JP2014517372A - チャネル横断コンバージョン経路の図示 - Google Patents

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Abstract

チャネル横断コンバージョン経路を表示するベン様図形を生成するための、コンピュータ可読媒体上で符号化されたコンピュータプログラムを含む方法、システム、および装置。一側面では、複数のコンバージョン経路が受信される。各コンバージョン経路は、複数のディメンションデータを含む1つまたは複数のユーザインタラクションを含む。１つまたは複数のグループ規則を含むチャネルグループのソート済みリストが受け取られ、各ユーザインタラクションが、チャネルグループに基づいてチャネルにグループ分けされる。視覚化される一群のチャネルが受け取られ、選択された各チャネルについて1つの円を含む画像が生成される。これら円は、チャネルグループ・データを備えた重複領域の正確性を最大化するために最適配置される。

Description

関連出願の引用
本願は、その内容全体を引用して本開示に援用する2011年4月11日付けの米国特許出願13/084,546号の利益を主張する。
インターネットは多種多様なコンテンツへのアクセスを提供する。例えば、無数の異なる話題に関する画像、音声、ビデオ、およびウェブページにインターネットを介してアクセスできる。このアクセス可能なコンテンツは広告を掲載する機会を提供する。広告は、ウェブページ、画像もしくはビデオのようなコンテンツ内に掲載でき、またはコンテンツが、広告の広告スロットでの提示など1つまたは広告の表示をトリガできる。
広告主は、様々な広告管理ツールを使ってどの広告が特定のコンテンツ内に表示されるかを決定する。これらツールにより、広告主は様々な広告や広告キャンペーンのパフォーマンスを追跡できる。広告管理ツールを用いることで、特定の広告をいつ表示するかを決定するのに使用されるパラメータも変更できる。
広告主のためにパフォーマンスの尺度を生成するのに用いられるデータは、概して、利用可能なデータすべてを含む。このデータは、多数のサーバからのデータの組合せを含む。この組合せデータは十分に大量なので、このデータから生成されるパフォーマンス尺度を用いてそのデータを理解する効率的な方法を提供できる。このデータを処理して有用かつ正確なパフォーマンス尺度を生成するには幾つかの障害が存在する。例えば、あるパフォーマンス尺度が一定期間にわたるユーザの行為に基づいている場合、そのユーザの行為は追跡されるべきである。クッキーを用いてユーザの行為を一定期間にわたって追跡できる。しかし、このクッキーがこの期間内に削除されると、そのユーザの行為を追跡する正確なデータの収集が中断することがある。このデータは、広告主にとって意味がある様々な行為を含むユーザ行為を含む記録できる。これら行為は任意の記録可能なイベントでよく、コンバージョンと呼ばれる。コンバージョンの発生に寄与する他の行為を特定することは重要である。しかし、このデータは、コンバージョンに関連付けることができる多数の行為を含んでいる。さらに、このデータは、任意の記録済みコンバージョンに寄与しないユーザ行為に関する情報も含むことがある。従って、このデータを処理してユーザ行為に関する利用可能なすべての情報に基づいて正確かつ信頼できるパフォーマンス尺度を提供するには、多くの課題がある。
概して、本明細書に記載された主題の革新的な一側面は、各コンバージョン経路が１つまたは複数のユーザインタラクションを時系列で含む方法で実現できる。ユーザインタラクションは、該ユーザインタラクションに関連した複数のディメンションデータを含む。各コンバージョン経路は、1人のユーザに対応しかつコンバージョンインタラクションで終了する。1つまたは複数のグループ規則を含むチャネルグループのソート済みリストが受け取られる。前記1つまたは複数のグループ規則は、1つまたは複数のディメンションデータを参照する。各グループはグループ名を含む。これら複数のコンバージョン経路内の各ユーザインタラクションは、前記チャネルグループのソート済みリストに基づいてグループ分けされる。各チャネルグループについて、各チャネルグループにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数が算出される。視覚化するための一群のチャネルが受け取られる。複数の円を含む画像が生成される。各円は１つの選択されたチャネルに関連付けられており、各円の面積は、前記選択されたチャネルにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の割合に比例する。すべての円の重複の面積は、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の比率に比例する。
本明細書に記載された主題の１つ又は複数の実施形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載されている。主題のその他の特徴、側面、および利点は、説明、図面、および特許請求の範囲から明らかとなるはずである。
広告管理システムが例示的な実施形態に従って広告サービスを管理する代表的な環境のブロック図である。 例示的な一実施形態によるユーザインタラクション・ログデータを統合するためのプロセスのフローチャートである。 例示的な一実施形態によるユーザインタラクション・ログデータ統合プロセスの実行時に更新されるユーザインタラクションデータを示すブロック図である。 例示的な一実施形態によるユーザインタラクションに関連付けられたデータを示すブロック図である。 例示的な一実施形態によるグループ規則を作成するための例示的なユーザインターフェースである。 例示的な一実施形態によるコンバージョン経路をグループ経路に変換するためのプロセスのフローチャートである。 （A）例示的な一実施形態による非グループ・コンバージョン経路を示すブロック図である。 (B)例示的な一実施形態によるグループ経路を示すブロック図である。 （A）例示的な一実施形態による非グループ・コンバージョン経路を示すレポートの一部を示す。 （B）例示的な一実施形態によるグループ経路を示すレポートの一部を示す。 例示的な一実施形態による選択された4つのチャネルのベン様図形を示す。 例示的な一実施形態によるベン様図形を生成するためのプロセスのフローチャートである。 例示的な一実施形態による円形多角形(circularpolygon)と、この円形多角形の面積を計算するために使用可能な変数とを示す。 (A)例示的な一実施形態による単一の円を含む円形多角形を示す。 (B)例示的な一実施形態による2つの円の共通部分に基づいた円形多角形を示す。 (C)例示的な一実施形態による3つの円の共通部分に基づいた円形多角形を示す。 例示的な一実施形態によるコンピュータシステムを示すブロック図である。
これら様々な図面中の類似番号および記号は、類似の構成要素を示す。
コンテンツプロバイダー(例えば、広告主)には、コンテンツとの様々なユーザインタラクションを開示する様々なレポートが与えられる。各ユーザインタラクションは、そのユーザインタラクションに関連付けられたデータを含みうる多くのディメンションを含むことができる。レポートを生成して広告主にユーザインタラクションに関する情報を提供できる。ユーザインタラクションは、様々なチャネルからのユーザインタラクションを含むことができる。チャネルは、ユーザインタラクションの起源を記述する一方法である。例示的な例は、有料広告のクリック、ウェブサイトへのダイレクトナビゲーション、オーガニック検索結果のクリック、電子メール内のリンクのクリック、参照元ウェブサイトからのリンクのクリック、ソーシャルネットワークウェブサイトからのリンクのクリックなどを含む。コンバージョン経路は、コンバージョンユーザインタラクションに先行する１つまたは複数のユーザインタラクションを含む。コンバージョン経路内のユーザインタラクションは、様々なチャネルの１つにグループ分けできる。共通チャネルを含むコンバージョン経路の数または量を表すベン様図形(Venn-like
diagram)を示す画像を生成できる。
本文書を通じて、ユーザインタラクションは、ユーザへのコンテンツの提示と、このユーザへのコンテンツ提示に応答してユーザがとるその後の肯定的行為または不行為(特に断りがない限り合わせて「行為」と呼ぶ)(例えば、コンテンツの提示に続くそのコンテンツの選択またはコンテンツの提示に続くそのコンテンツの不選択)とを含む。従って、ユーザインタラクションは、必ずしもユーザによるコンテンツの選択(または任意の他の肯定的行為)を必要としない。
ユーザインタラクション尺度は、1つまたは複数のタイムラグ尺度(すなわち、1つまたは複数の指定されたユーザインタラクションからコンバージョンまでの時間の尺度)と、経路長尺度(すなわち、コンバージョン以前に起こったユーザインタラクションの量)と、ユーザインタラクション経路（すなわち、コンバージョン以前に起こった一連のユーザインタラクション）と、補助インタラクション尺度（すなわち、コンバージョン以前に起こった特定のユーザインタラクションの量）と、補助コンバージョン尺度（すなわち、指定されたコンテンツにより補助されたコンバージョンの量）とを含むことができる。
図1は、広告管理システムが例示的な実施形態に従って広告サービスを管理する代表的な環境のブロック図である。代表的な環境100は、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、またはそれらの組合せなどのネットワーク102を含む。ネットワーク102は、ウェブサイト104と、ユーザデバイス106と、広告主108と、広告管理システム110とを接続する。代表的な環境100は、数千、数万のウェブサイト104と、ユーザデバイス106と、広告主108とを含むことができる。
ウェブサイト104は、ドメイン名に関連付けられかつ1つまたは複数のサーバがホストとして働く1つまたは複数のリソース105を含む。代表的なウェブサイトは、テキスト、画像、マルチメディアコンテンツ、およびスクリプトなどのプログラミングエレメントを含みうるハイパーテキストマークアップ言語(HTML)で書式設定されたウェブページの収集体である。
リソース105は、ネットワーク102を介して提供可能な任意のデータである。リソース105は、全域リソース位置指示子(URL)などのリソース105に関連付けられたリソースアドレスにより識別される。リソース105は、一部しか列挙しないが、ウェブページ、ワードプロセッシング文書、ポータブルドキュメントフォーマット(PDF)文書、画像、ビデオ、プログラミングエレメント、インタラクション型コンテンツ、フィードリソースなどを含むことができる。リソース105は、埋め込み情報（ハイパーリンクでのメタ情報など）および/または埋め込み命令を含みうる単語、語句、画像および音声などのコンテンツを含むことができる。埋め込み命令は、ウェブブラウザ内などユーザのデバイスで実行されるコードを含むことができる。コードは、JavaScript(登録商標)またはECMAScript(登録商標)などの言語で書くことができる。
ユーザデバイス106は、ユーザの制御下にある電子デバイスであって、ネットワーク102を介してリソース105を要求し受信できる。代表的なユーザデバイス106は、パーソナルコンピュータ、移動通信デバイス、およびネットワーク102を介してデータの送受信が可能な他の装置を含む。ユーザデバイス106は、典型的には、ネットワーク102を介したデータの送受信を促進するウェブブラウザなどのユーザアプリケーションを含む。
ユーザデバイス106は、ウェブサイト104からリソース105を要求できる。すると、リソース105を表現するデータが、ユーザデバイス106での表示のためユーザデバイス106に与えられる。リソース105を表現するデータは、広告を提示できるリソースの一部またはユーザディスプレイの一部(例えば、ポップアップウインドウの提示位置またはウェブページのスロット)を指定するデータを含むことができる。リソース105またはユーザディスプレイのこれら指定された部分は、広告スロットと呼ばれる。
ネットワーク102を介してアクセスできる膨大な数のリソース105の検索を容易にするため、環境100は、ウェブサイト104で与えられるリソース105をクローリングしかつ索引付けすることでリソース105を識別する検索システム112を含むことができる。リソース105に関するデータは、このデータが関連付けられているリソース105に基づいて索引付けできる。リソース105の索引付けされかつオプションでキャッシュされたコピーは、検索索引(図示しない)に格納される。
ユーザデバイス106は、ネットワーク102を介して検索システム112に検索クエリを提出できる。それに応答して、検索システム112は、検索索引にアクセスしてその検索クエリに関連したリソース105を識別する。代表的な一実施形態では、検索クエリは1つまたは複数のキーワードを含む。検索システム112はこのクエリに応答するリソース105を識別し、リソース105に関する情報を検索結果の形式で与え、この検索結果をユーザデバイス106に検索結果のページで返す。検索結果は、特定の検索クエリに応答するリソース105を識別する検索システム112により生成されたデータを含むことができ、さらに、そのリソース105へのリンクを含むことができる。代表的な検索結果は、ウェブページのタイトル、ウェブサイト104から抽出されたテキストの抜粋または画像の一部、リソース105の描画、およびウェブページ104のURLを含むことができる。
