JP2015510620A - リストに基づく広告サービング - Google Patents

Abstract

リストに基づく広告サービングのためのコンピュータ・システム及び方法が提供される。少なくとも一実施例では、コンピュータ・システム又は方法は、リスト生成データに基づいて実行時前に広告リストを作成することを含むことができ、広告リストのそれぞれが、ターゲット・オーディエンス定義にそれぞれ関連する。コンピュータ・システム又は方法は、リスト生成データに基づいて、各広告リストが広告の優先順位を含めるように、実行時前に広告リストの中で広告を割り当てることも含むことができる。

Description

以下に説明する技法は、コンピュータ・ネットワークを使用したリストに基づく広告サービング（ｓｅｒｖｉｎｇ）に関する。

１９９０年代初頭から、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂを使用する人々の数は、かなりの速度で増大してきた。Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂを利用するユーザが増えるにつれてインターネット上に発生するトラフィックの量がより多くなる。これらのより多くのトラフィック量を利用するインターネットの商業化からなる利益が膨大になりうるので、商業界は、自社製品又はサービスをオンラインで広告する仕方をますます探し求めている。これらの広告は、例えば、インターネット使用可能デバイスによってアクセス可能なウェブサイト又は他のソースにおける専用広告スペース（例えば「バナー」）の形態で現れうる。インターネット使用可能デバイスには、例えば、パーソナル・コンピュータ、スマート・フォン、タブレット及びデジタル・テレビジョン・セットトップ・ボックスが含まれうる。

企業は、ウェブサイト又は他の任意の媒体で広告するとき、ウェブサイトに載せる広告量又はインプレッション量、各広告を選択又は「クリック」するユーザ数、及び広告の各表示によって生じる売買数又は他の「コンバージョン」数により利益を得ることができる。広告がウェブページに載る又はサービングされる各事例が、「インプレッション」と呼ばれうる。いかなる広告がウェブページにサービングされるかは、企業の広告キャンペーンによって決まりうる。

例えば、所望の広告のクリック数などの広告キャンペーン配信要件を満たすのに役立つように、広告は、デモグラフィック、購入履歴、又は観察した行動などの様々な特徴に基づいて、個人又はオーディエンスによる視聴用にサービングできる。行動ターゲティングは、例えば、個人に表示するための広告の選択に役立つように、その個人のウェブ閲覧行動に関して収集される情報を使用する。そのような情報には、例えば、インターネット検索又は購入履歴が含まれうる。

いくつかの従来の広告サービング技法では、広告キャンペーンに従って広告を選択しサービングするために、重み付け方式を利用することができる。一般に、重み付け方式は、より多い重みの広告が、より少ない重みの広告よりサービングされやすくなるように広告に対して重みを指定することを含む。一例として、重み付け方式は、特定のキャンペーンのターゲティング要件に基づいて、より多い重みをもつ特定の広告を指定することができる。他の従来の広告サービング技法では、収益に基づいて広告を選択する競売ベースの方式が利用できる。

リストに基づく広告サービングのためのコンピュータ・システム及び方法が提供される。少なくとも一実施例では、コンピュータ・システム又は方法は、リスト生成データに基づいて実行時前に広告リストを作成することを含むことができ、広告リストのそれぞれが、それぞれのターゲット・オーディエンス定義に関連する。コンピュータ・システム又は方法は、リスト生成データに基づいて、各広告リストが広告の優先順位を含めるように、実行時前に広告リストの中で広告を割り当てることも含むことができる。

本明細書の一部に組み込まれ構成する添付の図面は、本明細書で説明する本技法の種々の実施例を示し、その説明と併せて本技法の原理を解説する役目をする。

本技法のある実施例を用いて使用できるシステムを示すブロック図である。 本技法のある実施例を用いて使用できるユーザ・インターフェースを示す図である。 本技法のある実施例を用いて使用できるシステムを示すブロック図である。 本技法のある実施例を用いて使用できるプロセスを示す流れ図である。 本技法のある実施例を用いて使用できるプロセスを示す流れ図である。 本技法のある実施例を用いて使用できるプロセスを示す流れ図である。 本技法のある実施例による、広告リスト及び関連するターゲット・グループを示す図である。 本技法のある実施例による、広告リスト及び関連するターゲット・グループを示す図である。 本技法のある実施例による、広告リスト及び関連するターゲット・グループを示す図である。 本技法のある実施例による、広告リスト及び関連するターゲット・グループを示す図である。

