JP2015503148A

JP2015503148A - ウェブページへの訪問、アプリケーションの利用、ロケーション、又はルートに基づいて複数の通信デバイスの同一ユーザを識別すること

Info

Publication number: JP2015503148A
Application number: JP2014541178A
Authority: JP
Inventors: ダウティ，デニス，エル; ゴードン，ベンジャミン，エム; マイソア，シュリカント，ビー; テングラー，マシュー，エイ
Original assignee: Millennial Media LLC
Current assignee: Yahoo AD Tech LLC
Priority date: 2011-11-11
Filing date: 2012-11-07
Publication date: 2015-01-29
Also published as: US8799076B2; US20130124332A1; US8650083B2; KR20140089543A; KR101525417B1; US20130124333A1; US8898074B2; US20130124324A1; US10565625B2; US20130124330A1; SG2014012124A; EP2777182A4; US20130124327A1; US20140244401A1; US20130124329A1; US20140207578A1; WO2013070687A1; US20130124315A1; US20130124331A1; US8725570B2

Abstract

複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、（ａ）ユーザが操作する第１のデバイスに関する第１のデータを受信するステップ、（ｂ）ユーザが操作する第２のデバイスに関する第２のデータを受信するステップ、（ｃ）第１のデータが第２のデータと実質的に同じであることを特定することに基づいて第１のデバイスのユーザが第２のデバイスのユーザであることを判定するステップ、及び（ｄ）第１及び第２のデータ及び／又はユーザに関連するユーザ特性データに適合性があるスポンサー提供コンテンツを選択し、スポンサー提供コンテンツを第２のデバイス上に表示されるように第２のデバイスに送信するステップを実行するように構成される。

Description

本出願は、２０１２年１１月４日に出願された“ＳｙｓｔｅｍＦｏｒＤｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇＩｎｔｅｒｅｓｔｓｏｆＵｓｅｒｓｏｆＭｏｂｉｌｅＡｎｄＮｏｎ−ＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＤｅｖｉｃｅｓＢａｓｅｄｏｎＤａｔａＲｅｃｅｉｖｅｄＦｒｏｍａＰｌｕｒａｌｉｔｙｏｆＤａｔａＰｒｏｖｉｄｅｒｓ（複数のデータプロバイダから受信したデータに基づいてモバイル及び非モバイル通信デバイスのユーザの興味を判定するためのシステム）”と題する米国特許出願第１３／６６８，３００号、２０１２年１１月２日に出願された“ＶａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆＤａｔａｆｏｒＴａｒｇｅｔｉｎｇＵｓｅｒｓＡｃｒｏｓｓＭｕｌｔｉｐｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＤｅｖｉｃｅｓＡｃｃｅｓｓｅｄＢｙｔｈｅＳａｍｅＵｓｅｒ（同じユーザによってアクセスされた複数の通信デバイスに跨ってユーザをターゲティングするためのデータのバリデーション）”と題する米国特許出願第１３／６６７，５１５号、２０１２年１１月１日に出願された“ＩｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇａＳａｍｅＵｓｅｒｏｆＭｕｌｔｉｐｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＤｅｖｉｃｅｓＢａｓｅｄｏｎＷｅｂＰａｇｅＶｉｓｉｔｓ（ウェブページの訪問に基づいて複数の通信デバイスの同一ユーザを識別すること）”と題する米国特許出願第１３／６６６，６９０号、２０１２年５月２９日に出願された“ＶａｌｉｄｉｔｙｏｆＤａｔａｆｏｒＴａｒｇｅｔｉｎｇＡｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇＡｃｒｏｓｓａＰｌｕｒａｌｉｔｙｏｆＭｏｂｉｌｅａｎｄＮｏｎ−ＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＦａｃｉｌｉｔｉｅｓＡｃｃｅｓｓｅｄｂｙｔｈｅＳａｍｅＵｓｅｒ（同一ユーザによってアクセスされた複数のモバイル及び非モバイル通信機器に跨る広告をターゲティングするためのデータの妥当性）”と題する米国仮特許出願第６１／６５２，８３４号、２０１１年１２月１６日に出願された“ＴａｒｇｅｔｅｄＡｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇｔｏＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＦａｃｉｌｉｔｉｅｓ（モバイル通信機器に対するターゲット広告）”と題する米国仮特許出願第６１／５７６，９６３号、２０１１年１２月９日に出願された“ＴａｒｇｅｔｅｄＡｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇＡｃｒｏｓｓＷｅｂＡｃｔｉｖｉｔｉｅｓＯｎａｎＭＣＦａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＯｐｅｒａｔｉｎｇＴｈｅｒｅｏｎ（ＭＣＦ上のウェブアクティビティ及びその上で動作するアプリケーションに跨るターゲット広告）”と題する米国仮特許出願第６１／５６９，２１７号、及び２０１１年１１月１１日に提出された“ＴａｒｇｅｔｅｄＡｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇＡｃｒｏｓｓａＰｌｕｒａｌｉｔｙｏｆＭｏｂｉｌｅａｎｄＮｏｎ−ＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＦａｃｉｌｉｔｉｅｓＡｃｃｅｓｓｅｄｂｙｔｈｅＳａｍｅＵｓｅｒ（同一ユーザによってアクセスされた複数のモバイル又は非モバイル通信機器に跨るターゲット広告）”と題する米国仮特許出願第６１／５５８，５２２号の利益を主張し、それら出願の開示内容を本明細書に援用する。

また、本出願は、以下の各出願の開示内容を本明細書に援用する。即ち、２０１１年２月１日に出願された米国出願第１３／０１８，９５２号であって、２０１０年２月１日に出願された“ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤＡＤＶＥＲＴＩＳＩＮＧＳＹＳＴＥＭ（統合広告システム）”と題する出願第６１／３００，３３３号の非仮出願であって、２００９年８月７日に出願された“ＣＯＮＴＥＸＴＵＡＬＴＡＲＧＥＴＩＮＧＯＦＣＯＮＴＥＮＴＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用するコンテンツの文脈ターゲティング）”と題する米国出願第１２／５３７，８１４号の一部継続出願であって、２００９年６月１７日に出願された“ＵＳＩＮＧＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＤＥＶＩＣＥＤＡＴＡＷＩＴＨＩＮＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォーム内のモバイル通信機器デバイスデータを使用すること）”と題する米国出願第１２／４８６，５０２号の継続出願であって、２００９年６月１６日に出願された“ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＯＦＭＵＬＴＩＰＬＥＡＤＶＥＲＴＩＳＩＮＧＩＮＶＥＮＴＯＲＩＥＳＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用する複数の広告インベントリの管理）”と題する米国出願第１２／４８５，７８７号の継続出願であって、２００９年３月９日に出願された“ＵＳＩＮＧＭＯＢＩＬＥＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＤＡＴＡＷＩＴＨＩＮＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォーム内のモバイルアプリケーションデータを使用すること）”と題する米国出願第１２／４００，１９９号の継続出願であって、２００９年３月９日に出願された“ＲＥＶＥＮＵＥＭＯＤＥＬＳＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤＷＩＴＨＳＹＮＤＩＣＡＴＩＯＮＯＦＡＢＥＨＡＶＩＯＲＡＬＰＲＯＦＩＬＥＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用する行動プロファイルのシンジケーションに関連する収益モデル）”と題する米国出願第１２／４００，１８５号の継続出願であって、２００９年３月９日に出願された“ＳＹＮＤＩＣＡＴＩＯＮＯＦＡＢＥＨＡＶＩＯＲＡＬＰＲＯＦＩＬＥＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用する行動プロファイルのシンジケーション）”と題する米国出願第１２／４００，１６６号の継続出願であって、２００９年３月９日に出願された“ＳＹＮＤＩＣＡＴＩＯＮＯＦＡＢＥＨＡＶＩＯＲＡＬＰＲＯＦＩＬＥＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤＷＩＴＨＡＮＡＶＡＩＬＡＢＩＬＩＴＹＣＯＮＤＩＴＩＯＮＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用する可用性条件に関連する行動プロファイルのシンジケーション）”と題する米国出願第１２／４００，１５３号の継続出願であって、２００９年３月９日に出願された“ＡＧＧＲＥＧＡＴＩＯＮＡＮＤＥＮＲＩＣＨＭＥＮＴＯＦＢＥＨＡＶＩＯＲＡＬＰＲＯＦＩＬＥＤＡＴＡＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用する行動プロファイルデータの集約及び充実化）”と題する米国出願第１２／４００，１３８号の継続出願である。
また、２００９年３月９日に出願された“ＡＧＧＲＥＧＡＴＩＯＮＢＥＨＡＶＩＯＲＡＬＰＲＯＦＩＬＥＤＡＴＡＵＳＩＮＧＡＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォームを使用する行動プロファイルデータの集約）”と題する米国出願第１２／４００，０９６号の継続出願であって、２００８年５月９日に提出された“ＭＯＮＥＴＩＺＡＴＩＯＮＰＬＡＴＦＯＲＭ（マネタイゼーションプラットフォーム）”と題する出願第６１／０５２，０２４号及び２００８年３月１８日に出願された“ＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧＣＯＮＴＥＮＴＴＯＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＢＡＳＥＤＯＮＣＯＮＴＥＸＴＵＡＬＡＮＤＢＥＨＡＶＩＯＲＩＡＬＤＡＴＡＲＥＬＡＴＩＮＧＴＯＡＰＯＲＴＩＯＮＯＦＡＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツの一部に関連する文脈及び行動データに基づくモバイル通信機器にコンテンツを提示すること）”と題する出願第６１／０３７，６１７号の非仮出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＣＡＴＥＧＯＲＩＺＡＴＩＯＮＯＦＡＭＯＢＩＬＥＵＳＥＲＰＲＯＦＩＬＢＡＳＥＤＯＮＢＲＯＷＳＥＢＥＨＡＶＩＯＲ（閲覧行動に基づくモバイルユーザプロファイルの分類）”と題する米国出願第１１／９２９，３２８号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＤＹＮＡＭＩＣＡＤＶＥＲＴＩＳＥＭＥＮＴＣＲＥＡＴＩＯＮＡＮＤＰＬＡＣＥＭＥＮＴ（モバイル動的広告作成及び出稿）”と題する米国出願第１１／９２９，３０８号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＵＳＡＧＥＡＮＤＳＯＣＩＡＬＮＥＴＷＯＲＫＣＲＥＡＴＩＯＮ（モバイル通信機器使用及びソーシャルネットワーク作成）”と題する米国出願第１１／９２９，２９７号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＩＮＴＥＧＲＡＴＩＮＧＳＵＢＳＣＲＩＰＴＩＯＮＣＯＮＴＥＮＴＩＮＴＯＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（サブスクリプションコンテンツをモバイル検索結果に統合すること）”と題する米国出願第１１／９２９，２７２号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＣＯＭＢＩＮＩＮＧＭＯＢＩＬＥＡＮＤＴＲＡＮＳＣＯＤＥＤＣＯＮＴＥＮＴＩＮＡＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴ（モバイル検索結果においてモバイル及びトランスコード化コンテンツを結合すること）”と題する米国出願第１１／９２９，２５３号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＮＧＭＯＢＩＬＥＡＮＤＮＯＮＭＯＢＩＬＥＷＥＢＣＯＮＴＥＮＴ（モバイル及び非モバイルウェブコンテンツを関連付けること）”と題する米国出願第１１／９２９，１７１号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＥＴＨＯＤＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳＯＦＭＯＢＩＬＥＱＵＥＲＹＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮ（モバイルクエリ分類の方法及びシステム）”と題する米国出願第１１／９２９，１４８号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＵＳＥＲＰＲＯＦＩＬＥＣＲＥＡＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＵＳＥＲＢＲＯＷＳＥＢＥＨＡＶＩＯＲＳ（ユーザ閲覧行動に基づくモバイルユーザプロファイル作成）”と題する米国出願第１１／９２９，１２９号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＥＴＨＯＤＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳＯＦＭＯＢＩＬＥＤＹＮＡＭＩＣＣＯＮＴＥＮＴＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮ（モバイル動的コンテント提示の方法及びシステム）”と題する米国出願第１１／９２９，１０５号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＥＴＨＯＤＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳＦＯＲＭＯＢＩＬＥＣＯＵＰＯＮＴＲＡＣＫＩＮＧ（モバイルクーポン追跡のための方法及びシステム）”と題する米国出願第１１／９２９，０９６号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＲＥＡＬＴＩＭＥＳＵＲＶＥＹＩＧＷＩＴＨＩＮＭＯＢＩＬＥＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＥＮＴ（モバイルスポンサー提供コンテンツ内のリアルタイム調査）”と題する米国出願第１１／９２９，０８１号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＭＥＴＨＯＤＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳＦＯＲＭＯＢＩＬＥＣＯＵＰＯＮＰＬＡＣＥＭＥＮＴ（モバイルクーポン出稿のための方法及びシステム）”と題する米国出願第１１／９２９，０５９号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＵＳＩＮＧＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＦＯＲＯＦＦＬＩＮＥＡＤＳＥＡＲＣＨＩＮＧ（オフライン広告検索のためにモバイル通信機器を使用すること）”と題する米国出願第１１／９２９，０３９号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＬＯＣＡＴＩＯＮＢＡＳＥＤＭＯＢＩＬＥＳＨＯＰＰＩＮＧＡＦＦＩＮＩＴＹＰＲＯＧＲＡＭ（ロケーションに基づくモバイルショッピングアフィニティプログラム）”と題する米国出願第１１／９２９，０１６号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥＭＯＢＩＬＥＡＤＶＥＲＴＩＳＥＭＥＮＴＢＡＮＮＥＲＳ（双方向モバイル広告バナー）”と題する米国出願第１１／９２８，９９０号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＩＤＬＥＳＣＲＥＥＮＡＤＶＥＲＴＩＳＩＮＧ（待機画面広告）”と題する米国出願第１１／９２８，９６０号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＥＸＣＬＵＳＩＶＩＴＹＢＩＤＤＩＮＧＦＯＲＭＯＢＩＬＥＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＥＮＴ（モバイルスポンサー提供コンテンツの独占権入札）”と題する米国出願第１１／９２８，９３７号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＥＭＢＥＤＤＩＮＧＡＮＯＮＳＰＯＮＳＯＲＥＤＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＷＩＴＨＩＮＡＳＰＯＮＳＯＲＥＤＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（スポンサー提供モバイルコンテンツ内に非スポンサー提供モバイルコンテンツを埋め込むこと）”と題する米国出願第１１／９２８，９０９号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＵＳＩＮＧＷＩＲＥＬＥＳＳＣＡＲＲＩＥＲＤＡＴＡＴＯＩＮＦＬＵＥＮＣＥＭＯＢＩＬＥＲＥＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（モバイル検索結に影響を与えるためにワイヤレスキャリアデータを使用すること）”と題する米国出願第１１／９２８，８７７号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＳＩＭＩＬＡＲＩＬＩＴＹＢＡＳＥＤＬＯＣＡＴＩＯＮＭＡＰＰＩＮＧＯＦＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＵＳＥＲＳ（モバイル通信機器ユーザの類似度に基づくロケーションマッピング）”と題する米国出願第１１／９２８，８４７号の一部継続出願であって、２００７年１０月３０日に出願された“ＴＡＲＧＥＴＩＮＧＭＯＢＩＬＥＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＷＩＴＨＩＮＡＳＯＣＩＡＬＮＥＴＷＯＲＫ（ソーシャルネットワーク内のモバイルスポンサー提供コンテンツをターゲティングすること）”と題する米国出願第１１／９２８，８１９号の一部継続出願であって、２００７年６月２５日に出願された“ＢＵＳＩＮＥＳＳＳＴＲＥＡＭ：ＥＸＰＬＯＲＩＮＧＮＥＷＡＤＶＥＲＴＩＳＩＮＧＯＰＰＯＲＴＵＮＩＴＩＥＳＡＮＤＡＤＦＯＲＭＡＴＳ（ビジネスストリーム：新たな広告機会及び広告フォーマットを探求すること”と題する米国出願第６０／９４６，１３２号及び２００７年８月２７日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＳＥＡＲＣＨ（モバイルコンテンツ検索）”と題する米国出願第６０／９６８，１８８号の非仮出願及び２００６年１０月２７日に出願された“ＣＯＭＢＩＮＥＤＡＬＯＧＯＲＩＴＨＭＩＣＡＮＤＥＤＩＴＯＲＩＡＬ−ＲＥＶＩＥＷＥＤＣＯＮＴＥＮＴＳＥＡＲＣＨＥＥＳＵＬＴＳ（アルゴリズム的及び編集的見直し複合モバイルコンテンツ検索結果）”と題する米国出願第１１／５５３，７４６号の一部継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＯＮ−ＯＦＦＨＡＮＤＳＥＴＳＥＡＲＣＨＢＯＸ（オンオフハンドセット検索ボックス）”と題する米国出願第１１／５５３，７１３号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＣＬＩＥＮＴＬＩＢＲＡＲＩＥＳＦＯＲＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツ用クライアントライブラリ）”と題する米国出願第１１／５５３，６５９号の継続出願である。
また、２００６年１０月２７日に出願された“ＡＣＴＩＯＮＦＵＮＣＴＩＯＮＡＬＩＴＹＦＯＲＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＳＥＡＲＣＨＥＳＵＬＴＳ（モバイルコンテンツ検索結果用アクション機能）”と題する米国出願第１１／５５３，５６９号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＷＥＢＳＩＴＥＡＮＡＬＹＺＥＲ（モバイルウェブサイトアナライザ）”と題する米国出願第１１／５５３，６２６号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＰＡＹＰＥＲＣＡＬＬ（モバイルペイパーコール）”と題する米国出願第１１／５５３，５９８号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＣＲＯＳＳ−ＩＮＶＥＮＴＯＲＹＹＩＥＬＤＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ（モバイルコンテンツクロスインベントリ歩留り最適化）”と題する米国出願第１１／５５３，５８７号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＰＡＹＭＥＮＴＦＡＣＩＬＩＴＡＴＩＯＮ（モバイルペイメント円滑化）”と題する米国出願第１１／５５３，５８１号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＢＥＨＡＶＩＯＲＡＬ−ＢＡＳＥＤＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＰＬＡＣＥＭＥＮＴＯＮＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹ（モバイル通信機器上の行動に基づくモバイルコンテンツプレースメント）”と題する米国出願第１１／５５３，５７８号の継続出願であって、２００６年１０月２７日に出願された“ＣＯＮＴＥＸＴＵＡＬＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＰＬＡＣＥＭＥＮＴＯＮＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹ（モバイル通信機器上の文脈モバイルコンテンツプレースメント）”と題する米国出願第１１／５５３，５６７の継続出願であって、２００６年６月７日に出願された“ＰＲＥＤＩＣＴＩＶＥＴＥＸＴＣＯＭＰＬＥＴＩＯＮＦＯＲＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹ（モバイル通信機器用予測テキスト完成）”と題する米国出願第１１／４２２，７９７号の一部継続出願であって、２００６年５月１５日に出願された“ＬＯＣＡＴＩＯＮＢＡＳＥＤＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツのロケーションに基づく提示）”と題する米国出願第１１／３８３，２３６号の一部継続出願であって、２００６年５月１０日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨＳＥＲＶＩＣＥＳＲＥＬＡＴＥＤＴＯＤＩＲＥＣＴＩＤＥＮＴＩＦＩＥＲＳ（直接識別子に関連するモバイル検索サービス）”と題する米国出願第１１／３８２，６９６号の一部継続出願であって、２００６年５月８日に出願された“ＩＮＣＲＥＡＳＩＮＧＭＯＢＩＬＥＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＩＴＹ（モバイル双方向性を増加すること）”と題する米国出願第１１／３８２，２６２号の一部継続出願である。
また、２００６年５月８日に出願された“ＡＵＴＨＯＲＩＺＥＤＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（認証されたモバイルコンテンツ検索結果）”と題する米国出願第１１／３８２，２６０号の一部継続出願であって、２００６年５月８日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨＳＵＧＧＥＳＴＩＯＮＳ（モバイル検索提案）”と題する米国出願第１１／３８２，２５７号の一部継続出願であって、２００６年５月８日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＰＡＹ−ＰＥＲ−ＣＡＬＬＣＡＭＰＡＩＧＮＣＲＥＡＴＩＯＮ（モバイルペイパーコールキャンペーン作成）”と題する米国出願第１１／３８２，２４９号の一部継続出願であって、２００６年５月８日に出願された“ＣＲＥＡＴＩＯＮＯＦＡＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨＳＵＧＧＥＳＴＩＯＮＤＩＣＴＩＯＮＡＲＹ（モバイル検索提案ディクショナリの作成）”と題する米国出願第１１／３８２，２４６号の一部継続出願であって、２００６年５月８日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＳＰＩＤＥＲＩＮＧＡＮＤＣＯＭＰＡＴＩＢＩＬＩＴＹＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ（モバイルコンテンツスパイダリング及び互換性判定）”と題する米国出願第１１／３８２，２４３号の一部継続出願であって、２００６年５月８日に出願された“ＩＭＰＬＩＣＩＴＳＥＡＲＣＨＩＮＧＦＯＲＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツの黙示的検索）”と題する米国出願第１１／３８２，２３７号の一部継続出願である。
また、２００６年５月８日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨＳＵＢＳＴＲＮＧＱＵＥＲＹＣＯＭＰＬＥＴＩＯＮ（モバイル検索サブストリングクエリ完成）”と題する米国出願第１１／３８２，２２６号の一部継続出願であって、２００６年４月２７日に出願された“ＥＸＰＥＣＴＥＤＶＡＬＵＥＡＮＤＰＲＩＯＲＩＴＩＺＡＴＩＯＮＯＦＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツの期待値及び優先順位付け）”と題する米国出願第１１／４１４，７４０号の一部継続出願であって、２００６年４月２７日に出願された“ＤＹＮＡＭＩＣＢＩＤＤＩＮＧＡＮＤＥＸＰＥＣＴＥＤＶＡＬＵＥ（動的入札及び期待値）”と題する米国出願第１１／４１４，１６８号の継続出願であって、２００６年４月２７日に出願された“ＣＡＬＵＣＡＴＩＯＮＡＮＤＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴＥＸＰＥＣＴＥＤＶＡＬＵＥ（モバイルコンテンツ期待値の計算及び提示）”と題する米国出願第１１／４１３，２７３号の一部継続出願であって、２００６年３月２２日に出願された“ＡＵＴＯＭＡＴＥＤＳＹＮＤＩＣＡＴＩＯＮＯＦＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツの自動シンジケーション）”と題する米国出願第６０／７８５，２４２号の非仮出願であって、２００６年３月２１日に出願された“ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＯＮＡＮＡＬＹＳＩＳＡＮＤＰＲＩＯＲＩＴＩＺＡＴＩＯＮＯＦＭＯＢＩＬＥＣＯＮＴＥＮＴ（モバイルコンテンツの双方性分析及び優先順位付け）”と題する米国出願第１１／３８７，１４７号の一部継続出願であって、２００６年２月１６日に出願された“ＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＢＡＳＥＤＯＮＭＯＢＩＬＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＥＶＥＮＴ（モバイル取引イベントに基づくスポンサー提供コンテンツの提示）”と題する米国出願第１１／３５５，９１５号の一部継続出願であって、２００６年２月３日に出願された“ＭＵＬＴＩＭＯＤＡＬＳＥＡＲＣＨＱＵＥＲＹ（マルチモーダル検索クエリ）”と題する米国出願第１１／３４７，８４２号の継続出願であって、２００６年２月３日に出願された“ＳＥＡＲＣＨＱＵＥＲＹＡＤＤＲＥＳＳＲＥＤＩＲＥＣＴＩＯＮＯＮＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹ（モバイル通信機器上の検索クエリアドレスリダイレクション）”と題する米国出願第１１／３４７，８２５号の継続出願であって、２００６年２月３日に出願された“ＰＲＥＶＥＮＴＩＮＧＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＣＬＩＣＫＦＲＡＵＤ（モバイル通信機器クリック詐欺を防止すること）”と題する米国出願第１１／３４７，８２６号の継続出願であって、２００６年１月１９日に出願された“ＵＳＥＲＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＨＩＳＴＯＲＹＩＮＦＬＵＥＮＣＥＤＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（ユーザ取引履歴が影響する検索結果）”と題する米国出願第１１／３３７，１１２号の継続出願であって、２００６年１月１９日に出願された“ＵＳＥＲＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＩＮＦＬＵＥＮＣＥＤＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（ユーザ特性が影響する検索結果）”と題する米国出願第１１／３３７，１８０号の継続出願であって、２００６年１月１９日に出願された“ＵＳＥＲＨＩＳＴＯＲＹＩＮＦＬＵＥＮＣＥＤＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（ユーザ履歴が影響する検索結果）”と題する米国出願第１１／３３６，４３２号の継続出願であって、２００６年１月１９日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＩＮＦＬＵＥＮＣＥＤＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（モバイル通信機器特性の影響を受けた検索結果）”と題する米国出願第１１／３３７，２３４号の継続出願であって、２００６年１月１９日に出願された“ＬＯＣＡＴＩＯＮＩＮＦＬＵＥＮＣＥＤＳＥＡＲＣＨＲＥＳＵＬＴＳ（ロケーションの影響を受けた検索結果）”と題する米国出願第１１／３３７，２３３号の継続出願であって、２００６年１月１９日に出願された“ＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＯＮＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹ（モバイル通信機器上にスポンサー提供コンテンツを提示すること）”と題する米国出願第１１／３３５，９０４号の継続出願であって、２００６年１月１８日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＡＤＶＥＲＴＩＳＥＭＥＮＴＳＹＮＤＩＣＡＴＩＯＮ（モバイル広告シンジケーション）”と題する米国出願第１１／３３５，９００号の継続出願である。
また、２００５年１１月１６日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＢＡＳＥＤＯＮＵＳＥＲＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳ（ユーザ特性に基づいてスポンサー提供コンテンツを管理すること）”と題する米国出願第１１／２８１，９０２号の一部継続出願であって、２００５年１１月１６日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＢＡＳＥＤＯＮＵＳＡＧＥＨＩＳＴＯＲＹ（使用履歴に基づいてスポンサー提供コンテンツを管理すること）”と題する米国出願第１１／２８２，１２０号の継続出願であって、２００５年１１月１４日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＢＡＳＥＤＯＮＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＨＩＳＴＯＲＹ（取引履歴に基づいてスポンサー提供コンテンツを管理すること）”と題する米国出願第１１／２７４，８８４号の継続出願であって、２００５年１１月１４日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＢＡＳＥＤＯＮＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣＲＥＧＩＯＮ（地理的地域に基づいてスポンサー提供コンテンツを管理すること）”と題する米国出願第１１／２７４，９０５号の継続出願であって、２００５年１１月１４日に出願された“ＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＯＮＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＩＥＳ（モバイル通信機器上のスポンサー提供コンテンツの提示）”と題する米国出願第１１／２７４，９３３号の継続出願であって、２００５年１１月１１日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＢＡＳＥＤＯＮＤＥＶＩＣＥＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳ（デバイス特性に基づいてスポンサー提供コンテンツを管理すること）”と題する米国出願第１１／２７１，１６４号の継続出願であって、２００５年１１月５日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＰＡＹＭＥＮＴＦＯＲＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＰＲＥＳＥＮＴＥＤＴＯＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＩＥＳ（モバイル通信機器に提示されたスポンサー提供コンテンツに対する支払を管理すること）”と題する米国出願第１１／２６８，６７１号の継続出願であって、“ＭＡＮＡＧＩＮＧＳＰＯＮＳＯＲＥＤＣＯＮＴＥＮＴＦＯＲＤＥＬＩＶＥＲＹＴＯＭＯＢＩＬＥＦＡＣＩＬＩＴＩＥＳ（モバイル通信機器への配信用スポンサー提供コンテンツを管理すること）” と題する米国出願第１１／２６７，９４０号の継続出願であって、２００５年１１月１日に出願された“ＭＯＢＩＬＥＳＥＡＲＣＨ（モバイル検索）”と題する米国出願第６０／７３１，９９１号、２００５年９月２３日に出願された“ＭＡＮＡＧＩＮＧＷＥＢＩＮＴＥＲＡＣＴＩＯＮＳＯＮＡＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＦＡＣＩＬＩＴＹ（モバイル通信機器上のウェブ双方向性を管理すること）”と題する米国出願第６０／７２０，１９３号、及び２００５年９月１４日に出願された“ＳＥＡＲＣＨＣＡＰＡＢＩＬＩＴＹＦＯＲＭＯＢＩＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳＤＥＶＩＣＥＳ（モバイル通信デバイスのための検索能力）”と題する米国出願第６０／７１７，１５１号の非仮出願である。