検索結果ページは、検索システム112から、ユーザデバイス106のウェブブラウザにHTTP(ハイパーテキスト転送プロトコル)クッキーを設定するための要求を付けて送信できる。クッキーは、例えば、特定のユーザデバイス106および特定のウェブブラウザを表すことができる。例えば、検索システム112は、検索結果ページをHTTP応答で送信することでクエリに返答するサーバを含む。このHTTP応答は、サーバがホストとして働くサイトまたはそのサーバのドメインのクッキーをブラウザに格納させる命令(例えば、クッキー設定命令)を含む。このブラウザがクッキーをサポートしており、クッキーが使用可能であれば、同一サーバまたはそのサーバのドメイン内のサーバへの以降のページ要求すべてはこのクッキーを含むことになる。このクッキーは、一意のまたはほぼ一意の識別子を含む様々なデータを格納できる。この一意またはほぼ一意の識別子は匿名化でき、ユーザ名とは繋がっていない。HTTPは状態を持たないプロトコルなので、クッキーを使用すると、検索システム112または他のシステムのような外部サービスが、ユーザの特定の行為および状態を多数のセッションにわたり追跡できるようになる。ユーザは、例えば、ブラウザの設定でクッキーを無効にすることで、ユーザ行為の追跡から選択的に離脱できる。
リソース105または検索結果がユーザデバイス106により要求されたりユーザデバイス106に与えられたりすると、広告管理システム110は、広告をリソース105または検索結果とともに提供する要求を受け取る。この広告の要求は、要求されたリソース105または検索結果ページに関して定義された広告スロットの特性を含むことができ、広告管理システム110に与えることができる。例えば、広告スロットが定義されているリソース105への参照(例えば、URL)、広告スロットのサイズ、および/または広告スロットでの提示に使用できるメディアの種類を広告管理システム110に与えることができる。同様に、要求されたリソース105に関連付けられたキーワード(すなわち、コンテンツに関連付けられた1つまたは複数の言葉)(「リソースキーワード」)または検索結果を要求している検索クエリも広告管理システム110に与えることで、リソース105または検索クエリに関連した広告を容易に識別可能になる。
この広告の要求に含まれるデータに基づいて、広告管理システム110は、その要求に応答して提供するのに適格な広告(「適格広告」)を選択できる。例えば、適格広告は、広告スロットの特性に一致した特性であって、指定されたリソースキーワードまたは検索クエリに関連しているものとして識別された特性を備えた広告を含むことができる。幾つかの実装例では、こうしたリソースキーワード、検索クエリ、または検索クエリの一部に一致したターゲティングキーワードを備えた広告が、広告管理システム110によって適格広告として選択される。
広告管理システム110は、リソース105または検索結果ページの各広告スロット用の適格広告を選択する。リソース105または検索結果ページは、ユーザデバイス106での提示のためユーザデバイス106により受信される。提示された広告とのユーザのインタラクションを表すユーザインタラクションデータは、履歴データ記憶装置119に格納できる。例えば、広告がユーザに広告サーバ114を介して提示されると、データはログファイル116に格納できる。後に詳述するように、このログファイル116は、履歴データ記憶装置119内の他のデータと集約(aggregate)できる。従って、履歴データ記憶装置119は、広告のインプレッションを表すデータを含む。例えば、広告の提示は、提示されるその広告の要求に応答して格納される。例えば、この広告要求は、特定のクッキーを識別するデータを含むことができ、よって、このクッキーを識別するデータは、その要求に応答して提供された広告を識別するデータと関連付けて格納できる。幾つかの実装例では、このデータは履歴データ記憶装置119に直接格納できる。
同様に、ユーザが提示された広告を選択する(クリックする)と、その広告の選択を表すデータはログファイル116、クッキー、または履歴データ記憶装置119内に格納されうる。幾つかの実装例では、このデータは、この広告によりリンクされたウェブページに対する要求に応答して格納される。例えば、この広告のユーザ選択が、広告主により(または広告主に代わって)提供されるウェブページの提示要求を開始するようにしてもよい。この要求は、ユーザデバイスのクッキーを識別するデータを含むことができ、このデータは広告データ記憶装置内に格納できる。
ユーザインタラクションデータは、ユーザインタラクションが実行された対応するユーザ装置を表す一意の識別子に関連付けることができる。例えば、幾つかの実装例では、ユーザインタラクションデータは、1つまたは複数のクッキーに関連付けることができる。各クッキーは、そのクッキーがこのユーザデバイス106に初めて設定された時刻を示す初期設定時刻を指定する内容を含むことができる。
また、ログファイル116または履歴データ記憶装置119は、広告への参照と、各広告がユーザへの提示のために選択された条件を表すデータとを格納する。例えば、履歴データ記憶装置119は、ターゲティングキーワードと、ビッドと、適格広告を提示のために選択するための他の判断基準とを格納できる。さらに、履歴データ記憶装置119は、各広告のインプレッションの回数を明示したデータを含むことができ、各広告に関するインプレッションの回数は、例えば、それら広告インプレッションを生じさせたキーワードおよび/またはそれらインプレッションに関連付けられたクッキーを用いて追跡できる。また、各インプレッションに関するデータを格納して、各インプレッションおよびユーザ選択が、選択された広告および/またはこの広告が提示のために選択される原因となったターゲティングキーワードに関連付けられる(すなわち、この広告への参照と共に格納しかつ/またはこの広告に従って索引を付ける)ようにすることも可能である。
広告主108は、広告管理システム110に、広告の配信を制御するのに用いられるキャンペーンパラメータ(例えば、ターゲティングキーワードおよび対応するビッド)を渡すことができる。広告主108は、広告管理システム110にアクセスし、これらキャンペーンパラメータを用いて配信される広告のパフォーマンスを監視できる。例えば、広告主は、広告に関して識別されているインプレッション(すなわち、提示)と、選択(すなわちクリック)と、コンバージョンの回数とを示すキャンペーン・パフォーマンスレポートにアクセスできる。キャンペーン・パフォーマンスレポートは、総コスト、クリック単価、および指定期間における広告の他のコスト尺度を示すこともできる。例えば、広告主は、語句一致キーワード「ホッケー」を用いて配信された広告が1,000回のインプレッションを受け(すなわち、1,000回提示され)、20回選択され(すなわち、クリックされ)、5回のコンバージョンの功績があったことを示すパフォーマンスレポートにアクセスできる。従って、1,000回のインプレッションと、20回のクリックと、5回のコンバージョンとを語句一致キーワードであるホッケーに帰すことができる。
上述のように、特定のコンテンツプロバイダーに与えられるレポートは、コンバージョンの前に起こったコンテンツとのユーザインタラクションを測定するパフォーマンス尺度を明示できる。コンバージョンが起きるのはユーザが指定された行為を行ったときであり、コンバージョン経路はコンバージョンと、ユーザによるコンバージョン以前に発生した一組のユーザインタラクションとを含む。任意の単数または複数のユーザインタラクションをコンバージョンと考えることができる。なにがコンバージョンとなるかはケースバイケースで異なり、様々な方法で判断できる。例えば、コンバージョンが発生するのは、ユーザが広告をクリックして、ウェブページまたはウェブサイトに差し向けられ、そのウェブページまたはウェブサイトを出る前に購入を完了したときである。別の例としては、ユーザが所与の時間以上にわたり特定のウェブサイトに滞在したときに発生することにしてもよい。多数のユーザインタラクションからのデータを用いて特定のウェブサイトでの時間を求めることができる。
コンバージョンを構成する行為は、それぞれの広告主が指定できる。例えば、各広告主は、コンバージョンとして、例えば白書のダウンロード、ウェブサイトの少なくとも所与の階層までのナビゲーション、少なくとも一定数のウェブページの閲覧、ウェブサイトもしくはウェブページ上で少なくとも所定時間にわたり留まること、またはウェブサイトでの登録などの1つまたは複数の測定可能/観察可能なユーザ行為を選択できる。コンバージョンを構成する他の行為を用いることもできる。
コンバージョン(および広告主のウェブサイトとの他のインタラクション)を追跡するため、広告主は、広告主のウェブページに、広告主のウェブページとのユーザインタラクション(例えば、ページ選択、コンテンツ項目選択、および他のインタラクション)を監視し、コンバージョンとなるユーザインタラクション(または一連のユーザインタラクション)を検出できる埋め込み命令を含めることができる。幾つかの実装例では、ユーザがウェブページまたは別のリソースを参照元のウェブページからアクセスした場合、このインタラクションに関わるその参照元ウェブページ(または他のリソース)は、例えば、アクセスされたウェブページにより参照されたコードのスニペットの実行および/またはそのウェブページのアクセスに使用されたURLに基づいて識別できる。
例えば、ユーザは、一例として広告主のアフィリエイトによる販売促進オファーの一環としてウェブページに提示されたリンクを選択することで広告主のウェブサイトにアクセスできる。このリンクは、ユーザがナビゲートする元となるリソースを一意に識別するデータ(すなわちテキスト)を含むURLに関連付けることができる。例えば、http://www.example.com/homepage/%affiliate_identifier%promotion_1というリンクは、ユーザが、このURLに指定されているアフィリエイト識別番号に関連付けられたアフィリエイトのウェブページからexample.comウェブページにナビゲートし、かつ、ユーザがpromotion_1に関連付けられた販売促進オファーに含まれるリンクの選択に基づいてexample.comのウェブページに差し向けられたことを示している。このインタラクション(すなわち、このリンクの選択)に関するユーザインタラクションデータは、データベースに格納して、後述するようにパフォーマンスの報告を容易にするため使用できる。
広告主に関するコンバージョンが検出されると、このコンバージョンを表すコンバージョンデータを、このコンバージョンデータを受け取りかつデータ記憶装置に格納するデータ処理装置(「分析装置」)に送信できる。このコンバージョンデータは、当該ユーザインタラクションの実行に使用されたユーザデバイスの1つまたは複数のクッキーに関連付けて格納できるので、これらクッキーに関連付けられたユーザインタラクションデータは、このコンバージョンに関連付けることができ、かつこのコンバージョンに関するパフォーマンスレポートの生成にも使用できる。
典型的には、あるコンバージョンがターゲティングキーワードに帰せられるのは、そのターゲットされたキーワードを用いてターゲットされた広告が、そのコンバージョンの前に最後にクリックされた広告であった場合である。例えば、広告主Xは、キーワード「テニス」、「シューズ」、および「ブランド・X」を広告と関連付けることができる。この例では、ユーザが「テニス」に関する第1検索クエリを送出し、広告主Xの広告を含む検索結果ページを提示され、ユーザはその広告を選択するが、コンバージョンを構成する行為を実行しなかったものと仮定する。その後、ユーザは「ブランド・X」に関する第2検索クエリを提出し、広告主Xの広告を提示され、ユーザは広告主Xの広告を選択し、コンバージョン(例えば、ユーザはブランド・Xテニスシューズを購入する)を構成する行為を実行したとさらに仮定する。この例では、このコンバージョンの前に選択された最後の広告(「最後に選択された広告」)は、一致した「ブランド・X」に応答して提示された広告であったため、キーワード「ブランド・X」がこのコンバージョンについて功績があったとされる。
コンバージョン前の最後に選択された広告の提示をもたらしたキーワードにコンバージョン功績(credit)(「最後の選択への功績」)を認めることは、広告のパフォーマンスレポートを計る有用な尺度であるが、この尺度だけでは、最後に選択された広告以前におけるユーザの広告閲覧(exposure)および/または選択を含むコンバージョンサイクルの分析を容易にするデータを広告主に提供できない。例えば、最後の選択の功績尺度だけでは、最後に選択された広告の選択前にユーザに提示されたかつ/またはユーザに選択された広告の提示によりブランドまたは製品認識を増大させたかもしれないキーワードを特定できない。しかし、これら広告は、ユーザが後にコンバージョンを構成した行為を実行したことに大きく寄与した可能性もある。
上述の例では、キーワード「テニス」に一致した検索クエリに応答して提示された広告が、コンバージョンを構成するユーザの行為（例えば、ブランド・Xテニスシューズの購入）に寄与した可能性もあるが、キーワード「テニス」にはこのコンバージョンに関する功績が認められない。例えば、一致したキーワード「テニス」に応答して提示された広告がユーザ選択された際に、ユーザは、広告主Xが販売するブランド・Xテニスシューズをすでに閲覧したのかもしれない。ブランド・Xテニスシューズのユーザ閲覧に基づいて、その後、ユーザは検索クエリ「ブランド・X」を送出してブランド・Xのテニスシューズを発見したのかもしれない。同様に、キーワード「テニス」を用いてターゲティングされた広告のユーザの閲覧は、ユーザによるその広告の選択の如何に関わらず、コンバージョン(例えば、広告主Xからの製品購入)を構成したユーザのその後の行為に寄与したのかもしれない。最後に選択された広告の選択前に起こった広告主の広告(またはその他のコンテンツ)とのユーザインタラクションを分析すれば、広告主のコンバージョンサイクルを理解する広告主の能力を向上させうる。