リストに基づく広告サービングのための技法を以下に説明する。本技法の少なくとも一実施例では、決定論的処理が、ユーザ用に広告を選択し順序づけるために使用できる。決定論的処理を利用することにより、広告キャンペーン配信要件をより満たす一貫した広告サービングの決定をもたらすことができる。

従来の広告サービング技法と比較すると、本明細書で説明する本技法の実施例は、広告キャンペーン配信要件を満たし損ねることを防ぐだけでなく、同時に広告主のより高い満足感及び最大収益を維持する、高性能なオフライン処理を活用することができる。オフライン処理を使用して広告キャンペーンの相対的重要性を決定することにより、広告のリクエストに応じて広告サーバによって実施するために必要な多くの仕事が緩和される。したがって、広告サーバは、ユーザによる視聴用にサービングする広告を決定するためのより高性能でより強固なルールを装備することができる。

加えて、本技法の実施例では、広告がユーザによる視聴用にサービングされるたびに、広範な一連の動作を実施する必要がない。代わりに、広告サーバに必要なオンライン意思決定の大多数は、広告がサービングされる初回になされる。ユーザによる視聴用の広告のサービングは、ユーザに関連する順に次の広告を選択することが単に必要なだけである。また、いくつかの実施例では、広告は、広告量及びターゲティング要件を満足する公算を大きくするように順序づけられる。

ここで添付の図面を参照されたい。同一部分又は類似部分を参照する図面及び後続の説明においては、可能な限り、同一の参照番号が使用される。

図１を参照すると、本明細書で説明する技法の実施に関係して使用できるシステムのブロック図が示されている。システム１００は、広告サーバ１０２、データ・レポジトリ１０４、視聴者ソース１０８−１から１０８−ｎ、及びウェブ・サーバ１１０を含む。広告サーバ１０２、視聴者ソース１０８−１から１０８−ｎ及びウェブ・サーバ１１０は、ネットワーク１０６を介して通信することができる。ネットワーク１０６は、様々なネットワーク又は当業者に知られている他のタイプの通信接続の任意の１つ又は複数とすることができる。ネットワーク１０６には、ネットワーク接続、バス、又は、ハードワイヤ若しくは当技術分野で知られている他の接続などの他のタイプのデータリンクが含むことができる。例えば、ネットワーク１０６は、インターネット、イントラネット・ネットワーク、ローカル・エリア・ネットワーク、又は他のワイヤレス接続若しくは他のハードワイヤード接続、又は視聴者ソース１０８−１から１０８−ｎ、広告サーバ１０２及びウェブ・サーバ１１０が通信することができる接続とすることができる。

広告サーバ１０２は、視聴者ソース１０８−１から１０８−ｎに広告を提供する技法及び／若しくはサービスであるか、含むか、又はその一部とすることができる。種々の実施例では、広告サーバ１０２は、例えば、汎用コンピュータ、サーバ、メインフレーム・コンピュータ及び／又は広告をサービングする特定の目的をもつコンピュータとすることができる。例えば、広告サーバ１０２は、広告を記憶し、キャンペーン要件に基づいて、コンピュータ上で視聴される広告を配信するコンピュータ・サーバとすることができる。広告サーバ１０２は、例えば、広告キャンペーンのインプレッション数又はクリック数の計数などの種々のデータ収集及びデータ分析のタスクを実施することもできる。