本開示は、モバイル通信分野に関し、より詳細には、同一のユーザによってアクセスされたモバイル及び非モバイル通信機器への広告をターゲティングすることを目的とする改良された方法及びシステムに関する。

ウェブベースのサーチエンジン、すぐに利用可能な情報、及び娯楽媒体は、インターネット等のコンピュータネットワークの最大の利用法の１つであることが分かっている。オンライン使用が増加しているので、ユーザはインターネットにアクセスする益々多くの方法を模索している。ユーザは、オンライン環境での仕事上及び私的な使用においてデスクトップ及びラップトップコンピュータからセルラーフォン及びスマートフォンへと進化している。現在、ユーザは単一のデバイスからだけでなくテレビ及びゲームデバイスから、またごく最近ではタブレットデバイスからインターネットにアクセスしている。インターネットベースの広告技術は、その従来の技術が非モバイルデバイス環境でのインターネット専用に設計されているため、現在はモバイル通信機器（例えば、スマートフォン、タブレットデバイス等）に対して広告等のコンテンツを最適にターゲティングして配信することができない。これらの従来の技術は、テレコミュニケーション及びＦＭＣ（ＦｉｘｅｄＭｏｂｉｌｅＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ：移動体通信と有線通信の融合）ネットワークから生じる一意のデータ資産を利用することができない。スマートフォン、タブレット、ＰＣ、及びテレビによってインターネットに交互にアクセスすることが一般的になっているが、ユーザが使用する可能性のあるこれらの全デバイスに跨ってこの同一ユーザを最適にターゲティングする効率的な方法がない。従って、複数のモバイル及び非モバイル通信機器によって可読な広告コンテンツを選択してターゲティングすることができ、幾つかの広告インベントリから利用可能な、テレコミュニケーションネットワーク及びＦＭＣアプリケーションに関連するシステムが必要である。この必要性に加え、同一ユーザがアクセスする複数のモバイル及び非モバイル通信から受信するユーザ識別情報を検証することが望ましい。

従来技術の欠点を克服するため、必要なもの、及び従来開発されてこなかったものは、複数のモバイル及び非モバイル通信機器によって可読な広告コンテンツを選択してターゲティングすることができ、多数の広告インベントリから利用可能な、テレコミュニケーションネットワーク及びＦＭＣアプリケーションに関連するシステムである。

第一の実施形態では、複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）ユーザが操作するモバイル又は非モバイル通信デバイスである第１のデバイスを介する第１の複数回のウェブページ訪問に対応するデータを受信するステップ、（ｂ）ユーザが操作するモバイル又は非モバイル通信デバイスである第２のデバイスを介する第２の複数回のウェブページ訪問に対応するデータを受信するステップ、（ｃ）前記第１の複数回のウェブページ訪問が前記第２の複数回のウェブページ訪問と実質的に同じであることを特定することに基づいて前記第１のデバイスのユーザが前記第２のデバイスのユーザであることを判定するステップ、及び（ｄ）前記第１及び第２の複数回のウェブページ訪問に適合性があるスポンサー提供コンテンツを選択し、前記スポンサー提供コンテンツを前記第２のデバイス上に表示されるように前記第２のデバイスに送信するステップを実行させる。前記複数回のウェブページ訪問に関する情報は、（ａ）各ウェブページのＵＲＬ、（ｂ）各ウェブページを訪問する時間、（ｃ）各ウェブページを訪問している期間、（ｄ）各ウェブページが訪問される順番、及び（ｅ）前記各ウェブページを訪問する時間の前記第１及び第２のデバイスの地理的ロケーションのうちの１つ以上を含む。本システムは、更に、（ａ）前記第１及び第２のデバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び（ｂ）前記第１及び第２のデバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップを行うように構成されてもよい。前記モバイル通信デバイスは、セルラーフォン、タブレット、ポータブルメディアプレイヤー、又はラップトップ又はノート型コンピュータでもよい。前記非モバイル通信デバイスは、テレビ、ケーブルボックス、又はパソコンでもよい。

第二の実施形態では、複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）（ｉ）ユーザが操作する第１の通信デバイスのロケーション及び（ｉｉ）前記第１の通信デバイスが前記ロケーションに位置する日時に対応する第１のデータを受信するステップ、（ｂ）（ｉ）ユーザが操作する第２の通信デバイスのロケーション及び（ｉｉ）前記第２の通信デバイスが前記ロケーションに位置する日時に対応する第２のデータを受信するステップ、（ｃ）前記第１及び第２のデータを所定回数受信することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するために既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップを実行させる。

第三の実施形態では、複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）ユーザが操作する第１の通信デバイスに関連し、前記第１の通信デバイスが位置していた各ロケーションに対応する複数の地理的座標から導き出される第１のルートに対応するデータを受信するステップ、（ｂ）ユーザが操作する第２の通信デバイスに関連し、前記第２の通信デバイスが位置していた各ロケーションに対応する複数の地理的座標から導き出される第２のルートに対応するデータを受信するステップ、（ｃ）前記第１のルートが前記第２のルートと実質的に同じであることを特定することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップを実行させる。

第四の実施形態では、複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）ユーザが操作する第１の通信デバイスから第１のアプリケーション使用パターンに対応するデータを受信するステップ、（ｂ）ユーザが操作する第２の通信デバイスから第２のアプリケーション使用パターンに対応するデータを受信するステップ、（ｃ）前記第１のアプリケーション使用パターンが前記第２のアプリケーション使用パターンと同じであることを特定することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップを実行させる。前記第１及び第２のアプリケーション使用パターンは、（ａ）前記第１及び第２の通信デバイス上で使用される一組のアプリケーション、（ｂ）前記第１及び第２の通信デバイス上で使用されるアプリケーションの順番、（ｃ）前記第１及び第２の通信デバイス上での１つ以上のアプリケーションの使用の日時、（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイス上でのアプリケーション使用の期間、及び（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイス上での１つ以上のアプリケーションの使用ロケーションのうち少なくとも１つに対応してもよい。

第五の実施形態では、複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）第１の通信デバイスのユーザに関連する第１のプロファイルを識別するステップ、（ｂ）第２の通信デバイスのユーザに関連する第２のプロファイルを識別するステップ、（ｃ）前記第１のプロファイル及び前記第２のプロファイルに含有される少なくとも１つの同一データを特定することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザと同一であることを判定するステップ、（ｄ）前記第１又は第２のプロファイルのための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び（ｅ）前記第１及び第２のプロファイルを前記ユーザに対応するユニバーサルプロファイルに関連付けるステップを実行させる。前記第１及び第２のユーザプロファイルは、前記ユーザによるログインから導かれてもよく、前記ログインはアプリケーションログイン又はウェブサイトログインでもよい。

第六の実施形態では、複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）ユーザが操作する第１の通信デバイスから第１のユーザ管理資産に対応するデータを受信するステップ、（ｂ）ユーザが操作する第２の通信デバイスから第２のユーザ管理資産に対応するデータを受信するステップ、（ｃ）前記第１のユーザ管理資産が前記第２のユーザ管理資産と同じであることを特定することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップを実行させる。前記ユーザ管理資産は、（ａ）前記第１及び第２の通信デバイス上に保存された電話番号又は連絡先、（ｂ）前記第１及び第２の通信デバイス上にダウンロードされたアプリケーションの種類、（ｃ）前記第１及び第２の通信デバイスのグラフィカルユーザインターフェース内におけるダウンロードされたアプリケーションの配置のうちの１つでもよい。

前記ユニバーサルプロファイルは、（ａ）前記ユーザに関連する支払及び請求履歴、（ｂ）前記ユーザの各通信デバイスに関連する前記ユーザによるオンライン取引の期間、（ｃ）前記ユーザによる自身の各通信デバイスを介したオンライン取引の回数、（ｄ）前記各通信デバイスの使用のロケーション及び時刻に依存する前記各通信デバイスの使用パターン、（ｅ）前記ユーザが自身の各通信デバイスを介してアクセスしたコンテンツの種類、（ｆ）前記ユーザが自身の各通信デバイスを介して入力した過去の検索クエリ、（ｇ）前記ユーザに関連する買い物習慣、（ｈ）前記ユーザが聴いた又はダウンロードしたビデオ、音楽、又は音声、（ｉ）前記ユーザに関連する過去の地理、及び（ｊ）前記ユーザが自身の各通信デバイスを介して訪問したウェブページ又は使用したアプリケーションのうちの少なくとも１つを含んでもよい。前記買い物習慣は、（ａ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方で閲覧した又は購入した製品、（ｂ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方で購入した前記製品の購入量、（ｃ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方で購入した前記製品の購入日、及び（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方における製品の閲覧と製品の購入の間の経過時間のうちの少なくとも１つであってもよい。

前記システムは、更に、（ａ）スポンサー提供コンテンツを前記ユニバーサルプロファイルとの適合性に基づいて選択するステップ、及び（ｂ）前記スポンサー提供コンテンツを前記第２の通信デバイス上に表示するために前記第２の通信デバイスに送信するステップを行うように構成されてもよい。前記スポンサー提供コンテンツの選択は、少なくとも（ａ）フリークエンシーキャップ、（ｂ）クロスプラットフォームコンバージョントラッキング、（ｃ）リターゲティング広告、（ｄ）クロスプラットフォームリターゲティング広告、又は（ｅ）ブランド‐インパクトデータに基づく。スポンサー提供コンテンツの前記適合性は、更に、（ａ）年齢、年齢層、又は誕生日、（ｂ）性別、（ｃ）人種、（ｄ）宗教、（ｅ）配偶者の有無、（ｆ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方に割り当てられた電話番号の市外局番、（ｇ）郵便番号、（ｈ）自宅住所、（ｉ）勤務先住所、（ｊ）支払請求先住所、（ｋ）前記モバイル又は非モバイル通信デバイスへのキャリアが提供するサービスに支払うために使用されるクレジットカードの種類、（ｌ）出生地、（ｍ）雇用主、（ｎ）雇用状態、（ｏ）前記ユーザの所得階層、（ｐ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方の機種、及び（ｑ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方のオペレーティングシステムを含むがそれらに限定されない前記ユーザに関連するユーザ特性データに更に基づいてもよい。

本発明は、また、新しい識別情報が出現した時にそれが同一ユーザであることを確認するため、同一ユーザがアクセスする複数のモバイル又は非モバイル通信から受信したユーザ識別情報を検証するためのシステムを含む。本発明は、ユーザ識別情報を検証するためのシステムを含み、本システムは、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを備え、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）第１のユーザがアクセスする第１の通信デバイスに関連する複数の第１のユーザ識別情報を、前記第１のユーザに関するデータを含むデータ管理プラットフォームにて受信するステップ、（ｂ）第２のユーザがアクセスする第２の通信デバイスに関連する複数の第２のユーザ識別情報を前記データ管理プラットフォームにて受信するステップ、及び（ｃ）所定回数の前記複数の第１及び第２のユーザ識別情報の受信によって、前記第１の通信デバイスにアクセスする第１のユーザが前記第２の通信デバイスにアクセスする前記第２のユーザであることを前記データ管理プラットフォームにて判定するステップを実行させる。

前記第１又は第２のユーザ識別情報は、（ａ）前記第１及び第２の通信デバイスへキャリアが提供するサービス、（ｂ）ウェブページパブリッシャー、（ｃ）アプリケーションプロバイダ、（ｄ）ユーザログイン、又は（ｅ）サードパーティから受信してもよい。前記第１又は第２のユーザ識別情報は、（ａ）ハッシュ化Ｅメールアドレス、（ｂ）ログイン、（ｃ）ユーザ名、（ｄ）データプロバイダ識別情報、（ｅ）突合せキー、（ｆ）キャリア識別情報、及び（ｇ）インターネットプロトコルでもよい。

前記システムは、更に、前記第２の通信デバイスに広告コンテンツを送信するステップを実行するように構成されてもよく、前記広告コンテンツの選択は、前記複数の第１のユーザ識別情報に対する前記広告コンテンツの適合性に少なくとも基づく。前記適合性は、更に、（ａ）年齢、年齢層、又は誕生日、（ｂ）性別、（ｃ）人種、（ｄ）宗教、（ｅ）配偶者の有無、（ｆ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方に割り当てられた電話番号の市外局番、（ｇ）郵便番号、（ｈ）自宅住所、（ｉ）勤務先住所、（ｊ）支払請求先住所、（ｋ）前記モバイル又は非モバイル通信デバイスへのキャリアが提供するサービスに支払うために使用されるクレジットカードの種類、（ｌ）出生地、（ｍ）雇用主、（ｎ）雇用状態、（ｏ）前記ユーザの所得階層、（ｐ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方の機種、及び（ｑ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方のオペレーティングシステムを含むがそれらに限定されない前記ユーザに関連するユーザ特性データに更に基づいてもよい。

前記ユーザ特性データは、（ａ）前記ユーザに関連する支払及び請求履歴、（ｂ）前記ユーザによる自身の各通信デバイスを介したオンライン取引の期間、（ｃ）前記ユーザによる自身の各通信デバイスを介したオンライン取引の回数、（ｄ）前記各通信デバイスの使用のロケーション及び時刻に依存する前記各通信デバイスの使用パターン、（ｅ）前記ユーザが自身の各通信デバイスを介してアクセスしたコンテンツの種類、（ｆ）前記ユーザが自身の各通信デバイスを介して入力した過去の検索クエリ、（ｇ）前記ユーザに関連する買い物習慣、（ｈ）前記ユーザが聴いた又はダウンロードしたビデオ、音楽、又は音声、（ｉ）前記ユーザに関連する過去の地理、及び（ｊ）前記ユーザが自身の各通信デバイスを介して訪問したウェブページ又は使用したアプリケーションのうちの１つ以上でもよい。前記買い物習慣は、（ａ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方で閲覧した又は購入した製品、（ｂ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方で購入した前記製品の購入量、（ｃ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方で購入した前記製品の購入日、及び（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスの一方における製品の閲覧と製品の購入の間の経過時間のうちの少なくとも１つであってもよい。

本発明は、また、複数のデータプロバイダから受信したデータに基づいてモバイル又は非モバイル通信デバイスのユーザの興味を判定するためのシステムを含み、本システムは、（ａ）夫々が少なくとも１人のユーザ及び前記少なくとも１人のユーザに関する少なくとも１つの対応属性を備える複数のデータセットを得るステップ、（ｂ）少なくとも１つのデータセットからの第１のユーザ及び前記第１のユーザに関する前記少なくとも１つの対応属性を備える第１のクラスターを作成するステップ、（ｃ）前記少なくとも１つのデータセットからの第２のユーザ及び前記第２のユーザに関する前記少なくとも１つの対応属性を備える第２のクラスターを作成するステップ、（ｄ）前記第１のクラスターを前記第２のクラスターとマージングさせるステップ、及び（ｅ）確率的推定に基づいて以前は未知であった属性に値を割り当てるステップを実行するように構成される。

一実施形態において、複数のデータプロバイダから受信するデータに基づいてモバイル又は非モバイル通信デバイスのユーザの興味を判定するためのシステムが、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを含み、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに、（ａ）第１及び第２のユーザ及び前記第１及び第２のユーザ夫々に対応する第１の複数の属性を含む第１のデータセットを第１のデータプロバイダから受信するステップ、（ｂ）前記第１及び第２のユーザ及び前記第１及び第２のユーザ夫々に対応する第２の複数の属性を含む第２のデータセットであって、前記複数の第１の属性のうちの少なくともいくつかが前記第２の複数の属性と異なり、前記複数の第１及び第２の属性のうちの各属性が当該属性の好き嫌いに対応する指示を含み、前記複数の第１及び第２の属性のうちの各属性が当該属性の前記好き嫌いに対応する指示を含まない第２のデータセットを第２のデータプロバイダから受信するステップ、（ｃ）前記第１及び第２のデータセットを組み合わせることによって、（ｉ）前記第１及び第２のユーザ、（ｉｉ）前記第１及び第２の複数の属性、（ｉｉｉ）前記各属性の好き嫌いに対応する指示を含む前記複数の第１及び第２の属性のうちの前記各属性、及び（ｉｖ）前記各属性の好き嫌いに対応する指示を含まない前記複数の第１及び第２の属性の前記各属性を含む第３のデータセットを作成するステップ、（ｄ）前記第１のユーザに関して好き嫌いに対応する指示がない前記第１の複数の属性の少なくとも１つの属性に関して、（ｉ）前記第１のユーザに関する複数の属性の第１のセットが前記複数の属性の各属性の前記第１のユーザの好みの指示を有すること、及び（ｉｉ）前記複数の属性の前記第１のセットと文脈的に類似の前記第２のユーザに関する複数の属性の第２のセットが前記複数の属性の各属性の前記第２のユーザの好みの指示を有することを判定することによって、前記属性に関する好みの指示を判定するステップ、（ｅ）前記ユーザによる前記好き嫌いに対応する指示を以前は含まなかった前記第１の複数の属性の前記属性に文脈的に適合する広告を選択するステップ、及び（ｆ）前記選択した広告を前記第１のユーザの通信デバイス上に表示するために当該通信デバイスに送信するステップを実行させる。