コンバージョンサイクルとは、ユーザに広告が提示されたときに始まり、ユーザがコンバージョンを構成する行為を起こしたときに終了する期間である。コンバージョンサイクルは時間または行為によって測定かつ/または制約を加えることができ、多数のユーザセッションに亘ることもできる。ユーザセッションとは、分析のために集められたユーザインタラクションの組である。各ユーザセッションは、特定のユーザがセッション時間枠(すなわち、指定期間)内で行ったユーザインタラクションを表すデータを含む。このセッション時間枠は、例えば、指定期間(例えば、1時間、1日、または1ヶ月)または指定された行為により範囲を区切ってもよい。例えば、ユーザ検索セッションは、ユーザ検索クエリと、1時間にわたって継続するおよび/またはセッション終了イベント(例えば、検索ブラウザを閉じること)の前に発生するその後の行為とを含むことができる。
コンバージョンサイクルの分析は、顧客がコンバージョンサイクルの間に広告とどのようにインタラクションするのかを理解する広告主の能力を向上させうる。例えば、広告主が、広告の最初のユーザによる閲覧からコンバージョンへの時間が平均で20日であることを確認すれば、広告主はこのデータを用いて、コンバージョン前に代替的なソースを検索する(すなわち、コンバージョンを構成する行為を起こす)のにユーザが費やす時間を推測できる。同様に、広告主が、コンバージョンを行った多くのユーザは特定のキーワードを用いてターゲティングされた広告を提示された後にコンバージョンを行ったことを確認した場合は、広告主は、そのキーワードを用いて配信される広告に支払う金額を増やしかつ/又はそのキーワードを用いてターゲティングされた広告の質を向上させたいと望むかもしれない。
コンバージョンサイクルの分析を容易にするユーザインタラクションの尺度は、コンバージョン経路パフォーマンス尺度と呼ぶ。コンバージョン経路とは特定のユーザによる一組のユーザインタラクションであって、コンバージョン以前でかつそのコンバージョンを含むものである。コンバージョン経路パフォーマンス尺度は、後に詳述するように、コンバージョンサイクルの期間と、コンバージョンサイクル期間に発生したユーザインタラクションの数と、コンバージョンに先立つユーザインタラクションの経路と、コンバージョンに先立つ特定のユーザインタラクションの数と、コンバージョンサイクルの期間に発生したユーザインタラクションの他の尺度とを明示する。
広告管理システム110はパフォーマンス分析装置120を含み、この装置は、コンバージョンサイクル時におけるコンテンツ項目とのユーザインタラクションの尺度を明示するコンバージョン経路パフォーマンス尺度を特定する。パフォーマンス分析装置120は、それぞれの広告主について、広告主が提供した広告とのユーザインタラクションを追跡し、1つまたは複数のコンバージョン経路パフォーマンス尺度を特定し(すなわち、計算し)、これらコンバージョン経路パフォーマンス尺度のうち少なくとも1つを明示するパフォーマンスレポートの提示の原因となるデータを与える。このパフォーマンスレポートを使用することで、広告主はコンバージョンサイクルを分析し、各キーワードが最後に選択された広告の提示の原因となったかどうかに関わらず、各キーワードがどのようにコンバージョンを促進する広告を提示させる原因となったかを知ることができる。すると、広告主は、このパフォーマンスレポートに基づいて、その広告の配信を制御するキャンペーンパラメータを調節できる。
パフォーマンスレポートにおける偏りを減少するため構成オプションを用意してもよい。構成オプションがなければ、パフォーマンスレポートによっては短いコンバージョン経路の方へ偏るものもある。例えば、パフォーマンスレポートの基礎となるものとして用いられるデータが、閾値比率よりも高い比率の部分コンバージョン経路を含む場合、そのレポートは短いコンバージョン経路の方に偏ることがある。部分コンバージョン経路とは、あるユーザに関するユーザインタラクションデータのすべてでなく一部がコンバージョンに関連付けられているコンバージョン経路である。部分コンバージョン経路はレポートに含めることができるが、それができるのは、例えばそのレポートが、それを要求した広告主の典型的なコンバージョンサイクルの長さに満たないレポート期間を用いて生成されている場合である。
レポート期間外の追加データはそのレポートを生成するために使用されないので、レポート期間は、レポートされるコンバージョンサイクルの最大長(日数での)を定めることになる。パフォーマンスレポートをレポート期間(すなわち、ルックバック時間枠)に基づいて作成できるので、このレポート期間の前のユーザインタラクションは、そのレポートを生成する際にコンバージョンサイクルの一部とはみなされない。こうしたレポート期間は「ルックバック時間枠」と呼ぶ。例えば、ルックバック時間枠が30日であるレポートを生成するときは、所与の年度の7月1日から7月31日までに発生したユーザ行為を表す使用可能なユーザインタラクションデータが、その年度の7月31日に発生したコンバージョンに関して使用可能となる。
デフォルトのルックバック時間枠(例えば、30日)を使用する場合、パフォーマンスレポートは、このレポートに関連付けられた典型的なコンバージョンサイクル長がこのデフォルトのルックバック時間枠より長い場合は、短いコンバージョン経路の方に偏ることがある。例えば、上述の例では、「ブランド・X」テニスシューズに関する典型的なコンバージョンサイクルは、新車などのより高額な製品のコンバージョンサイクルに比べれば比較的短くなる(例えば、30日)かもしれない。新たな車のコンバージョンサイクルはずっと長くなる(例えば、90日)ことがある。
異なる広告主またはある広告主の異なる製品が、異なるコンバージョンサイクル長を備える場合がある。例えば、低コスト(例えば、100ドル未満)の製品を販売する広告主は30日間のルックバック時間枠を指定する一方、より高額の製品（例えば、少なくとも1,000ドル）は90日間のルックバック時間枠を指定することもあろう。
幾つかの実装例では、広告主108は、日数を入力したり、特定のルックバック時間枠のリスト（例えば、30日、60日、90日）から1つのルックバック時間枠を選択したりすることで、パフォーマンスレポートを要求する際に使用するルックバック時間枠を指定できる。広告主が自社のパフォーマンスレポートのルックバック時間枠を構成できるようにすることで、広告主は、自社製品のコンバージョンサイクルに対応したルックバック時間枠を選択できるようになる。ルックバック時間枠の構成を可能とすることで、広告主は様々なルックバック時間枠を試すことが可能となり、これがコンバージョン率の向上に繋がる方法の発見に繋がることがある。
他の要因も、部分コンバージョン経路に関する報告に寄与することができる。例えば、上述したように、レポートの基礎となるものとして使用されるユーザインタラクションデータは、このユーザインタラクションが実行されたユーザ装置を表す一意の識別子に関連付けることができる。上述したように、一意の識別子をクッキーとして格納できる。ユーザによるクッキー削除や、ブラウザによるクッキー削除（例えば、ブラウザの基本設定に基づいてブラウザ終了時に）、または他のソフトウェア（例えば、アンチスパイウェアソフトウェア）によるクッキー削除などにより、クッキーは削除できる。
クッキーがユーザデバイスから削除された場合、ユーザがウェブページ（例えば、検索システム112）を訪れたときに新たなクッキーがユーザデバイスに設定される。新たなクッキーを用いて新たな準一意の識別子を格納でき、従って、そのユーザデバイスで生成されるその後のユーザインタラクションデータは、異なる識別子に関連付けることができる。従って、各ユーザ識別子は異なるユーザを表すと考えられるため、削除済みクッキーに関連付けられたユーザインタラクションデータは、新たなクッキーに関連付けられたユーザインタラクションデータとは違うユーザに関連付けられているものとして識別される。
例えば、上述の例では、「テニス」に関する第1の検索クエリが実行された後でユーザがクッキーを削除し、これらクッキーが削除された後に「ブランド・X」に関する第2検索クエリが生成されたと仮定する。この例では、このユーザに関するユーザインタラクションデータに基づいて計算されたパフォーマンス尺度は偏りを示すことがある。例えば、第1検索クエリから得られる広告選択は第2検索クエリから得られる広告選択と同じコンバージョンサイクルの一部とは考慮されないので、経路長尺度は、2つでなく1つとして計算できる。その理由は、これら2つのユーザインタラクションが同じユーザにより実行されたようには見えないからである。
部分コンバージョン経路に起因する偏りを減少させたレポートを見るには、広告主はそのレポートのルックバック時間枠を指定すればよい。上述したように、ルックバック時間枠は、そのレポート生成に使用するユーザインタラクションデータが、コンバージョン前の指定期間（例えば、30日、60日、90日）以前の初期化時刻を備えた一意の識別子に関連付けられたユーザインタラクションデータであることを指定する。従って、この指定期間後の初期化時刻を備えた一意の識別子に関連付けられたユーザインタラクションデータに関するコンバージョンは、このレポートの基礎となるものとして含められない。最近の初期化時刻を備えた一意の識別子は、この一意の識別子が、この一意の識別子が表すユーザデバイス上で最近再初期化されたかもしれないことを示す。従って、比較的新しい一意の識別子に関連付けられたユーザインタラクションデータは、部分コンバージョン経路のみを表すことがある。代替的には、指定期間後の初期化時刻を備えた一意の識別子に関連付けられたユーザインタラクションデータのコンバージョンがレポートに含まれる。偏りを減少させるには、指定期間後に発生したコンバージョン経路に含まれる任意のユーザインタラクションは、レポートに含まれる前にコンバージョン経路から削除される。
図2は、例示的な一実施形態によるユーザインタラクション・ログデータを統合するためのプロセスのフローチャートである。プロセス200は、コンバージョン経路を更新し、ユーザの更新済みコンバージョン経路に基づいてコンバージョンを特定する。
プロセス200は、広告管理システム110、パフォーマンス分析装置120、または他の計算装置に実装できる。一実装例では、プロセス200は、計算装置により実行されるとその計算装置にプロセス200の演算を実行させる命令を含むコンピュータ可読媒体上に符号化されている。
上述のように、ログファイル116はユーザインタラクションデータを含むことができる。ログファイル116は、検索システム112を実装するものも含め他のサーバからの他のログからのユーザインタラクションデータと処理前に組み合わせてもよい。処理は、プロセス200を実装する計算装置が、新たなログが処理のため利用可能となったことを確認したときに開始される(210)。例えば、処理対象の新たなログの準備ができたことを示す通知を計算装置に送ることができ、あるいは新たなログの存在が、この新たなログが処理対象として用意されていることを示すようにしてもよい。
次に、その新たなログが取り出される(220)。新たなログはネットワーク102を介して取り出すことができる。各ユーザについてのステートフルな履歴が、新たなログに示されたユーザ動作に基づいて更新される。新たなログは、多数のユーザについてのユーザインタラクションに関する情報を含むことができる。履歴データ記憶装置119は、以前処理されたログファイルからのユーザインタラクションデータを含む。履歴データ記憶装置119内に含まれるユーザインタラクションデータは、そのユーザインタラクションデータがユーザ識別子によりグループ分けでき、時系列順に配列できるという意味でステートフルでありうる。図3は、代表的な一実施形態によるユーザインタラクション・ログデータ統合プロセス200の実行時に更新されるユーザインタラクションデータを示すブロック図である。図3は4つの代表的なユーザ識別子を示すが、履歴データ記憶装置119およびログファイル116は、数千または数百万の異なるユーザ識別子に関連付けられたデータを含むことができる。一実施形態では、以前に格納されたユーザインタラクションデータ310は履歴データ記憶装置119に格納されている。図示したように、ユーザ識別子3に関連付けられたユーザインタラクションデータで、履歴データ記憶装置119に以前から格納されているものは存在しない。
新たなログは、1つまたは複数のユーザ識別子に関するユーザインタラクションデータを含むことができる。このユーザインタラクションデータはユーザ識別子によりグループ分けでき、その後、時系列でソートできる(230)。列320は、グループ分けされソートされたユーザインタラクションデータを示す。図示したように、ユーザ識別子2は新たなユーザインタラクションデータを含まず、ユーザ識別子1、3、および4は更新されたユーザインタラクションデータを備えている。例えば、新たなログファイルは、ユーザ識別子1に関連付けられたユーザインタラクションa13およびa14に関連付けられたユーザインタラクションデータを含んでいる。そして、グループ分けされソートされたユーザインタラクションデータは、履歴データ記憶装置119に格納されているユーザインタラクションデータと併合できる(240)。ユーザ識別子が履歴データ記憶装置119内で以前に存在していれば、この新たなユーザインタラクションデータはその以前のユーザインタラクションデータに加えられる。そうでなければ、新たなユーザインタラクションデータは、新たなユーザ識別子とともに追加される。
列330は、各ユーザ識別子に関する更新済みユーザインタラクションデータを示す。この更新済みユーザインタラクションデータに基づいて、ユーザインタラクションの各更新済み経路で発生したコンバージョンを特定できる(250)。ユーザインタラクション経路は、特定の広告主108に関連したユーザインタラクションに限定されている。特定の広告主108のコンバージョンインタラクションを用いてコンバージョンが発生したかどうかを判断できる。一例として、ユーザインタラクションa13およびa32はコンバージョンインタラクションを表すものと仮定する。従って、コンバージョン経路340および350が発見される。一旦発見されれば、これらコンバージョン経路は、さらなる分析のため履歴データ記憶装置119の別の部分または別のデータ記憶装置に書き込み可能である。