ウェブ・サーバ１１０は、例えばグラフィカル・ユーザ・インターフェースを介してソースをリクエストする、ウェブページ若しくは他のコンテンツを提供する技法及びサービスであるか、それらを含むか、又はその一部とすることができる。ウェブページは、ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＨＴＭＬ）ドキュメント、又はウェブページを作成するために使用できる任意の他のタイプのデータとして提供できる。ウェブページには、画像、動画、テキスト、広告、又はＷｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂに適した、ウェブ・ブラウザを通して視聴者ソースにアクセスできる他のコンテンツが含まれうる。例えば、図２を参照すると、ウェブ・ブラウザ２００を介してウェブページが示されている。示されるように、ウェブページは、ウェブページ・コンテンツ２０２、広告Ａ２０４及び広告Ｂ２０６を含む。

再び図１を参照すると、ある実施例では、ウェブ・サーバ１１０は、コンテンツ・プロバイダー又はドメイン名コントローラによって所有又は操作され、ウェブページ及び１つ若しくは複数のドメイン名に関連する他のインターネット・リソースを記憶することができる。広告サーバ１０２と同様に、ウェブ・サーバ１１０は、プロセッサ、記憶装置及びメモリを含むことができる。メモリは、例えば、ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＨＴＴＰ）のリクエストを受信し、応答するために１つ又は複数のウェブ・サーバ・プログラム、及び動的ウェブページを提供するための１つ又は複数のサーバサイド・スクリプトを含むことができる。こうした各プログラムは、例えば、記憶装置からロードできる。

視聴者ソース１０８−１から１０８−ｎは、１つ又は複数のユーザへの広告のリクエスト及び提示が可能な任意のエンティティであるか、含むか又はその一部とすることができる。例えば、視聴者ソース１０８−１は、特定のウェブサイトとすることができる。視聴者ソース１０８−２は、例えば、テレビジョン・セットトップ・ボックス、タブレット・コンピュータ、又は特定のブランド及びモデルのスマート・フォンなどの、１つ又は複数のタイプのデバイス又はこうしたデバイスのサブセットからなりうる。他の視聴者ソースには、例えば、特定のアプリケーション、１つ又は複数のウェブサイト内の特別なウェブページ、及び１つ又は複数のウェブサイト内の広告ユニット（例えば広告バナー）が含まれうる。

いくつかの実施例では、ユーザは、一意に識別可能である。例えば、パーソナル・コンピュータを使用してインターネット・アクセスを用いるユーザは、パーソナル・コンピュータに関連するインターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレス、又はパーソナル・コンピュータに記憶されたインターネット・クッキーによって一意に識別できる。別の実例として、ユーザは、ユーザに関連するモバイル・デバイスのＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｉｄｅｎｔｉｔｙ番号によって一意に識別できる。さらに別の実例では、ユーザは、例えば、アプリケーションのインストール中にユーザによって割り振られた若しくは選ばれうる、アプリケーションに関連する固有のユーザ識別子、又はユーザ名及びパスワードの組合せなどのサービス登録によって一意に識別できる。

広告サーバ１０２に通信接続できるデータ・レポジトリ１０４は、広告サーバ１０２によってアクセス、使用及び／又は管理される情報を記憶する１つ又は複数のファイル及び／又はデータベースを含むことができる。データ・レポジトリ１０４は、例えば、広告サーバ１０２によって収集されたソース１０８に関連する情報（例えば、広告インプレッション及びクリック）、ユーザ、広告キャンペーン・データ、広告及び広告のリストを含むことができる。同一又は類似のデータは、広告サーバ１０２又は１つ又は複数の他のデータ・レポジトリ中にも記憶できる。

図３を参照すると、本技法の具体的な実施例を用いて使用できる構成部品を示すブロック図が示されている。この実施例では、広告サーバ１０２は、プロセッサ３０２、記憶装置３０４、メモリ３０６及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（図示せず）を含むことができる。

プロセッサ３０２は、例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）又は他のタイプの処理回路、並びにこうした回路素子の一部若しくは組合せなどの、１つ又は複数の知られている処理デバイスとすることができる。記憶装置３０４には、揮発性又は不揮発性、磁気、半導体、テープ、光学的、リムーバブル、ノンリムーバブル、又は他のタイプの記憶装置若しくはコンピュータ可読媒体が含まれうる。