実施形態において、前記通信デバイスは、モバイル又は非モバイル、電話、モバイルフォン、セルラーフォン、スマートフォン、タブレットパソコン、ラップトップコンピュータ、デスクトップ（パーソナル）コンピュータ、テレビ、ケーブルボックス、ＰＤＡ、ポータブルメディア（音楽及び／又はビデオ）プレイヤー、又はゲーム機でもよい。しかしながら、上記リストはいかなる意味においても本発明を制限するものと解釈すべきではない。

本発明のこれら及びその他の特徴及び特性は、本発明に関連する構成要素を動作及び機能させる方法及び部品と製造効率の組み合わせと共に、添付の図面を参照し以下の記述及び添付の請求項を考慮することによってより明白になり、添付の図面は全て本明細書の一部を形成し、同様の参照番号は様々な図面において対応する部分を示す。

本発明に従う第一の実施形態のワイヤレスプラットフォームを示す図である。図１の第一の実施形態のステップを示すフローチャートである。本発明に従う第二の実施形態のワイヤレスプラットフォームを示す図である。図３の第二の実施形態のステップを示すフローチャートである。本発明に従う第三の実施形態のワイヤレスプラットフォームを示す図である。図５の第三の実施形態のステップを示すフローチャートである。本発明に従う第四の実施形態のワイヤレスプラットフォームを示す図である。図７の第四の実施形態のステップを示すフローチャートである。本発明に従う第五の実施形態のワイヤレスプラットフォームを示す図である。図９の第五の実施形態のステップを示すフローチャートである。データプラットフォームで複数のユーザ識別情報を受信するためのシステムを示す図である。本発明に従う現在の実施形態のステップを示すフローチャートである。ブリッジングの実施形態の具体例を表す。広告ネットワーク識別に関連するブリッジングを表す。スマートトラフィックを表す。多変量クリック及びコンバージョン履歴を表す。協調フィルタリングを表す。属性の確率的付加を表す。フォトメタデータを表す。

定義上、消費者がスクリーンを備える２つ以上のデバイスを所有することによる従来の放送テレビとオンラインマルチメディアコンテンツの間の境界線を薄めることは、クロススクリーン機能と呼ばれる。統合されたクロススクリーンサービス及びその結果としての質の高い体験に対する需要が増えている。消費者は、スポーツ中継、録画されたテレビ番組、オンデマンドの映画、及びソーシャルメディア体験等の個人的なコンテンツを、どこへ行っても体験でき、あるデバイスから他のデバイスへ移動することができるという柔軟な視聴体験を望んでいる。

クロススクリーンサービスに対する需要が増すにつれ、テレコミュニケーションはコンテンツ配信ビジネスへと進化し、キャリアは、自身のサービス配信プラットフォームを活用してコンテンツプロバイダと共同で融合マルチスクリーン提供物を開発する新たな機会を得ることになる。キャリアが効率的なマルチスクリーンオプションに対して提供する無料及び有料コンテンツが増えるにつれ、広告主は自身の理想的なオーディエンスにリーチする機会が増える。更に、好ましいオーディエンスに二度以上リーチする機会が増しており、それによって、使用されているデバイスに従って異なるコンテンツが提供され、広告主のコンバージョン率が上昇する。消費者によるモバイルフォンの使用は増しているが、消費者は未だにパソコン及びテレビを使用し続けている。これらのデバイスの大型化、軽量化が進んでいる。例えば、２０１０年には、モバイルの動画、録画したテレビ番組、及びパソコンによるインターネットの使用は、夫々５１．２％、１８．１％、及び１７．３％増加し、２００９年度の使用を上回っている。通信を統一することにより、プレゼンス、インスタントメッセージング、ボイス、ビデオ、ボイスメッセージング、デスクトップシェアリング、及びカンファレンシングが結び付けられる。このデバイス間の一貫性は、ユーザが最適な方法及びデバイスを使用して通信及び協力することを促し、広告主が彼らにリーチする新たな機会を提供する。

典型的には、任意のユーザは、１日に自身のスマートフォン、タブレット、パソコン、及びテレビに複数回アクセスする。このユーザのこれらのデバイスの使用は、その時刻又はユーザのロケーションを反映する。例えば、ユーザは、朝起きて、家でスマートフォンにてニュース記事を読み、出社前にテレビで天気をチェックする。会社では、恐らくパソコンで仕事をする。昼食時又は通勤中、タブレットを使用する。家では、恐らくテレビをつけて、スマートフォンからスポーツのスコアをチェックしつつ、生番組又はコンピュータプログラムを鑑賞する。

広告主は上記例に記述されたユーザにリーチすることを望む。このユーザに最適にリーチするために、広告主は、このユーザがスマートフォンからだけでなく、このユーザの全てのモバイル又は非モバイル通信デバイスからウェブページ又はアプリケーションにアクセスした時にこのユーザを認識する必要がある。ユーザのプライバシーを犠牲にすることなくこのユーザがどの広告を既に受信した及び応答したかを知るためにユーザを識別する認識システムが広告ネットワークによって提供される。

図１は、ユーザによってアクセスされる複数の通信デバイスに広告を提供するためのワイヤレスプラットフォームを表す。このワイヤレスプラットフォームは、第１のデバイス１０１、第２のデバイス１０２、サーバ１０４、及びスポンサーデータベース１０８を含む。第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２は、サーバ１０４及びスポンサーデータベース１０８に対して、この特定の実施形態ではインターネットを介して通信するが、その他の通信方法も利用可能である。更に、サーバ１０４及びスポンサーデータベース１０８は、中心に位置又は地理的に分散され、局所的及び／又は遠隔的に相互接続されてもよく、複合システムに統合されてもよい。

実施形態では、第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２は、モバイルフォン、セルラーフォン、スマートフォン、ＧＳＭフォン、タブレットパソコン、ラップトップコンピュータ、コンピュータ、テレビ、ＰＤＡ、パーソナルメディアプレーヤー、及びゲーム機等のモバイル又は非モバイルデバイスである。しかしながら、その他のモバイル又は非モバイルデバイスが考えられ、本発明に関して等しく良好に機能するので、上記リストはいかなる意味においても本発明を制限するものとみなされるべきではない。

図１に示す実施形態では、サーバ１０４は、第１のデバイス１０１と通信して第１のデバイス１０１上でのユーザの活動に関する情報を受信する。ユーザの活動は、行動パターン、視聴習慣、使用情報、各アプリケーション上の継続時間、地理的ロケーション情報、他のロケーションへの近さ等が考えられる。ユーザ活動情報は、通信信号１０３を通じて通信される。ユーザ活動情報は、このユーザに関して第１のデバイス１０１によって継続的に、又は周期的に、更新される。更に、ユーザ活動情報は、サーバ１０４からのリクエスト、第１のデバイス１０１による周期的送信、又は第１のデバイス１０１側でのトリガイベントに基づいて送信される。ユーザ活動情報を受信すると、サーバ１０４は、アルファベット、数字、英数字、又は記号と考えられる一意の識別子を第１のデバイス１０１に割り当て、この割り当てられた一意識別子、ユーザ情報、及び活動情報をテーブル１０５に記憶する。実施形態では、テーブル１０５は、デバイス情報、操作者情報、キャリア情報等を含む付加情報を記憶する。サーバ１０４は、更に、通信信号１０６を通じてユーザがアクセスした第２のデバイス１０２を識別する。また、サーバ１０４は、サーバ１０４からのリクエスト、第２のデバイス１０２による周期的送信、又は第１のデバイス１０２側のトリガイベントによって第２のデバイス１０２を識別する。サーバ１０４は第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２が両方とも同一ユーザによって使用されていることを確認すると、サーバ１０４は通信信号１０７によってスポンサーデータベース１０８に通知し、通信信号１０９によって第２のデバイス１０２へ広告を送信するようにスポンサーデータベース１０８に要求する。更に、サーバ１０４は、活動情報に基づきスポンサーデータベース１０８からのリクエスト、サーバ１０４による周期的送信、又はトリガイベントによってテーブル１０５を送信する。広告の送信はインターネット以外のチャネルを通して行ってもよい。

一例として、ユーザが２つのデバイス、即ち、第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２を有し、第１のデバイス１０１はｉＰｈｏｎｅであり、第２のデバイス１０２はｉＰａｄであると仮定する。その日のほとんど、ユーザは自身の第１のデバイス１０１即ちｉＰｈｏｎｅを使用してＥＳＰＮ上でバスケットボールのスコアを、ＹａｈｏｏＦｉｎａｎｃｅ上で株価をチェックし、Ｙｅｌｐで最寄りのレストランを探す。このｉＰｈｏｎｅに関するユーザの活動の全ては記録されてインターネット接続を介してサーバ１０４によって受信される。当然のことながら、インターネットへのゲートウェイは、これらデバイスの夫々にサービスを提供する各サービスプロバイダによって提供される。サーバ１０４は、ユーザのｉＰｈｏｎｅ、即ち第１のデバイス１０１に関する情報を収集し、テーブル１０５に情報を記憶する。テーブル１０５に記憶された情報としては、ユーザがＥＳＰＮでバスケットボールのスコアをチェックした方法、ユーザがＹａｈｏｏＦｉｎａｎｃｅで監視した特定の株価、及びユーザがＹｅｌｐに入力した検索クエリが考えられる。同時に、サーバ１０４は、ユーザの第２のデバイス１０２、即ちｉＰａｄを識別する。識別方法は、識別子を関連付けることによる。例えば、各デバイスは、メーカー又はキャリアのいずれかによって割り当てられた独自のシリアルナンバーを有するので、サーバ１０４は各識別子を収集して各所有者を確認する。サーバは様々なサードパーティのパブリッシャーが割り当てる識別子を収集してユーザを効果的に識別することもできる。所有者／操作者が同一の所有者／操作者として識別されると、サーバ１０４はこの知見をテーブル１０５に更に記録する。更に他の実施形態では、サーバ１０４は第１のデバイス１０１上でのユーザの活動に基づいて広告データベース１０８によって第２のデバイス１０２に広告を送信するように広告データベースにリクエストすることができる。この例では、広告データベースは、ＮＢＡＬｅａｇｕｅＰａｓｓ、金融サービスからの投資戦略、又はユーザが検索したレストランからのレストランクーポンに潜在的に関係する広告をプッシュする。他の実施形態では、サーバ１０４は、広告を要求する広告データベース１０８からのリクエストを待つことができ、或いは、サーバ１０４は、広告データベース１０８が広告を送信するタイミングを決定するように、周期的にテーブル１０５を広告データベース１０８に中継することができる。

図１の他の実施形態では、第２のデバイス１０２をテレビとすることができる。同様に、第１のデバイス１０１からの情報の収集が成功すると、サーバ１０４又は広告データベース１０８は、このテレビがこのユーザのデバイスとして識別される時、このテレビを介してユーザに広告のプッシュを開始することができる。従来、テレビはインターネットに接続する能力を有さなかったため、広告は、ユーザレベルというよりもチャンネルレベルで視聴者をターゲティングするために使用することしかできない。広告代理店は、特定のチャンネルの視聴者に関する統計に基づく視聴者を広告のターゲットにするだけである。

図１の他の実施形態では、活動情報をユーザのデバイスのＩＰアドレスとすることができる。このＩＰアドレスを記録してデバイスに関連付けることにより、サーバは、デバイスの場所によってその世帯を少なくとも効果的に識別することができる。その世帯から送信されたデータを分析することによって、その世帯構成を判定することができ、従ってプッシュすべき広告についてより良い提案をすることができる。他の実施形態では、広告サーバは、よりその目的に叶うように世帯のロケーションを追加することができる。例えば、大学スポーツに関するニュースを視聴している学生街の大学生であればスポーツ関連の製品に興味がある可能性が高い。

図１の他の実施形態では、活動情報をユーザのデバイスのロケーションとすることができる。所定期間のユーザデバイス間の近さを追跡することによって、サーバは、これらのデバイスが同一のユーザによって所有されているということを確実且つ適切に結論付けることができる。今日、人々は２つ以上の通信デバイスを所有して携帯することが多いので、２つ以上の通信デバイスの近さは非常に近く、場合によっては２、３フィート以内である。更に、限定ではないがデバイスの速度及びスピードといったその他の基準を考慮して評価することができる。そうすることによって、新しく購入されたデバイスが直ちにリンクされ、より良い広告ターゲットとすることができる。

他の実施形態では、ユーザが所有する２つ以上の第２のデバイス１０２が存在する可能性があり、ユーザが２つ以上の第２のデバイス１０２を有する場合、ユーザに関するより多くの情報を収集することができ、このユーザに対してより良い広告をプッシュすることができる。

図２は、ユーザのデバイスにターゲティング広告をプッシュするステップを示すフローチャートを表す。この処理は、ステップ２０１から開始し、ユーザに関連する第１の通信デバイスによってユーザが実行する活動に関する情報を受信する。ステップ２０２は、ユーザに一意識別子を割り当て、この活動に基づいてユーザにプロファイルを関連付ける。ステップ２０３は、ユーザが第２の通信デバイスを使用するとユーザを識別する。最後に、ステップ２０４は、第２のデバイススポンサー提供コンテンツを送信して第２のデバイス上に表示し、このスポンサー提供コンテンツは、ユーザのプロファイル又はユーザ第１の通信デバイスのユーザが実行する活動と適合性がある。

広告ネットワークは、独自のネットワーク内又はその外のウェブページ及びアプリケーションからデータを集計する。これにより、広告ネットワークが出会うユーザに関する複数の利益点が生じる。ログインが利用可能な場合、広告ネットワークは、キーを一致させ、パソコンオンライン（又は他の非モバイル媒体）とモバイルとの間に追加的なリンクを形成するためにアクセスしようとする。広告ネットワークが蓄積するデータは広告ネットワークのブランドとして広告主に利用可能になる。

一人のユーザが、複数のウェブブラウザ活動に少なくとも部分的に基づき、複数のプロファイル分類に跨って、複数のプロファイルを有する可能性がある。ユーザが複数のデバイスからウェブにアクセスすると、全てのプロファイル及び活動を１つのプロファイルにまとめることにより、一意識別処理が単純になる。

図３は、同一の所有者が所有する２つの異なるデバイスをリンクさせる第二の実施形態を表す。図１と同様に、図３は第１のデバイス１０１、第２のデバイス１０２、サーバ１０４、テーブル１０５、及びスポンサーデータベース１０８を含む。図３は、更に、第１のデバイス１０１に関連する第１のユーザプロファイル３０１及び第２のデバイス１０２に関連する第２のユーザプロファイル３０２を含む。更に、サーバ１０４及びスポンサーデータベース１０８は中心に位置又は地理的に分散され、局所的及び／又は遠隔的に相互接続されてもよく、複合システムに統合されてもよい。

この実施形態では、サーバ１０４が各デバイスに関する活動情報を受信する代わりに、サーバ１０４は第１のユーザプロファイル３０１及び第２のユーザプロファイル３０２を受信する。このプロファイルの例としては、モバイルログイン情報、アプリケーションログイン情報があるがこれらに限定されない。この場合も同様に、サーバ１０４は、サーバ１０４からのリクエスト、第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２による周期的な送信、又は第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２側のトリガイベントに基づいて第１のユーザプロファイル３０１及び第２のユーザプロファイル３０２を受信してもよい。サーバ１０４は通信信号１０３及び１０６によって第１のユーザプロファイル３０１及び第２のユーザプロファイル３０２を受信するので、サーバ１０４はこの２つのプロファイルをテーブル１０５に記憶する。サーバ１０４は、第１のユーザプロファイル３０１及び第２のユーザプロファイル３０２をユニバーサルプロファイル下で記憶して更に互いにリンクさせ、将来的に便利にユーザを識別する。サーバ１０４は、次に、スポンサーデータベース１０８が第２のデバイス１０２又は第１のデバイス１０１に広告をプッシュするように、通信信号１０７によってスポンサーデータベース１０８にテーブル１０５を送信する。広告をプッシュするという決定は、ユニバーサルプロファイルと広告との間の適合性スコアに基づくものであり、この適合性スコアが所定値又は閾値を上回る場合にのみ広告が送信されるようにしてもよい。更に、サーバ１０４は、スポンサーデータベース１０８からのリクエスト、サーバ１０４による周期的送信、ユニバーサルプロファイルを調べることに基づくトリガイベント、又は第１のユーザプロファイル３０１と第２のユーザプロファイル３０２をリンクすることに基づくトリガイベントによってテーブル１０５が送信されてもよい。

図３の例は、ユーザが、異なるログイン情報によって、自身のｉＰｈｏｎｅ、即ち第１のデバイス１０１上でＦａｃｅｂｏｏｋのアプリケーションを使用し、自身のｉＰａｄ、即ち第２のデバイス１０２上でＹｅｌｐのアプリケーションを使用する場合である。ログイン情報は、例えば、ユーザ名の使用に関して異なる可能性がある。サーバ１０４が両方のログイン情報又はプロファイルを受信しそれらをリンクした後、サーバ１０４は、スポンサーデータベース１０８と通信して適合性スコアに基づき、ユーザが所有する２つのデバイスの一方に広告を送信することが適切か又は両方に広告を送信することが適切かを判定する。

図４は、ユニバーサルプロファイルを作成し、更にユーザのデバイスにターゲティングした広告をプッシュするステップを示すフローチャートを表す。この処理はステップ４０１から開始され、第１の通信デバイスのユーザと関連する第１のプロファイルを識別する。ステップ４０２は、第２の通信デバイスのユーザと関連する第２のプロファイルを識別する。ステップ４０３は、既存のユニバーサルプロファイルが既に存在するか否かを判定する。ステップ４０３への回答がＮ、即ちＮｏである場合、処理はステップ４０４に進む。ステップ４０４はユニバーサルプロファイルの作成に進み、ステップ４０５にて全てのプロファイルを互いにリンクさせる。ステップ４０３への回答がＹ、即ちＹｅｓである場合、処理はステップ４０５に進み、新たに識別されたプロファイルを互いにリンクさせる。全てのプロファイルを互いにリンクさせると、ステップ４０６は広告をプッシュすべきか否かを判定する。適合性スコアに基づく判定が特定の閾値を下回れば、処理は折り返して広告及びプロファイルの他のペアリングを待つ。適合性スコアに基づく判定が特定の閾値を上回れば、処理はステップ４０７に進み、一方又は両方のデバイスに広告をプッシュする。

図５は、同一の所有者が所有する２つの異なるデバイスをリンクさせる第三の実施形態を表す。図３と同様に、図５は、第１のデバイス１０１、第２のデバイス１０２、及びサーバ１０４を含む。図５は、更に、第１のデバイス１０１に関連する第１のユーザ管理資産５０１及び第２のデバイス１０２に関連する第２のユーザ管理資産５０２を含む。サーバ１０４と第１のデバイス１０１と第２のデバイスとの通信は、インターネットを介するが、インターネットの使用は単に一例であって、いかなる意味においても本発明を制限するものと見なしてはならない。この実施形態では、サーバ１０４が各デバイス上のユーザプロファイルを受信する代わりに、サーバ１０４は、第１のユーザ管理資産５０１及び第２のユーザ管理資産５０２を受信する。ユーザ管理資産の例としては、記憶された電話番号、アプリケーションの配置、及びダウンロードされたアプリケーションの種類があるがそれらに限定されない。この場合も同様に、サーバ１０４は、サーバ１０４からのリクエスト、第１のデバイス１０１及び第２のデバイスによる周期的送信、又は第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２側でのトリガイベントに基づいて第１のユーザ管理資産５０１及び第２のユーザ管理資産５０２を受信してもよい。サーバ１０４は、受信したユーザ管理資産が第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２の同一ユーザを示すか否かを判定する。同一ユーザが実際に第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２を両方とも所有している（又は操作している）場合、サーバ１０４は、このユーザに関するユニバーサルプロファイルが存在するか否かを判定し、このユーザに関するユニバーサルプロファイルを作成又は記憶する。

図５の例は、ユーザが自身のｉＰｈｏｎｅ及び２台目の電話における同一のコンテンツリストを保持する例、及びユーザが自身のｉＰｈｏｎｅ及び２台目の電話上に同一アプリケーションを有する例である。ユーザは、ＮＢＡＪＡＭ及びＥＳＰＮＳｃｏｒｅＣｅｎｔｅｒをダウンロードし、簡単にアクセスできるように自身のｉＰｈｏｎｅ及びｉＰａｄの第１のページ上の左上隅に配置したかもしれない。同ダウンロード及び同配置によって、サーバが個人レベルで人々を識別することが効果的に可能になる。しかしながら、電話番号又はアプリケーション両方のデバイスで同一である必要はないが、サーバ１０４が２つのデバイスが同一のユーザに所有されていることを判定するためには高い相関関係を有する必要がある。

図６は、複数のデバイスからの類似度の高いユーザ管理資産に基づいて前記複数のデバイスを互いにリンクさせるステップを示すフローチャートを表す。この処理はステップ６０１から開始され、第１の通信デバイスから第１の通信デバイス上に存在する第１の複数のユーザ管理資産に対応するデータを受信する。ステップ６０２は、第２の通信デバイスから第２の通信デバイス上に存在する第２の複数のユーザ管理資産に対応するデータを受信する。ステップ６０３は、第１の複数のユーザ管理資産を第２の複数のユーザ管理資産と比較し、これらの通信デバイスが同一のユーザによって使用されているか否かを判定する。ステップ６０３がユーザ同一でないと判定すれば、処理はステップ６０４にて停止する。ステップ６０３でユーザが同一であると判定すれば、処理はステップ６０５に進む。ステップ６０５は、第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２を両方とも含むユニバーサルプロファイルにユーザを作成して記憶する。

図７は、同一の所有者が所有する２つの異なるデバイスをリンクさせる第四の実施形態を表す。図５と同様に、図７は、第１のデバイス１０１、第２のデバイス１０２、サーバ１０４、及びテーブル１０５を含む。図７は、更に、第１のデバイス１０１に関連する第１の使用パターン７０１及び第２のデバイス１０２に関連する第２の使用パターン７０２を含む。サーバ１０４と第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２との通信はインターネットを介するが、インターネットの使用は単に一例であって、いかなる意味においても本発明を制限するものと見なしてはならない。

この実施形態では、サーバ１０４が各デバイス上のユーザプロファイルを受信する代わりに、サーバ１０４は第１の使用パターン７０１及び第２の使用パターン７０２を受信する。使用パターンの例としては、アプリケーションの使用方法、アプリケーションの使用順序、アプリケーションの使用期間があるがこれらに限定されない。この場合も同様に、サーバ１０４は、サーバ１０４からのリクエスト、第１のデバイス１０１及び第２のデバイスによる周期的送信、又は第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２側でのトリガイベントに基づいて第１の使用パターン７０１及び第２の使用パターン７０２を受信してもよい。サーバ１０４は、受信した使用パターンが第１のデバイス１０１及び第２のデバイスの同一のユーザを示すか否かを判定する。同一ユーザが実際に第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２を両方とも所有している場合、サーバ１０４は、このユーザに関するユニバーサルプロファイルが存在するか否かを判定し、このユーザに関するユニバーサルプロファイルを作成又は記憶する。

