モジュールは、前記全アカウントがログインされているログイン元の前記クライアント端末へ前記全アカウントの推定値を返信する、請求項８に記載のサーチエンジンサーバ。
14. すべての全アカウントの推定値をソートするとともに、前記ソートした推定値から、複数の全アカウントを事前に設定した数を満たすソート順に取り出すソートモジュールをさらに備え、
    前記返信モジュールは、前記全アカウントがログインされているログイン元の前記クライアント端末へ通知メッセージを返信する、請求項８に記載のサーチエンジンサーバ。
15. １以上のプロセッサにより実行されると、前記１以上のプロセッサに、
    前記全アカウントの１以上の選択された検索キーワードと、前記１以上の選択された検索キーワードのそれぞれの予測期間およびパラメータ設定とを取得することと、
    前記それぞれの予測期間内の各検索キーワードの推定値を予測することと、
    各それぞれの検索キーワードの格納された過去のデータおよびパラメータ設定に基づいて、各それぞれの検索キーワードの前記推定値を修正して、修正推定値を取得することと、
    各検索キーワードの前記修正推定値を合計して、前記全アカウントの推定値を生成することと、
    前記全アカウントがログインされているログイン元のクライアント端末へ前記全アカウントの前記推定値を返信することと、
    を含む動作を実行させる、前記１以上のプロセッサにより実行可能なコンピュータ可読命令を含む、１以上のコンピュータ可読媒体。
16. 前記それぞれの予測期間と同じか、または類似の長さの過去の期間内の前記それぞれの検索キーワードの前記推定収益および前記推定コストに基づいて、前記それぞれの検索キーワードの前記修正推定値を訂正することをさらに含む、請求項１５に記載の１以上のコンピュータ可読媒体。
17. 前記訂正は、前記過去の期間内で前記それぞれの検索キーワードに対してクライアントが入札した入札価格と同じか、または類似の入札価格の下で、前記それぞれの検索キーワードの実際の収益値または実際のコスト値に基づく、請求項１６に記載の１以上のコンピュータ可読媒体。
18. 前記訂正は、前記過去の期間においてクライアントにより入札された入札価格と同じか、または類似の入札価格での、類似のクライアントの収益またはコストに基づき、かつ、前記類似のクライアントが、コスト上限値および設定された表示期間が、クライアントの誤差の範囲内の事前に定義された誤差の範囲内にあるクライアントである、請求項１６に記載の１以上のコンピュータ可読媒体。
19. 複数の全アカウントを取得することと、
    前記複数の全アカウントの推定値をソートすることと、
    をさらに含む、請求項１５に記載の１以上のコンピュータ可読媒体。
20. 前記ソートされた推定値から、事前に設定した数の全アカウントをソート順に選択することと、
    前記選択された全アカウントがそれぞれログインされているログイン元の１以上のクライアント端末へ通知メッセージを返信することと、
    をさらに含む、請求項１９に記載の１以上のコンピュータ可読媒体。

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