JP2014112401A - 広告の累進価格設定方式 - Google Patents

Abstract

【課題】広告の成果を利用して、広告に対して支払われるべき料金を計算する。
【解決手段】オンライン広告の履歴成果（ＣＴＲ等）を利用して、精度の高い成果予測を計算する。一方、この成果予測は、広告の現選択（クリック・スルー）単価を計算するために用いられる。現選択単価と、広告をユーザー（群）に提示した総回数と乗算して、広告に対して調整した収益総額を決定する。広告に対して支払われるべき料金は、広告に対して調整した収益総額から、広告に対して既に受け取った収益の額を差し引いた値とする。
【選択図】図４

Description

オンライン広告は、ウェブ閲覧体験の重要な側面となっている。今日、多くの検索エンジンが、ユーザーの検索照会結果に隣接して位置する広告によって収益を得ている。例えば、Microsoft社、Google社、およびYahoo社のような多くの検索エンジン提供業者は、成果報酬型モデル、例えば、クリック単価（cost-per-click）および行為単価／コンバージョンモデルに基づいて、広告主から支払いを受け取る。

広告成果(advertisement performance)を推定するとき、通例多数の履歴広告成果尺度が利用される。例えば、クリック単価モデルでは、広告の今後の予測成果を推定するために、クリック・スルー率（ＣＴＲ）を利用することができる。つまり、ある広告が１００回表示され、ユーザーによって５回選択された場合、この広告の履歴ＣＴＲは０．０５となる。したがって、信頼度(confidence rate)が１００インプレッション(impression)でも、推定した将来広告成果は０．０５である。システムがより多くのインプレッションを観察するにつれて、推定値が調整され、信頼性が高くなる。

場合によっては、十分な履歴広告成果尺度が存在しないこともある。例えば、検索エンジンとの履歴が全くない広告には、履歴広告成果尺度が関連付けられていない。加えて、限られた数のインプレッションしか有していない広告は、精度高い推定値を発生するには、履歴広告成果尺度が不十分である。このため、得られる推定成果尺度が、広告に対して極度に精度が低くなる可能性がある。

本発明の実施形態は、広告料金を計算するためのシステム、方法、およびコンピューター読み取り可能媒体に関する。オンライン広告の履歴成果（ＣＴＲ等）を利用して、その広告について現選択単価または現広告主所望ユーザー行為（クリック・スルー(click through)）単価を計算する。現広告主所望ユーザー行為単価に、広告主所望ユーザー行為の総数を乗算して、その広告について調整した総収益を判定することができる。実施形態では、広告料金は、その広告について調整した総収益から、その広告について既に受け取っている収益の額を差し引いた値となる。

この摘要は、詳細な説明において以下で更に説明する概念から選択したものを、簡略化した形態で紹介するために設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を判断する際に補助として用いられることも意図していない。

以下に、添付図面を参照して実施形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態を実施するために用いるのに適した計算環境の一例のブロック図である。 図２は、本発明の実施形態を実施するために用いるのに適した計算システム・アーキテクチャの一例のブロック図である。 図３は、広告についての情報を格納する方法を示す流れ図である。 図４は、本発明の一実施形態にしたがって、履歴の累積収益に基づいて、広告に支払われるべき料金(charge due)を計算する方法を示す流れ図である。 図５は、本発明の一実施形態にしたがって、広告の料金を計算する一例を示す表である。 図６は、本発明の一実施形態による履歴クリック・スルー率の一例を示すグラフである。 図７は、本発明の一実施形態による、履歴クリック・スルー率を利用した場合と、推定クリック・スルー率を利用した場合とにおける、広告の総収益の比較を示すグラフである。 図８は、本発明の一実施形態による、総収益の日毎の比較を示すグラフである。

本明細書では、法的要件を満たすために、本発明の実施形態の主題について具体的に説明する。しかしながら、説明自体は、本特許の範囲を限定することを意図している訳ではない。むしろ、本発明者が想定しているのは、特許請求する主題は、他の現在の技術または将来の技術と合わせた、異なるステップ、または本文書において記載されているステップと同様のステップの組み合わせを含む、他の方法でも具現化できるということである。更に、「ステップ」および／または「ブロック」という用語は、本明細書では、採用する方法の異なる要素を暗示するために用いられるが、これらの用語は、個々のステップの順序が明示的に記載されているのでなければ、またはそうしている場合を除いて、本明細書において開示される種々のステップ間において特定の順序を含意するように解釈してはならない。

本発明の実施形態は、広告料金を計算するためのシステム、方法、およびコンピューター読み取り可能媒体を提供する。一態様では、広告に対して支払われるべき料金を計算するためのコンピューター実装方法を提供する。広告の成果を利用して、その広告についての現広告主所望ユーザー行為単価(cost per advertiser-desired user action)を計算する。成果は、広告主所望ユーザー行為の数を、１人又は複数のユーザーに広告を提示した回数で除算した値である。現選択単価、および広告提示総回数を利用して、広告に対する料金を調整して決定する。広告に対して支払われるべき料金を決定するには、広告に対して調整した総収益から、その広告に対して既に受け取っている収益の総額を減算する。広告に対する料金を提示する。