図７は、ユーザがアプリケーションを一通り使用する習慣がある場合の例である。具体的には、ユーザは、まず、バスの待ち時間に自身のｉＰｈｏｎｅでＮＢＡＪＡＭをプレイし、プレイが終了し次第、再びｉＰｈｏｎｅのＥＳＰＮＳｃｏｒｅＣｅｎｔｅｒに移動し、自身の応援するチームの現在のスコアをチェックする。別の時間には、このユーザはＮＢＡのゲームをテレビで見ながら、自身のｉＰａｄでＮＢＡＪＡＭをプレイし、それを終え次第、この同じｉＰａｄでＥＳＰＮＳｃｏｒｅＣｅｎｔｅｒをチェックする。このような固有の使用パターンは、人々を個人レベルで識別するために効果的に使用することができる。使用パターンの記録は、このようにアプリケーションレベルに特定される必要はない。使用パターンの記録は、アプリケーションの種類のレベルで行われ得る。同じ例を使用して、ユーザ自身のｉＰｈｏｎｅ上でＮＢＡＪＡＭをプレイしているユーザを識別する代わりに、ユーザを、スポーツゲームをプレイしている、更にはより高いレベルでは、ゲームをプレイしていると見なすことができる。従って、ユーザの使用パターンとしてＮＢＡＪＡＭをＥＳＰＮＳｃｏｒｅＣｅｎｔｅｒに結び付けるのではなく、ユーザのデバイスが、スポーツゲームをＥＳＰＮＳｃｏｒｅＣｅｎｔｅｒに、スポーツゲームを放送アプリケーションに、ゲームをＥＳＰＮＳｃｏｒｅＣｅｎｔｅｒに、又はゲームを放送アプリケーションに単に結び付けることができる。

図８は、複数のデバイスからの類似度の高い使用パターンに基づいて前記複数のデバイスをリンクさせるステップを示すフローチャートを表す。この処理は、ステップ８０１から始まり、第１の通信デバイスから、この第１の通信デバイスのユーザによるこの第１の通信デバイスとの相互作用からの第１の使用パターンに対応するデータを受信する。ステップ８０２は、第２の通信デバイスから、この第２の通信デバイスのユーザによるこの第２の通信デバイスとの相互作用からの第２の使用パターンに対応するデータを受信する。ステップ８０３は、第１の使用パターンを第２の使用パターンと比較し、これらの通信デバイスが同一のユーザによって使用されているか否かを判定する。ステップ８０３が、ユーザが同一ではないと判定すれば、処理はステップ８０４で停止する。ステップ８０３が、ユーザが同一であると判定すれば、処理はステップ８０５に進む。ステップ８０５は第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２を両方とも含むユニバーサルプロファイルにこのユーザを作成して記憶する。

図９は、同一の所有者が所有する２つの異なるデバイスをリンクさせる第五の実施形態を表す。図７と同様に、図９は、第１のデバイス１０１、第２のデバイス１０２、サーバ１０４、及びテーブル１０５を含む。図９は、更に、スポンサーデータベース１０８、第１のデバイス１０１に関連する行動データ９０１、及び第２のデバイス１０２に関連するロケーション情報９０２を含む。サーバ１０４と第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２との通信はインターネットを介するが、インターネットの使用は単に一例であって、いかなる意味においても本発明を制限するものと見なしてはならない。更に、サーバ１０４及びスポンサーデータベース１０８は、中心に位置又は地理的に分散され、局所的及び／又は遠隔的に相互接続されてもよく、複合システムに統合されてもよい。この実施形態では、サーバ１０４が各デバイス上の使用パターンを受信する代わりに、サーバ１０４は、第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２から行動データ９０１及びロケーション９０２を夫々受信する。行動データの例としては、ロケーション情報、各ロケーションにおける接続期間、そのロケーションにおける潜在的な商業活動、及びそのロケーションにおける実際の商業活動があるがこれらに限定されない。この場合も同様に、サーバ１０４は、サーバ１０４からのリクエスト、第１のデバイス１０１及び第２のデバイスによる周期的送信、又は第１のデバイス１０１及び第２のデバイス１０２側でのトリガイベントに基づいて行動データ９０１及びロケーション情報９０２を受信してもよい。サーバ１０４は、第１のデバイス１０１から受信した行動データが第２のデバイス１０２からロケーション情報と相関するか否かを判定し、同一のユーザが第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２の両方を使用しているか否かを判断する。同一のユーザが実際に第１のデバイス１０１と第２のデバイス１０２の両方を所有している場合、サーバ１０４は、スポンサーデータベース１０８と連携して第２のデバイス１０２にスポンサー提供コンテンツをプッシュする。

図９の例は、ユーザが第１のデバイス１０１、即ちｉＰｈｏｎｅを所有しており、レストラン及びその他の行き先を見つけるためにこのｉＰｈｏｎｅをパーソナルアシスタンスとして使用しながら歩き回るという例である。このユーザは、そのエリア内で喫茶店を見つけ、この喫茶店に少なくとも週に３回平日に通い続ける。このユーザはこの喫茶店で自身のｉＰｈｏｎｅを使用して同一又は類似の品物を購入する。このような行動情報は、サーバ１０４によってテーブル１０５に記録され、このユーザに関するユニバーサルプロファイルが、まだ作成されていなければ、作成される。特定の週末に、このユーザは、自身のｉＰｈｏｎｅを持って又は持たずに、ｉＰａｄ即ち第２のデバイス１０２を前記喫茶店に持っていくことを決める。前記ｉＰａｄに由来するこのユーザのロケーション情報によってこのユーザが前記喫茶店を訪れていることが明らかになり、サーバ１０４はこの一見すると新規の顧客が、前記ｉＰｈｏｎｅを使用し且つ日常的に来店している同一の顧客であると見なすことができる。サーバ１０４は、ユーザの記録された行動とユーザの現在のロケーション情報とのこうした一致を認識するので、サーバ１０４はこのユーザを容易に識別することができる。更に、このユーザを効果的に識別するために、サーバ１０４は、この喫茶店へのユーザの訪問前後にこのユーザがとるルート（道順）を記録してより高い相関関係を提供してもよい。例えば、このユーザがこの喫茶店に向かう前にほぼ必ずジムに行くことを知ることで、このユーザが同一のデバイスを携帯していない場合にこのユーザをより正確に識別することができる。更に、サーバ１０４は、相関関係を形成するためにユーザがこの喫茶店に入店するまで待つ必要はなく、むしろサーバ１０４は、ユーザがこの喫茶店の２００フィート以内に入り次第又はこの喫茶店の方向に向かい次第かかる相関関係を形成することができる。

図１０は、複数のデバイスからの類似度の高い行動データに基づきこれら複数のデバイスをリンクさせるステップを示すフローチャートを表す。この処理は、ステップ１００１から始まり、ユーザがアクセスした第１の通信デバイスに対応するデータを受信し、このユーザによる第１の通信デバイスの使用に由来するユーザの行動に対応するユーザ行動データを受信し、必要に応じてこの両方の受信情報に関するユニバーサルプロファイルを作成する。ステップ１００２は、ユーザがアクセスした第２の通信デバイスからユーザの現在のロケーションに関するロケーション情報を受信する。ステップ１００３は、このロケーション情報をユニバーサルプロファイルにおけるユーザ行動データと比較し、この２つが適合しているか否かを判定する。ステップ１００３が、これらの情報が適合していないと判定すれば、この処理はステップ１００４で停止する。ステップ１００３が、これらの情報が適合していると判定すれば、処理はステップ１００５に進む。ステップ１００５は、ユニバーサルプロファイルに第２のデバイスを記憶し、スポンサーデータベースと連携して広告を要請する。

当然のことながら、ユニバーサルプロファイルは、その作成後、データ間、デバイス間等の更なる相関関係を追加又は削除するために更新されるので、このユニバーサルプロファイルはダイナミックプロパティを添付されてもよい。更に、ユニバーサルプロファイル、又はその中のデータは一時的なものであって、ユニバーサルプロファイル／データが有効とはみなされなくなる（例えば、本システムが、ユーザが頻繁にデバイスを廃棄することに気付く場合）規定の有効期限が付与されてもよい。同様に、本システムが、ユニバーサルプロファイル内の無効及び／又は矛盾するデータをチェックして抹消可能であると考えられる。

本発明の他の実施形態では、広告ネットワークのための重要な活動は、有線ウェブ、モバイルウェブ、及びモバイルアプリケーショントラフィックに跨る同一ユーザのための突合せキーを識別することである。これにより、広告ネットワークがユーザに関するプロファイルをまとめ、ユニバーサルプロファイルを作成することができるようになる。パソコンのオンライン及びオフラインのデータサプライヤは、突合せキー又は“ジョイントポイント”と呼ばれる匿名の個人特定可能情報（ＰＩＩ）を介してオンラインでユーザをｃｏｏｋｉｅにリンクする。この処理には、トランザクションの両者において氏名、住所、Ｅメールアドレス又は電話番号等の要素を識別“番号”にリンクさせること、即ち、モバイルウェブサイト又はアプリケーションでのログインを当該ユーザに関するデータサプライヤのプロファイルデータにリンクさせる必要がある。

広告ネットワークは、オンラインのパソコンとモバイルのユーザをリンクさせる突合せキーのオーディエンスデータベースを構築してもよい。突合せキーのサプライヤによって、広告ネットワークは、そのモバイルＩＤ（ハードウェアＩＤ、ヘッダＩＤ、又はｃｏｏｋｉｅに基づく）を設定し、このＩＤをオンラインのパソコンにおける突合せキーサプライヤの匿名のＰＩＩのＩＤと結び付けることができるようになる。広告ネットワークがオンラインのパソコンのＰＩＩのＩＤを得ると、広告ネットワークは、データソース又は企業からこのユーザのプロファイルデータを探すことができる。

ユーザがパブリッシャー又はアプリケーション（“突合せキープロバイダ”（ＭＫＰ））にログインすると、広告ネットワークＩＤが設定される。アプリケーションが広告ネットワークにハードウェアＩＤを送信すると、このユーザが認識される。広告ネットワークは、ヘッダのＩＤを確認してもよく、又は、パブリッシャーは、広告ネットワークに関連するピクセルを添付し、ｃｏｏｋｉｅが提供され得るようにする。突合せキーは、ＭＫＰが、難読化又は暗号化されたＰＩＩ（ｏＰＩＩ）、典型的には氏名、アドレス、Ｅメールアドレス、及び郵便番号、又は一貫したクロスチャンネルユーザ識別子、典型的にはログインＩＤ又は内部ユーザＩＤ、又はデータソースと一致するように処理されるユーザＩＤであるＭＫＰのＩＤを渡すことによって提供される。当該技術で周知のように、ｃｏｏｋｉｅの反映又は３０２／３０３リダイレクトを使用して広告ネットワークとのデバイスの通信を達成してもよい。

データを得るため、広告ネットワークは、ｏＰＩＩによってデータサプライヤと接続し、又はＭＫＰのＩＤをオンラインのＭＫＰのＩＤと一致させて一致セグメントを受け取る。一致セグメントとしては例えば、“学生”、“男性”、“２５歳”、及び“高級品購買者”が考えられる。

ｃｏｏｋｉｅ及び突合せキーと組み合わせて使用される場合、ピクセルタグは、大抵の場合透明なグラフィック画像であり、大抵の場合１ピクセル×１ピクセルと同程度の大きさであり、ウェブページ上又はＥメール内に配置される。ピクセルタグは、ウェブページを訪問又はＥメールを送信するユーザの行動をモニタするために使用される。ピクセルタグ用のＨＴＭＬコードがこの画像を検索するサイトを示すと、画像を読み出したコンピュータのＩＰアドレス、画像を読み出したブラウザの種類、及び事前に設定したｃｏｏｋｉｅの値等の情報を同時に渡すことができる。ウェブページのソースコードを見て、このサイトの残りとは異なるサーバからのロードを探し、ピクセルタグを検出することができる。ブラウザのｃｏｏｋｉｅを消すことによって、ピクセルタグによるユーザの活動の追跡は防止される。ピクセルタグはそれでも匿名の訪問を把握するが、ユーザの固有情報は記録されない。

広告ネットワークは、ユーザに気が付いたときに初めて、ハッシュ化（例えば匿名）Ｅメールアドレスを作成することによってユーザを一意に識別してもよい。広告ネットワークはユーザをユーザのＥメールアドレスに一致させてＥメールアドレスをハッシュ化する。

ユーザが固有ＩＤによってタグ付けされると、広告主は、このユーザが興味のあるものは何か、広告主がこのユーザを以前にターゲット化したことがあるか、及びこのユーザはいずれかの特定の広告を既に見たか知ることができる。広告主はユーザＩＤのリストを備える。広告主の属性及び共有制限事項はこのデータに適用される。これにより、広告主は、ネットワーク内で又はやり取りにおいてユーザに遭遇すると、このユーザを積極的及び消極的にターゲット化することができるようになる。

ユーザが、以前に使用したことのないデバイスからウェブページ又はアプリケーションにアクセスすることがあれば、このユーザは突合せキーによって識別されてもよい。例えば、ユーザが自身のスマートフォンからムービータイムズ（ｍｏｖｉｅｔｉｍｅｓ）にアクセスしたことがあり、上述の方法のいずれかによって一意に識別される。その後ユーザは自身の新しいタブレットを使用してチケットを購入する。このユーザは以前に使用したことがないデバイスを使用しているので、広告ネットワークはこのユーザが以前に割り当てられた固有ＩＤによってこのユーザを識別することはできない。しかしながら、このユーザが自身のＥメール及びパスワードを使用してウェブページに又はアプリケーションにログインしてチケットを購入すると、このウェブページ又はアプリケーションは、このユーザのログインに関連する突合せキーによってユーザを認識し、この突合せキーをユーザの固有ＩＤと一致させることができる。このように、ユーザは、ユーザのスマートフォンによってユーザに関連付けた同一のＩＤによって新しいデバイス上で識別されてもよい。

上記例のユーザが新しいデバイス上でウェブページ又はアプリケーションにログインしなければ、このユーザは代わりにユーザの行動及びロケーションによって識別されてもよい。

ユーザが１つのデバイスの使用によって一意に識別される場合、このユーザは、このユーザが２台目のデバイスを使用すると固有ＩＤによって識別され得る。例えば、ユーザは、ムービータイムズをチェックするために自身のスマートフォンからアプリケーションにアクセスし、一意に識別される。このユーザが後に自身のタブレットを使用してニュースをチェックすると、このユーザの以前に割り当てられた固有ＩＤが最近公開された映画の広告をトリガする。このユーザがテレビをつけ、天気をチェックするためのアプリケーションにアクセスすると、天気情報に関連する広告が、地元の映画館又はチケットを購入するためのリンクに関するものになる。

本書に記述されるクロススクリーンプラットフォームは、全スクリーンに跨って１つのアイデンティティやプロファイルをフェデレートしてもよい。同一のＩＤが全スクリーンに跨るクロススクリーンプラットフォームに渡された場合、全てのプロファイル情報がフェデレートされてもよい。

広告ネットワークは、モバイル通信機器の個別のユーザに関するモバイル受信契約者の特徴を含有するデータ機器をオペレートしてもよい。このデータは、個人がワイヤレスアカウントを開設する際にワイヤレスプロバイダが収集するデータ、例えば、年齢、性別、人種、宗教、市外局番、自宅住所、勤務先住所、支払請求先住所、クレジットカード情報、パスワード、家族情報（例えば、母親の旧姓）、出生地、運転免許証番号、雇用主、職位、年収、所得階級、購入品目、友人及び家族情報（上記情報のいずれかを含む）等を含むがそれらに限定されない。モバイル受信契約者特性機器は、個々のユーザに関するデータ、例えば、支払請求額、平均総支払請求額、支払履歴、期限内支払履歴、オンライン利用額、オンラインインタラクションの継続時間、オンラインインタラクションの回数、家族状態及び家族情報、子供の数、買い物習慣（例えば、商品及びサービスの閲覧又は購入）、クリックストリーム情報、デバイスの種類及びバージョン、デバイス特性、使用パターン（ロケーション、時刻、又はその他の変数に基づく使用パターンを含む）、デバイス及び／又は受信契約者の一意識別子、コンテンツ視聴履歴、ユーザが視聴するために提示される／ユーザが視聴しないコンテンツ、ダウンロードされたコンテンツ及び番組、視聴及び／又はダウンロードされたビデオ、音楽、及び音声、視聴されたテレビ、視聴／ダウンロードのタイミング及び継続時間、取引履歴、及びその他のユーザ又はユーザ定義の特性を継続的又は周期的に更新してもよい。物理的商品の購入は、ワイヤレスプロバイダにユーザのクレジットカード情報を支払請求サイクルの一部として収集させ、ユーザへのワイヤレスプロバイダの支払い請求書に自動的に商品取引を追加することによりワイヤレスプロバイダによって簡易化されてもよい。

また、モバイル受信加入者特性データベースは、電話使用及びロケーションに関するデータを追跡してもよい。例えば、収集されたデータは、電話発信、電話受信の履歴、ユーザに電話を掛けた又はユーザが電話を掛けた人物のモバイル受信契約者特性、通話時間、電話、インターネット、Ｅメール、インスタントメッセージング、又はチャットで行われた通信（及びこれらの技術によって通信したエンティティ）の履歴、各電話の際の地理的／ロケーション情報とリンクさせた電話発信の履歴、電話番号のログ、及びモバイル通信機器を使用して行われたクリック及びクリックスルー（又はその他のキーストローク、又はその、音声起動アクションを含む、ユーザインターフェースの等価行為）の履歴を含むことができる。

本書に記述されるモバイル通信機器に関連するデバイス特性は、別のデータベース内に記録されて記憶されてもよい。デバイス特性データベースは、ワイヤレスプロバイダ、文脈情報データベース、モバイル受信加入者特性データベース、ユーザトランザクションデータベース、使用履歴データベース、ロケーションデータベース、スポンサーデータ、広告主データ、キャリアビジネスルールデータベース、コンテンツ囲い込み（ｗａｌｌｅｄｇａｒｄｅｎ）データベース、ロケータ機器、インターネット、サードパーティのサーバ及び関連するデータベース、又は何らかのその他のワイヤレス通信機器を含むがこれらに限定されないワイヤレスプラットフォームのその他の要素に更に関連してもよい。

モバイル通信機器に関連するユーザトランザクションは、別のデータベース内に記録されて記憶されてもよい。ユーザトランザクションデータベースとしては、オンラインでの購入、オフラインでの購入、広告コンバージョン、クーポン引き換え、コンテンツインタラクション、銀行口座からの資金移動、ＰａｙＰａｌ、ＢｉｌｌＰａｙ又は類似のオンライン銀行口座からの資金移動、オンラインショッピングカート内への商品配置、未完了の商品購入が終了した段階、モバイル通信機器に関連する商品購入に対する商品閲覧の比率、又は取引に関連する何らかのその他のデータを含むがこれらに限定されない。

取引は、経済的取引でも非経済的取引でもよい。非経済的取引としては、登録を完了すること、アンケートを完了すること、グループに参加すること、フリーのＲＳＳフィードへの加入、又は何らかのその他の種類の非経済的取引を含むが、これらに限定されない。また、ユーザ取引は、ワイヤレスプロバイダ、文脈情報データベース、モバイル受信契約者特性データベース、デバイス特性データベース、使用履歴データベース、ロケーションデータベース、スポンサーデータ、広告主データ、キャリアビジネスルールデータベース、コンテンツ囲い込みデータベース、ロケータ機器、インターネット、サードパーティのサーバ、及び関連するデータベース、又は何らかのその他のワイヤレス通信機器を含むがこれらに制限されないワイヤレスプラットフォームのその他の要素に関連してもよい。

また、モバイル通信機器に関連する使用履歴が別のデータベースに記録されて記憶されてもよい。使用履歴としては、ブラウザ履歴、モバイル通信機器上で訪問したＵＲＬの履歴、広告コンバージョン、送信したテキストメッセージ、受信したテキストメッセージ、送信したＥメール、及び受信したＥメール、発信通話、受信通話、通話時間、電話会議の参加者、モバイル通信機器上のフォルダへアクセスすること、コンテンツをダウンロードすること、コンテンツをアップロードすること、又は何らかのその他の利用アクション、イベント、又は履歴を含むがこれらに制限されない。使用履歴は、上記に詳述したワイヤレスプラットフォームのその他の要素と関連してもよい。

モバイル通信機器に関連する使用履歴は、別のデータベース内に記録されて記憶されてもよい。挙げられたその他の例に加え、ロケーションとしては、以前のロケーション、現在のロケーション、モバイル通信機器の座標、ＧＰＳ、三角測量、Ｗｉ−Ｆｉ三角測量等によって判定されるロケーション、ユーザが領域、状態、都市等を入力することによって判定されるロケーション、特定のロケーションからの距離に従って判定されるロケーション、モバイルコンテンツに関連するロケーション等がある。ロケーションデータベースは、上記に詳述したワイヤレスプラットフォームのその他の要素に更に関連してもよい。

また、モバイル通信機器を使用してアクセスしたウェブサイト及びその他のコンテンツに関する文脈情報が別のデータベースに記録されて記憶されてもよい。文脈情報としては、リンク構造、インバウンドリンク、アウトバウンドリンク、テキスト、キーワード、組み合わせ、メタデータ、アンカーテキスト、又は何らかのその他の種類の文脈情報がある。文脈情報は、ワイヤレスキャリアに関連するサーバによって提供されてもよい。このサーバは、ＷＡＰサーバ、モバイルアプリケーションゲートウェイ、ＷＡＰゲートウェイ、プロキシ、ウェブサーバ、又は何らかのその他の種類のサーバがある。文脈情報は上述したワイヤレスプラットフォームのその他の要素に更に関連してもよい。

行動リマーケティングとも呼ばれる行動リターゲティング、又は単にリターゲティングは、以前のインターネットアクション、即ち、必ずというわけではないが多くの場合、コンバージョンを引き起こさなかったアクションに基づいてオンライン広告が消費者に配信されるようにするオンラインターゲティング広告活動の一種である。コンバージョンとは、サイト運営者が意図するアクションであり、典型的にはユーザが購入を実行することである。

リターゲティングに特化している企業がある。リターゲティングに自身の購入広告方法のリストを追加している企業もある。リターゲティングは、全ウェブトラフィックの約９８％を占めるコンバージョンを行わずに去ったウェブサイトの訪問者に企業が広告を出すことを支援する。企業消費者の代わりの代理店による媒体の購入先である様々な広告ネットワークを介して購入見込みのある消費者がウェブページ及びアプリケーションを閲覧する際に当該消費者に広告を表示することによりコンバージョンを引き起こす。リターゲティングは、特定のブランドに少なくともある程度のエンゲージメントを示したユーザに対して広告を配信することである。これにより、リターゲティングは、特定のブランドにエンゲージしたユーザベースに焦点を合わせるので、その他のほとんどの表示広告キャンペーンよりも優れた支出となる。多くの場合、企業はマーケティング費用を第一に消費者を自社のサイトに導くために使用している。従って、“リターゲティング”という用語は、異なる方法で再度マーケティングするという概念に由来する。一種の行動リターゲティングである検索リターゲティングを利用して、サードパーティのウェブサイト上で取ったアクションに基づいてリターゲティングされているために当該サイトを訪れたことがない新しい消費者を導くこともできる。