各ユーザインタラクションは、そのユーザインタラクションに関連付けられた一組のデータまたはディメンションを含む。これらディメンションはまばらに書き込む(populate)こともでき、従って、任意のユーザインタラクションがこれらディメンションの部分集合に関連したデータを備えていることがある。多くのコンバージョン経路を、受信されたユーザインタラクションデータに基づいて生成できる。キャンペーンまたは広告主の広告掲載の効果に関する様々なレポートは、これらコンバージョン経路に関する様々な情報を含むことができる。コンバージョン経路の数は潜在的には膨大となるため、報告される別個のコンバージョン経路の数を減らすために、様々なコンバージョン経路をグループ分けしてもよい。代表的な一実施形態では、同じ数のユーザインタラクションおよび対応するデータを備えるコンバージョン経路を集約できる。
一実施形態では、ユーザは様々なグループを作成して個々のユーザインタラクションを分類できる。任意のグループは、特定のユーザインタラクションが特定のグループに属するかどうかを決定する1つまたは複数の規則を含んだグループ定義を含む。これらグループ規則は、ユーザインタラクションのディメンションデータを用いてユーザインタラクションのグループを決定する。AND、NOT、ORなどのブール演算子を用いてグループ定義における様々なグループ規則を結合できる。各グループはグループ名も含む。幾つかの実施形態では、グループは、グループ名を表示するために使われるテキスト色および/または背景色を含むがそれらに限定されない表示情報を含むことができる。ユーザがデフォルトグループを使用可能としてもよい。デフォルトグループが使用可能である場合、ユーザは、関連したグループ規則を含むデフォルトグループをコピーし、次に1つまたは複数のグループ規則および/またはグループ名を修正してもよい。ユーザ作成グループは、ローカルまたはリモートデータベースなどのデータ記憶装置に格納できる。するとこれらグループに対して、後にアクセス、修正、または削除などが可能となる。
1つまたは複数のグループは、グループ分け定義のソート済みまたは順序付けリストにおいて互いと関連付けることができる。こうした順序付けリスト内のグループを用いて各ユーザインタラクションに関するグループを特定できる。このリストの順序は、特定のグループの優先順位を決定する。任意のユーザインタラクションは、最も高い優先順位を備えた一致グループにグループ分けされる。優先順位がより低い一致グループは無視される。
グループ分け定義の順序付けリストを使用すれば、各コンバージョン経路はグループ経路に変換できる。グループ経路は、コンバージョン経路のユーザインタラクションに対応するグループ要素を含む。グループ要素は、対応するユーザインタラクションからのデータを含むか参照できる。さらに、グループ要素は、一致グループのグループ名および表示情報を含むか参照する。
一実施形態では、コンバージョン経路は、一致グループへの参照を各ユーザインタラクションに付加することでグループ経路に変換される。別の実施形態では、コンバージョン経路とは別のグループ経路が生成される。この実施形態では、これらグループ経路は、コンバージョン経路が格納されている場所と同じまたは異なる場所に格納できる。グループ経路がどのように実装されているかに関わらず、グループ経路はグループ経路の長さおよびグループ経路を構成するグループ要素のグループ名に基づいて集約できる。
一実施形態では、グループ経路は、対応するコンバージョン経路からの様々なデータを含んでいる。例えば、任意のコンバージョン経路は、そのコンバージョンに関連付けられた金銭的価値を含むことができる。グループ経路は集約されるので、集約されたグループ経路に関連付けられたすべてのコンバージョン経路の価値も集約されうる。この集約された価値をレポートに含めることもできる。
図4は、例示的な一実施形態によるユーザインタラクションに関連付けられたデータを示すブロック図である。シェルまたはフォームユーザインタラクション400は、任意のユーザインタラクションに関連付けできる4つの可能なディメンションを示している。図示したように、各ユーザインタラクションは、ユーザインタラクションのソース402と、メディア404と、キャンペーン406と、キーワード408とを備えることができる。メディアディメンション404は、ソースディメンション402に関する追加情報を与える。例えば、ソースディメンション402は、特定のサーチエンジンを参照元のソースとして示し、メディアディメンション404は、ユーザがスポンサードリンクをクリックした場合は「クリック単価」として、また、ユーザが無料検索結果リンク(unpaid
search results link)をクリックした場合は「オーガニック」としてソースをさらに分類できる。メディア値の他の非限定的な例としては、電子メール、RSSフィードなどが含まれる。例えば、広告主は、ユーザを1つまたは複数の共通ページに差し向ける広告キャンペーンを同時に実施していることがある。キャンペーンディメンション406により、これらキャンペーンに関連した様々なユーザインタラクションを互いから分離できる。これにより、これらキャンペーンはどちらもユーザを共通のページに差し向けるものだが、広告主はこれらキャンペーンを互いから独立して分析できるようになる。キーワードディメンション408は、検索でユーザが使用した任意の単語や語句を含む。使用可能なディメンションはこれらの例に限定されない。例えば、ユーザインタラクションに関連したディメンションは、広告ネットワークタイプ、ユーザインタラクションの日付、ユーザインタラクションの時刻、国/地域、ランディングページのタイトル、ブラウザ名、ブラウザのバージョン、コンテンツなどが含まれるがそれらに限定されない。例えば、ユーザインタラクションは、広告主がユーザによりクリックされた広告のバージョンを示すことを可能にするコンテンツディメンションを含むことができる。
コンバージョン経路410は、3つのユーザインタラクション420、430、および440を示している。ユーザインタラクション420は、ソースディメンション402と、メディアディメンション404と、キーワードディメンション428とに関連付けられたディメンションデータを備えている。しかし、キャンペーンディメンション426には関連付けられたデータがない。例示的な一実施形態では、ユーザインタラクション420は、サーチエンジンにおいてキーワード「クーポン」を使ったユーザ検索に関連付けることができる。無料検索結果は、ユーザがクリックした広告主のウェブサイトへのリンクを含んでいる。ユーザインタラクション430は、そのディメンションがまばらに書き込まれているユーザインタラクションの一例を示す。ソースディメンション432のみが関連付けられたデータを備えている。残りのディメンション434、436、および438には関連付けられたディメンションデータが存在しない。ユーザインタラクション430は、ユーザが広告主のウェブページアドレスまたはURLをウェブブラウザのアドレスツールに直接タイプすることで広告主のウェブページを訪問したことに対応するが、それに限定されるものではない。コンバージョン経路410の第3のユーザインタラクション440では、図示したディメンション442、444、446、および448のすべてにディメンションデータが書き込まれている。ユーザインタラクション440は、ユーザを広告主のウェブページに差し向ける広告リンクをユーザがクリックしたことに関連付けられるが、それに限定されるものではない。この広告リンクは、サーチエンジンで「クーポン」をキーワードとして使用したキーワード検索の検索結果に関連付けられている。最後に、キャンペーンディメンション446は、クリックされた広告リンクが「spring_sale」キャンペーンに対応することを示している。
コンバージョン経路450は、3つのユーザインタラクション460、470、および480を含む別のコンバージョン経路を示している。ユーザインタラクション460は、ソースディメンション462と、メディアディメンション464と、キャンペーンディメンション466とに関連付けられたディメンションデータを備えている。キーワードディメンション468は、関連付けられたデータを備えていない。メディアディメンション464は、ソースディメンション462に基づくreferral_urlウェブページに基づいてユーザが広告主のウェブページに差し向けられたことを示している。キーワードディメンション468が空であることは、広告主のウェブページにナビゲートするにあたり、参照元サイトに関連付けられたキーワード検索をユーザが行わなかったことを意味している。ユーザインタラクション470は、ソースディメンション472とメディアディメンション474とを備えている。しかし、キャンペーンディメンション476にもキーワードディメンションにも関連付けられたデータがない。例示的な実施形態では、ユーザインタラクション470は、socialnet_urlに存在するソーシャルネットワーキング・サイトで表示されていた有料広告リンクをクリックすることによってユーザが広告主のウェブページを訪問したことに対応できる。ユーザインタラクション480は、広告主のウェブページへのリンクを含むニュースレターに関連付けることができる。メディアディメンション484は「電子メール」に設定されており、ユーザが、「春のニュースレター」に対応した電子メールニュースレターから広告主のウェブページにナビゲートしたことをソースディメンションに基づいて示している。ユーザインタラクション480は、キャンペーンディメンション486に示されているように「spring_sale」キャンペーンにも関連している。
コンバージョン経路410および450は2つの例示的なコンバージョン経路である。広告主は、これよりかなり多くのコンバージョン経路を備えている可能性が高い。個々のコンバージョン経路は、図4に示したものにくらべより多くのまたは少ないユーザインタラクションおよびより多くのまたは少ないディメンションを含むことができる。特定の広告主のコンバージョン経路の数によっては、各個別のコンバージョン経路を報告するのは大変な仕事となることがある。有用な報告測定基準(metrics)を提供するために、レポートの生成前に、多数のコンバージョン経路を集約できる。しかし、こうした集約に先立って、コンバージョン経路は様々な基準に基づいてフィルタできる。例えば、コンバージョン経路は、これらに限定するわけではないが、コンバージョン経路長、時間遅れ測定値、ソースディメンション、メディアディメンション、キャンペーンディメンション、キーワードディメンション、その他の任意ユーザインタラクション・ディメンションなどによりフィルタできる。集約は、ユーザインタラクションのディメンションデータに直接基づくのでなく、ユーザインタラクションのグループに基づかせることができる。グループは、ユーザインタラクションがグループに一致するかを判断するために用いる1つまたは複数のグループ規則を含むことができる。多数のグループを定義でき、これらグループ分け定義のソート済みリストを作成できる。
図5は、例示的な一実施形態によるグループを作成するための例示的なユーザインターフェースである。ユーザインターフェース500により、1つまたは複数のグループをグループ分け定義のソート済みリストとして定義できる。グループ分け定義のソート済みリストは名前を備えることができ、名前はテキストボックス502を用いて入力できる。ソート済みリストは特定のユーザ専用としてもよいし、他者と共有してもよい。例えば、あるグループ分け定義のソート済みリストは、特定の会社または組織のすべてのユーザが共有可能としてよい。一実施形態では、ラジオボタン504を用いてこうしたグループ分け定義のソート済みリストのプライバシーを決定できる。ユーザインターフェース500は多くのグループ506を示す。各グループは、ユーザが編集可能な名前を備えている。ユーザはグループ名を編集して、「合衆国検索」のようにグループ規則を記述するようにしてもよい。グループ名の編集は、テキストボックス508のようなテキストボックスを使用してユーザインターフェース500を介して行うことができる。
名前に加え、各グループは1つまたは複数のグループ規則に関連付けられている。グループ規則は、各グループに関して隠れた状態にしたり表示したりできる。例えば、「オーガニックサーチ」、「表示インプレッション」、「差し向け」、「電子メール」、およびソーシャルネットワーク}というグループに関するグループ規則はユーザインターフェース500では隠れた状態である。しかし、グループ「合衆国検索」の規則は見えている。規則は、単数または複数のクリック可能アイコン510のようなユーザインターフェース要素により隠れた状態としたり、可視状態にしたりできる。各グループ規則は、ユーザインタラクションのディメンションデータに適用される。特定のグループに関するすべてのグループ規則の組合せが、そのユーザインタラクションが特定のグループに含まれるかを決定する。様々なグループ規則の結果に基づいて、個々の規則が、特定のユーザインタラクションを含むかあるいは除外できる。ドロップダウンボックス512のような包含/除外セレクタを使用できる。ユーザインタラクションを除外する規則は、同じディメンション、演算、および値を備えた包含規則と反対の出力を備える。規則の様々な結果はブール演算子を用いて組み合わせることができ、ユーザインタラクションが特定のグループに属するかどうかを決定する。