別の態様では、オンライン広告に対して支払うべき料金を計算するためのコンピューター化システムを提供する。このシステムは、広告の成果を利用して、現広告主所望ユーザー行為単価を計算するように構成されているコスト計算コンポーネントを備えており、成果は、広告に対する広告主所望ユーザー行為の数を、広告を１人又は複数のユーザーに提示した回数で除算した値である。また、本システムは、現選択単価、および広告主所望ユーザー行為の総回数を乗算することにより、広告に対して調整した収益総額を決定するように構成されている、調整総額計算コンポーネントを備えている。更に、本システムは、広告に対して調整した収益総額から、広告に対して既に受け取られている収益の額を減算することによって、広告の料金を決定するように構成されている料金計算コンポーネントを備えている。

更に別の態様では、コンピューター実行可能命令が具現化されている１つ又は複数のコンピューター読み取り可能媒体であって、命令を実行すると、広告に対して支払われるべき収益を計算するための方法を実行する、コンピューター読み取り可能媒体を提供する。この方法は、オンライン広告の現クリック・スルー単価を計算するために、広告についてのクリック・スルー率（ＣＴＲ）を利用するステップを備えている。クリック・スルー率は、広告のクリック・スルーの数を、広告を１人又は複数のユーザーに提示した回数で除算した値である。現クリック・スルー単価を、広告に対する入札と比較して、現クリック・スルー単価が広告に対する入札を超過するか否か判断する。クリック・スルー単価が広告に対する入札を超過する場合、料金を調整するか、または広告を抑制する。クリック・スルー単価が広告に対する入札を超過しない場合、現クリック・スルー単価、および広告を提示した総回数を乗算して、広告に対して調整した収益総額を決定する。広告に対して調整した収益総額から、広告に対して既に受け取った収益の額を減算することによって、広告に対する料金を決定する。広告に対する料金をデーター・ストアに格納する。

図面を総合的に参照するが、最初に図１を特に参照すると、本発明の実施形態を実施するための動作環境の一例が示されており、全体的に計算機１００と称する。計算機１００は、適した計算環境の一例に過ぎず、本発明の使用または機能の範囲についていかなる限定をも示唆することは意図していない。また、計算環境１００は、図示するモジュール／モジュールのいずれの１つまたは組み合わせに関しても、何らかの依存性や必須要件を有するという解釈を行ってはならない。

実施形態は、コンピューターあるいはパーソナル・データー・アシスタントまたはその他のハンドヘルド・デバイスのようなその他の機械によって実行される、プログラム・モジュールのようなコンピューター実行可能命令を含む、コンピューター・コードまたは機械使用可能命令という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・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、モジュール、データー構造等を含み、特定のタスクを実行するか、および／または特定の抽象的データー・タイプを実現するコードに言及する。実施形態は、ハンドヘルド・デバイス、消費者用電子機器、汎用コンピューター、特殊計算機等を含む、種々のシステム構成において実用化することができる。また、実施形態は、分散型計算環境においても実用化することができ、その場合、通信ネットワークを通じてリンクされているリモート処理デバイスによってタスクを実行する。

引き続き図１を参照すると、計算機１００は、以下のデバイスを直接的または間接的に結合するバス１１０を含む。メモリー１１２、１つ又は複数のプロセッサー１１４、１つ又は複数のプレゼンテーション・モジュール１１６、入出力（Ｉ／Ｏ）ポート１１８、Ｉ／Ｏモジュール１２０、および例示的な電源１２２である。バス１１０は、１系統以上のバス（アドレス・バス、データー・バス、またはその組み合わせ等）を表すことができる。図１の種々のブロックは、明確化のために、線で示すが、実際には、種々のモジュールの区分けはそれほど明確でなく、比喩的には、これらの線をもっと正確に示すとすれば、灰色で曖昧となるであろう。例えば、ディスプレイ・デバイスのようなプレゼンテーション・モジュールをＩ／Ｏモジュールであると見なすこともできる。また、プロセッサーはメモリーを有する。本発明者は、このようなことは技術の本質であることを認識しており、図１の線図は、１つ又は複数の実施形態と合わせて用いることができる計算機の一例を例示するに過ぎないことを繰り返しておく。「ワークステーション」、「サーバー」、「ラップトップ」、「ハンドヘルド・デバイス」等というようなカテゴリ間では区別を行わない。これは、全てが図１の範囲に該当すると考えられ、「コンピューター」または「計算機」を指すからである。

計算機１００は、通例、種々のコンピューター読み取り可能媒体を含む。一例として、そして限定ではなく、コンピューター読み取り可能媒体は、ランダム・アクセス・メモリー（ＲＡＭ）、リード・オンリ・メモリー（ＲＯＭ）、電子的消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリー（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリーまたはその他のメモリー技術、ＣＤＲＯＭ、ディジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）あるいはその他の光またはホログラフィ媒体、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージまたはその他の磁気記憶デバイス、搬送波、あるいは所望の情報を符号化するために用いることができ計算機１００がアクセスすることができるその他のあらゆる媒体を含むことができる。