顧客が購入を実行するには企業がこの顧客と平均で７回の異なる接触を行う必要があることを示している研究もある。リターゲティングによって、企業は、顧客がウェブサイトを去った後にこの顧客とマーケティングカンバセーションを続けることができるようになる。この種類の行動ターゲティングはオンラインマーケティング分野において成長傾向にある。

広告主は、データセグメントに寄与し、ネットワーク上で自身のユーザを再び発見し、広告配信企業がこれらのユーザをやり取りして得ることを可能にする。広告配信企業により、広告主は、広告主が直接増やすことができるオーディエンス（例えばＦｏｒｄのモバイルサイトを訪れるユーザ）によってより良い結果を得られるようになる。場合によっては、広告配信企業により、広告主は別の広告主のオーディエンスを購入することができるようになる。広告主は、（ｉ）排他的アクセスによって、即ち、広告主のみが自身のオーディエンスをターゲティングすることによって、（ｉｉ）共有の非競合アクセスによって、即ち、貢献者によって、彼らのデータがセグメントデータプールと交換に非競合広告主によって使用され得るようにすることによって、リターゲティングに参加することができる。例えば、フィデリティ（Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）は、Ｌｅｘｕｓａｕｔｏｍｏｔｉｖｅのページを訪問するユーザを示す“富裕層のユーザ”にアクセスすることができ、及び（ｉｉｉ）共有及びオープンアクセスによって、即ち全貢献者が全てのセグメントにアクセスすることができる。

個別化リターゲティング、即ち関連プラクティスは、広告主が、特定の消費者の特定のブラウジング行動に基づいてこの消費者にオンザフライで作成されたバナーを表示することを可能にするので、広告リターゲティングとは異なる。例えば、消費者が広告主のウェブサイトを訪問して製品Ａ、Ｂ、及びＣを閲覧すれば、この消費者は、以前に見たものと同じ製品Ａ、Ｂ、及びＣに注目するディスプレイバナーによってリターゲティングされる。リターゲティングは、同一のユーザによって操作される全てのデバイス又はスクリーンに及び、クロススクリーン又はクロスプラットフォームリターゲティングと呼ぶことができる。

ロケーションベースのリターゲティングにより、広告ネットワークは、以前に割り当てられた固有ＩＤ、及びこの固有ＩＤが情報にアクセスしている現在のロケーションに基づいてユーザをターゲティングすることができるようになる。例えば、このユニットは、ロケーション、及び場合によっては時刻又はロケーション履歴を考慮する。お昼時であれば、潜在的な昼食場所を提供しようとする。例えば、ユーザが動くと、広告の画面上コンパスはこのユーザが仮想広告掲示板にどのくらい近いかを示す。ユーザがこの広告掲示板をクリックすれば、ユーザが入店した際に当該レストランでユーザが使用することができるバーコード又はクイックレスポンスコードが出現する。この広告ユニットは、時折、新しいロケーションによってリフレッシュする。

広告主は、複数のスクリーン上の特定のユーザを積極的にターゲティングすることを望む場合がある。スポーツゲームアプリケーションデベロッパーは自身のスポーツゲームを過去にダウンロードしたユーザのＩＤを広告ネットワークに提供する。広告ネットワークがこれらのユーザに広告を提示する場合、これらのユーザが別のスポーツゲームを購入する可能性が高く、デベロッパーからの新しいスポーツゲームが宣伝される。

広告主は、複数のスクリーン上の特定のユーザを消極的にターゲティングすることを望む場合がある。検索エンジンアプリケーションは、広告ネットワークが、ユーザが既にダウンロードしたアプリケーションの広告を同じユーザに示すことがないように、自身のアプリケーションを以前にダウンロードしたことがあるユーザのＩＤリストを広告ネットワークに提供する。どのユーザが既に少なくとも１つのデバイスへのダウンロードを完了したかを判定することは、コンバージョントラッキング、又はクロスプラットフォームコンバージョントラッキングとも呼ばれる。

広告主は、複数のスクリーン上の特定のユーザを連続的にターゲティングすることを望む場合がある。出会い系アプリケーションは、アプリケーションをダウンロードしたが未だ有料の会員登録にアップグレードしていないユーザのＩＤリストを提供する。広告ネットワークがこれらのユーザに遭遇した場合、この有料の会員登録にアップグレードするようにメッセージが提示される。

広告主は、特定のユーザのＩＤ又はユーザのユニバーサルプロファイルが複数回出現したらこのユーザのターゲティング停止を望む場合がある。広告主は、自身の広告の配信を止める前にユーザをターゲティングする回数を決める。これはフリークエンシーキャップと呼ばれる。広告主は、ユーザが操作しているデバイスに基づいて同一ユーザに広告を示す回数を制限することもできる。例えば、広告主は、ユーザに対して５回だけ広告を示したい場合がある。広告主は、この広告はユーザに対してタブレット上に２回、モバイルフォン上に３回出現すべきであると予め決定してもよく、或いは、広告主は、単に、この広告はユーザが操作しているデバイスに関係なく５回出現すべきであると指示してもよい。

リターゲティングはブランド認識に拡張してもよい。広告ネットワークは、クリック又はコンバージョンによって、特定のプラットフォーム上でユーザがどのようにカテゴリ又はブランドに応答するかを追跡する。次に、広告ネットワークは、自身の広告主に、例えばユーザはモバイルフォン上よりもタブレット上で自動車の広告に応答することが多いことを示す。同一のコンバージョンが特定のブランドに関して追跡されてもよい。

また、広告をカスタマイズするメタデータは、クロススクリーン体験に加わる。例えば、ウェブページは、一般的に、このウェブページが書かれている言語は何か、このウェブページを作成するために使用されたツールは何か、この問題の詳細に関してどこへ行くべきかを特定するメタデータを含み、ブラウザはユーザの体験を自動的に向上することができる。メタデータをクロススクリーン体験と結合すると、従来の広告コンテンツのように機能しカスタマイゼーションを伴う。目標は、ユーザが別のデバイスに集中している際にユーザの興味を引くことである。スマートフォン内の加速度計を使用すると、スマートフォンは動きを検出し、広告の背景にさざ波を立たせ（例えば、海洋の背景、風に吹かれている草地）、ユーザがパソコンを使用している際その動きに逆らうようにテキストを僅かに動かす。同時に、スマートフォンはユーザのオンラインアルバムからの写真又はユーザに関連するアイコンを含む広告に注目する。パソコン使用中には広告に気が付かなかった可能性があるが電話をしまう前にアニメーション及びカスタマイゼーションをキャッチしたユーザにリーチするユースケースが想定される。

テクノグラフィックスは、所定のエリアにおける消費者を最適にターゲティングする方法を示す。多くの企業は、マーケティング目標を達成するために必要に応じて展開すべきテクノロジーのリストとしてソーシャルメディアに接近する。しかしながら、ターゲットオーディエンスから始め、ビジネスが、何を用意しているかに基づき、そのターゲットオーディエンスとどのような種類の関係を築くことを望んでいるかを決定するのがより一貫したアプローチである。テクノグラフィックスとは、ソーシャルコンピューティング行動を６つの参加レベルの階層に分類することである。これは、これらのレベルにおけるその参加に従って住民数を記述する。ブランド、ウェブページ、及びソーシャルテクノロジーを追及するその他の企業は、自身の顧客のソーシャルテクノグラフィックをまず分析し、このプロファイルに基づいてソーシャルストラテジーを作成する。例えば、メイン州の特定の地域ではタブレットの使用率が高く、フロリダ南部ではタブレットトラフィックが僅かである場合、タブレットユーザをターゲティングしたい広告主は、ビーチに住む人々ではなく寒冷気候で暮らす人々に対する広告を示す方がよい可能性がある。

広告が複数のデバイスに跨って出現するので、これらの広告に支払う方法を改良する必要が増している。広告主のためのスマートプライシング戦略には、リアルタイムで入札するためのプラットフォームを提供するスマートプライシングシステムが包含され、このプラットフォームは多数のデバイス上の広告スペースに対して競争入札を提供する。デバイスとしては、スマートフォン、モバイルフォン、タブレットデバイス、パソコン、ゲームデバイス、及びテレビを含むがこれらに制限されない。

広告ネットワークと共に情報のバックグラウンドを有さないパブリッシャーによって提供される入札は、自動的に応札されてもよい。事前情報がないので、広告ネットワークは、正確な印象値を判定することができない。しかしながら、ネットワークは、入札の展望を理解し、分布を作成するまで十分な入札額を生じる幾つかの方法を使用する。例えば、広告ネットワークが情報を有さない新しいサイトがある場合、広告ネットワークは、類似のパブリッシャー、サイト、又はユーザ情報からの情報を使用して応札する。広告ネットワークは、広告ネットワークが落札する可能性が高くなるように利益幅を縮小することを検討してもよい。落札されなかった場合、広告ネットワークは落札まで入札額を二倍にする。ここで入札額を二倍にする理由は、特定のサイトがもっと高い留保価格を有しているかどうか知るためである。広告ネットワークは、このサイトにふさわしい広告主を見つけることができるようにこの状況を分析する必要がある。現在の広告主候補が支払う用意がある価格よりも相対的に高い落札価格であるようならば、広告ネットワークは価格設定を調整する。これは新しいデータポイントであるので、その他の広告ネットワーク又はエクスチェンジは、入札価格の上限での入札を妨害するための情報又は動機を有さない。しかしながら、広告ネットワークが毎回落札額とその次に高かった価格の差が１０％未満で落札していれば、入札価格が操作されていないことを確認するために入札額を１０％下げることを検討すべきである。

広告ネットワークは、留保価格を変動させる可能性がある。留保価格は、広告主が特定のインベントリに対して定められた財政的考慮の下で入札することを妨げる。財政的考慮とは、定額料金であり、固定量であり、可変量であり、印象に基づいている（例えば、コストパーサウザンドインプレッション、即ちＣＰＭ）、コストパークリック（ＣＰＣ）であり、コストパーアクション（ＣＰＡ）であり、コストパーエンゲージメント（ＣＰＥ）であり、時間に基づいている、ユーザトランザクションの共同収益に基づいている、自身のデータにアクセスされているワイヤレスオペレータと共有されているパブリッシャーと共有されている、広告ネットワークと共有されている、又はそれ以外の場合は準備されている。

広告ネットワークは、優良な広告主が、財政的考慮をあまり必要としない低品質なインベントリに入札することを妨げてもよい。広告ネットワークはこのデータに関して経時的に学習するにつれてアルゴリズムを改善することができる。コストパーインプレッションキャンペーン時には、入札額は広告主が利益を引いて支払う用意がある額と同等になる可能性がある。

広告価格設定に関する広告ネットワークに対するその他の戦略は、自律的な、即ち適応的な入札を含む。印象の正確な評価での入札が主要戦略である。高レベルでは、方法論は、印象に最も高い入札額を割り当てるためのものである。しかしながら、市場のダイナミクスは入札の展望を探るために拒否されることになる。

自律的入札は、過去の情報を使用して入札の展望を調査してもよい。反対に、自律的入札は、現在の入札額をそのまま利用し、入札の展望を学習するために過去の落札額を維持し、入札額を下げることを検討してもよい。競合相手又は広告エクスチェンジのいずれかが入札額自体を上げていないことも確認できる。

自律的入札は入札の展望を探る。自律的入札は、その他の広告ネットワーク間にインタラクションがあるか、或いは広告ネットワークが裁定機会で優位に立つことができるかを知るために入札額を変更する。留保価格の分布からランダムに割り当てられた留保価格は、他の広告ネットワークによるライバルの留保価格の調査を防止するのに有用である。自律的入札は、入札額を維持するタイミング及び増加又は低下するタイミングを判定する。

自律的入札のその他の態様は、インベントリ選択である。この入札戦略は、広告エクスチェンジに広告ネットワークへのインプレッションコールを操作する能力を与えないよう最適なインベントリを選択する。

広告エクスチェンジは、インプレッションが到達すると入札の選択呼出しを送る。広告ネットワークは、インプレッション値を計算して、入札額を返す。高度な広告エクスチェンジによって、広告ネットワークに送られた類似のインベントリの比較及びリアルタイム入札における入札価格の比較が可能になる。ここでは２つのシナリオが存在する。１つ目は、ある広告ネットワークがある入札価格でリアルタイム入札において毎回落札する場合、この広告ネットワークは２番目に高い入札価格で落札して支払う。リアルタイム入札では、広告ネットワークは、広告ネットワーク自体の入札システムにおいて販売される場合に支払われる価格を下回る２番目の価格を支払うだけである。広告エクスチェンジは、同一のインベントリへのリアルタイム入札の代わりにより多くのトラフィックを自身のシステムに迂回させることによって収益を増やすことができる。

広告ネットワークがリアルタイム入札で落札に失敗した場合、落札者は、広告ネットワークが支払う用意があった金額と少なくとも同程度の金額、或いは広告ネットワークが二番目に高い入札額ではない場合はそれ以上の金額を支払う。広告ネットワーク自体のシステムでは、広告ネットワークは、全収益を分配するが、この収益は、エクスチェンジがリアルタイムオークションで稼ぐことができた金額を下回る。広告エクスチェンジは、同一のインベントリに関する自身のシステムの代わりにより多くのトラフィックをリアルタイム入札に迂回させることによって収益を増すことができる。

リアルタイム入札戦略は広告主のためにも存在している。広告主はネットワーク入札とリアルタイム入札とのバランスを取る。

入札では、広告ネットワークは、インベントリの抵抗を考慮する。歩留り最適化アルゴリズムにおいて発生するランダム化ステップがあるが、毎回のオークションで落札者が同じであれば、８０％以下の確率で、この落札者が選ばれる。この方法は結果、この落札者の予算を使い果たし、当日遅くに、より高い入札額を要求するインプレッションがあれば、広告ネットワークは、入札する者がいない可能性がある。

図１１は、ユーザ識別情報の有効性を判定するためのワイヤレスプラットフォームを表す。ワイヤレスプラットフォームは、第１のデバイス１１０１、第２のデバイス１１０２、サーバ１１０５、及びレシートデータベース１１１０を含む。第１のデバイス１１０１及び第２のデバイス１１０２は、この特定の実施形態ではインターネットを介してサーバ１１０５及びレシートデータベース１１１０と通信するが、その他の通信方法も利用可能である。更に、サーバ１１０５及びレシートデータベース１１１０は、中心に位置又は地理的に分散され、局所的及び／又は遠隔的に相互接続されてもよく、複合システムに統合されてもよい。

実施形態においては、第１のデバイス１１０１及び第２のデバイス１１０２としては、モバイル又は非モバイル、モバイルフォン、セルラーフォン、スマートフォン、ＧＳＭフォン、タブレットパソコン、ラップトップコンピュータ、コンピュータ、テレビ、ＰＤＡ、ケーブルボックス、ポータブルメディアプレイヤー、及びゲーム機が考えられる。

本発明の実施形態では、サーバ１１０５は、第１のデバイス１１０１及び第２のデバイス１１０２と通信してユーザの識別情報を受信する。ユーザ識別情報は通信信号１１０３及び通信信号１１０４によってサーバ１１０５に通信される。サーバ１１０５は、通信信号１１０９によって第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８をレシートデータベース１１１０に通信する。レシートデータベース１１１０で受信すると、レシートデータベース１１１０は、所定数のレシートに基づき、第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８が同一ユーザに関連していることを特定する。実施形態では、ユーザ識別情報はハッシュ化Ｅメールアドレス、ログイン、ユーザ名、データプロバイダ識別情報、突合せキー、キャリア識別情報、又はインターネットプロトコルであり得る。データをハッシュ化する又は暗号化を適用することによって、ユーザ及びユーザの対応するデータに匿名性が与えられる。

図１２は、これらのユーザ識別情報の所定回数の受信に基づきユーザ識別情報によってユーザを識別するステップを示すフローチャートを表す。処理ステップはステップ１２０１から始まり、第１のユーザがアクセスした第１の通信デバイスと関連する複数の第１のユーザ識別情報をデータ管理プラットフォームにて受信し、データ管理プラットフォームは第１のユーザに関するデータを含む。ステップ１２０２は、第２のユーザがアクセスした第２の通信デバイスと関連する複数の第２のユーザ識別情報をデータ管理プラットフォームにて受信することを含む。ステップ１２０３は、データ管理プラットフォームにて、所定数の前記複数の第１及び第２のユーザ識別情報のレシートによって、第１の通信デバイスにアクセスしている第１のユーザが第２の通信デバイスにアクセスしている第２のユーザであると判定する。

定義上、消費者がスクリーンを備える２つ以上のデバイスを所有することによる従来の放送テレビとオンラインマルチメディアコンテンツの間の境界線を薄めることは、クロススクリーン機能と呼ばれる。統合されたクロススクリーンサービス及びその結果としての質の高い体験に対する需要が増えている。消費者は、スポーツ中継、録画されたテレビ番組、オンデマンドの映画、及びソーシャルメディア体験等の個人的なコンテンツを、どこへ行っても体験でき、あるデバイスから別のデバイスへ移動することができるという柔軟な視聴体験を望んでいる。

クロススクリーン設定においてユーザが複数のデバイスを参照すると、ユーザの視聴履歴と地理的ロケーションが増加する。同様に、これにより、ユーザに関するデータが増加し、ユーザに広告をターゲティングする方法が増加する。一人のユーザが多くのデバイスにアクセスし、これらのデバイスを持って様々なロケーションに移動することにより、ユーザに関する受信データは、初めは不正確であるように見える。このユーザに適合する広告がターゲティングされるように（例えば、意図するユーザにリーチするように）受信データを定性化及び定量化することが必要である。

データの定性化及び定量化は、データ管理プラットフォームによって行われる。プラットフォームは、このユーザは誰か及びこのユーザに関して他に分かっていることは何か答えることができる。かかるデータはパブリッシャー又はファーストパーティのデータプロバイダへ提供したりここから提供されたりする、或いは、データ管理プラットフォームは、サードパーティのデータをパブリッシャー又は広告主と相関する。例えば、キャリア情報をサードパーティのプロバイダからの情報と結合してユーザに関してより多くを特定する。

ユーザ識別情報（以下、“ユーザＩＤ”）の結合は、データの品質も計算する。ユーザＩＤが頻繁に出現する場合複数回の検証は必要である。例えば、ハッシュされたＥメールからの任意のユーザＩＤが新しいデバイスからの別のユーザＩＤとともに出現する場合、毎回このユーザが同一ユーザであることを示すためには、２つのユーザＩＤが行わなければならない出現の最小閾値が存在する。例えば、この閾値は、共に３回出現することである。出現回数が多くなるほど、このユーザが同一ユーザである可能性が高くなる。

実施形態では、ユーザＩＤが実行しなければならない出現の最小閾値は、通信信号１０３及び通信信号１０４によってサーバ１０５へ通信される。サーバ１０５は、通信信号１０９によってユーザのＩＤをレシートデータベース１１０へ通信する。レシートデータベース１１０にて受信すると、レシートデータベース１１０は各ユーザＩＤの出現を記録する。ユーザＩＤが記録されて最低レシート数に到達すると、レシートデータベース１１０はこれらのユーザＩＤが同一ユーザに関連するものと判定する。

所定のレシート数、即ち最小閾値は、２つのユーザＩＤを３回確認することである場合が多い。最小閾値は、ユーザＩＤが、ハッシュされたＥメールアドレス、ログイン、ユーザ名、データプロバイダ識別情報、突合せキー、キャリア識別情報、又はインターネットプロトコルであるかによって変わり得る。例えば、ユーザが行うログインは、３回出現しなければならないが、別のＩＤは、ユーザによって提供されなければ、少なくとも５回出現しなければならない。

かかるユーザＩＤ及びレシートデータベースは、ＩＤ毎に行われる形式の検出論理の基になる。ユーザＩＤはその他の有効なユーザＩＤと共に確認されなくてはならず、同一ユーザを示すＩＤグループはユーザＩＤファミリーと呼ばれるようになる。例えば、識別情報ＡＢＣが識別情報ＤＥＦと共に確認されると、ファミリーはＡＢＣＤＥＦになる。

ユーザＩＤ及びユーザＩＤのファミリーには有効期限が割り当てられる。割り当てられたユーザＩＤ及び出現回数は設定された期間のみ有効である。失効すると、このユーザＩＤは新たなユーザに割り当てられる。例えば、ユーザＡにＡＢＣが割り当てられ、有効期限が１０日間であれば、１１日目にはユーザＢはＡＢＣが割り当てられる。

レシートデータベースはコンプライアンス規定（収集データの開示、使用、オプトアウト等）に従う。レシートデータベースはハッシュ化バージョンのユーザＩＤを記憶するのでユーザはユーザプロファイルによって記憶されない。更に、オプトアウトプリファレンスにはユーザプロファイルが記憶される。

１つのデバイスから複数のユーザＩＤが受信される可能性がある。例えば、ユーザＡがそのデバイスを使用し、次にそのデバイスをユーザＢに貸し出す。ユーザＡにはユーザＡの閲覧行動及び履歴に基づいてＩＤが割り当てられている。ユーザＢにはユーザＢの閲覧行動及び履歴に基づいて異なるＩＤが割り当てられている。レシートデータベースは、データベースにおけるユーザＡ及びユーザＢの出現に基づいて当該デバイスに現在アクセスしているユーザがどちらであるか特定する。

１つのデバイス上に複数のＩＤが存在し得るので、レシートプラットフォームは、ＩＤを有効にするタイミング及び無効にするタイミングを知るためのシステムを示す。例えば、ユーザＡは自身のデバイスをユーザＢに貸し出し、ユーザＢは１つのウェブページにアクセスするだけであれば、ユーザＢに割り当てられたユーザＩＤは１回出現するだけである。他に出現がなければ、レシートデータベースはユーザＡのデバイスからユーザＢのユーザＩＤを無効化する。

複数のソースからの複数のＩＤは、突合せキー、コレジストレーション、ユーザデモグラフィックデータ、デバイスハードウェア識別子（例えば、モバイル通信機器のハードウェアＩＤ）、イントラアプリケーション突合せキー（例えば、ビデオゲーム）、イントラプラットフォーム突合せキー（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ）、固有電話番号、地理的ロケーション（“ジオロケーション”）、顧客識別子、言語、デバイス特性、トランザクションデータ、クレジットカード番号に少なくとも部分的に基づいて、又は何らかのその他の識別子に基づいて、たった一人のユーザに正確に関するものとして有効化される。突合せキーという用語は、データベース内で利用可能な一組のデータと一致させる氏名、住所、電話番号、クレジットカード番号等の消費者が提供するデータの検証を含む機能を指す。一態様において、データ列を消費者が入力できるようにするシステムであって、このデータ列を、当該消費者との以前のインタラクションに由来するデータ等のデータベース内の利用可能なデータと一致させるシステムが提供される。他の態様では、販売者が以前にサービスを提供及び／又は販売した消費者の特性を定義する突合せキーを含むデータベースを当該販売者が維持する。本システムでは、消費者の特性を販売者のデータベースにおける突合せキーと比較するマッチングエンジンを提供する。突合せキーが販売者のデータベースに既に存在する場合、指定のステップが発生する。例えば、データベースに存在する突合せキーと一致するユーザデータを有する顧客により、結果的に、このユーザに関して収集された新しいユーザデータが、収集された以前のユーザデータと集約される。他の実施形態では、データベースに存在する突合せキーと一致するユーザデータを有する顧客により、結果的に、当該顧客に対して割引が提供され、或いは何らかのその他の行動が開始される。実施形態では、コレジストレーション処理を使用して疑似突合せキーを作成する。例えば、顧客が製品に関する情報をリクエストし、ウェブサイト（又はアプリケーション）上又は製品カタログ内に見られるようなアンケート及び／又は何らかのその他の種類の書面に記入した場合、ユーザプロファイル属性が収集される。コレジストレーション処理中に収集されたデータから、一意識別子／特性を使用して、複数のデータソースからの当該ユーザに関するユーザプロファイルデータを集約するために使用される突合せキーを作成する。この集約されたユーザプロファイルデータは、当該ユーザに対してスポンサー提供コンテンツをターゲティングするために、又はその他の用途に使用される。