個々のグループ規則は、包含/除外オプションに加えて多くの構成可能オプションを備えている。各規則は、ユーザインタラクションの1つまたは複数のディメンションに関連付けられている。ドロップダウンボックス514を使って、メディアディメンションのような1つまたは複数のディメンションを選択できる。選択された1つまたは複数のディメンションに基づいたディメンションデータは、次にユーザ入力データに適用できる。例えば、ユーザ入力データはテキストボックスに入力できる。テキストボックス516は、ユーザインタラクションのソースが文字列「サーチエンジン」と比較される例を示す。ディメンションデータとユーザ供給データとの間で様々な演算を実行できる。例えば、演算には、一致、不一致、完全一致、完全一致でない、前方一致、前方一致でない、後方一致、後方一致でないなどが含まれるが、それらに限定されない。この演算はドラウン(drown)ボックス518を使って選択できる。グループ規則の様々な構成可能オプションは、ユーザが様々なユーザインターフェース構成要素を用いることで編集できる。
特定の規則が適用される各ユーザインタラクションに関し、選択されたディメンションデータは、選択された演算に基づいてユーザ供給データと比較される。真または偽の値が各規則に関して生成される。次に、特定グループに関する全グループ規則の様々な値が、選択されたブール演算子に基づいて評価される。最終結果は、ユーザインタラクションは特定のグループに含まれるか、または含まれないかである。ボタン522および524を用いて、それぞれブールORまたはANDステートメントによって既存の規則に結合される新たな規則を追加できる。
個別のグループ規則はユーザインターフェース500を用いて削除できる。例えば、ボタン516を用いてグループ規則を削除できる。同様に、タブ520を用いて、ブールORにより結合された2つのグループ規則530を削除できる。さらに、グループ名を削除アイコン(図示しない)までドラッグするか、グループ削除ボタン(図示しない)を選択することでグループ全体を削除できる。また、新規則追加ボタン(図示しない)を選択することで付加的なグループを付加できる。
ユーザインタラクションが特定のグループに一致する場合、このユーザインタラクションは、このグループに関連付けられた表示情報に基づいて可視化できる。表示情報は、フォント色および背景色を含むことができるがそれらに限定されない。ボタン526を用いてグループ名を表示するのに使用されるフォント色および/または背景色を選択できる。グループ名がどのように表示されるかはテキスト領域528でプレビューできる。
グループの順序は、グループの優先順位およびこれらグループがユーザインタラクションに適用される順序を決定する。最初の一致グループがユーザインタラクションのグループを決定するが、それはたとえ後続のグループがそのユーザインタラクションに一致しても同様である。グループの順序は、任意グループをユーザインターフェース500内の位置から別の位置にドラッグアンドドロップすることで変更できる。デフォルト規則は、そのユーザインタラクションからのディメンションデータを表示するか、デフォルト規則のユーザ定義グループ名を表示できる。一旦グループ規則が適切に設定されれば、これら規則は後の使用のためローカルまたはリモートデータ記憶装置に保存できる。
例示的な一実施形態では、グループ規則を用いて一組のコンバージョン経路内のユーザインタラクションのグループ分けに基づいてレポートを生成できる。このレポートに含める各コンバージョン経路に関し、これらコンバージョン経路はグループ経路に変換できる。図6は、例示的な一実施形態によるコンバージョン経路をグループ経路に変換するためのプロセスのフローチャートである。プロセス600は、広告管理システム110、パフォーマンス分析装置120、または他の計算装置に実装できる。一実装例では、プロセス600は、計算装置により実行されるとその計算装置にプロセス500の演算を実行させる命令を含むコンピュータ可読媒体上に符号化されている。
選択したコンバージョン経路が、履歴データ記憶装置119のようなデータ記憶装置から取り出される(610)。これらコンバージョン経路の選択は、無効と思われるコンバージョン経路や、過去30日間にコンバージョンを含むすべてのコンバージョン経路を取り出すなどの初期検索基準を満たさないコンバージョン経路などの望ましくないコンバージョン経路のフィルタリングを含むことができる。グループ分け定義のソート済みリストも受け取られる(620)。多数のグループ分け定義のソート済みリストが存在することがあるので、受け取られたグループ分け定義のソート済みリストは、それら多数のソート済みリストからのユーザ選択に基づかせることができる。次に、これらコンバージョン経路はグループ経路に変換される(630)。受け取られたコンバージョン経路それぞれに関して1つのグループ経路が生成される。各グループ経路は、対応するコンバージョン経路のユーザインタラクションに対応する1つまたは複数のグループ要素を含む。グループ要素はユーザインタラクションから作成されるが、グループ規則をそのユーザインタラクションに適用することにより作成する。このグループ要素は、グループ分け定義のソート済みリストからの最初の一致グループに基づいて作成される。最初の一致グループとは、そのグループの規則が、対応するユーザインタラクションのディメンションデータに一致する最初のグループである。このグループ要素は、グループの名前とそのグループ名を表示するのに使用できる任意の表示情報とを含むことができる。次に、これらグループ経路を集約できる(640)。一実施形態では、これらグループ経路は、グループ経路の長さおよびグループ要素のグループ名に基づいて集約される。すると、集約されたグループ経路は、例えば、要求しているユーザにまたはレポート内に集約されたグループ経路を含めて与える(650)ことができる。
図7Aは、例示的な一実施形態による非グループ・コンバージョン経路を示すブロック図である。図7Aは、コンバージョン経路410および450にそれぞれ対応するコンバージョン経路700および720を示す。コンバージョン経路700および720はソースおよびメディアディメンションのみを示し、レポートに組み込むことができる。非グループ・コンバージョン経路を集約する場合、ユーザが論理的に同じグループにグループ分けするであろうコンバージョン経路を2つの独立したコンバージョン経路として報告することがある。関連したデータが別の行で報告されるので、非グループ・コンバージョン経路は、コンバージョン経路データを分析する際の困難さを増大させることがある。
図7Bは、例示的な一実施形態によるグループ経路を示すブロック図である。コンバージョン経路740および760はそれぞれコンバージョン経路410および450に対応し、上述のようにプロセス600に基づいて生成できる。グループ分け定義のソート済みリストは、オーガニック検索、ペイドサーチ、差し向け、ソーシャルネットワーク、電子メール、およびダイレクトのグループを含むことができる。オーガニック検索グループは、ユーザインタラクションのソースを、「サーチエンジン1」などのサーチエンジン名を含む文字列と突き合わせる第1規則と、ユーザインタラクションのメディアを「オーガニック」という文字列と突き合わせる第2規則とを含むグループ規則からなることが可能である。ペイドサーチ規則は、ユーザインタラクションのソースを、「サーチエンジン2」などのサーチエンジン名を含む文字列と突き合わせる第1規則と、ユーザインタラクションのメディアを「cpc」(クリック単価)または「ppc」(ペイパークリック)という文字列と突き合わせる第2規則とを含むグループ規則を含むことができる。グループ規則はワイルドカードを使用でき、さらに、ユーザインタラクションのデータを一致させるのに使用される多くの文字列を含むこともできる。例えば、ソーシャルネットワーク・グループは、ユーザインタラクションのソースを「*socialnetwork1*」、「*socialnetwork2*」、または「*socialnetwork3*」のいずれかと突き合わせる第1規則を含むグループ規則からなることができる。こうした規則は、「www.socialnetwork1.com」「socialnetwork2.com」、または「socialnetwork3.org」に限定されないが多数のそうした異なるソースデータに一致する。差し向け、ダイレクト、および電子メールグループは、ソースディメンションをそれぞれ「差し向け」、「ダイレクト」、および「電子メール」と突き合わせるグループ規則を含むことができる。規則はユーザインタラクションの任意のディメンションに作用でき、ソースディメンションの使用に限定されない。例えば、各ユーザインタラクションの国/地域を用いて、ペイドサーチを合衆国ペイドサーチ、英国ペイドサーチなどとしてさらに区別できる。ユーザインタラクションが、グループ分け定義のソート済みリストにおけるいずれの非デフォルトグループにも一致しない場合、デフォルトディメンションのデフォルト規則を使用できる。例えば、ソースおよびメディアディメンションは、一致するグループが存在しない場合は組み合わせてもよい。別の実施形態では、それぞれの非一致ユーザインタラクションは、「未グループ分け」と称するデフォルトグループに一致できる。一旦コンバージョン経路がグループ経路に変換されると、グループ経路を集約し、それらグループ経路に関するレポートを生成するために使用できる。
図8Aは、図7Aに関連して説明した集約済み非グループ・コンバージョン経路に基づいたコンバージョン経路レポート800の一部を示す。レポート800のこの部分は、非グループ・コンバージョン経路802と、特定のコンバージョン経路のコンバージョン数804と、これらコンバージョンの価値806とに対応する3つの行を含む。図示されたレポート800の部分は、コンバージョン経路を集約して55,106回の異なるコンバージョンを備えるが、これはコンバージョン804の行を使って計算できる。コンバージョン経路700は、行808において他の似た経路と集約されている。長さが同じで同一のソースおよびメディアディメンション・データを備えたコンバージョン経路は一緒に集約できる。行808は、合計価値が27,058.57ドルである16,889回のコンバージョンがあったことをユーザに知らせる。これら各コンバージョンは、それぞれ「サーチエンジン/オーガニック」、「ダイレクト/なし」、および「サーチエンジン/cpc」のソース/メディアデータを備えた3つのユーザインタラクションからなる。コンバージョン経路720は、行810において他の似た経路と集約されている。コンバージョンの数およびこれらコンバージョンの合計価値も行810に示されている。
図8Bは、図7Bに関連して説明したコンバージョン経路から変換された集約済みグループ経路に基づくグループ経路レポート850の一部を示す。上述のように、図7Bに示したグループ経路は、オーガニック検索、ペイドサーチ、差し向け、ソーシャルネットワーク、電子メール、およびダイレクトのグループを含むグループ分け定義のソート済みリストを用いてコンバージョン経路から変換されたものである。レポート800の上記部分のように、レポート850のこの部分は、グループ経路852と、特定のグループ経路のコンバージョン数854と、これらコンバージョンの価値856とに対応する3つの列を含む。図8Bに示したデータは、図8Aに示したデータのすべてを含む。
図8Aと8Bとの差は、図8Bに示したように、ユーザインタラクションのグループ分けとグループ経路の集約に起因する。例えば、図8Aの行808および812は、図8Bの行858へと結合されている。ソースが「サーチエンジン」でありメディアが「cpc」または「ppc」であるユーザインタラクションは、「ペイドサーチ」グループにグループ分けされている。関連したユーザインタラクションのグループ分けおよびグループ経路の集約により、データをより簡潔に報告できる。一実施形態では、規則はユーザにより生成され、よってユーザは、適切または所望の範囲または粒度でデータを与える規則を入念に作成できる。様々なグループ分け定義のソート済みリストを用いて、同じコンバージョン経路データの様々なレベルの粒度を設定できる。グループ経路集約の別の例が図8Bの行860に示されており、これは図8Aの行810と814とを結合したものである。行860に示されているのは、20,100回のコンバージョンが、図8Aの行810および814に示された2つのネットワーキングサイト(すなわち、socialnet_urlおよびsocialnet2_url)のいずれか一方における第2のユーザインタラクションを含んでいたということである。このソーシャルネットワーキング・グループにより、異なるディメンションデータを備えたユーザインタラクションを同じグループにグループ分けできる。
グループ要素は、そのグループ要素の表示方法に関する表示情報を含むことができる。例えば、この表示情報は、グループ名を表示するのに使用可能なフォント色および/または背景色を含むことができる。グループ要素872は、グループ名を、グレーの背景に黒いフォントで表示する表示情報を含む。様々な色を使用できる。グループ要素870は、グループ名を黒い背景に白いフォントで表示する表示情報を示している。この表示情報は、グループ名を表示するために使用するフォントと、内部にグループ名を表示するために使用する形状と、この形状の周囲に描く境界線とを含むことができるがそれらに限定されない。一実施形態では、この表示情報は、各グループ名を適切に描画するため埋め込み命令とカスケーディング・スタイルシート(css)で符号化することも可能である。この実施形態では、css規則は
ハッシングアルゴリズムに基づいて命名されている。このハッシングアルゴリズムは、グループ名を入力として受け取り、その出力は適切なcss構文の形式となる。埋め込み命令を用いてこのcssを出力データに動的に挿入できる。こうした動的挿入によって、背景プロセスは様々なグループの表示情報を処理する必要がなくなる。