いくつかの実施例では、メモリ３０６は、本技法と一致する１つ又は複数の処理を実施するために、記憶装置３０４からロードされ、プロセッサ３０２によって実行されるソフトウェアを含むことができる。具体的な一実施例では、メモリ３０６は、カスタマイズ論理部３０８、リスト生成論理部３１０、リスト割り当て論理部３１２、及び広告リクエスト論理部３１４を含むことができる。メモリ３０６は、例えば、通信支援を提供するプログラムなどの、他の処理を実施する他のプログラム及び論理部も含むことができる。メモリ３０６は、実行するときに当技術分野でよく知られた機能を実施するオペレーティグ・システム（図示せず）を用いて設定もできる。

メモリ３０６は、より一般的には、例えばリスト生成論理部３１０などの、本明細書で実施される検討した技法による、実行可能コンピュータ・プログラム・コードを有する「コンピュータ・プログラム製品」と本明細書で呼ばれるものの一実例とみることができる。こうしたメモリは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）又は他のタイプのメモリなどの電子メモリを、任意の組合せで備えることができる。本明細書で提供される教示を前提とすれば、当業者は、こうしたコンピュータ・プログラム・コードを容易に遂行することができるはずである。本発明の態様を実施するコンピュータ・プログラム製品の他の実例には、例えば光ディスク又は磁気ディスクが含まれうる。

図３の実施例では、ソース１０８−１が、例えば、プロセッサ３１６及びメモリ３１８並びにウェブ・ブラウザ３２０も含むパーソナル・コンピュータ、スマート・フォン、又はセットトップ・ボックスなどのデバイスとすることができる。ウェブ・ブラウザ３２０は、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ上の情報を取り出し、提示する目的で、メモリ３１８に記憶され、プロセッサ３１６によって実行されるソフトウェア・アプリケーションとすることができる。いくつかの実施例では、この情報は、図２のウェブページ２００などのウェブページの一部として提示できる。ある実施例では、ソース１０８−１は、ウェブ・ブラウザ３２０などを介して、ウェブページを表示する目的で広告サーバ１０２及び／又はウェブ・サーバ１１０などの他のサーバと、データを交換することができる。例えば、ソース１０８−１のユーザは、ウェブ・ブラウザ３２０に、Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ（ＵＲＬ）を入力することによって、ウェブページをリクエストすることができる。ウェブ・サーバ１１０又は広告サーバ１０２は、ウェブ・ブラウザ３２０を介して表示されるリクエストされたウェブページのコンテンツをソース１０８−１に送ることによって、リクエストに応答することができる。ウェブ・サーバ１１０がウェブページ・リクエストに応答する一実施例では、ウェブページは、広告サーバ１０２からウェブ・サーバ１１０によってリクエストされた１つ又は複数の広告を含むことができる。

システム１００及び３００に含まれうるハードウェア及びソフトウェアの特定の実例については、本明細書でより詳細に説明し、それぞれの具体的な実施例によって変更可能であることが留意されるべきである。例えば、システム１００及び３００などの本技法によるシステムは、図１及び図３に具体的に示された構成部品の各々の１つより多くを備えることができる。したがって、システム１００及び３００の所与の実施例は、広告サーバ１０２、データ・レポジトリ１０４、及びウェブ・サーバ１１０の複数の事例を、システム３００に関しては、プロセッサ３０２及び３１６、メモリ３０６及び３１８、記憶装置３０４、カスタマイズ論理部３０８、リスト生成論理部３１０、リスト割り当て論理部３１２、広告リクエスト論理部３１４、及びウェブ・ブラウザ３２０の複数の事例を含むことができるが、こうした構成部品のうちの単一の事例のみが、明瞭な図示化のためシステム図１００及び３００で簡略的に示されている。