サードパーティのデータプロバイダから複数のＩＤが生じる可能性がある。サードパーティのデータプロバイダは、公共のデータベース、加入者データベース、フリーウェアデータベース、購入したデータベース等を含む。公共のデータベースは、国勢調査データ、有権者登録、不動産評価データ、公共登録、車両登録、裁判所記録等を含む。目的のデータ使用に適合する公的及び私的な情報には多くのソースがある。加入者及び／又は購入された私的なデータベースは、正規化、集約化、地域等を含む様々なインターネットアクセス分析及びクリックストリーム分析データを含む。行動データベースに関連するサードパーティのデータ利用の例として、最近自身のモバイル通信機器を使用して住宅ローンの融資又は借り換えに関する情報を検索したボストン地区のユーザの行動データのリクエストをサーバが受信する。マネタイゼーションプラットフォームは、例えば地元の不動産登記所のデータベースから、住宅販売及び／又は借り換え活動に関するサードパーティのデータにアクセスする。サードパーティ情報を行動情報と統合することにより、行動データ内で、家を最近借り換えした又は最近購入したユーザが特定される。マネタイゼーションプラットフォームは、より包括的な一連のデータを提供するために、統合されたサードパーティデータを含む行動データを配信する。

上述のように、財政的考慮は、適合するサードパーティのデータの利用可能性に基づく。本例では、関連するサードパーティのデータにより、マネタイゼーションプラットフォームが、１つの財政的考慮に対してはサードパーティのデータを有さない行動データのバージョンを提供し、別の（潜在的により大きな）財政的考慮に対しては統合バージョンを提供する。

１つ以上のサードパーティから得られるサードパーティデータは、検索されたユーザの行動プロファイルに関連するものである可能性がある。サードパーティデータは、国勢調査データ、環境データ、有権者登録データ、教育データ、給与調査データ、住宅価値データ、町税納税記録等を含む１つ以上のデータソースから得られる。

サードパーティデータはクレジットカードプロバイダによって提供される可能性がある。クレジットカード情報リクエストとしては、黙示的なクエリ、アクティブなクエリ、曖昧回避アクション、検索機能、フィルタリング機能、提示機能、ルーティング機能、又は当該情報、処理、又は検索の完了に関する別の機能又はアクションが考えられる。クレジットカード情報は、モバイル受信加入者特性のデータベースから又はクレジットカードプロバイダから得られる。この情報は、未払い残高、限度額等に関する情報を含む。例えば、黙示的なクエリによって、ユーザに関して利用可能なクレジット残高に基づいて結果が提示され、例えば、残高が低く限度額が高いユーザに関しては高価な商品の検索又は結果が提示され、残高が高く限度額が低いユーザに関してはファイナンシャルカウンセラーの検索又は結果が提示される。

サードパーティデータは、スーパーマーケット又は薬局によって提供される可能性がある。モバイル受信契約者特性のデータベースから又はスーパーマーケット又は薬局のロイヤルティ制度又はポイントカード制度から、ユーザに関するスーパーマーケット又は薬局の情報が得られる。スーパーマーケット又は薬局の買い物客は、その他の小売店の買い物客と同様に、キャッシュバックによる奨励、割引、クーポン、ロイヤルティ制度、又は何らかのその他の種類のインセンティブを含むがそれらに制限されない参加動機が与えられ、本システムが使用する個人情報を提供する。例えば、ポイントカードの使用によって、買い物客の特定の小売店への訪問頻度が示される。サードパーティデータは、ブランドロイヤルティ、クーポンの使用、又はこのユーザがどのような種類の買い物客であるか（例えば、“特価品”又は“セール”の買い物客）に関する情報を含む。例えば、情報リクエストは、この買い物客がブランド又はジェネリック処方箋の買い物客であるか否かに基づいて結果を提示し、適切な広告の選択に役立つ。

サードパーティデータは通信カタログ販売業者によって提供される可能性がある。モバイル受信契約者特性のデータベースから又は通信カタログ販売業者自身からユーザに関する通信カタログ販売情報が得られる。例えば、シェフであれば、通信カタログ販売から特定の台所用品を購入する等の過去の行動に基づいて“アマチュア”又は“プロのシェフ”等に分類される。

サードパーティデータはケーブル又はセットトップボックスプロバイダによって提供される可能性がある。モバイル受信契約者特性のデータベースから又はケーブル又はセットトッププロバイダから、ユーザに関するテレビ情報が得られる。例えば、情報リクエストによって、買い物客がブランド又はジェネリック処方箋の買い物客であるか否かに基づく結果が提示され、適切な広告を選択するのに有用である。例えば、上述のシェフは、イタリア料理のテレビ番組を見る等の過去の行動に基づいて、“アマチュア”又は“プロのシェフ”に加えて、“イタリアンシェフ”として分類される。

サードパーティデータは、消費者の健康管理データベースによって提供される可能性がある。データプラットフォーム又はサーバは、医療又は健康情報に関する未加工データ等、‘慎重に扱うべき’カテゴリからのコンテンツを積極的に排除するが、健康管理データベースは郵便番号レベルでは機能する。例えば、情報リクエストによって、ある郵便番号の範囲内で報告されたバイク関連の傷害件数の結果が提示される。

サードパーティデータはＵＲＬを参照することによって提供される可能性がある。参照ＵＲＬは、ユーザの閲覧活動を収集する。例えば、訪問されたページのコンテンツ及び性質を知るために閲覧トラフィックを分析する能力を有する。

ユーザＩＤの結合は、リアルタイムと一括の両方でユーザＩＤをレシートデータベースに受け入れることを含む。レシートデータベースは、任意のソースからのユーザＩＤを統合することができる。このソースは、検索ストリーム、広告インタラクション、閲覧行動、ワイヤレスキャリア、及びその他のサードパーティデータを含む。かかるユーザＩＤは、経時的に一般的なユーザの興味へのインサイトを提供し、差し迫った及び進化するユーザのニーズを照らし出す。ユーザＩＤの結合によって、時間に依存するターゲティング機会を提供するより長期的且つリアルタイムの興味が特定される。一例としては以下の通りである。即ち、ユーザＩＤが特定のロケーションから出現最低閾値に達する。このロケーションがレストランであると特定される場合、このユーザＩＤに関連するユーザに関連するその地域のその他のレストランのターゲティング機会は、食事に関するリアルタイムウィンドウに限定される。一括で受信された場合、ユーザＩＤに関連するタイムウィンドウがより長くなる。

データの有効化は、どのような環境にデバイスが置かれているか（仕事や家、屋外等）を知るためにその他の広告ネットワークからブリッジすることも含み得る。プラットフォームは広告ネットワークに戻って環境をユーザに相関できる。例えば、ユーザは、これらの環境のいずれかに適した広告を受信する（仕事中は仕事関連情報、在宅中は消費者情報を受信する等）。ユーザが自宅及び仕事から離れている場合、ユーザは、ホテル、レンタカー、及びレストラン情報等、ユーザがいるロケーションにおいて旅行に関する広告を受信する。

実施形態では、サーバ１１０５は、通信信号１１０９によって第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８をレシートデータベース１１１０へ通信する。第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８は、同一ユーザに関連する地理を含む。

デバイスがどのような環境に置かれているかを判定することは、主に地理に基づく。ＧＰＳ、三角測量、及び又はＷｉＦｉ三角測量によって地理的座標が判定される。地理は、１つ以上の州、又は１つ以上の市を含む地理的地域等、ユーザが入力したロケーション（１つ以上）によっても判定される。

デバイスがどのような環境に置かれているかは、時刻によって判定されてもよい。地理は、その地理が得られた時刻に関連する可能性がある。例えば、ユーザＩＤが特定の地理において午前１１時に非モバイルデバイスから最低出現回数に達すれば、この地理が職場であると思われる。ユーザＩＤが特定の地理において７時にモバイルデバイスから最低出現回数に達すれば、この地理は自宅又は公共の場であると思われる。

実施形態では、第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８は通信信号１１０９によってレシートデータベース１１１０に送信される。第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８は、外部の事業者に配信される。かかるユーザ識別情報を購入又はそれに入札する外部の事業者は、キャリア、ウェブページパブリッシャー、アプリケーションプロバイダ、広告主、広告ネットワーク、広告サーバ、及びデータプロバイダを含む。

ユーザＩＤが有効化されていると、かかる情報は広告主にとって価値あるものである可能性がある。実施形態では、ソースとしての広告インタラクションは、特定のユーザの広告とのインタラクションに関するデータを収集することを含む。広告インタラクションデータにより、本システムは、ユーザが最も反応する可能性がある広告の種類を考慮するように当該ユーザに関する知識を拡大することができる。この情報は、要約されたユーザプロファイル内の要素として分析され提供される。一例としては以下の通りである。即ち、ユーザＩＤは、広告ソース、広告のコンテキスト、及び広告の種類と共に受信される。広告ソースの例としてはプライマリ広告サーバがある。コンテキストは、この広告が表示された場所でもよく、コンテキストとの例としてはスポーツポータル、サードパーティのサイト等がある。広告の種類は、広告の詳細でもよい。広告の詳細の例としては、テキスト、静止グラフィック、インタラクティブ等がある。

ユーザＩＤは、インタラクションデータと共にトリガ及びアドサクセスを含んでもよい。トリガは、この広告が何に応えて供給されたかである。トリガの例としては検索、コンテキスト、行動、デモグラフィックス等がある。広告インタラクションは、アドサクセスを記述する。アドサクセスの例としては、クリック、コンバージョン等がある。

ユーザＩＤが有効化されていると、かかる情報は広告主にとって価値あるものである可能性がある。具体的には、サーバは、ユーザＩＤに関連する特定のユーザに広告が配信されたことを示す。カウントオン（ｃｏｕｎｔ−ｏｎ）ダウンロード技術により、広告が配信されたか否かを確認する。カウントオンダウンロード機能は、不一致を減少し、インベントリ、予測、配信のためにより正確な数をクライアントに提供するのに有用である。これにより、広告が完全に実行される又はユーザデバイスにダウンロードされると広告インプレッションをカウントすることが可能になる。例えば、広告を受信するユーザが選択されると、カウントオンダウンロードは、この広告がいつ受信されたかを示す。カウントオンダウンロードは、サードパーティ広告サーバに適合する。サードパーティの広告サーバからのレポートを比較した後に明らかになる不一致は、カウントオンダウンロードが広告に添付する広告タグに基づいて減少する。正確なレポート及びインベントリを補償するために、広告キャンペーン及びその広告自体に関する全ての適合情報が収集される。リクエストされたクリエイティブ（広告素材全般）配信を実際の検証された配信と比較して一致させる要求はこの機能性によって処理される。また、カウントオンダウンロード機能性によって、フリークエンシーキャッピング及び配信目標が検証された配信に設定することが容易になる。これは、頻度設定を入力すると、検証のために設定された広告に関するインプレッションの定義が、実際に、検証されたものだけであり、リクエストされたものではないことを意味する。

選択された広告が画像であれば、配信エンジンが最初の広告リクエストへの応答として広告タグを返し、広告タグは以下を含む。

配信エンジンがこのリクエストを処理して初めてカウントが生じる。

最適なユーザへの広告の配信が成功したか否かを判定するその他の方法は、ピクセルタギング及び帯域幅判定である。例えば、帯域幅において、ユーザが低速な接続又は高速な接続にある場合、広告ネットワークは提供されるデータを変更できる。ピクセルタギング判定の一例としては、データ交換が男性のＡｎｄｒｏｉｄユーザを有するが、ピクセルが女性からのｉＰｈｏｎｅとして戻ってくる場合である。

実施形態では、第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８は通信信号１１０９によってレシートデータベース１１１０に送信される。第１のユーザ識別情報１１０７及び第２のユーザ識別情報１１０８は、入札プラットフォームを介して外部の事業者に配信される可能性がある。

ネットワーク又はプラットフォームはユーザＩＤをランキングして有効性を判定してもよい。ランキングは、データプロバイダに基づくランキングではなくデータポイントに基づくものであってもよく、サードパーティのデータの品質を確認することができる。ユーザＩＤのランキングは、様々な方法によって結合されたり、データプロバイダに基づいて重み付けされたりする可能性がある。例えば、サードパーティの小売データプロバイダは、データの保護必要度に基づき、消費者健康データベースプロバイダよりもランクが高い。かかるランキングは入札目的で使用されてもよいが、供給側プラットフォームから用いられてもよい。供給側プラットフォームはレシートデータベースを含む。

レシートデータベース１１１０及び／又はマネタイゼーションプラットフォームには入札プラットフォームが関連する可能性がある。入札プラットフォームはマネタイゼーションプラットフォームに含まれる可能性がある。レシートデータベースは、財政的考慮として、入札からの収益の一部がマネタイゼーションプラットフォームへ提供されることを提案する可能性がある。広告サーバは、検証されたユーザＩＤのリクエストをマネタイゼーションプラットフォームに提供する可能性があり、このリクエストに応じて、マネタイゼーションプラットフォームはユーザＩＤの最低入札額を特定する。最低入札額は、ユーザＩＤの様々な側面に関連する可能性がある。例えば、最低入札額は、タブレットデバイスに関連するユーザＩＤに関して設定される可能性がある。リクエストされたユーザＩＤの入札の結果に基づき、マネタイゼーションプラットフォームは、広告サーバにユーザＩＤを１回以上配信する可能性がある。

自動メディアプランニング技術より、有効なユーザＩＤへ効率的に宣伝される可能性がある。自動メディアプランニングシステムは、供給と需要に基づく予約システムである。自動メディアプランニングにより、広告主は、自身の広告キャンペーンに対して最高の投資収益を生むサイトを決定することができるようになる。多くの広告ネットワークが提供する一般的なランオブネットワークのコンテンツチャネルで広告キャンペーンを行うのではなく、自動メディアプランニングを使用することにより、広告主は、自身の文脈的、地理的、デモグラフィック、及びパフォーマンスの優先権に基づいてカスタマイズされた広告チャネルを創出することが可能になる。これにより、広告主は、自身のメディアプランにおいて全サイトに跨って自身の広告予算を自動的に割り当てることができるようになる。各予算配分は、リーチ、クリックスルー率、価格、適合性、及びレーティングを含むいくつかの性能係数に基づいて計算される。広告主は、必要に応じて個々の割り当てを手作業で編集することができる。例えば、広告主は現在のクリックスルー率に基づいてより多くの資金をより人気の広告に割り当ててもよい。

リアルタイム入札と自動メディアプランの違いは、交渉がないことである。自動メディアプランは、インプレッションではなくキャンペーンに基づく供給と需要のマッチングである。自動メディアプランは、商品市場におけるブロック単位のインベントリを記憶する金融市場に等しいと言える。

モバイルインベントリを既存のエクスチェンジに公開することにより、現在の価格設定を見通すことができる。モバイルインベントリの公開を自動メディアプランと結び付けることは、例えば未来のイベント又は祝日に基づいてもよい。これは、希少性のあるマーケットにおいて上手く機能する可能性がある。これにより、クロススクリーンインベントリが、異常な高価格で取引されることが可能になり、これはハイフリークエンシートレーディングとしても知られている。

インターネットプロトコル（以下、“ＩＰ”）ターゲティングは、デバイスに依存しないターゲティングを目的とする。インターネットプロトコルターゲティングは、商業的なワイヤレスアクセスではなく個人的な設定、リクエストの数を示す周波数軸（ａｘｉｓｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、及びユーザエージェントに対するデバイスの数を必要とする。これらの要件により、データが同種であるか否かが判定される。広告ネットワークはＩＰターゲティングにデータを添付し、個別のデータはＩＰターゲットに反映される。ネットワーク外のユーザはこのユーザレベルでは識別不可能である。

広告ネットワークは、どのデータをＩＰタグに反映すべきかを決定してもよい。ライフスタイル及びライフステージのデータはＩＰタグに戻るのに移植しやすい。この反映を管理するため、かかるデータは、このＩＰタグによって有効と見なされる適合性スコアに到達しなければならないだろう。

常にデバイス及びロケーションを変えるユーザを更にターゲティングするために、ハイパーターゲティングを利用することができる。ハイパーターゲティングとは、ネットワークにおいて特定の興味に基づくセグメントに広告コンテンツを配信する能力を指す。また、ハイパーターゲティングは、極めて具体的な基準に基づいて広告をターゲティングするソーシャルネットワークサイト上の能力である。広告主には、音楽、スポーツ、及び映画を含むユーザのプロファイル内でユーザ自身が特定したサブカテゴリを広告の対象とするオプションが提示される。例えば、単に映画の愛好者をターゲティングするのではなく、広告主は、ホラーや、ロマンス、コメディ等好ましいジャンルに基づいて広告を送信することができる。ハイパーターゲティングの一般的な分野は、３つのソース、即ち、ユーザがサイトにアクセスするために登録する際に収集された基本データ（例えば、年齢、性別）である登録項目、アクティブユーザが記入した詳細な内容であるプロファイル（例えば、好きな映画、活動、ブランド）、及び訪問したサイト、購入活動、参加したグループ等のオンライン活動から収集されたデータである行動履歴から情報を引き出す。

ハイパーターゲティングは、ハイパーローカルターゲティングに拡張されてもよい。ハイパーローカルターゲティング及びリターゲティングは、広告インベントリをまとめ、販売可能なオーディエンスを創出し、行動リターゲティングと一致させてもよい。これは地理的ロケーションの文脈分析であり、ネットワークはこれらの特定のロケーションにいる新しいユーザに関する特性を推測する。例えば、ＷｉＦｉ座標はハイパーローカルターゲティングを支援する。以下の例及びデバイス、即ち、緯度と経度が地理的ロケーション内の空間（タイル）を示す、郵便番号に基づくターゲティングではなく地理的ロケーションのためのタイルと、ニアフィールドコミュニケーションと、クイックレスポンス（ＱＲ）コードと、テレビから発せられる可聴信号と、ユーザが写真を取ることによって検索することを可能にするゴーグル、及びデバイスカメラと、ソーシャルメディアアプリケーションを介するチェックインポイントと、三角測量によって決まる建物又はロケーション内のＷｉＦｉは、ハイパーローカルターゲティング及びリターゲティングと共に使用することができる。

ハイパーローカルターゲティングと共にフィンガープリントアプリケーションが使用されてもよい。例えば、ユーザは、映画館で映画が始まる前に使用中のデバイスを有している。上映前の視聴中、デバイスは、上映前の広告及び予告編からの音声に基づいてユーザの位置のフィンガープリントを採る。

ゲーム及びソーシャルメディアが新しいターゲティングパラメータを提供してもよい。かかるアプリケーションは、アプリケーション内の友人又はその他のユーザに基づいてユーザに関するデモグラフィックスを判定してもよい。例えば、ＷｏｒｄｓｗｉｔｈＦｒｉｅｎｄｓにおいて使用された言葉により、任意の当該ゲームの参加者を新たに文脈ターゲティングする。

適応広告活動はハイパーターゲティング化キャンペーンを制作してもよい。これは、地理によってメディアをローカライズし、適切な日に適切な時間に適切な広告を提供し、各オーディエンスに適切な広告を配信し、詳細なレポートを提供してリアルタイムエンゲージメント分析を行う。適応広告活動は、リッチメディアを取り入れてもよい。

複数のデバイス上のユーザに対する他のハイパーターゲティング化キャンペーンは、カスタマイズされた“新聞の折り込みチラシ（Ｓｕｎｄａｙｃｉｒｃｕｌａｒ）”を含む。チラシは、デモグラフィックスと地理的ロケーションだけでなく、ターゲティングとオーバレイを統合する。このチラシは、関連する製品を含み、無制限の製品数を示す能力を有する。例えば、家庭の日用品を主に買う人は、同家庭内の他の人とは異なるチラシを受信する。

ハイパーターゲティングの他の方法として、ビーコンを介するものがある。ビーコンは、ユーザが直接提供するフィードバックである。ビーコンは、ユーザがどのように広告に応答するかを示し、それに対応して、広告内のカーソルの位置に基づいてデータを送信する。また、ビーコンは、アイトラッキングを使用してユーザの視線がページ又は広告上のどこに向けられているかを知り、また、顔認識を使用してページや広告に対するユーザの情動反応、例えば、嬉しい、悲しい、又は怖い等を見分けてもよい。ビーコンは、デバイスの加速度計にアクセスしてユーザが広告を見たか否かを見分けてもよい。例えば、ビーコンは、ユーザが面白い広告に対して笑顔で反応したか否かを示す。

顔認識アルゴリズムは画像をスキャンして、曲線、点、皺、及び輪郭を検出し、顔の３Ｄ認識形状を推測する。このように、３Ｄモデルは比較のために元の写真と同じアングルに簡単に回転させることができるので、将来の写真における任意のポーズアングルに適応可能である。

従来の技術における欠点を克服するために開発された第１のシステムは、ブリッジングである。ブリッジは、２つの異なるインターネットプラットフォームが１つのデバイス上で又はあるデバイスから別のデバイスに調和的に共存するように両プラットフォームをリンクさせるシステムである。ブリッジは、モバイル、オンライン及びオフラインのパソコンデータを介して広告代理業者及びネットワークにオーディエンスを導く。

ブリッジにより、モバイルを中心とする、モバイル、パソコン、及びテレビを含むプラットフォーム融合につながる。本発明の戦略は、これらの３つのプラットフォームのテクノロジーをブリッジングしてモバイルユーザにかつてないインタラクティブな体験を生み出すことである。これを達成するため、広告ネットワークは、パブリッシャーとアプリケーション及びゲームデベロッパーに、コンセプト、作成、配信、支払請求、テクノロジー、パフォーマンス分析、及び顧客サービスを含む完全なキャンペーン管理を提供してもよい。

ブリッジは、ハイブリッドスマートフォンアプリケーションによって設立されてもよい。ハイブリッドアプリケーションとは、ダウンロード可能なアプリケーションに埋め込まれるモバイルウェブサイトである。これは、スマートフォンのＨＴＭＬ５及びネイティブ機能を使用するウェブページ及びアプリケーションの結合であり、ウェブページとアプリケーションの最良の特徴を共に使用しながら、アプリケーションとウェブページが併存することができるようになる。これにより、メディアブランドは、魅力的なユーザ体験を配信しながら顧客との交流を高めることができる。