一実施形態では、広告主は、様々なグループ規則およびグループ経路を生成するため使用するグループの順序を作成できる。例えば、広告主は、ウェブに基づくインターフェースを使用してグループ規則を作成かつ/または編集できる。グループ分け定義のソート済みリストは将来の利用のため保存できる。さらに、広告主は、異なる多数のグループ分け定義のソート済みリストを保存できる。ラベルをグループ分け定義のソート済みリストそれぞれに付加してこれらリストを区別できる。さらに、このユーザインターフェースにより、広告主は、既存のグループ分け定義のソート済みリストを修正または削除できる。例えば、一実施形態では、グループの順序は、特定のグループをドラッグしそのグループをソート済みリストの新しい場所にドロップすることで再編成できる。さらに、広告主は、任意のグループ分け定義のソート済みリストを選択して、その選択されたグループ分け定義のソート済みリストに基づいて広告主のコンバージョン経路から作成されたグループ経路を含むレポートを生成できる。
グループ経路に関連するデータが要求されると、これらグループ経路はパフォーマンス分析装置120により生成できる。代替的には、コンバージョン経路を、履歴データ記憶装置119などのデータソースからユーザのブラウザなどで作業するユーザまでのコンバージョン経路データ送信の途中の任意地点でグループ経路に変換できる。別の実施形態では、コンバージョン経路データは、ユーザからの要求に基づいてウェブサーバにより要求され、返される。ウェブサーバはコンバージョン経路をグループ経路に変換し、次に、それらグループ経路を含むレポートまたはデータをユーザに送信する。さらに別の実施形態では、コンバージョン経路データはユーザに送信できる。すべてのグループ規則を含むグループ分け定義のソート済みリストもユーザに送信できる。コンバージョン経路をグループ経路に変換するための命令もユーザに送信でき、コンバージョン経路をグループ経路に変換するために使用できる。例えば、コンバージョン経路データと、グループ規則と、コンバージョン経路をグループ経路に変換するための埋め込み命令とをユーザのブラウザに送信し、このブラウザが、これら埋め込み命令コードを実行してコンバージョン経路をグループ経路に変換できる。これら命令は、グループ経路の形式を設定しかつ表示可能な命令またはコードを含むこともできる。
別の実施形態では、これらグループ経路を用いてベン様図形を作成する。別の実施形態では、異なるチャネルグループをベン様図形で示す。上述のようにグループを用いることで、チャネルをチャネルグループのソート済みリストに基づいて定義できる。チャネルグループは、ソースおよびメディアディメンションに基づいてユーザインタラクションをグループ分けするためのグループ分け規則を含む。チャネルグループは、有料広告、ダイレクト、オーガニック検索、差し向け、電子メール、ソーシャルネットワーク、フィード、およびその他のグループを含むことができる。差し向け、フィード、および電子メールなどのグループは、メディアディメンションに基づいてグループ規則を含むことができる。例えば、あるユーザインタラクションでメディアディメンションが「電子メール」に設定してある場合、そのユーザインタラクションは電子メールとしてグループ分けされる。有料広告、ダイレクト、およびオーガニック検索は、ソースおよびメディアディメンションに依存するグループ規則により実現できる。ソーシャルネットワーク・グループは、そのソースが既知のソーシャルネットワーキング・サイトのリストに一致するユーザインタラクションに一致するよう定義できる。上述のように、このリストは、ソースディメンションデータと照合するのに使用されるワイルドカードを含むことができる。「その他」という規則は、他のいずれのグループにも一致しないユーザインタラクションに一致するデフォルトグループとして定義できる。
広告主は多数のチャネルを横断的に宣伝広告をすることが多い。チャネル横断広告の効果を把握するのが困難な場合がある。ベン様図形を用いて異なるチャネルを横断するコンバージョン経路の相対的な重複を示すことができる。3つ以下の円を正確に示すことに限定された従来のベン図形と異なり、このベン様図形は、異なるチャネルグループに関連付けられた4つ以上の円を示すことができる。一実施形態では、ベン様図形は、各チャネルグループに１つずつとした8つの異なる円を含むことができる。単一のベン様図形に4つ以上の円を示す場合、理論上は重複面積がすべての状況で完全に正確にはなり得ない。例えば、幾つかの可能な重複面積は視覚化できない。しかし、可能な重複が正確に表示できなくても、重複面積の正確性はこのベン様図形で最大化できる。
これらの理論的な制限があったとしても、このベン様図形は有用で比較的正確な情報を提供できる。例えば、各円の大きさは、対応するチャネルにグループ分けされた少なくとも1つのユーザインタラクションを含むコンバージョンの割合に比例している。さらに、山登り法を適用して視覚化したチャネルの重複を比較的正確に表現できる。
図9は、例示的な一実施形態による選択された4つのチャネルのベン様図形を示す。少なくとも1つのコンバージョン経路に含まれる複数のチャネル902を、それぞれのチャネルにグループ分けされた少なくとも1つのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の合計比率904とともに示した。各チャネルをベン様図形930に含めるために選択できる。例えば、チェックボックス920を選択して電子メールチャネルをベン様図形930に加えることができる。同様に、チェックボックスを用いてベン様図形930からチャネルを削除できる。チャネルが1つも選択されない場合または選択されたチャネルが重複しない場合、ベン様図形は表示されない。その代わり、選択されたチャネルが存在しない、または選択されたチャネル間に重複が存在しないことを表示できる。代替的な実施形態では、選択されたチャネルが重複しない場合、互いに素で大きさが比例した円が生成される。テキスト領域918を使って、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の総数および総比率を示すことができる。ベン様図形930において、円908は「有料広告」チャネル、円916は「ダイレクトチャネル」、円912は「その他」チャネル、そして円914は「オーガニック検索」チャネルに対応する。これら各円の大きさは、列904のデータに比例する。領域910は選択された4つのチャネルすべての合計重複を示し、領域910の大きさは、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含んだ395回のコンバージョンに関連付けられたコンバージョンの比率に比例している。
別の実施形態では、データ書き込み列904は、優先順位が最も高いユーザインタラクションを含むコンバージョン経路に基づいている。例えば、有料広告チャネルが差し向けよりも優先順位が高い場合、有料広告ユーザインタラクションと差し向けインタラクションとを含むコンバージョン経路は有料広告の一部となる。従って、各コンバージョン経路は、列904におけるデータ計算目的では最高順位のチャネルに含まれる。こうした計算により、列904におけるデータは100%となる。しかし、ベン様図形930は、上述のようにチャネルの様々な重複を引き続き表示する。
一実施形態では、ベン様図形930は対話式である。カーソルがベン様図形930の任意円または重複領域上を移動する際に、チャネルデータに関連付けられた付加的な情報を表示できる。例えば、カーソルが領域910上を移動すると、領域910で表されるチャネル毎のコンバージョンの総数と、領域910で表されるチャネルと、領域910で表されるコンバージョンの数とに関する情報を与えるポップアップウインドウまたはオーバーレイを表示できる。一実施形態では、このチャネル情報およびコンバージョンデータはクライアント装置に送信できる。カーソルがベン様図形930の任意領域上に配置されると、その領域に関連付けられたチャネル情報およびコンバージョンデータが参照されかつユーザに表示可能となる。別の実施形態では、このチャネル情報およびコンバージョンデータはリモートで格納可能であり、さらにカーソルが関連付けられた領域上に移動されるとアクセス可能となる。
選択されるチャネルの数が増えるに従って、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数が減少する可能性が高い。この数が非常に小さくなりすぎて、最も内側の重複領域すなわち図9の領域910の面積を視覚化するのが困難になることがある。最も内側の領域の面積が定義された閾値を下回る場合、最も内側の領域を十分詳細に表示できるズームオプションが提供される。一実施形態では、最も内側の領域の面積が一定のピクセル数未満または図形面積の一定割合未満であれば、このズームオプションが使用可能となる。例えば、最も内側領域が100ピクセル未満または図形面積の3%未満であれば、このズームオプションを使用可能としてもよい。このズームオプションは、ボタンまたはチェックボックス906のようなチェックボックスを使って選択できる。選択されると、最も内側領域を囲むベン様図形の領域は拡大されて、最も内側の領域の大きさおよび形状が明確に視認可能となる。一実施形態では、ズームオプションが選択されると、動画効果を用いてズームの過程を視覚化できる。ユーザがズームオプションの選択を解除してベン様図形全体または元々の形式でベン様図形をビューするときは、対応する動画を使用できる。
図10は、例示的な一実施形態によるベン様図形を生成するためのプロセスのフローチャートである。このベン様図形は各選択されたチャネルの円を含むことになる。各円の大きさは、対応するチャネルにグループ分けされた少なくとも1つのユーザインタラクションを含むコンバージョンの数に基づいて決定される(1010)。例えば、一実施形態では、各円の大きさは、対応するチャネルにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョンの割合が決定要因となる。このベン様図形を生成するに際には、最も小さい円が初期位置に配置される(1020)。一実施形態では、この初期位置は、最も小さい円が図形の垂直方向中心に配置されるように決定される。さらに、最も小さい円は、図形の選択された縁部に一点で接するように配置される。代替的な構成では、この図形の選択された縁部と最小円との間に緩衝域を付加して、最小円の位置を図形の選択された縁部に対してオフセットさせる。次に、残りの円の中から次に小さい円が図形に配置される(1030)。一実施形態では、追加された円は、既に配置された各円に重複するような様態で任意に配置される。
一旦追加されると、追加された円の位置は最適化される(1040)。一実施形態では、山登り法を用いて最後に追加された円の最適位置を求める。一実施形態では、任意の円がすでに配置されている各円に重複するようにまず配置された後、各重複部分の面積が計算される。次に、重複部分の面積を目標関数に入れる。次に、最後に追加された円は、以前の位置に近接した新たな位置へ無作為に移動される。次の位置は、この追加された円が以前に追加された各円に今まで通り重複する位置である。各重複部分の面積が再び計算され、上記目標関数に入れられる。目標関数が新たな位置でより適した結果を生じる場合、この円の位置は更新される。使用される目標関数によって、より大きな値またはより小さな値が新たな位置がより適しているかどうかを判断する。この移動および目標関数の再計算は最適位置が発見されるまで繰り返される。
一実施形態では、この目標関数は次の通り。
この関数は、すべての円の実際の重複面積と理想重複との比に基づいた値を計算する。この理想の重複値は、コンバージョン経路からのデータに基づいて計算できる。最後に追加された円が新たな位置に移動されると、この目標関数は円の最適位置を発見するため最小化される。最小化された値は、理想の重複面積に対する重複面積の最小誤差を表す。他の目標関数も使用できる。目標関数によっては、特定の領域を他の領域よりも重みを加えることもでき、この重みが任意の面積がどれだけ正確に図示されるかの要因となる。例えば、一実施形態では、すべての円の重複部分の面積には、他の重複面積よりも大きく重みが加えられる。こうした目標関数は、すべての円の重複をより正確に図示するベン様図形をもたらすことができる。しかし、このような正確性の向上は、他の重複領域の正確性を犠牲にする可能性がある。
別の実施形態では、この目標関数は次のものとしてもよい。
この目標関数で、areasは配置された円に基づいて計算された重複領域の面積であり、t arg etareasはコンバージョンデータから計算される理想面積である。上に示したように、areasとt arg etareasとの比は、これら円の配置に関して領域毎に合計される。この山登り法は、この関数の値を最小化して円の最適位置を発見する。
図11は、例示的な一実施形態による円形多角形(circular polygon)と、この円形多角形の面積を計算するために使用可能な変数とを示す。この円形多角形1100は、3つの円の共通部分の面積に似ている。円形多角形1100の座標は加えられた円の共通部分に関するもので、これは周知の幾何学的方法を使って計算できる。加えられた円の共通部分のどれが円形多角形1100の一部になるかの算出を以下に詳述する。円形多角形1100の面積は2つの構成要素の和として求めることができる。第一番目は、点線の線分により形成される基となる多角形1100の面積である。多角形1100の面積は次の式を用いて求めることができる。
この多角形の面積には弓形1120、1130、および1140の面積を加える。弓形1140の面積は次式で計算できる。
弓形1120および1130の面積も似た方法で計算できる。円形多角形の面積は、多角形1100面積に各弓形1120、1130、および1140の面積を加えたものである。
一旦最適位置が見つかると、いずれの円も図形に加えられていない場合、次に小さな円が加えられ、その最適位置が求められる(1050)。これは、各円が図形に加えられその最適位置が求められるまで継続される。各円の位置が最適化され、これら円の位置に基づいて画像が生成可能となる(1060)。