メモリー１１２は、揮発性および／または不揮発性メモリーの形態としたコンピューター記憶媒体を含む。メモリーは、リムーバブル、非リムーバブル、またはその組み合わせとすることができる。ハードウェア・デバイスの例には、ソリッド・ステート・メモリー、ハード・ドライブ、光ディスク・ドライブ等が含まれる。計算機１００は、メモリー１１２またはＩ／Ｏモジュール１２０のような種々のエンティティからデーターを読み出す１つ又は複数のプロセッサーを含む。プレゼンテーション・モジュール（群）１１６は、データー指示をユーザーまたはその他のデバイスに提示する。プレゼンテーション・モジュールの例には、ディスプレイ・デバイス、スピーカ、印刷モジュール、振動モジュール等が含まれる。Ｉ／Ｏポート１１８は、Ｉ／Ｏモジュール１２０を含む他のデバイスに計算機１００を論理的に結合することを可能にする。他のデバイスの一部は内蔵されていてもよい。例示的なモジュールには、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲーム・パッド、衛星ディッシュ、スキャナー、プリンター、ワイヤレス・デバイス等が含まれる。

既に明記したように、本発明の実施形態は、競売にかけられるサービス(auctioned service)に対する料金を計算するための計算システムに関する。図２を参照すると、ブロック図が示されており、本発明の一実施形態による、競売にかけられるサービスに対する料金を計算するように構成された計算システム・アーキテクチャ２００の一例を示す。尚、図２に示す計算システム・アーキテクチャ２００は、適した計算システムの一例に過ぎず、本発明の使用または機能の範囲に関していかなる限定をも示唆することは意図していないことは当業者には言うまでもないことであり認められるであろう。また、計算システム・アーキテクチャ２００が、いずれの１つのモジュール／コンポーネントまたはモジュール／コンポーネントの組み合わせに関しても、何らかの依存性や必須要件を有するという解釈を行ってはならない。

計算システム・アーキテクチャ２００は、サーバー２０２、記憶デバイス２０４、およびエンド・ユーザー・デバイス２０６を含み、これら全てはネットワーク２０８を通じて互いに通信する。ネットワーク２０８は、限定ではなく、１つ又は複数のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）および／またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含むことができる。このようなネットワーキング環境は、事務所、企業規模のコンピューター・ネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいては、極普通である。したがって、ネットワーク２０８については本明細書ではこれ以上説明しない。

記憶デバイス２０４は、広告に関連のある情報を格納するように構成されている。種々の実施形態において、このような情報は、限定ではなく、入札(bid)、広告の推定成果、広告の履歴成果、総合インプレッション、広告に対する過去のクリックまたは行為、および１つ又は複数の広告に支払われた料金即ち収益を含むことができる。尚、以下で論ずるモジュールおよびコンポーネントは記憶デバイス２０４にアクセスして、広告に対して支払われるべき収益を決定するための判断および計算を行うために必要となる情報を入手することは認められよう。実施形態では、記憶デバイス２０４は、関連付けて格納されている１つ又は複数の項目を検索できるように構成されている。尚、記憶デバイス２０４に格納されている情報は、構成変更可能とするとよく、広告に関連する種々の情報を含むとよいことは、当業者には認められよう。更に、記憶デバイス２０４は１つの独立したコンポーネントとして図示されているが、実際には、複数の記憶デバイスであってもよく、例えば、データーベース・クラスタでもよく、その一部がサーバー２０２、エンド・ユーザー・デバイス２０６、他の外部計算機（図示せず）、および／またはそのあらゆる組み合わせに常駐してもよい。

図２に示すサーバー２０２およびエンド・ユーザー・デバイス２０６の各々は、例えば、図１を参照して先に説明した計算機１００のような、いずれの種類の計算機でもよい。限定ではなく一例のみとして、サーバー２０２およびエンド・ユーザー・デバイス２０６の各々は、パーソナル・コンピューター、デスクトップ・コンピューター、ラップトップ・コンピューター、ハンドヘルド・デバイス、移動体ハンドセット、消費者用電子デバイス等とすることができる。しかしながら、実施形態はこのような計算機における実施には限定されず、その実施形態の範囲に該当する種々の異なる種類の計算機のいずれにおいても実施できることは、注記してしかるべきである
図２に示すように、サーバー２０２は、価格設定モジュール２１０、成果推定モジュール２１４、履歴成果モジュール２１６、ランキング・モジュール２１８、実行モジュール２２０、および抽出モジュール２２２を含む。実施形態によっては、図示したモジュールの内１つ又は複数を単体アプリケーションとして実装できる場合もある。他の実施形態では、図示したモジュールの内１つ又は複数をサーバー２０２および／またはエンド・ユーザー・デバイス２０６のオペレーティング・システムに直接統合することもできる。尚、図２に示すモジュールは、その特性および数量が一例であり、限定と解釈してはならないことは、当業者には言うまでもないであろう。その実施形態の範囲において所望の機能を達成するためには、いかなる数のモジュールでも採用してもよい。更に、モジュールは、いかなる数のサーバーまたはコンピューターに配置してもよい。一例のみとして、価格設定モジュール２１０は別個のサーバーまたはコンピューターに常駐してもよい。