ウェブページは、ウェブウィジェットを介してアプリケーション内に存在する。ウィジェットはウェブページをアプリケーション内にレンダリングする。アプリケーションを備えるウェブページは、アプリケーション外のそのウェブページと同じｃｏｏｋｉｅのプールを共有しない。

ブリッジングの主要コンポーネントは、オンラインゲームプレイである。ゲームデベロッパーは、スマートフォンにゲームを提供するウェブページとソーシャルメディアサイトの間の遷移、及び異なるモデルのスマートフォン間でのゲーム体験の遷移を試みている。ブリッジは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ‐ＨＴＭＬ５ベースのアプリケーションのゲームを様々なモバイル及びソーシャルメディアプラットフォーム向けに変換する。

ブリッジの第２の主要コンポーネントは、ショッピング及び商取引全般である。消費者のテレビ又は印刷媒体から当該消費者のモバイルデバイスへ消費者にリーチするために、買い物客は、テレビ又は印刷広告上のバーコードをスキャンすることにより、ウェブページ又はアプリケーションダウンロードへリダイレクトされる。消費者は、テレビ、印刷物、包装紙上、オンライン、及びモバイルの広告内でショートコード（不完全な電話番号）を見た場合、テキストメッセージによってクーポンを“切り取って”もよい。次に、このコードをテキストメッセージによって送信することにより、参加している商店からクーポンが消費者のロイヤルティカードに読み込まれる。クーポンは買い物客が会計時にロイヤルティカードを通すと自動的に引き換えられる。

ブリッジングは、ロケーションデータとソーシャルメディアとショッピングインセンティブの間で推移する。例えば、図１３は、一人目のユーザがソーシャルメディアサイト上のあるロケーションにチェックインしている様子を示し、このユーザが「私は今Ｓｔａｒｂｕｃｋｓのクーリッジコーナー店（２７７ハーバードストリート／ビーコンストリート、ブルックライン、マサチューセッツ州）にいます」と発言する。二人目のユーザがこの一人目のユーザのロケーションを確認し、この情報が出現すると、コンパニオンのテキストが出現する。

コンパニオン広告は多くの可能性を有する。チェックイン自体によってジオコード情報が提供されるので、特定のロケーションに関する最新の広告がない場合、広告ネットワークは近隣のロケーションの広告を見つける。例えば、チェックインが、最新のクーポンを有さない自営業のレストランで行われた場合、広告ネットワークは最寄りのＳｔａｒｂｕｃｋｓのクーポンを提供する。

ブリッジングにより広告ネットワークがより効果的にオーディエンスにリーチすることができるようになるので、ブリッジングは広告ネットワークにとって価値がある。広告ネットワークはモバイルの“地域特有のデータ”を集約してもよい。例えば、広告ネットワークは、自身のネットワーク内のパブリッシャーから興味あるデータを受信する。広告ネットワークは、自身のネットワーク外のウェブページ及びアプリケーションからのデータを、広告ネットワークが遭遇するユーザに関する別の有益な点として集約してもよい。可能な限り、これらの関係はオンラインのパソコンとモバイルをつないでもよい。ログインが利用可能であれば、広告ネットワークは、オンラインのパソコンとモバイルとの間の突合せキーにアクセスし、オンラインのパソコンとモバイルとの更なるリンクを形成しようとする。広告ネットワークが蓄積するデータはその広告主に利用可能になり、広告がターゲットオーディエンスにより良好にリーチするようになる。

図１４は、本実施形態の例である。ブリッジ１、２及び３は、広告ネットワークが同一のキャリアＩＤを有するモバイルウェブ上及びモバイルアプリケーション内のユーザを識別すると創出される。例：キャリアＩＤ：Ｏ：ＪＯ：ＨＨ：Ｊ。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムはスマートトラフィックである。広告ネットワークは、“スマートトラフィック”を介して自身の広告活動を運営する。スマートトラフィックは、利用可能な予算及び利用可能なスペースに基づきどの広告主にインプレッションを与えるかを判定する。これは、インベントリ最適化の目標とする形であり、この場合、広告ネットワークは生鮮商品の価値を最大化する。

図１５は、この特定の実施形態の説明図である。この処理は広告がどのようにしてモバイルデバイスにプッシュされるかを示す。広告主は自身の予算１５０１を広告ネットワーム１５０３に提供する。パブリッシャーは自身のアプリケーション上の広告に利用可能なスペース１５０２を広告ネットワーク１５０３に提供する。発明のアルゴリズムに基づき、広告ネットワーク１５０３は、次に、予算１５０１とスペース１５０２の最良な組み合わせを調整し、モバイルデバイス１５０４のディスプレイ上に広告を最適に提示する。

広告ネットワークは、多変量クリック及びコンバージョン履歴を使用してその歩留り最適化を最適化してもよい。この処理は、現在の歩留り最適化アルゴリズムを改善するものである。クリックスルー又はコンバージョン率の正確な計算を行うため、広告ネットワークは、まずインプレッションを分類できなければならない。これは、広告ネットワークが、インプレッションのターゲティングを改善し、広告がクリックされてアクションが行われる確率を向上できるようにするためである。第二に、広告ネットワークはインプレッションを広告に一致させる実用的な方法を必要とする。各インプレッションは、そのインプレッションの分類を記述する複数の特徴の組み合わせであるため、全ての適合する組み合わせは対応する広告と一致される必要がある。インプレッションの特徴数が増加すると、クリックスルー率を計算するための一致件数も多くなる。広告ネットワークは、リアルタイムオンライン情報との静的なオフラインメトリックのハイブリッドを開発する。アルゴリズムはリアルタイム計算に最大で４ＧＢのメモリを使用する。

図１６はこの特定の実施形態の説明図である。この処理は、モバイルデバイスに広告をプッシュする優れた方法を示す。ユーザの購入履歴１６０１、リアルタイム情報１６０２、及び／又はオフライン情報１６０３を含むがこれらに制限されない情報及びパラメータは、広告ネットワーク１６０４に提出され、モバイルデバイス１６０５に広告がプッシュされるべきか否かを広告ネットワーク１６０４が判定することができる。購入履歴１６０１は、過去の又は特定の期間のオンライン購入及び物理的購入を含むがこれらに限定されない。リアルタイム情報１６０２は、リアルタイム使用パターン、リアルタイム使用行動等を含むがそれらに制限されない。オフライン情報１６０３は、オフライン使用パターン、オフライン使用パターン等を含むがこれらに制限されない。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムは協調フィルタリングである。広告ネットワークは協調フィルタリングを使用してもよい。協調フィルタリングは、複数のエージェント、ビューポイント、及びデータソース間の協調を伴う技術を使用して情報又はパターンのフィルタリングする処理である。協調フィルタリングのアプリケーションは典型的には非常に大きなデータセットを伴う。協調フィルタリングは、多くのユーザからの嗜好又は趣味情報を収集すること、即ち協調によって、一人のユーザの興味に関する自動予測、即ち前記フィルタリングを行う方法である。協調フィルタリングアプローチは、過去に呼応した人々は将来においても呼応する傾向があることを前提とする。例えば、テレビの趣味の協調フィルタリングは、あるユーザの好き嫌いの部分的なリストを考慮すると、当該ユーザがいずれのテレビ番組を好むかということについて予測することができる。これらの予測は、このユーザに固有のものであるが、多くのユーザから収集された情報を使用する。これは、多くの投票に基づくような、興味のある各事項に対して平均スコアを与えるより単純なアプローチとは異なる。

図１７は、この特定の実施形態の説明図である。この処理は、モバイルデバイスに広告をプッシュする他の優れた方法を示す。広告ネットワーク１７０４は、デバイス１７０１、１７０２及び１７０３からユーザの興味を収集し、モバイルデバイス１７０５がユーザ１、ユーザ２、及びユーザ３のユーザ興味と類似のユーザ興味を示すと、これらの収集した興味を使用してモバイルデバイス１７０５が何を好む可能性があるか予測する。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムは広告親和性である。広告ネットワークは、ある広告に接触するユーザを識別して、誰が別のタイプの広告に接触するかを判定する。親和性ターゲティングは、広告をターゲティングする方法の１つに過ぎない。親和性ターゲティングは、クリックを最大化する方法であり、オンライン広告の親和性の利益はオンライン広告活動に対するウェブサイト訪問者の見方に集中する。更に、親和性ターゲティングによれば、ユーザが他よりも特定のウェブページを特に好む場合、このユーザはそのサイトにより多くの時間を費やすだけでなく、その広告もより受け入れやすいことを示す。ネットワークは、ウェブサイトに対するユーザの見方とユーザのオンライン広告との関連性を測定してもよい。親和性が高い訪問者は、以下の特徴を示すことが予想される。即ち、ユーザは当該ページにより多くの時間を費やし、ユーザは当該ページ及びそのコンテンツに対してより好意的であり、ユーザは当該サイト上の広告に対してより好意的である。

何がユーザを特定のウェブサイトにリンクさせるかは多くのことに左右されるが、ユーザが親和性のあるサイトに対して忠実であれば、コンバージョン率は確実に上昇する。訪問者は、そのウェブサイトが好きだからという理由だけではバナー及び広告リンクをクリックはしないが、訪問者は、通常、制限され且つある広告に対して懐疑的である時、ウェブページの忠実な訪問者であれば当該広告及びそのメッセージをより受け入れやすくなる。

ウェブページのパブリッシャーは、広告ネットワークと連携して類似のデータを使用してもよい。ユーザは、パブリッシャーが提供しなければならないものに対してユーザが既に興味を示している場合、広告ネットワークがユーザにパブリッシャーのページに戻る方法を示せば、このユーザはその方法に従う可能性が高くなる。結果、クリックスルー率が上昇する。システムはこの例のように進む。即ち、１）パブリッシャー、即ち“Ｐ”は、広告ネットワーク、即ち“Ａ”とのアクティブパブリッシャーアカウントを有する。２）ＰはＡに広告主アカウントを作成し、「（ページ名）にアクセス！」や「（アプリケーション名）で遊ぼう！」等の広告によって、自身のウェブページ（又はアプリケーション）にユーザを引き付けるためにキャンペーンを企画した。３）ユーザ“Ｕ”はＰのウェブページ又はアプリケーションを閲覧又は再生しており、Ａからの広告が提供される。ＡはＵとＰとの間でインタラクションが発生したことに気付く。４）Ｕは、同様にＡに有効なアカウントを有する別のパブリッシャーのウェブサイト又はアプリケーションに飛ぶ。Ａは、Ｕがパブリッシャーを切替え、Ｕ／Ｐインタラクションを呼び戻し、ＰのキャンペーンごとにＵに広告を提供する。

パブリッシャーとの広告ネットワークの代わりに特別な統合は必要ない。既存のアカウントで十分である。広告ネットワークは、明示的にパブリッシャーにキャンペーン毎にこの機能を作動させ、広告ネットワークが追加料金を徴収することが可能になる。或いは、広告ネットワークは、非明示的にキャンペーン毎にこの機能を作動させ、クリックスルー率を上昇して収益を得てもよい。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムは属性の確率的添付である。属性の確率的添付は、様々なデータプロバイダから収集された属性に基づいてユーザをクラスタリングし、確率に基づいて未同定の属性に値を割り当てることを伴う。ユーザは、選択された属性によって識別され、より良好な広告ターゲティングのためにクラスターに分けられる。属性は、ハンドセット、ロケーション、閲覧行動等のファーストパーティのデータ、及び／又は、デモグラフィックス、購入行動等のサードパーティのデータ、及び／又は屋外活動や電子機器等の興味等から選択されるがこれらに制限されない。ユーザはクラスターに分類されると、ファースト又はサードパーティデータから更なる属性が収集又は選択され、確率によってユーザの習慣及び行動を更に特定することができる。具体的には、ユーザは、特定の属性に対して未知の値を有し、システムは高い相関関係がある類似のユーザに基づいてこの特定の属性に関して当該ユーザに値を付与する。

より具体的には、当該発明は２つの段階に分かれる。第１の段階はクラスタリングであり、第２の段階はデータセットマージングである。クラスタリングでは、各データセット内の全てのユーザを使用して、多属性方法によってクラスターを生成する。クラスターの全てのペアワイズ結合に関するクラスター間距離、及びサンプリングによるクラスター毎のクラスター間距離及び密度を測定することによってクラスターの質の高度な分析が行われる。クラスターはクラスター間距離のペアワイズ比較及びユーザレベル相関関係のペアワイズ比較に基づいてマージングされてもよい。マージングされていないクラスター内の全てのユーザは、マージングされたクラスター内のユーザよりも高い一致確率で類似していると見なされる。各クラスター内のユーザに関する属性は、同じクラスター内の他のユーザに推薦されてもよい。データセットマージングにおいて、データセットをデータセット間で共通の数人のユーザとマージングする時、クラスターはクラスター毎に独立して展開される。データセット間で共通のユーザであるユーザは識別される。共通のユーザを有する全クラスターは識別される。共通のユーザは、この結合されたセット―対応するデータセットから属性の和集合を得る。属性の和集合は、マージングされたデータセット内の対応するクラスター内の全ユーザに伝播される。電波データに関する一致確率は、共通のユーザに関する属性の和集合よりも低い。データセット間で共通のユーザを有さないクラスター内のユーザは、最も密接に相関するクラスターとマージングされる。これらのユーザに関する属性の伝播は最も信頼度が低い。共通のユーザを有する同一のクラスターと全ユーザの相関関係を使用して伝播ユーザに関する確率値を生成する。

図１８はこの特定の実施形態の説明図である。データプロバイダ１８０１及び１８０３は、夫々テーブル１８０２及び１８０４内にユーザに関する情報を記憶する。データプロバイダ１８０１及び１８０３としては、キャリア（例えば、ユーザのデバイスにサービスを提供すること）、オペレータ、パブリッシャー、広告主、又はその他のユーザに適合する情報を記憶する者があるがそれらに制限されない。情報データプロバイダ１８０１及び１８０３の記憶対象は、興味、習慣、パターン、嫌いなもの等を含むがそれらに制限されない。この場合、テーブル１８０２及び１８０４は、興味の候補を、バスケットボール、フットボール、釣り、化粧品、及び旅行と特定する。“Ｏ”はその人物がかかる興味を有することを示し“Ｘ”は当該人物がかかる興味を有さないことを示す。空白は、そのデータプロバイダが未だその特定の情報を収集していないことを示す。サーバ１８０５は、データプロバイダ１８０１及び１８０３から夫々テーブル１８０２及び１８０４を収集し、これらのテーブルをテーブル１８０６にまとめる。テーブル１８０６は、その行列を自動的に拡大して、“Ｏ”又は“Ｘ”がユーザに割り当てられていなくても新たに特定された興味を収容する。ここで、サーバ１８０５は、フットボール及び化粧品に対するＫｅｖｉｎの興味が未知であるが、テーブル１８０６においてテーブル１８０２からフットボールの列を、テーブル１８０４から化粧品の列を含む。サーバ１８０５は、更に、旅行に対するＪｏｈｎの興味及び化粧品に対するＫｅｖｉｎの興味に関して確率的に推定する。この確率的推定に基づき、サーバ１８０５は、Ｊｏｈｎは旅行が好きか否か及びＫｅｖｉｎは化粧品が好きか否かを判定し、前記推定に従って、その興味に対して“Ｏ＿ＬＡ”又は“Ｘ＿ＬＡ”をマークする。“Ｏ＿ＬＡ”は特定のカテゴリに興味がある可能性を示し、“Ｘ＿ＬＡ”は特定のカテゴリに興味がない可能性を示す。ＬＡはこの特定の文脈において“類似である”ことを意味し、確率的推定は興味をはっきりと特定するというよりも推定に過ぎないので“Ｏ”及び“Ｘ”よりも“Ｏ＿ＬＡ”又は“Ｘ＿ＬＡ”が用いられる。これは、確率的推定に基づいてどの興味が追加されるか、及びライブキャンペーンを通じて将来訂正するためにデータプロバイダからどの興味が収集されるかをサーバ１８０５が知る必要があるので、重要である。

サーバ１８０５がテーブル１８０２及びテーブル１８０４を収集する時、サーバ１８０５は、テーブル１８０６を構成するための土台となるテーブルとしてテーブル１８０２及びテーブル１８０４の一方を使用する。この例では、サーバ１８０５は、土台となるテーブルとしてテーブル１８０２を使用することを選択するが、サーバ１８０５は、土台となるテーブルとしてテーブル１８０４を使用することもできる。この選択は任意である。サーバ１８０５は土台となるテーブルとしてテーブル１８０２を使用するので、テーブル１８０２からのテーブル１８０６内の情報は変更されない。しかしながら、テーブル１８０６には、推定によってテーブル１８０４内の元々空白のスペースが追加されている。更に、この場合のユーザは、テーブル１８０２、１８０４、及び１８０６では自身のファーストネームによって識別されているが、プロファイルＩＤ、キャリアＩＤ、ハードウェアＩＤ、メーカーＩＤ、ハッシュ化コードＩＤ、ハッシュ化ＥメールＩＤ等を含むがそれらに制限されないその他の方法によって識別されることができる。これらのＩＤは、個人情報を明かさないように暗号化することもできる。

Ｋｅｖｉｎに関しては、サーバ１８０５は、最も類似のユーザであるＳａｍが化粧品に対して“Ｏ”を有していることを特定しているので、化粧品に対するＫｅｖｉｎの興味には“Ｏ＿ＬＡ”が加えられる。Ｓａｍは、テーブル１８０２とテーブル１８０４の両方における興味を調査することにより、Ｓａｍがサッカー以外の全ての興味についてほぼ同じであるため、Ｓａｍが最も類似のユーザであると特定される。Ｊｏｈｎが釣りに対して“Ｘ”であったとしても、Ｓａｍが最も類似のユーザであるため、化粧品に対するＫｅｖｉｎの興味はやはり“Ｏ＿ＬＡ”になる。しかしながら、Ｊｏｈｎが釣りに対して“Ｘ”を有し、旅行に対して“Ｏ”を有していたとすれば、化粧品に対するＫｅｖｉｎの興味は空白のままとなる。化粧品がバスケットボールやサッカー、釣り、野球といったスポーツとは異なるジャンルの興味であるということは、サーバ１８０５が確率的推論を行う際の留意事項にはならない。これは、サーバ１８０５が将来ライブキャンペーンを行い、かかる確率推定が実際に正しいか否かを検証するからである。

Ｊｏｈｎに関しては、サーバ１８０５が、最も類似のユーザであるＳａｍが旅行に対して“Ｏ”を有していることも特定しているので、旅行に対するＪｏｈｎの興味には“Ｏ＿ＬＡ”が加えられている。ＪｏｈｎとＳａｍの興味は、ＫｅｖｉｎとＳａｍの興味ほど類似してはいないが、類似度が許容閾値内であれば、サーバ１８０５はその特定の興味に対して“Ｏ＿ＬＡ”又は“Ｘ＿ＬＡ”を割り当てる。或いは、類似度が許容閾値未満であれば、サーバ１８０５は単にその興味を空白にしておく。

次に、ターゲティング広告は、新たに特定された興味に関する広告を選択し、広告（単数又は複数）をユーザに関連する１つ以上の通信デバイスのいずれかに送信することによって実施されてもよい。広告（単数又は複数）は、当該技術で既知のように、ウェブページ、アプリケーション、及びその他の媒体に関連して表示されてもよい。当然のことながら、データプロバイダから得られた様々な属性は、興味だけの代わりに又はそれに加えて他の項目を含んでもよい。例えば、相関関係のある可能性のある属性としては、上記に列挙した以前の出願に列挙され、参考として本明細書で援用される、オンライン行動（例えば、視聴習慣、閲覧行動、トランザクション／ショッピング習慣等）及びその他の個人を特定可能なデータを含むデモグラフィックスが考えられる。更に、属性間の類似性は、文脈、同時性、論理性、数値性等に基づいてもよい。

新たに特定される興味は確率に基づいて計算されるので、この新たに添付された興味が実際に真実であることを保証するために検証が必要である可能性がある。その方法の１つとして、ライブキャンペーンにおけるＡ／Ｂテストによる方法がある。ライブキャンペーンは、新たに指定された興味に基づいてプッシュされた広告をユーザが受け入れるか否かを判定する。このライブキャンペーンは、所定の期間又は任意の動的試験環境にある間ずっと行われ得る。図１８では、Ｋｅｖｉｎは化粧品に関心がある可能性があると特定されているため、サーバ１８０５は、今後一週間又は一か月間Ｋｅｖｉｎに対して化粧品関連の広告を常にプッシュする。この広告は、化粧品の割引、促進販売、専売イベント、及び有名人に関連する商品に関するものが考えられるがそれらに限定されない。今後一週間又は一か月間ずっと、Ｋｅｖｉｎが、今後一週間又は一か月間に渡ってコンバージョン（例えば、広告をクリックする、宣伝された商品を購入する等）によって所定の閾値（例えば、５回又は表示されたインプレッションの０．５％等）を超えなければ、複数の結果が発生しうる。即ち、１）テーブル１８０６において“Ｘ”が推定された“Ｏ”に置き換わる又は２）化粧品の列において推定された“Ｏ”が消去され、当該スペースが空白にしておく。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムはバンピングである。広告ネットワークはバンピングデバイスを使用してユーザにリーチしてもよい。２つのスマートフォンを同時にタップすることにより、情報、音楽、及び場合によっては金銭を移動してもよい。スマートフォンは、タッピングモーションを認識し、それらをマッピングしてもよい。バンプが認識されると、クラウドサーバに信号が送信され、クラウドサーバは、全く同じ場所及び時間に発生した別のバンプとこの信号を一致させる。クラウドサーバは、これら２つのバンプがマッチすると判定し、これらスマートフォンの間で情報を交換する。

ユーザは、安全なアカウントにログインしてバンプ機能を使用する必要がある場合がある。バンプが成功すると、広告ネットワークは、ユーザのハッシュ化された識別情報に追加するユーザに関する更なるデータにアクセスしてもよい。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムはユーザ予測である。広告ネットワークは、ユーザのウェブページ又はアプリケーションの目的を予測してもよい。ユーザの反復的な構造を特定することによって、ネットワークは、予めユーザにターゲティングされた又はカスタマイズされた広告を送信する準備をしてもよい。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムは写真メタデータである。広告ネットワークは、写真メタデータを使用してプロファイルを作成し、広告をカスタマイズしてもよい。オンラインで利用可能なユーザの写真から得られた写真が特定のユーザに対する広告に追加されてもよい。フォーマットに係わらず、これらのファイルは画像データだけでなく画像に関する情報も記憶することができる。メタデータは、文字通り、データに関するデータである。画像ファイルに含まれる場合、この情報は写真メタデータである。

メタデータは実際には画像ファイルの一部であり、事実上、画像データ及びその画像に関する情報のまとまりである。デジタル写真ファイルは、記述、技術、及び管理クラスの幾つかの種類のメタデータを含むことができる。これらは、画像の作成者、著作権保持者、ソース及び説明をリストにすることができる。また、これらは、画像に公開され利用可能な権利、画像が作製された方法及び日時、及び画像のサイズ、色特徴等を説明してもよい。写真メタデータを埋め込み記憶することにより、写真家及びその他のデジタル画像を扱う者が直面する多くの問題を防止して解決することができる。