各円は、ベン様図形で表示するにあたってその円を塗りつぶすための関連色を備えることができる。各円はある程度透明にして、重複領域が個々の円より暗くなるようにしてもよい。最も暗い領域がすべての円が重なり合う領域である。一実施形態では、すべての円が重複する部分はさらに暗くしたり、この部分を強調するために他の視覚表示を加えたりする。この部分を暗くするには、それを算出する必要がある。一実施形態では、円形多角形を用いてこの部分を算出できる。
円形多角形は、一連の弓形からなる閉道で境界を定めた平面領域である。弓形は、円の座標と、その円の半径と、開始角と、終了角とにより表現できる。一実施形態では、これら様々な円の最適位置が一旦求められると、最も内側の円形多角形を求めることができる。この円形多角形は、各円の共通部分を計算することで求めることができる。
図12Aは、例示的な一実施形態による単一の円を含む円形多角形を示す。第1の円1210が選択され、この第1の円1210を円形多角形と考える。すなわち、この円形多角形は、第1円の中心および半径と、360度を示す開始角および終了角とを備えた単一の弓形からなる。図12Bは、例示的な一実施形態による2つの円の共通部分に基づいた円形多角形を示す。残りの円のうちの1つ1220が選択される。これら2つの円の共通部分は、周知の幾何学的方法を使って計算される。一旦共通部分が求められると、円形多角形1212は、各円に１つずつの2つの弓形1222および1224を備えることになる。
図12Cは、例示的な一実施形態による3つの円の共通部分に基づいた円形多角形を示す。第3の円１230が選択され、この第3円と第1および第2円との共通部分が計算される。2つの円が追加された後で、円形多角形1238はこれら様々な円のすべての共通部分を備えてはいないため、追加される各円はさらに分析する必要がある。円形多角形1238の座標を求めるには、図12Bからの以前の円形多角形1212を用いる。第3の円は、以前の2つの円それぞれに二点で交差する。こうした一点は、円形多角形1238の一部となる。円1230は、円1220と二点1240および1242で交差する。円形多角形1238の一部となる点は、円1220に基づいた図2Bの弓形1222上にある点である。この過程は、円1230と1210との交点に関しても実行する。その後は、円形多角形1238は3つの弓形を備えることになる。円を加えかつ円形多角形を求める過程は、すべての円が処理されるまで継続する。最も内側の円形多角形を明確に強調するため、最も内側の円形多角形部分を暗くすることができる。最も内側の円形多角形の弓形を用いれば、暗くすべき部分を計算できる。
別の実施形態では、最も内側の円形多角形は、当該最も内側の円形多角形の任意交点を選択することにより求めることができる。この図形における円の既知の特性を用いることによって、最も内側の円弧は、その点からのすべての円弧から求められる。選択された円弧の縁をたどることで、最も内側の円形多角形の別の交点に至る。最も内側の円弧が再度計算され、この円弧を移動することで最も内側の円形多角形の別の交点が見つかる。この過程は、任意の円弧が開始交点に戻るまで継続する。開始交点に戻ると、内側の円形多角形の各交点が発見されたことになり、対応する部分を適切に暗くすることができる。ベン様図形が完成すると、このベン様図形を表示するための命令を構築できる。こうした命令は、このベン様図形を表示するためユーザに送信できる。ベン様図形の生成は、パフォーマンス分析装置120、広告管理システム110、ウェブサーバなどの任意の計算装置上で実現できる。
広告管理システム110および/またはパフォーマンス分析装置120は、実行すると1つまたは複数の処理装置に上述のプロセスおよび関数を実行させる命令によって実現できる。こうした命令は、例えば、スクリプト命令、実行可能コード、またはコンピュータ可読媒体に格納された他の命令などの解釈された命令を含むことができる。広告管理システム110および/またはパフォーマンス分析装置120は、サーバファームのようなネットワークを介して分散実装でき、あるいは単一のコンピュータ装置でも実装できる。
図13は、ユーザインタラクションレポートを提供し、ログファイルを処理し、例示的なパフォーマンス分析装置130を実装し、または例示的な広告管理システム110を実装するために使用可能なコンピュータシステム1300の図を示す。計算機システム1300は、バス1305または情報を伝達するための他の通信構成要素と、情報処理のためにバス1305に結合されたプロセッサ1310とを含む。計算機システム1300は、情報とプロセッサ1310に実行される命令とを格納するためにバス1305に接続されたランダムアクセス記憶装置(RAM)または他の動的記憶装置などの主メモリ1315も含んでいる。主メモリ1315は、位置情報、一時変数、またはプロセッサ1310による命令の実行時に他の中間情報を格納するためにも使われる。さらに、計算機システム1300は、静的情報およびプロセッサ1310の命令を格納するためにバス1305に接続された読取り専用記憶装置(ROM)1310または他の静的記憶装置も含んでいる。情報および命令を永続的に格納するため固体デバイス、磁気ディスク、または光学ディスクなどの記憶装置1325がバス1305に接続されている。
計算機システム1300は、ユーザに情報を表示するため、液晶表示装置またはアクティブマトリックス表示装置などの表示装置1335にバス1305を介して接続することもできる。情報および選択した指令をプロセッサ1310に伝達するため、英数字および他のキーを含むキーボードのような入力装置1330をバス1305に接続できる。一実施形態では、入力装置1330はタッチスクリーン表示装置1335を備える。入力装置1330は、方向情報および選択された指令をプロセッサ1310に伝達し、かつ表示装置1335におけるカーソルの動作を制御するため、マウス、トラックボール、またはカーソル指向キー(cursor
direction key)などのカーソル制御装置を含むこともできる。
様々な実施形態によれば、本明細書に記載された例示的な実施形態を実行するプロセスは、主メモリ1315に含まれた一連の命令を実行するプロセッサ1310に応答して計算機システム1300により実装できる。こうした命令は、記憶装置1325などの別のコンピュータ可読媒体から主メモリ1315に読み込み可能である。主メモリ1315に保持された一連の命令の実行によって、計算機システム1300は、本明細書に記載した例示的なプロセスを実行する。主メモリ1315に保持された命令を実行するため、多重処理構成の1つまたは複数のプロセッサを利用してもよい。代替的な実施形態では、例示的な実施形態を実装するため、ソフトウェア命令に代えてまたはそれらと組み合わせてハードワイヤード回路を使用してもよい。よって、実施形態は、ハードウェア回路またはソフトウェアの特定の組合せに限定されるものではない。
例示的な処理システムを図13に記載したが、本明細書に記載した主題および機能動作は、他の種類のデジタル電子回路またはコンピュータソフトウェア、ファームウェアもしくは本明細書で開示された構造体およびその構造的等価物を含むハードウェアもしくはそれらの1つまたは複数の組合せで実装できる。
本明細書に記載した主題および動作の実施形態は、デジタル電子回路またはコンピュータソフトウェア、ファームウェアもしくは本明細書で開示された構造体およびその構造的等価物を含むハードウェアまたはそれらの1つもしくは複数の組合せで実装できる。本明細書に記載した主題の実施形態は、1つまたは複数のコンピュータプログラムとして、すなわち、データ処理装置による実行またはデータ処理装置の動作制御のためコンピュータ記憶媒体で符号化されたコンピュータプログラム命令の1つまたは複数のモジュールとして実装できる。代替的にまたは付加的に、これらプログラム命令は、データ処理装置により実行するため適切な受信装置への送信用に情報を符号化するため生成される、例えば機械生成電気、光学、または電磁気信号などの人工生成伝搬信号で符号化できる。コンピュータ格納媒体は、コンピュータ可読媒体、コンピュータ可読格納基板、ランダムまたはシリアルアクセス記憶装置アレイもしくはデバイス、またはそれらの1つもしくは複数の組合せとすることができ、あるいはそれらに含まれていてもよい。さらに、コンピュータ格納媒体は伝搬信号ではないが、コンピュータ格納媒体は、人工生成伝搬信号で符号化されたコンピュータプログラム命令の供給源または出力先となりうる。コンピュータ格納媒体は、1つもしくは複数の構成要素または媒体(例えば、複数のCD、ディスク、または他の記憶装置)することができ、またはそれらに含まれていてもよい。従って、このコンピュータ格納媒体は有形かつ非一時的である。
本明細書に記載された動作は、1つまたは複数のコンピュータ可読格納装置に格納されたまたは他の供給源から取り出されたデータにデータ処理装置によって実行されうる。
「データ処理装置」または「計算装置」という用語は、例示的には、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、チップ搭載システム、それらの複数または組合せを含む、データを処理するためのあらゆる種類の装置、デバイス、機械を包含する。こうした装置は、例えば、FPGA（書替え可能ゲートアレイ）又はASIC（特定用途向けIC）などの専用論理回路を含むことができる。さらに、この装置は、ハードウェアに加え、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームのランタイム環境、仮想マシン、これらの1つまたは複数の組合せなどを構成するコードなど、当該コンピュータプログラムの実行環境を作成するコードを含むことができる。これら装置および実行環境は、ウェブサービス、分散形計算およびグリッドコンピューティング・インフラストラクチャなどの様々な計算モデルインフラストラクチャを実現できる。
コンピュータプログラム(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとも呼ばれる)は、コンパイル済みもしくは解釈実行言語または宣言型もしくは手続き型言語を含む任意形式のプログラミング言語で書くことができ、こうしたプログラムは、独立型プログラムもしくはモジュール、構成要素、サブルーチン、オブジェクトまたは計算環境における使用に適した他の単位を含む任意形式で導入できる。コンピュータプログラムはファイルシステムのファイルに対応することがあるが、そうである必要はない。プログラムは、他のプログラムまたはデータ(例えば、マークアップ言語文書に格納された1つまたは複数のスクリプト)を保持するファイルの一部、このプログラム専用の単一ファイル、または多数の調整ファイル(例えば、1つまたは複数のモジュール、サブプログラム、またはコードの複数部分を格納するファイル)に格納できる。コンピュータプログラムは、単一のコンピュータもしくは単一サイトに配置された複数のコンピュータまたは複数サイトに分散されて通信ネットワークにより相互接続した複数のコンピュータで実行されるよう導入することもできる。
本明細書で説明したプロセスおよび論理フローは、入力データに作用しかつ出力を生成することによって動作を実行する1つまたは複数のコンピュータプログラムを実行する１つ又は複数のプログラマブルプロセッサにより実行できる。これらプロセスおよび論理フローは、例えば、FPGA（書替え可能ゲートアレイ）又はASIC（特定用途向けIC）などの専用論理回路により実行でき、装置も、FPGA又はASICなどの専用論理回路として実装できる。
コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、例示目的だが、汎用及び専用マイクロプロセッサ並びに任意種類のデジタルコンピュータの１つ又は複数のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、読み取り専用メモリもしくはランダムアクセス記憶装置またはそれら両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの不可欠な要素は、命令に従って動作を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを格納するための１つ又は複数の記憶装置とである。一般に、コンピュータは、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、または光ディスクなどの１つ又は複数の大容量記憶装置を含むか、それらからデータを受信または転送、ならびにその両方を行うため機能的に接続されている。しかし、コンピュータはそうした装置を備えている必要はない。さらに、コンピュータは、一部しか列挙しないが、例えば、携帯電話、個人情報端末(PAD)、携帯オーディオもしくはビデオプレーヤ、ゲームコンソール、全地球測位システム(GPS)受信機、または携帯用記憶装置(例えば、ユニバーサルシリアルバス(USB)フラッシュドライブ)などの別の装置に埋め込んでもよい。コンピュータプログラム命令およびデータを格納するのに適した装置は、例えば、EPROM、EEPROM、及びフラッシュメモリ装置などの半導体記憶装置、例えば、内部ハードディスク又はリムーバルブディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにCD-ROMおよびDVD-ROMディスクを含むあらゆる形式の不揮発性記憶装置、媒体および記憶素子を例えば含む。こうしたプロセッサ及びメモリは、専用論理回路により補足するかそれに組み込み可能である。