成果推定モジュール２１４は、広告の予測成果を推定するように構成されている。広告成果は、限定ではなく一例のみとして、ユーザーが広告を選択した回数を含むことができる。ユーザーの選択は、表示されている広告の選択を含むことができ、クリック・スルー(click-through)、または表示されている広告に関するその他の行為の成果（例えば、製品またはサービスの購入、ニュースレターに対するサイン・アップ等）が含まれる。予測成果が推定される広告は、新しい広告、または履歴データーが限られている既存の広告であってもよい。したがって、成果推定モジュール２１４は、新たな広告については初期予測成果を推定し、また既存の広告については、更新した予測成果を推定するように構成することもできる。予測広告成果を推定するために、推定モジュールは、例えば、当該広告主または同様の種類の広告についての推定履歴クリック・スルー率（ＣＴＲ：click-through rate）を用いる広告成果予測モデルを利用する。成果推定モジュール２１４は、種々の方法で広告成果を推定できることは、当業者には認められよう。推定した予測広告成果は、記憶デバイス２０４のような、記憶デバイスに格納することができる。

成果モジュール２１６は、広告の成果を計算する、例えば、広告についてＣＴＲまたは行為率を判定するように構成されている。尚、成果は、広告についての履歴ＣＴＲまたは行為率のような、広告の履歴成果とするとよいことは認められよう。広告についての(CTRhist)は、次のように決定することができる。
CTRhist = Ctotal/Itotal

上の式において、Ctotalは広告上における過去のクリック総数であり、Itotalはインプレッションの数（例えば、広告がユーザーに表示された回数）である。更に、インプレッション数は、広告の表示コンテキストおよび位置に基づいて調整することができる。例えば、図５を参照すると、１日目および２日目に、広告Ａが４２８４回表示され、２１８回のクリック・スルーを受けた。つまり、広告Ａの履歴成果率即ちＣＴＲは０．５０８８７となる。履歴成果は、クリック・スルーまたはクリック行為が行われる毎に、あるいは図５に示すように、周期的に（１時間毎、毎日、毎週、毎月等）、広告について更新することができる。

尚、広告についての履歴行為率（Ahist）は、以下のように決定することができる。

Ahist = Atotal/ Itotal
上の式において、Atotalは広告についての行為（例えば、ニュースレターに対するサイン・アップ、製品の購入）の総数であり、Itotalはインプレッションの数（例えば、広告がユーザーに表示された回数）である。

ランキング・モジュール２１８は、広告のランキングを決定し、必要であれば広告ランキングを調整するように構成されている。各広告についての広告ランキングは、決定されたそれぞれの推定予測成果尺度（推定モジュール２１４によって決定される）に基づいて、または入手可能であれば、広告の履歴成果（履歴成果モジュール２１６によって決定される）または推定広告収益（一方、これは成果推定値を用いる）に基づいて決定する。広告ランキングにしたがって、広告を提示（例えば、表示）する。通例、ランキングが最も高い広告には、最も目立つ表示位置、例えば、個々のユーザー・クエリの結果として表示される検索エンジン・ウェブ・ページ上における縦１列のリンクの内、一番上のリンクが与えられる。ユーザーが広告を選択すると、ユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）（例えば、ランディング・ページ、広告主のウェブページ）にユーザーを再誘導することができる。ランキング・モジュール２１８を利用して決定された広告ランキングは、記憶デバイス２０４のような、記憶デバイスに格納することができる。

一例として、そして限定ではなく、第二価格競売(second price auction)のような収益最大化ランキング競売では、同じ広告表示スポット（例えば、同じ検索ターム）を競う３つの新たな広告のランキングを決定する際、当該広告が他の競合する広告に課する外在性(externality)を判断する。推定モジュール２１４は、各広告について推定ＣＴＲを決定する。例えば、
広告Ａの金銭的入札が１ドル、推定ＣＴＲが１％であり、
広告Ｂの金銭的入札が０．５０ドル、推定ＣＴＲが１．５％であり、
広告Ｃの金銭的入札が０．３０ドル、推定ＣＴＲが１．１％である場合、

これらの広告には、次のようにランキングが付けられる。
１）広告Ａのクリック毎の金銭的価値は０．０１ドル、
２）広告Ｂのクリック毎の金銭的価値は０．００７５ドル、
３）広告Ｃのクリック毎の金銭的価値は０．００３３ドル。

尚、履歴データーを、例えば、ＣＴＲに関して収集するにつれて、ランキング・モジュール２１８はランキングを更新することは認められよう。例えば、履歴成果モジュールが広告Ａについての履歴ＣＴＲを計算するために十分なデーターが集まった場合、広告Ａの履歴ＣＴＲを反映するように、広告のランキングを更新する。

広告Ａの金銭的入札が１ドル、履歴ＣＴＲが０．５％であり、
広告Ｂの金銭的入札が０．５０ドル、推定ＣＴＲが１．５％であり、
広告Ｃの金銭的入札が０．３０ドル、推定ＣＴＲが１．１％であるとする。

すると、広告には次のようなランキングが付けられる。

１）広告Ｂのクリック毎の金銭的価値は０．００７５ドル、
２）広告Ａのクリック毎の金銭的価値は０．００５ドル、
３）広告Ｃのクリック毎の金銭的価値は０．００３３ドル。

実行モジュール２２０は、広告ランキングを実施するように構成されている。例えば、実行モジュールは、エンド・ユーザー・デバイス２０６のプレゼンテーション・モジュール２３６と通信して、広告を広告ランキングの順に提示する。