代わりに又はさらに、当業者に知られているタイプの従来の構成部品がシステム１００及び３００に組み込まれてもよい。したがって、本技法は、本明細書で説明し図示した実施例に限定されるべきでないことが理解されるべきである。例えば、本技法は、システム１００及び３００中に示すウェブ・サーバ又はウェブ・ブラウザの使用を必須としない。例えば、いくつかの実施例では、非ウェブベースのプラットフォームが、例えば、ユーザがテレビジョン・セットトップ・ボックスを通して直接ターゲットになることを可能にするリニア・フィード・テレビジョン、セルラ・ネットワーク（例えば、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＳＭＳ、ＭＭＳ他）などの非インターネット・プロトコル（ＩＰ）ベースの配信機構、モバイル・デバイス用のアプリケーション（例えば、ＡＰＰＬＥ ＩＯＳベースのＩＰＨＯＮＥ及びＩＰＡＤ、ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）オペレーティング・システムベースの多数のデバイス製造者用のモバイル・アプリケーション）、テレビジョン、ＩＰ接続デバイス及び非ＩＰ接続デバイス、スマート・ボックス、キオクス、端末、又は広告の配信をサポートする任意の他のデバイス若しくは配信機構などで使用できる。

いくつかの実施例では、システム１００及び３００中に示す構成部品によって提供される機能性及びデータは、システム１００及び３００中に示す又は示さない他の構成部品によって提供できる。例えば、広告サーバ１０２は、ウェブ・サーバ１１０によって提供される同一又は類似の機能性をさらに提供することができる。

ここで図４を参照すると、本技法の実施例による、例えば、リスト生成論理部３１０を実行するステップによって実施できるプロセスを示す流れ図４００を示す。流れ図４００に示すプロセスは、任意の時に実施できる。例えば、ある実施例では、このプロセスは、例えば以下に説明する図７の流れ図７００に示すプロセスなどの、次に続くオンライン（すなわち実行時）処理に電力供給するために、オフライン（すなわち事前実行時）で実施できる。具体的な実施例では、この処理は、例えば、所定の時間間隔（例えば、毎朝）に従って、トリガ・イベントによる発生時又は手動で始動できる。

本技法の実施例によれば、流れ図４００に示すプロセスは、１つ若しくは複数のリスト、又は連続した広告をもたらす。概して、リストは、視聴者ソースから送られた広告リクエストの一部として、ユーザの初期の識別時に作成されユーザに割り振られうる広告の収集物とすることができる。

ステップ４０５では、リスト生成データは、例えば内部記憶装置３０４、又はデータ・レポジトリ１０４などの１つ又は複数の記憶位置から取り出すことができる。リスト生成データは、例えば、現行の広告キャンペーン・データ及び広告キャンペーン・データ履歴並びに視聴者ソース・データ履歴を含むことができる。いくつかの実施例では、リスト生成データは、代わりに又はさらに、現行の広告キャンペーン・データ及び広告キャンペーン・データ履歴並びに視聴者ソース・データ履歴から引き出されたデータを含むことができる。現行の広告キャンペーン・データは、例えば、広告キャンペーンの有効期限の残りのためにサービングするのに必要な広告インプレッションの残数量、広告がサービングされるべきユーザの特性、性能指標（例えば、クリックスルー・レート）、及び広告主のターゲティングの目標に関連する進行データなどの既存の広告キャンペーン用のパラメータを参照することができる。広告キャンペーン・データ履歴は、広告キャンペーン・データ履歴が、終了した広告キャンペーンに関連することを除いて、現行の広告として同一又は類似のデータを含むことができる。視聴者ソース・データ履歴は、リスト及びリスト構成を決定するのに役立つように活用できる、広告オーディエンス・グループに関連するいずれのデータも含むことができる。例えば、視聴者ソース・データ履歴は、ユーザ及び視聴者ソースの観察可能な特性を含むことができる。いくつかの場合では、例えば、こうしたデータが、特定の広告オーディエンス・グループのデモグラフィックを明らかにすることができる。リスト生成データのさらなる実例では、地理データ、時間データ、及び他のコンテキスト・データを含むことができる。