ユーザとのインタラクションを実現するため、本明細書に記載された主題の実施形態は、情報をユーザに表示するための、例えば、CRT(ブラウン管)またはLCD(液晶表示装置)モニタなどの表示装置と、ユーザがコンピュータに入力を与えるのに使用するキーボードと、例えばマウスやトラックボールなどのポインティングデバイスとを備えたコンピュータで実装できる。他の種類のデバイスを使ってもユーザとインタラクションを実現できる。例えば、ユーザに与えられるフィードバックは、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバックなどの任意形式の感覚フィードバックでよく、ユーザからの入力は、音響、音声、または触覚入力を含む任意形式で受信できる。さらに、コンピュータは、例えば、ウェブブラウザから受信した要求に応答してウェブページをユーザのクライアント装置上のウェブブラウザに送るなど、ユーザが使用する装置との間で文書を送受信することでユーザとインタラクションできる。
本明細書に記載された主題の実施形態は、データサーバなどのバックエンド構成要素を含んだ計算機システム、例えばアプリケーションサーバなどのミドルウェア構成要素を含んだ計算機システム、ユーザが本明細書に記載された主題の実装とインタラクションする手段となるグラフィカル・ユーザインタフェースもしくはウェブブラウザを備えたクライアントコンピュータなどのフロントエンド構成要素を含む計算機システム、またはそうしたバックエンド、ミドルウェア、もしくはフロントエンド構成要素の組合せ含む計算機システムで実装できる。こうしたシステムの構成要素は、例えば通信ネットワークなどの任意形式または媒体のデジタルデータ通信により相互接続できる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（「LAN」）、広域ネットワーク（「WAN」）、相互接続ネットワーク(例えば、インターネット)、およびピアツーピアネットワーク(例えば、臨時アドホック・ピアツーピアネットワーク)を含む。
この計算機システムは、クライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントとサーバは、概して互いから遠隔に位置し、典型的には通信ネットワークを介して相互作用する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行されかつ互いにクライアント・サーバ関係を備えていることで実現される。一実施形態では、サーバは、データ(例えば、HTMLページ)をクライアント装置に送信する(例えば、データをユーザに表示し、クライアント装置とインタラクションするユーザからユーザ入力を受け取るため)。クライアント装置で生成されるデータ(例えば、ユーザインタラクションの結果)は、クライアント装置からサーバで受信できる。
本明細書は多くの特定の実施詳細を含むが、これらはいかなる発明の範囲または請求項の限定と解釈されるべきでなく、特定の発明の特定の実施形態に固有な特徴の記述と解釈すべきである。別々の実施形態の文脈で本明細書に記載された幾つかの特徴は、組み合わせることにより単一の実施形態でも実現可能である。反対に、単一の実施形態の文脈で記載された幾つかの特徴は、複数の実施形態で別々にまたは任意適切な部分的な組合せでも実現可能である。さらに、幾つかの特徴は特定の組合せで動作するように上記で説明されかつ請求項にもそのように記載されているかもしれないが、請求項に記載の組合せからの1つまたは複数の特徴は、場合によってはこうした組合せから削除でき、さらに、この請求項に記載の組合せは部分的組合せまたは部分的組合せの変形例に関するものとしてよい。
同様に、動作は図面では特定の順序で図示されているが、所望の結果を得るためには、こうした動作は、図示した特定の順序または一連の順番で実行する必要があり、またはすべての例示的な動作が実行される必要があると理解すべきではない。一定の状況では、多重タスク処理および並列処理が有利となることがある。さらに、上述の実施形態における様々なシステム構成要素の分離は、すべての実施形態でそうした分離が必要であると理解すべきでなく、上述のプログラム構成要素およびシステムは概して、単一のソフトウェア製品に統合または多数のソフトウェア製品に実装できることを理解すべきである。
本発明の幾つかの実施形態および主題を説明してきた。他の実施形態も次の請求項の範囲に入る。幾つかの場合では、請求項に記載の動作は、異なる順序で実行しても所望の結果を得ることができる。さらに、添付図面に示したプロセスは、所望の結果を得るために図示した順序や一連の順番で実行する必要があるわけではない。幾つかの実装例では、多重タスク処理および並列処理が有利となることがある。

Claims (20)

  1. コンバージョン経路に関連したデータを与えるための方法であって、
    複数のコンバージョン経路に関する情報を受け取る段階であって、各コンバージョン経路は１つまたは複数のユーザインタラクションを含み、任意のユーザインタラクションは該ユーザインタラクションに関連した複数のディメンションデータを含み、各コンバージョン経路は1人のユーザに対応し、各コンバージョン経路はコンバージョンインタラクションで終了する、情報を受け取る段階と、
    チャネルグループのソート済みリストを受け取る段階であって、各チャネルグループは１つまたは複数のグループ規則を含み、前記１つまたは複数のグループ規則は１つまたは複数のディメンションデータを参照し、各チャネルグループはグループ名を含む、ソート済みリストを受け取る段階と、
    前記複数のコンバージョン経路内の各ユーザインタラクションを、前記チャネルグループのソート済みリストに基づいてチャネルグループにグループ分けする段階と、
    各チャネルグループについて、各チャネルグループにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数を算出する段階と、
    視覚化するための一群のチャネルを受け取る段階と、
    複数の円を含む画像を生成する段階であって、各円は選択されたチャネルに関連付けられており、前記複数の円すべてが重複し、各円の面積は、前記選択されたチャネルにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の割合に比例し、前記円すべての重複の面積は、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の比率に比例する、生成する段階とを含む方法。
  2. 前記画像は3つの円を含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記画像は4つの円を含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記画像は4つから8つまでの円を含む、請求項1に記載の方法。
  5. 前記生成された画像を表示するための命令を与える段階をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  6. すべての円の重複部分の面積が所定の閾値未満であることを判断する段階と、
    すべての円の重複部分の面積が所定の閾値未満であるとの前記判断に基づいて、すべての円の重複部分の面積を拡大するズームインモードを使用可能にする段階と、
    ズームイン要求を受け取る段階と、
    すべての円の重複部分の面積を示す拡大画像を生成する段階とをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  7. 複数の円を含む画像を生成する前記段階が、山登り法を使用して前記複数の円の最適位置を求める段階を含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記複数の円の前記最適位置は、各重複面積に対応する各チャネルのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数に基づいて、前記複数の円の各重複面積の正確性を最大化する、請求項7に記載の方法。
  9. 1つまたは複数のプロセッサを備えたシステムであって、該プロセッサは、
    複数のコンバージョン経路に関する情報を受け取り、各コンバージョン経路は１つまたは複数のユーザインタラクションを含み、任意のユーザインタラクションは該ユーザインタラクションに関連した複数のディメンションデータを含み、各コンバージョン経路は1人のユーザに対応し、各コンバージョン経路はコンバージョンインタラクションで終了し、
    チャネルグループのソート済みリストを受け取り、各チャネルグループは１つまたは複数のグループ規則を含み、前記１つまたは複数のグループ規則は１つまたは複数のディメンションデータを参照し、各チャネルグループはグループ名を含み、
    前記複数のコンバージョン経路内の各ユーザインタラクションを、前記チャネルグループのソート済みリストに基づいてチャネルグループにグループ分けし、
    各チャネルグループについて、各チャネルグループにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数を算出し、
    視覚化するための一群のチャネルを受け取り、
    複数の円を含む画像を生成するよう構成されており、各円は選択されたチャネルに関連付けられており、各円の面積は、前記選択されたチャネルにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の割合に比例し、前記円すべての重複の面積は、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の比率に比例する、システム。
  10. 前記画像は4つの円を含む、請求項9に記載のシステム。
  11. 前記画像は4つから8つまでの円を含む、請求項9に記載のシステム。
  12. 前記プロセッサは、前記生成された画像を表示するための命令を与えるようにさらに構成されている、請求項9に記載のシステム。
  13. 前記プロセッサは、さらに、
    すべての円の重複部分の面積が所定の閾値未満であることを判断し、
    すべての円の重複部分の面積が所定の閾値未満であるとの前記判断に基づいて、すべての円の重複部分の面積を拡大するズームインモードを使用可能にし、
    ズームイン要求を受け取り、
    すべての円の重複部分の面積を示す拡大画像を生成するよう構成されている、請求項9に記載のシステム。
  14. 前記プロセッサは、山登り法を使用して前記複数の円の最適位置を求めるようさらに構成されている、請求項9に記載のシステム。
  15. 前記複数の円の前記最適位置は、各重複面積に対応する各チャネルのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数に基づいて、前記複数の円の各重複面積の正確性を最大化する、請求項14に記載のシステム。
  16. 命令を格納した有形コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、
    複数のコンバージョン経路に関する情報を受け取るための命令であって、各コンバージョン経路は１つまたは複数のユーザインタラクションを含み、任意のユーザインタラクションは該ユーザインタラクションに関連した複数のディメンションデータを含み、各コンバージョン経路は1人のユーザに対応し、各コンバージョン経路はコンバージョンインタラクションで終了する、情報を受け取るための命令と、
    チャネルグループのソート済みリストを受け取るための命令であって、各チャネルグループは１つまたは複数のグループ規則を含み、前記１つまたは複数のグループ規則は１つまたは複数のディメンションデータを参照し、各チャネルグループはグループ名を含む、受け取るための命令と、
    前記複数のコンバージョン経路内の各ユーザインタラクションを、前記チャネルグループのソート済みリストに基づいてチャネルグループにグループ分けするための命令と、
    各チャネルグループについて、各チャネルグループにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数を算出するための命令と、
    視覚化するための一群のチャネルを受け取るための命令と、
    複数の円を含む画像を生成するための命令であって、各円は選択されたチャネルに関連付けられており、各円の面積は、前記選択されたチャネルにグループ分けされた１つまたは複数のユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の割合に比例し、前記円すべての重複の面積は、選択された各チャネルからのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の比率に比例するよう構成されている、生成するための命令とを含む、有形コンピュータ可読媒体。
  17. 前記画像は4つの円を含む、請求項16に記載の有形コンピュータ可読媒体。
  18. すべての円の重複部分の面積が所定の閾値未満であることを判断するための命令と、
    すべての円の重複部分の面積が所定の閾値未満であるとの前記判断に基づいて、すべての円の重複部分の面積を拡大するズームインモードを使用可能にするための命令と、
    すべての円の重複部分の面積を示す拡大画像を生成するための命令とをさらに含む、請求項16に記載の有形コンピュータ可読媒体。
  19. 山登り法を使用して前記複数の円の最適位置を求めるための命令をさらに含む、請求項16に記載の有形コンピュータ可読媒体。
  20. 前記複数の円の前記最適位置は、各重複面積に対応する各チャネルのユーザインタラクションを含むコンバージョン経路の数に基づいて、前記複数の円の各重複面積の正確性を最大化する、請求項19に記載の有形コンピュータ可読媒体。
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