抽出モジュール２２２は、広告の特徴を抽出するように構成されている。広告の特徴は、当該広告上におけるクリックの回数、広告に基づく行為の回数、広告のインプレッションの回数、および広告に対する入札(bid)、収益というような、広告情報を表す値またはデーターとすることができる。例えば、図３を参照すると、抽出モジュール２２２は、広告に対する入札、クリックまたは行為、インプレッション、および収益を抽出するように構成されている。抽出された情報またはデーターは、格納され、および／または広告についてのインプレッション総数、広告についての履歴クリックまたは行為、および広告に対する総収益というような、総数を更新するために利用される。この情報は、以下で詳細に論ずる、価格設定モジュール２１０が広告に対して支払われてしかるべき収益を決定するために利用することができる。

価格設定モジュール２１０は、広告に対する料金を決定するように構成されている。図２に示す価格設定モジュール２１０は、コスト計算コンポーネント２２４、比較コンポーネント２２６、調整合計計算コンポーネント２２８、および料金計算コンポーネント２３０を含む。実施形態によっては、図示するコンポーネントの１つ又は複数を単体アプリケーションとして実装することもできる。別の実施形態では、図示するコンポーネントの１つ又は複数をサーバー２０２のオペレーティング・システムに直接統合することもできる。尚、図２に示すコンポーネントの特性および数は一例であり、限定と見なしてはならないことは、当業者には言うまでもないであろう。実施形態の範囲内で所望の機能を達成するためには、いずれの数のコンポーネントでも用いることができる。

コスト計算コンポーネント２２４は、広告の成果単価を計算する。実施形態によっては、成果報酬型モデル(pay per performance model)を利用する場合もある。成果報酬型モデルの一例が、検索エンジン、広告ネットワーク、コンテンツ・ウェブサイト／ブログ等において利用されている。広告主は、彼らの目標とする市場が、製品またはサービスを探しているときに検索バーにタイプ入力すると確信するキーワードに入札する。ユーザーが、広告主のキーワードと一致するキーワード・クエリをタイプ入力すると、成果報酬型モデルのコスト計算コンポーネントが、Vickrey-Clark_Groves競売または一般化した第二価格競売、あるいはその変種のような、第二価格競売を利用することができる。一実施形態では、第二価格競売を利用して広告の成果単価を決定する。尚、広告の成果は、その広告に基づくクリック・スルーまたは行為のような、広告主が望む行為とすればよいことは認められよう。

一例として、成果単価が広告のクリック・スルーに基づく場合、成果単価は第二価格競売（ＶＣＧ）によって次のように計算される。
成果単価＝Bidbelow×(CTRbelow/ CTRhist)

上の式において、Bitbelowは、広告１の直ぐ下にランク付けされた広告の金銭的入札であり、CTRhistは広告１の履歴ＣＴＲであり、CTRbelowは広告１の直ぐ下にランク付けされた広告のＣＴＲである。一例として、図５を参照すると、広告２の直ぐ上にランク付けされている広告１の日付２における成果単価は、ランキング・モジュールによって次のように計算される。
０．１７×[００２９４１２／０．０５０８８７]＝０．０９８２７７

広告１の直ぐ下にランク付けされた広告に対する入札は、０．１７である。広告１の下にランク付けされた広告のＣＴＲは、０．０２９４１２である。広告１の履歴ＣＴＲは０．０５０８８７である。したがって、広告１の日付１および２における成果単価は、０．０９８２７７となる。

以上の例は、第二価格競売を利用して成果単価を計算したが、広告の成果単価を決定するためには、種々の成果報酬型モデルを利用できることは認められよう。

比較コンポーネント２２６は、広告の成果単価を、広告の金銭的入札と比較して、計算した成果単価がその広告の金銭的入札を超過しているか否か判断する。例えば、広告１の日付１および２における成果単価が０．０９８２７７であり、この広告の入札が０．２である場合、比較コンポーネントは、広告の成果単価がその広告の入札を超過していないと判断する。成果単価が広告の入札を超過している場合、成果単価の代わりに、その広告の入札額を用いて料金を計算する。

調整収益計算コンポーネント２２８は、広告に対する総合調整収益を計算する。例えば、総合調整収益は、コスト計算コンポーネント２２４が計算した成果単価に、その広告のクリックまたは行為の総数を乗算した値である。一例として、成果単価が広告のＣＴＲ率に基づく場合、広告に対して支払われるべき総合調整収益は、次のようになる。

総合調整収益＝現在の成果単価×クリック・スルーの総数
一例として、図５を参照すると、日付１および２において、広告１の総合調整収益は、次のようになる。
０．０９８２７７×２１８＝２１．４２ドル

広告１の日付１および２における成果単価は、０．０９８２７７である。広告１の日付１および２におけるクリック・スルーの総数は２１８である。したがって、広告１の日付１および２における総収益は、２１．４２ドルとなる。

収益計算コンポーネント２３０は、広告に対する料金を計算する。例えば、広告に対して支払われるべき料金は、その広告に対して支払われるべき総合調整収益から、広告に対して既に支払われている総合収益を差し引いた額となる。したがって、広告に対して支払われるべき収益は、次のように計算することができる。
広告に対して支払われるべき総合収益−広告に対して支払われた収益

一例として、再度図５を参照すると、日付２において、広告１に対して支払われるべき総合収益は、次のようになる。
２１．４２ドル−１２．００ドル＝９．４２ドル

広告１の日付１および２における総合収益は、２１．４２ドルとなる。広告１に対して日付１の間に既に支払われた収益は１２ドルであった。したがって、広告に対して支払われるべき収益は９．４２ドルとなる。