図１９はこの特定の実施形態の説明図である。この処理は、モバイルデバイスに広告をプッシュする他の優れた方法を示す。ユーザが写真を撮ると、この写真は複数の写真メタデータにパースされることができ、このメタデータはそれ相応に分析されることができる。広告ネットワーク１９０５は、写真メタデータ１９０２乃至１９０４を収集し、広告ネットワーク１９０５はこれらのメタデータを使用して、どのモバイルデバイス１９０６が該当する広告が好きでプッシュするかを予測する。

このように、適切に構成されたシステムは、（ａ）モバイル通信機器によってユーザが撮った少なくとも１つの写真を受信するステップ、（ｂ）この少なくとも１つの写真から少なくとも１つの写真メタデータを外挿するステップ、（ｃ）このユーザに関して既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、（ｄ）このユーザのユーザプロファイルを作成するステップ、（ｅ）このユーザプロファイルに前記少なくとも１つの外挿された写真メタデータを記憶するステップ、及び（ｆ）前記少なくとも１つの外挿された写真メタデータに基づいてこのユーザに広告を提供するステップを実行してもよい。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムはリアルタイムストリーミングである。広告ネットワークは、リアルタイムストリーム処理を使用してプロファイルを作成してもよい。プロファイルは、ユーザが今取ったアクション、即ち、そのアクションがウェブページの閲覧であるか、購入の完了であるか、或いは写真のアップロードであるかに従ってリアルタイムで更新される。このプロファイルはリアルタイムでリフレッシュされ、新しい情報を含み、ユーザの次のアクションによってより良好に広告をターゲティングする。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムは広告のキャッシングである。広告ネットワークは広告をキャッシュしてもよい。それにより、広告が予めロードされ、多くの場合はユーザの予測された目的に基づいて、後にそのデータを発信してもよい。ローカルキャッシュ又はプロキシサーバのキャッシュからブラウザへの広告の配信。ユーザがキャッシュされた広告を含むページをリクエストすると、このキャッシュからこの広告が得られて表示される。

従来の技術における欠点を克服するように開発された他のシステムは連続的なターゲティングである。広告主にとって、複数のスクリーン上の特定のユーザを連続的にターゲティングすることが望ましい場合がある。例えば、広告主は、特定の順番で見るべき同一の製品又はサービスに関する５つの広告を有する場合がある。広告ネットワークは、ユーザが自身のモバイルデバイス上にいる間は広告１、２及び３を発信し、その後このユーザが自身のパソコン上にいる時に広告４及び５を発信してもよい。この方法により、ユーザは全ての５つの広告を反復することなく見ることになる。

広告は複数のデバイスに跨って出現するので、これらの広告に支払う方法を改善する必要性が増している。広告主のためのスマートプライシング戦略には、リアルタイムの入札のためのプラットフォームを提供するスマートプライシングシステムが包含され、このプラットフォームは多数のデバイス上の広告スペースへの競争入札を提供する。

最もスマートなプライシングを達成するため、広告主は費やしてもよい最大値を伝え、広告ネットワークは、最大限のクリックスルー率を獲得すると同時に確実にこの最大値を消費する。上述のように、この支出は、典型的には入札プラットフォーム上で行われる。手作業で歩合を上乗せするため、このプラットフォームはダム（ｄｕｍｂ）プライシングと呼ばれる。

同様に、スマートプライシングは、広告主のオーディエンスに応じて複数のデバイスに跨る広告主の支出を最適化してもよい。スマートプライシング戦略は、広告の５％をモバイルフォンにターゲティングし、９５％をタブレットデバイスにターゲティングしてもよい。

広告活動又はスマートプライシングの目標は、コンバージョンを達成することである。コンバージョンは、サイト運営者が意図するアクションであり、典型的にはユーザが購入を実行することである。リターゲティングは、以前はコンバージョンを引き起こさなかった以前のインターネットアクションに基づいて消費者にオンライン広告が配信されるようにするオンラインターゲティング広告活動の一種である。しかしながら、結果的にコンバージョンが発生すると、広告ネットワークは代わりの又は過去の販売アクションを使用して更なるコンバージョンを作成してもよい。サードパーティは、コンバージョンデータを取って、購入完了の前後に新たなイベント又はインセンティブを作成してもよい。

同様に、インセンティブを使用してブリッジを介する広告又はターゲティングになることを選択してもよい。例えば、ユーザは無料のリワード（ｒｅｗａｒｄ）が得られる代わりに自身の電話でオプトインする。ユーザがパソコンからウェブページにアクセスすると、このユーザのオプトインステータスがモバイルのウェブからパソコンのウェブへとユーザと共に移動する。

多様な実施形態において、サードパーティからの情報はロイヤルティ制度又はポイントカードによって提供されてもよい。スーパーマーケット及び薬局の買い物客は、その他の小売店の買い物客と同様に、参加するインセンティブを与えられて、このシステムが使用可能な個人情報を提供してもよい。例えば、ポイントカードを使用すると、特定の小売店への買い物客の訪問頻度が示される。更に、モバイル通信機器から直接ポイントカード数又はバーコードが提供される。

ポイントカードがモバイル通信機器によって提示されれば、これはモバイルウォレットの一部である。モバイルウォレットの能力は、タップによる支払機能、クレジットカードとデビットカードをリンクさせる能力、全てのロイヤルティ又はポイントカード及び識別番号の記憶、サードパーティのアプリケーションとの統合、及び電話本体ではなくＳＩＭカード上のセキュアエレメントを含む。また、ユーザは、モバイル通信機器上での全ての購入を保護するためのＰＩＮコードオプションを有する。

モバイルウォレットはクーポンの記憶をサポートしてもよい。クーポンはモバイル通信機器のユーザによるアクションの有無にかかわらず蓄積されてもよい。また、クーポンは、ＵＲＬを介して追加されてもよい。広告は、直接広告にリンクしてクーポンを付与することによって、又は確実にウェブブラウザが開いてＵＲＬを提示する特別なリンクを使用することによって、クーポンを差し込んでもよい。

ユーザはアプリケーション内にモバイルウォレットを作成してもよい。例えば、ＫｅｙＲｉｎｇ等のアプリケーションによって、ユーザは既存のロイヤルティカードをスキャン及び記憶し、新しいロイヤルティ制度に加入し、専用クーポンや割引にアクセスすることができるようになる。モバイルウォレットの使用によって記録されるユーザの買い物習慣を使用して広告をターゲティングしてもよい。

本書に記述された方法及びシステムは、コンピュータソフトウェアプログラムコード、及び／又は１つ以上のプロセッサに対する命令を実行する機械によって部分的に又は全体的に展開されてもよい。この１つ以上のプロセッサは、サーバ、クライアント、ネットワークインフラ、モバイルコンピューティングプラットフォーム、固定コンピューティングプラットフォーム、クラウドコンピューティング、又はその他のコンピューティングプラットフォームの一部であってもよい。当該プロセッサ（１つ以上）は、有線又は無線のインターフェースを介してインターネット又はその他の分散通信ネットワークに対して通信するように接続されてもよい。当該プロセッサ（１つ以上）としては、プログラム命令、コード、バイナリ命令等を実行可能なあらゆる種類のコンピューティング又は処理デバイスが考えられる。当該プロセッサ（１つ以上）は、信号プロセッサ、デジタルプロセッサ、組み込みプロセッサ、マイクロプロセッサ、又は、記憶されたプログラムコード又はプログラム命令の実行を直接的に又は間接的に容易にするコプロセッサ（数値演算コプロセッサ、グラフィックコプロセッサ、通信コプロセッサ等）等のあらゆる異形のプロセッサ等であってもよく、或いはそれらを含んでもよい。更に、当該プロセッサ（１つ以上）は、複数のプログラム、スレッド、及びコードの実行を可能にしてもよい。スレッドは、同時に実行されて、当該プロセッサ（１つ以上）の性能を強化し、アプリケーションの同時処理を容易にしてもよい。当該プロセッサ（１つ以上）は、本書等で記述された方法、コード、命令、及びプログラムを記憶するメモリを含んでもよい。当該プロセッサ（１つ以上）は、本書等で記述された方法、コード、及び命令を記憶するインターフェースを介して記憶媒体にアクセスしてもよい。方法、プログラム、コード、プログラム命令、又はコンピューティング又は処理デバイスが実行可能なその他の種類の命令を記憶するための当該プロセッサ（１つ以上）に関連する記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キャッシュ等を含むがこれらに限定されない。

上述の方法及び／又は処理、及びそのステップは、ハードウェア、ソフトウェア、又は特定のアプリケーションに適したハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせにおいて実現される。このハードウェアは、汎用コンピュータ及び／又は専用コンピューティングデバイス又は特定のコンピューティングデバイス又は特定のコンピューティングデバイスの特定の態様又はコンポーネントを含んでもよい。この処理は、内部及び／又は外部メモリと共に、１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、組み込みマイクロコントローラ、プログラマブルデジタルシグナルプロセッサ、又はその他のプログラマブルデバイスにおいて実現される。それに加え、又はその代わりに、当該処理は、アプリケーション特定集積回路、プログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイ論理、又は、電子信号を処理するように構成されたその他のデバイス又はデバイスの組み合わせに埋め込まれてもよい。更に、当然のことながら、１つ以上の前記処理は、機械可読媒体上で実行可能なコンピュータ実行可能コードとして実現されてもよい。

コンピュータ実行可能コードは、１つの上記デバイス、及びプロセッサの異種の組み合わせ、プロセッサアーキテクチャ、又は異なるハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ、又はプログラム命令を実行可能なその他の機械上で動作するように記憶、コンパイル、又は解釈されるＣ等の構造化プログラミング言語、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語、又はその他の高水準又は低水準言語（アセンブリ言語、ハードウェア記述言語、データベースプログラミング言語及びテクノロジー）を使用して作成されてもよい。

このように、一態様において、上述の各方法及びその組み合わせは、１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行する時、そのステップを行うコンピュータ実行可能コードに埋め込まれてもよい。他の態様では、当該方法は、そのステップを行うシステムに埋め込まれてもよく、多くの方法でデバイス間に分散されてもよく、或いは、その全機能が専用、スタンドアロンデバイス又はその他のハードウェアに統合されてもよい。他の態様では、上述の処理に関連するステップを行うための手段は、上述のハードウェア及び／又はソフトウェアのいずれかを含んでもよい。かかる全ての置き換え及び組み合わせは、本開示の範囲に含まれることとする。

更に、処理ステップ、方法ステップ、アルゴリズム等は順番に記述されるが、かかる処理、方法、及びアルゴリズムは別の順番で機能するように構成されてもよい。言い換えれば、本特許出願において記述されるステップの順序又は順番はいずれも、それ自体、当該ステップがその順番で行われるという必要条件を示すものではない。本書に記述された処理のステップはあらゆる実際的な順番で行われ得る。更に、ステップの中には（例えば、一方のステップが他方のステップの後に記述されていることを理由に）非同時に発生するものとして記述又は示唆されていても同時に行われてもよいものもある。更に、ある処理の図面での描写による説明は、当該図示された処理がその処理に対するその他の変化及び修正を含まないということを示唆するものではなく、当該図示の処理及びそのステップの全てが本発明に必要であるということを示唆するものではなく、図示の処理が好ましいということを示唆するものではない。

本書に記述された様々な方法及びアルゴリズムが例えば適切にプログラムされた汎用コンピュータ及びコンピューティングデバイスによって実施されてもよいことはすぐに分かる。典型的にはプロセッサ（例えばマイクロプロセッサ）は、メモリ又は類似のデバイスから命令を受け取り、これらの命令を実行することによって、これらの命令が定義した処理を行う。更に、かかる方法及びアルゴリズムを実施するプログラムは、多様な既知の媒体を使用して記憶されて送信されてもよい。本書において単一のデバイス又は物が記述される場合、２つ以上のデバイス／物（これらのデバイス／物が連携し合うか否かに係わりなく）を単一のデバイス／物の代わりに使用することができることはすぐに分かる。同様に、本書において２つ以上のデバイス又は物が記述される（これらのデバイス／物が連携し合うか否かに係わりなく）場合、２つ以上のデバイス又は物の代わりに単一のデバイス／物を使用することができることはすぐに分かる。あるデバイスの機能及び／又は特徴は、別の方法として、かかる機能／特徴を有していると明示的には記述されていない１つ以上の別のデバイスによって具体化されてもよい。このように、本発明のその他の実施形態はそのデバイス自体を含まなくてもよい。

本書で使用される「コンピュータ可読媒体」という用語は、コンピュータ、プロセッサ、又は類似のデバイスによって読み取り可能なデータ（例えば命令）を提供することに関与するあらゆる媒体を指す。かかる媒体は、非揮発性媒体、揮発性媒体、及び伝送媒体を含むがこれらに制限されない多くの形態を取ることができる。非揮発性媒体は、例えば、光学又は磁気ディスク及びその他の持続性メモリを含む。揮発性媒体は、典型的にはメインメモリを構成するダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含む。伝送媒体は、プロセッサに結合されたシステムバスを備えるワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバを含む。伝送媒体は、音波、光波、及び無線周波数（ＲＦ）及び赤外線（ＩＲ）データ通信中に発生するような電磁放射線を含んだり伝達したりすることができる。コンピュータ可読媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、その他のあらゆる磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、その他のあらゆる光媒体、パンチカード、紙テープ、孔のパターンを備えるその他のあらゆる物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＥＰＲＯＭ、その他のあらゆるメモリチップ又はカートリッジ、以下に記述する搬送波、又はコンピュータが読み取り可能なその他のあらゆる媒体を含む。様々な形態のコンピュータ可読媒体は、プロセッサへの命令のシーケンスの保持に関与することができる。例えば、命令のシーケンスは、（ｉ）ＲＡＭからプロセッサへ渡され、（ｉｉ）無線送信媒体によって伝達され、且つ／又は（ｉｉｉ）Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ、３Ｇ、ＬＴＥ、ＷｉＭａｘ等の多くのフォーマット、規格又はプロトコルに従ってフォーマットされる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及びＲＡＭ（及びそれらの全ての変形及び異形）を含む、当該技術において現在周知の又は将来周知となる全てのコンピュータ可読媒体を含むが、唯一の例外は一時的な伝播信号である。

データベースが記述される場合、（ｉ）記述されたデータベース構造の代わりとなるデータベース構造が容易に採用され得ること、及び（ｉｉ）データベース以外のその他のメモリ構造が容易に採用され得ることは当業者に理解されよう。本明細書において提示された全てのサンプルデータベースの概略的な説明図及び付随する記述は全て記憶される情報の表現に関する例示的な設定である。図示のテーブルが示す設定以外の他の設定がいくつ採用されてもよい。同様に、データベースの図示の入力事項は全て例示的な情報を表すに過ぎず、当業者には、当該入力事項の数及び内容が本書で説明されたものとは異なる可能性があることが理解されよう。更に、当該データベースはテーブルとして描写されているが、その他のフォーマット（リレーショナルデータベース、オブジェクトベースのモデル、及び／又は分散データベースを含む）を使用して本書に記述されたデータ型を記憶して操作することができる。同様に、データベースの対象の方法又は行動を使用して本発明の処理を実施することができる。更に、記述されたデータベースは、周知の方法によって、かかるデータベースのデータにアクセスするデバイスから局所的に又は遠隔的に記憶され得る。

本特許出願では多くの実施形態が記述されているが、説明のために提示されているに過ぎない。記述された実施形態はいかなる意味においても制限する意図はない。本発明は、本書の開示からすぐに分かるように、多くの実施形態に広く適用可能である。当業者には、本発明が様々な修正及び変更によって実施可能であることが認められよう。本発明に特定の特徴は１つ以上の特定の実施形態又は図面を参照して記述されるが、当然のことながら、かかる特徴は、当該特徴を記述する際に参照される前記１つ以上の特定の実施形態又は図面における使用に制限されない。

先の記述では、本開示の一部を形成し、本発明の具体的な実施形態が例示される添付の図面が参照される。これらの実施形態は、当業者が本発明を実施できるように十分に詳細に記述されており、当然のことながら、その他の実施形態を利用することができ、また、本発明の範囲を逸脱せずに構造的、論理的、ソフトウェア的、電気的、及びその他の変更を行うことができる。従って、本開示は制限的な意味にとられるべきではない。本開示は、本発明の全実施形態を文字通りに記述するものでもないし、全実施形態に存在しなければならない本発明の特徴を列挙するものでもない。

本発明は、現時点で最も実際的且つ好適な実施形態と見なされるものに基づいて説明のために詳細に記述されたが、当然のことながら、かかる詳細は単に説明を目的とするものであり、本発明は開示された実施形態に制限されず、むしろ、添付の請求項の精神及び範囲内の修正及び同等の設定にまで及ぶことを意図する。例えば、当然のことながら、本発明は、可能な限り、任意の実施形態の１つ以上の特徴をその他の実施形態の１つ以上の特徴と組み合わせ可能なことを意図する。

Claims

複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムであって、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを備え、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに
（ａ）ユーザが操作するモバイル又は非モバイル通信デバイスである第１のデバイスを介する第１の複数回のウェブページ訪問に対応するデータを受信するステップ、
（ｂ）ユーザが操作するモバイル又は非モバイル通信デバイスである第２のデバイスを介する第２の複数回のウェブページ訪問に対応するデータを受信するステップ、
（ｃ）前記第１の複数回のウェブページ訪問が前記第２の複数回のウェブページ訪問と実質的に同じであることを特定することに基づいて前記第１のデバイスのユーザが前記第２のデバイスのユーザであることを判定するステップ、及び
（ｄ）前記第１及び第２の複数回のウェブページ訪問に適合性があるスポンサー提供コンテンツを選択し、前記スポンサー提供コンテンツを前記第２のデバイス上に表示されるように前記第２のデバイスに送信するステップ
を実行させるシステム。
前記複数回のウェブページ訪問に関する情報が、
（ａ）各ウェブページのＵＲＬ、
（ｂ）各ウェブページを訪問する時間、
（ｃ）各ウェブページを訪問している期間、
（ｄ）各ウェブページが訪問される順番、及び
（ｅ）前記各ウェブページを訪問する時間の前記第１及び第２のデバイスの地理的ロケーション
の内の１つ以上を含む請求項１に記載のシステム。
前記システムが、更に
（ａ）前記第１及び第２のデバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び
（ｂ）前記第１及び第２のデバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップ
を行うように構成される請求項２に記載のシステム。
前記スポンサー提供コンテンツの選択が、少なくとも
（ａ）フリークエンシーキャップ、
（ｂ）クロスプラットフォームコンバージョントラッキング、
（ｃ）リターゲティング広告、
（ｄ）クロスプラットフォームリターゲティング広告、又は
（ｅ）ブランド‐インパクトデータ
に基づく請求項２に記載のシステム。
前記適合性が前記ユーザに関連するユーザ特性データに更に基づく請求項１に記載のシステム。
前記ユーザ特性データが、
（ａ）年齢、年齢層、又は誕生日、
（ｂ）性別、
（ｃ）人種、
（ｄ）宗教、
（ｅ）配偶者の有無、
（ｆ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方に割り当てられた電話番号の市外局番、
（ｇ）郵便番号、
（ｈ）自宅住所、
（ｉ）勤務先住所、
（ｊ）支払請求先住所、
（ｋ）前記モバイル又は非モバイル通信デバイスへのキャリアが提供するサービスに支払うために使用されるクレジットカードの種類、
（ｌ）出生地、
（ｍ）雇用主、
（ｎ）雇用の職位、
（ｏ）前記ユーザの所得階層、
（ｐ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方の機種、及び
（ｑ）前記第１及び第２のモバイル又は非モバイル通信デバイスのうちの一方のオペレーティングシステム
によって構成されるリストから選択される請求項５に記載のシステム。
前記モバイル通信デバイスが、
（ａ）セルラーフォン、
（ｂ）タブレット、
（ｃ）ポータブルメディアプレイヤー、及び
（ｄ）ラップトップ又はノート型コンピュータ
のうちの１つである請求項１に記載のシステム。
前記非モバイル通信デバイスが、
（ａ）テレビ、
（ｂ）ケーブルボックス、及び
（ｃ）パソコン
のうちの１つである請求項１に記載のシステム。
複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムであって、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを備え、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに
（ａ）ユーザが操作する第１の通信デバイスから第１のアプリケーション使用パターンに対応するデータを受信するステップ、
（ｂ）ユーザが操作する第２の通信デバイスから第２のアプリケーション使用パターンに対応するデータを受信するステップ、
（ｃ）前記第１のアプリケーション使用パターンが前記第２のアプリケーション使用パターンと同じであることを特定することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、
（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び
（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップ
を実行させるシステム。
前記第１及び第２のアプリケーション使用パターンが、
（ａ）前記第１及び第２の通信デバイス上で使用される一組のアプリケーション、
（ｂ）前記第１及び第２の通信デバイス上で使用されるアプリケーションの順番、
（ｃ）前記第１及び第２の通信デバイス上での１つ以上のアプリケーションの使用の日時、
（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイス上でのアプリケーション使用の期間、及び
（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイス上での１つ以上のアプリケーションの使用ロケーション
の内の少なくとも１つに対応する請求項９に記載のシステム。
複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムであって、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを備え、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに
（ａ）（ｉ）ユーザが操作する第１の通信デバイスのロケーションと（ｉｉ）前記第１の通信デバイスが前記ロケーションに位置する日時とに対応する第１のデータを受信するステップ、
（ｂ）（ｉ）ユーザが操作する第２の通信デバイスのロケーションと（ｉｉ）前記第２の通信デバイスが前記ロケーションに位置する日時とに対応する第２のデータを受信するステップ、
（ｃ）前記第１及び第２のデータを所定回数受信することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、
（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び
（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップ
を実行させるシステム。
複数の通信デバイスの同一ユーザを識別するためのシステムであって、命令が記憶されたコンピュータ可読媒体を有する１つ以上のコンピュータを備え、前記命令が、前記１つ以上のコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行される場合、本システムに
（ａ）ユーザが操作する第１の通信デバイスに関連し、前記第１の通信デバイスが位置していた各ロケーションに対応する複数の地理的座標から導き出される第１のルートに対応するデータを受信するステップ、
（ｂ）ユーザが操作する第２の通信デバイスに関連し、前記第２の通信デバイスが位置していた各ロケーションに対応する複数の地理的座標から導き出される第２のルートに対応するデータを受信するステップ、
（ｃ）前記第１のルートが前記第２のルートと実質的に同じであることを特定することに基づいて前記第１の通信デバイスのユーザが前記第２の通信デバイスのユーザであることを判定するステップ、
（ｄ）前記第１及び第２の通信デバイスが同一ユーザによって使用されていることを特定するための既存のユニバーサルプロファイルが作成されていないことを判定するステップ、及び
（ｅ）前記第１及び第２の通信デバイスに対応するデータを含有する前記ユーザ用ユニバーサルプロファイルを作成するステップ
を実行させるシステム。