ステップ４１０では、視聴者ソースごとに、ステップ４０５で取り出されたリスト生成データが、各視聴者ソースからの広告リクエストを満足させるためにどの広告がどのくらいの量で使用されるかを決定するために使用できる。いくつかの実施例では、リスト生成データは、ステップ４１０で、広告及び量の決定を容易にするために集められ及び／又は操作できる。例えば、特定の視聴者ソースの場合、リスト生成データは、広告ＡＤ_１が１０，０００インプレッション及び広告ＡＤ_２が２０，０００インプレッションで、サービングされるはずであり、別の特定の視聴者ソースの場合、ＡＤ_２が５，０００インプレッション及び広告ＡＤ_３が１０，０００インプレッションで、サービングされるはずであると決定するために使用できる。

ステップ４１５では、１つ又は複数のリストは、例えば、観察可能な又は既知のオーディエンス・グループ特性、キャンペーン要件、及び／又は広告量の割り当てに基づいて、視聴者ソース用に作成できる。いくつかの実施例では、リストに割り振られた任意のユーザが、ある広告キャンペーン要件を満足するような、少なくとも１つのリストが存在するように、リストが作成される。したがって、いくつかの実施例では、特定のリストに割り振られたユーザは、同一の特性を必ずしも完全に共有できないが、代わりに、ユーザがリストに対して適格であるとなされる特性のサブセットを共有することができる。

広告は、例えば、キャンペーン要件及び／又は広告量の割り当てに基づいて、ステップ４２０でリストに割り当てられうる。いくつかの実施例では、各広告は、ある広告キャンペーン要件を満足するように少なくとも１つのリストに割り当てられうる。具体的な実例として、上から広告ＡＤ_１は、ＡＤ_１が特定の地理的区域に居住するユーザによる視聴用にのみサービングされるような、関連した制約のあるキャンペーン・ターゲティング要件を有することができ、広告ＡＤ_２は、全く制約のないキャンペーン・ターゲティング要件を有する。この実例では、少なくとも２つのリストが、キャンペーン・ターゲティング要件に基づいて、作成できる。リストＬ_１は、それに割り当てられる広告ＡＤ_１及びＡＤ_２を有することができ、またリストＬ_２は、それに割り当てられる広告ＡＤ_２を有することができる。次いで、リストＬ_１では、ＡＤ_１がサービングできる特定の地理的区域に居住するユーザによる視聴用にサービングされ、リストＬ_２では、制約なしでサービングできる。

いくつかの実施例では、広告は、ステップ４２０で優先順にリストに割り当てられうる。例えば、優先度が高く、量の少ない広告は、他の広告より前にリストに割り当てられうる。広告の割り当ての優先順位をつけることは、キャンペーン要件を満足するのに役立つ。

ある実施例では、ユーザが、視聴者ソース及び／又はユーザからの広告リクエストで唯一のリストに割り振られることを確実にするために、ルールは、視聴者リストの適格性の競合を解決するために使用できる。したがって、ステップ４２５では、ユーザにリストを割り振るために、自動的又は手動的に決定できる。少なくとも１つの実施例では、ルールは、例えば、ユーザを割り振るための少なくとも２つのリストのうちの１つを決定するためのユーザ特性を考慮することができる。別の例示的実施例では、地理的位置は、代わりに又は他の因子に加えて考慮できる。具体的な実例として、広告ＡＤ_１に対応する特定の地理的区域に居住するユーザが、リストＬ_１とリストＬ_２の両方に割り振られうる。このシナリオを避けるために、ルールは、広告ＡＤ_１に対応する特定の地理的区域に居住するユーザが、Ｌ_１にのみ割り振られうるように確立することができる。

ひとたびリスト及びルールがステップ４０５からステップ４２５で作成されると、このリスト及びルールは、ステップ４３０で広告サーバ１０２によって、次に続くアクセスのために記憶できる。いくつかの実施例では、リスト及びルールは、データ・レポジトリ１０４、記憶装置２０４、又は広告サーバ１０２にアクセス可能な任意の他の記憶装置に、共に記憶できる。一代替実施例では、リスト及びルールは、例えば、リストがデータ・レポジトリ１０４に記憶され、ルールが記憶装置２０４に記憶されるように分割して記憶できる。

いくつかの実施例では、上述の本技法は、例えば同一又は類似のターゲット・オーディエンス・グループに対応するリストをもたらす。例えば、ステップ４１５で作成したリストの初期セットのリストは、２つ以上のリストが、例えば、全体的に冗長になるように、又は同一のオーディエンス・グループを包含するように定義できる。