図２に示すように、エンド・ユーザー・デバイス２０６は、ユーザー入力モジュール２３４およびプレゼンテーション・モジュール２３６を含む。実施形態によっては、モジュール２３４および２３６の１つ又は複数を単体アプリケーションとして実装することもできる。他の実施形態では、モジュール２３４および２３６の１つ又は複数または双方を、エンド・ユーザー・デバイス２０６のオペレーティング・システムに直接統合することもできる。尚、図２に示すモジュール２３４および２３６の特性および数は一例であり、限定として解釈してはならないことは、当業者には言うまでもないであろう。本明細書に記載する実施形態の範囲内において所望の機能を達成するためには、いずれの数のモジュールでも用いることができる。

ユーザー入力モジュール２０６は、検索クエリ・タームの入力を受けるように構成されている。通例、検索クエリ・タームは、エンド・ユーザー・デバイスと連動するユーザー・インターフェース（図示せず）等を通じて入力される。検索クエリ・タームの入力を受けると、エンド・ユーザー・デバイス２０６のプレゼンテーション・モジュール２３６は、広告をランク番号にしたがって順番にユーザーに提示するように構成されている。また、入力モジュール２０６は、オンライン広告の選択またはクリック・スルー、あるいは広告に基づく行為（例えば、製品の購入）を受けるように構成することもできる。一実施形態では、プレゼンテーション・モジュール２３６は、エンド・ユーザー・デバイスと連動するディスプレイ・デバイスを利用して、複数の関連広告を提示する。

図２に示すように、広告主デバイス２４０は、入力モジュール２４２およびプレゼンテーション・モジュール２４４を含む。実施形態によっては、モジュール２４２および２４４の１つ又は複数を単体アプリケーションとして実装することもできる。他の実施形態では、モジュール２４２および２４４の１つ又は複数または双方を、広告主デバイス２４０のオペレーティング・システムに直接統合することもできる。尚、図２に示すモジュール２４２および２４４の特性および数は一例であり、限定として解釈してはならないことは、当業者には言うまでもないであろう。本明細書に記載する実施形態の範囲内において所望の機能を達成するためには、いずれの数のモジュールでも用いることができる。

入力モジュール２４２は、広告の入札、推定成果またはＣＴＲ、および広告主または広告主の代理人から実際の広告を受けるように構成されている。一実施形態では、この情報は、広告主デバイスと連動する広告主インターフェース（図示せず）等を通じて入力される。情報の入力を受けると、プレゼンテーション・モジュール２４４は、広告に対して支払われるべき収益を広告主に提示する。また、プレゼンテーション・モジュール２４４は、広告に支払われた総収益、広告の全インプレッションおよびクリック・スルーというような情報も提示することができる。一実施形態では、プレゼンテーション・モジュール２４４は、広告主デバイスと連動するディスプレイ上に料金を提示する。

次に図４を参照して、広告に対する料金を決定する方法４００を示す。ステップ４０２において、広告についての履歴成果率にアクセスする。履歴成果率は、広告についてのＣＴＲまたはクリック−行為率とするとよい。履歴成果率には、記憶デバイスからアクセスすることができ、あるいはシステムによって計算または送信することもできる。ステップ４０４において、現成果単価を計算する。成果単価とは、広告主が広告の成果に対して（例えば、広告がクリック・スルーまたは行為（例えば、ニュースレターに対するサイン・アップまたは商品の購入）を受ける毎に）支払う額のことである。広告の成果単価は、第二価格競売またはその変種を利用して計算することができる。例えば、第二価格競売は、Vickrey-Clark Groves競売、一般化した第二価格競売、またはその変種とすることができる。

ステップ４０６において、広告について計算された成果単価を、広告主によってなされた入札と比較する。例えば、第二価格競売では、第二価格競売によって決定された広告の成果単価が、広告主によって入札された価格を超過しないか判断する。入札とは、広告主が広告の成果（例えば、クリック・スルーまたは行為）に対して支払おうとする金額である。ステップ４０６において、広告の成果単価が広告主による入札額を超過していると判断した場合、広告に対して支払われるべき料金を、現在の入札を用いて計算する。例えば、広告に対するクリック・スルー毎の入札が０．０７５であり、第二価格競売によって計算された広告のクリック・スルー単価が０．０８０であった場合、広告主には広告のクリック・スルー毎に入札金額（０．０７５）だけが請求されるか、または入札が十分に高くないために広告を抑制することもできる。

ステップ４０６において、計算された成果単価が、広告主によって入札された金額を超過しないと判断した場合、ステップ４１２において、広告に対して調整した総収益を決定する。広告に対して支払われるべき総合調整収益とは、広告の成果単価に成果の総回数（例えば、クリック・スルーまたは行為の回数）を乗算した値である。ステップ４１２において、広告に対して支払われるべき料金を決定する。広告に対する料金は、総合調整収益から、広告に対して既に支払われている総収益を減算した値である。ステップ４１４において、広告の料金を格納する。また、広告に対する総合調整収益も格納する。広告に対して支払われるべき収益および総合調整収益は、図２の記憶デバイス２０４に格納することができる。

ステップ４１６において、広告の料金を広告主に送信、提示、伝達、および／または表示することができる。料金は、広告主のデバイスと連動するディスプレイ上に提示することができる。

次に図５を参照すると、表５００は、本発明の一実施形態にしたがって広告に対して１つ又は複数の料金を計算する一例を示す。この表にあるデーターは、広告のデーターについての時間枠５０５を含む。一例の表５００では、データーは日毎のものである。尚、時間枠は、クリック・スルーまたはクリック行為が行われる各時点、周期的（毎時、毎日、毎週、または毎月）、あるいはある回数のインプレッション、クリック・スルー、またはクリック行為の後のいずれでもよい。

また、データーは広告のインプレッション５１０の数も含む。インプレッションの数は、広告をユーザー（群）に提示した回数を含む。この例では、支払われるべき収益を計算するための広告は、広告１である。データーは、時間枠の間におけるクリック５１５（例えば、クリック・スルーまたはクリック行為）の回数を含む。広告の履歴成果５２０（例えば、クリック・スルー率またはクリック行為率）、および広告に対する入札５２５が含まれる。また、広告のインプレッション単価５３０も含まれる。

また、データーは、第１広告の下にランク付けされている第２広告についての情報も含む。例えば、広告２は、図２のランキング・モジュール２１８によって、広告１の次点にランク付けすることができる。第２広告について含まれるデーターは、成果率５３５（例えば、実際のまたは推定したＣＴＲあるいはクリック行為率）および広告２のインプレッション単価を含む。尚、図５では、広告２についての成果率は同じままであるが、広告２（あるいは、それよりもランキングが低いまたは高い他のあらゆる広告）についての成果率は個々の時間枠の間に変化することもあることは認めらよう。また、このデーターは広告に対する入札も含む。広告２についてのデーターは、第二価格競売等において、広告２よりもランキングが高い広告、この場合は広告１についての成果単価を決定するために用いられる。

また、前述の表は、広告１について調整した収益総額５６５（クリック・スルー単価×広告上における総クリック数）も含む。これは、前述のシステムおよび方法を用いて計算されている。この表は、未調整料金５５０および調整した料金５５５を含む。調整した料金を計算するには、指定した時間期間について前述のシステムおよび方法を利用する。例えば、日付２について調整した料金は、９．４２ドル（調整した総収益−広告に対して既に受け取っている収益）となるが、日付２についての未調整料金は９．６３ドル（クリック・スルー単価×日付２におけるクリック数）であった。また、この表は、未調整収益総額５６０も含む。これは、その時間期間およびそれに先立つ時間期間における未調整料金５５０の和に過ぎない（例えば、日付２における未調整総収益は、日付１（１２．００ドル）および日付２（９．６３ドル）における未調整料金の和となる）。また、このデーターは、広告主の入札５７０によって抑制された収益総額も含む。インプレッション単価が広告主の入札を超過する場合には、単価は入札によって上限が定められる。

図６を参照すると、広告の履歴成果の一例のグラフ表現が示されている。このグラフ表現は、図５の広告１についてのＣＴＲ率を含む。このグラフ表現から、広告１の成果および今後の成果予測は、広告の各表示によって一層精度が高くなる（信頼度が高くなる）ことに注目することができる。

図７を参照すると、本発明の実施形態の収益最大化方法を利用した、支払われるべき総収益と、本発明の実施形態の収益最大化方法を利用しない計算とを比較したグラフが示されている。即ち、現総コスト１(total 1 cost current)は特定の時間期間における成果についてのコストだけを考慮に入れるに過ぎず、図５の収益総額未調整総収益(revenue total non-adjusted total revenue)５６０を表し、既に支払われている収益を要因の１つとして含めていない。一方、新総料金１は、前述のように、既に支払われている収益を要因の１つのして含めている、図５の調整収益総額５６５を表す。図２および図４において説明したシステムおよび方法を利用して計算した調整総収益は、日毎の収益を単に加算した総収益（例えば、未調整総収益）を超過する。

図８を参照すると、総収益の日毎比較のグラフ表現が示されている。図８は、日毎に調整した、支払われるべき収益５５５と、図５からの、支払われるべき未調整収益５５０とをプロットしている。

本明細書において先に説明したように、本発明の実施形態は広告に対する料金を計算するためのシステム、方法、およびコンピューター読み取り可能媒体を提供する。オンライン広告の成果（ＣＴＲ等）を利用して、その広告の、現広告主所望ユーザー行為（クリック・スルー）単価を計算する。この現広告主所望ユーザー行為単価に、広告主所望ユーザー行為の総数を乗算すると、広告に対して調整した収益総額を決定することができる。実施形態では、広告に対する料金は、広告に対して調整した収益総額から、広告に対して既に受け取られている収益の額を減算した値となる。

前述した実施形態は、オンライン広告の料金計算に関するが、その概念は、ペイ・パー・コール(pay-per-call)のようなテレマーケティング(telemarketing)を含む、種々の競売サービス(auctioned service)に適用可能であることは認められよう。この実施形態では、「選択」とは、テレマーケッターが顧客／潜在的顧客に電話して製品またはサービスを販売したとき、あるいはきっかけを開拓したときである。成果は、きっかけおよび／または販売の総数を、顧客／潜在的顧客に通話した総回数で除算した値となる。