ここで図５を参照すると、本技法の実施例に従って、流れ図４００に示すプロセスで作成されたリストを精選するために実施できるプロセスを示す流れ図５００を示す。いくつかの実施例では、流れ図５００に示すプロセスは、例えば、リスト精選論理部３１０を実行することによって実施できる。流れ図５００に示すプロセスは、例えば流れ図４００のステップ４１５の後などに、リストが作成された後の任意の時間に実施できることが留意されるべきである。

ステップ５０５では、冗長リストは、作成したリストのセットから削除される。言い方を変えれば、同一のターゲット・オーディエンス・グループ用に定義されたいずれかのリストが存在する場合、冗長リストは削除される。ステップ５１０では、残余リストは、互いに比較される。比較に基づいて、ステップ５１５では、共通ターゲット・オーディエンス・グループが１対のリストの中で存在するかどうかが判定される。ステップ５２０では、共通ターゲット・オーディエンス・グループをもつリスト対ごとに、共通ターゲット・オーディエンス・グループが、その対のどちらかのターゲティング定義に等しいかどうかに関して判定がなされる。ステップ５２０で、共通オーディエンス・ターゲット・グループがどちらかのリストのターゲティング定義に等しくないと判定される場合、新規リストは、共通オーディエンス・ターゲット・グループを含むターゲティング定義を用いてステップ５２５で作成される。次に、プロセスは、ステップ５０５に戻ることができる。共通オーディエンス・ターゲット・グループが、どちらかのリストのオーディエンス・ターゲット定義に等しいと、ステップ５２０で判定される場合、共通オーディエンス・ターゲット・グループは、ステップ５３０で共通オーディエンス・ターゲット・グループに等しくないリストのターゲティング定義から抽出される。次に、プロセスは、ステップ５０５に戻ることができる。

ステップ５３５では、リストに対して適格ではないターゲット・オーディエンス・グループが存在するかどうか判定される。こうしたターゲット・オーディエンス・グループが、いずれか存在する場合は、ユニバーサル・リストは、これらのターゲット・オーディエンス・グループを取り込むステップ５４０で作成される。ステップ５３５の完了に続いて、図５に示すプロセスは、リストの新しい定義のセットと共に終了する。

図５に示すプロセスの具体的な実例として、図６Ａから図６Ｄを考慮されたい。図６Ａに、例えば、プロセス４００のステップ４１５で作成されたリストを表す。示されるように、リストＬ_１は、ターゲット・オーディエンス・グループＡ_２及びＡ_３の合体を含むターゲティング定義を有し、リストＬ_２は、ターゲット・オーディエンス・グループＡ_１、Ａ_２及びＡ_３の合体を含むターゲティング定義を有し、リストＬ_３は、ターゲット・オーディエンス・グループＡ_１を含むターゲティング定義を有し、また、リストＬ_４は、ターゲット・オーディエンス・グループＣ_１を含むターゲティング定義を有する。

重複リストは、図６Ａに示す初期リスト中にまったく存在しない。ステップ５１０に進むと、リストＬ_１、Ｌ_２、Ｌ_３及びＬ_４は、互いに比較される。ステップ５１５では、共通ターゲット・オーディエンス・グループ、Ａ_２∪Ａ_３が、リストＬ_１及びＬ_２の間で存在すると判定できる。ステップ５２０では、共通ターゲット・オーディエンス・グループが、リストＬ_１のターゲティング定義を定義するターゲット・オーディエンス・グループに等しいと判定できる。したがって、ステップ５３０では、共通ターゲット・オーディエンス・グループが、共通ターゲット・オーディエンス・グループに等しくないターゲティング定義をもつリストである、リストＬ_２のターゲティング定義から抽出できる。結果として、ここで、リストＬ_２は、ターゲット・オーディエンス・グループＡ_１を含むターゲティング定義を有する。リストＬ_１のターゲティング定義は、不変のままである。得られたリスト・セットは、図６Ｂに示す。