本明細書において記載した実施形態は、あらゆる観点において、限定ではなく例示であることを意図している。当業者には、本明細書において記載した実施形態の範囲から逸脱することなく、代替実施形態が明白となるであろう。

以上の説明から、本発明の実施形態は、先に明記した目標および目的を、記載したシステムおよび方法から自明でありこれらに特有なその他の利点と共に、達成するのに相応しく構成されていることが分かるであろう。ある種の特徴および下位の組み合わせは有益であり、他の特徴や下位の組み合わせを参照せずに用いることができることは言うまでもない。これは、特許請求の範囲によって考慮されていることであり、その範囲に該当することとする。

Claims (19)

1. 広告の料金を計算するためのコンピューター実装方法であって、
   コンピューターが、広告主所望ユーザー行為の数を、前記広告が１人又は複数のユーザーに提示された回数で除算して広告の成果を計算し、計算結果を記憶デバイスに記憶するステップと、
   コンピューターが、成果報酬型モデルを用いて、前記記憶された広告の成果に基づいて広告の成果単価を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶するステップと、
   コンピューターが、前記記憶デバイスに記憶された前記広告の成果単価にその広告のクリックまたは行為の数を乗算して総合調整収益を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶するステップと、
   コンピューターが、前記記憶デバイスに記憶された前記総合調整収益から前記広告に対して既に受け取られている収益の額を減算して広告の料金を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶するステップと、
   を備えている、方法。
2. 請求項１記載の方法であって、更に、
   コンピューターが、前記記憶デバイスに記憶された前記広告の成果単価と広告の入札価格とを比較して、前記広告の成果単価が前記広告の入札価格を超えるかどうかを決定し、決定結果を前記記憶デバイスに記憶するステップと、
   前記記憶デバイスに記憶された前記決定結果が、前記広告の成果単価が前記入札価格を超える場合に相当するときには、コンピューターが前記広告の成果単価の代わりに、前記入札価格を用いて前記広告の料金を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶するステップと、
   を備えている、方法。
3. 請求項１記載の方法において、前記広告がオンライン広告である、方法。
4. 請求項１記載の方法において、前記広告主所望ユーザー行為は、クリック・スルー、クリック行為、またはその組み合わせである、方法。
5. 請求項１記載の方法において、前記広告主所望ユーザー行為はコンバージョンである、方法。
6. 請求項１記載の方法において、前記成果は、前記広告についての履歴クリック・スルー率（ＣＴＲ）、または広告についての履歴変換率である、方法。
7. 請求項１記載の方法であって、更に、
   コンピューターが前記記憶デバイスに記憶された前記広告の料金を提示するステップを備えている、方法。
8. オンライン広告の料金を計算するためのコンピューター・システムであって、
   成果報酬型モデルを用いて、広告の成果に基づいて広告の成果単価を計算し、計算結果を記憶デバイスに記憶するコスト計算コンポーネントであって、前記広告の成果が、広告主所望ユーザー行為の数を、前記広告を１人又は複数のユーザーに提示した回数で除算した値である、コスト計算コンポーネントと、
   前記記憶デバイスに記憶された前記広告の成果単価にその広告のクリックまたは行為の数を乗算して総合調整収益を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶する調整総収益計算コンポーネントと、
   前記記憶デバイスに記憶された前記総合調整収益から、前記広告に対して既に受け取られている収益の額を減算して広告の料金を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶する料金計算コンポーネントと、
   を備えている、システム。
9. 請求項８記載のシステムであって、更に、
   前記記憶デバイスに記憶された前記広告の成果単価と広告の入札価格とを比較して、前記広告の成果単価が前記広告の入札価格を超えるかどうかを決定し、決定結果を前記記憶デバイスに記憶する比較コンポーネントと、
   前記記憶デバイスに記憶された前記決定結果が、前記広告の成果単価が前記入札価格を超える場合に相当するときには、前記広告の成果単価の代わりに、前記入札価格を用いて前記広告の料金を計算し、計算結果を前記記憶デバイスに記憶する調整コンポーネントと、
   を備えている、システム。
10. 請求項９記載のシステムにおいて、前記広告がオンライン広告である、システム。
11. 請求項１０記載のシステムにおいて、前記広告主所望ユーザー行為がクリック・スルーである、システム。
12. 請求項１０記載のシステムにおいて、前記広告主所望ユーザー行為がクリック行為である、システム。
13. 請求項１１記載のシステムにおいて、前記広告主所望行為はコンバージョンであり、ユーザー行為が広告主に対する顧客として取られる、システム。
14. 請求項１３記載のシステムにおいて、前記成果は、前記広告についての履歴クリック・スルー率（ＣＴＲ）、または履歴変換率である、システム。
15. 請求項１３記載のシステムであって、更に、前記広告に対して支払われるべき料金を提示するように構成されているプレゼンテーション・コンポーネントを備えている、システム。
16. 請求項１３記載のシステムであって、更に、前記広告に対する１つ又は複数の入札の入力を受けるように構成されている入力コンポーネントを備えている、システム。
17. 請求項９記載のシステムにおいて、前記広告の成果は、前記広告についての履歴行為率である、システム。
18. コンピューターに請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体。
19. コンピューターに請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法を実行させるためのプログラム。

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