ステップ５０５に戻ると、図６Ｂに示すリスト・セットの検査により、重複リストＬ_２及びＬ_３が明らかになる。したがって、リストＬ_３は削除され（又は、例えば代わりにＬ_２が削除できる）て、図６Ｃに示すリスト・セットを作り出す。

再度ステップ５１０に進むと、図６Ｃに表すリストＬ_１、Ｌ_２及びＬ_４は、互いに比較される。ステップ５１５で、リストから引き出すことができる共通オーディエンス・グループが全くないという判定ができる。ステップ５３５で、ターゲット・オーディエンス・グループＡ_１、Ａ_２、Ａ_３及びＣ_１が、完全なオーディエンス領域を全く備えないと仮定して、リストに対して適格でない全てのオーディエンス・グループを取り込むユニバーサル・リストが作成されるべきであるという判定ができる。したがって、図６Ｄに示されるように、図６ＤにＡ_４と示される、Ａ_２∪Ａ_３、Ａ_１又はＣ_１に含まれない全てのオーディエンス・グループを含むターゲティング定義を有する新規リストＬ_５が、作成できる。リストが番号を付け直される場合、図６Ｅに示すリスト・セットの結果となる。

図６Ａを再度参照すると、図６Ａの初期リスト・セットが、Ｌ_１のターゲット・オーディエンス・グループＡ_５を含む（すなわち、リストＬ_１は、Ａ_２∪Ａ_３∪Ａ_５をターゲットにすることになる）ようにわずかに改変される場合、ステップ５２０では、共通ターゲット・オーディエンス・グループがＬ_１又はＬ_２のどちらかのターゲティング定義に等しくないと判定することになる。このシナリオでは、ステップ５２５では、新規リストが、共通ターゲット・オーディエンス・グループであるＡ_２∪Ａ_３を含むターゲティング定義を用いて作成される。次いで１つ又は複数の回数、ステップ５０５から５３０を繰り返すと、Ｌ_１とＬ_２の両方から、共通ターゲット・オーディエンスＡ_２∪Ａ_３を抽出するということになることになる。

ここで図７を参照すると、本技法の一実施例に従って、流れ図７００は、広告を視聴者ソースにサービングするために実施できるプロセスを示す。いくつかの実施例では、プロセス７００は、リスト生成論理部３１０及び／又はリスト割り当て論理部３１２と組み合わせて、広告リクエスト論理部３１４によって実施できる。流れ図７００に示すプロセスは、ある実施例では実行時で起こりうることも留意されるべきである。

ステップ７０５では、広告リクエストは、特定のユーザ用に視聴者ソースから広告サーバで受信できる。ステップ７１０で、リクエストが特定のユーザ用に視聴者ソースから以前に受信されたかどうかが判定できる。リクエストが、特定のユーザ用に視聴者ソースから以前に受信されなかった場合、ステップ７１５では、プロセス４００及び／又は５００に従って作成されたリストなどのリストは、特定のユーザに割り振られうる。上に述べたように、リストは、例えばデータ・レポジトリから取り出すことができる。

リクエストが、特定のユーザ用に視聴者ソースから以前に受信されたかどうかを判定することは、例えば、特定のユーザに関連する固有の識別子を検査することによって達成できる。上述のように、固有の識別子は、例えば、パーソナル・コンピュータに関連するＩＰアドレス又はユーザのコンピュータ上のクッキーの一部として記憶される情報とすることができる。又は、別法として、固有の識別子は、例えば、ユーザがアプリケーション又はサービスにアクセスすることを可能にするユーザ名とパスワードの組合せとすることができる。いくつかの実施例では、リストは、視聴者ソースに関わりなくユーザに割り振られうることが留意されるべきである。これらの実施例では、ユーザは、一意に識別可能なことがさらに必要でありうる。したがって、上述のように、ユーザが一意に識別できる限り、ユーザ用に多くの異なる視聴者ソースにサービングできるリストに割り当てられるリスト及び広告に、例えば、ユーザが、割り振られうる。

どのリストにユーザを割り振るかは、リスト割り当て論理部３１２によって決定できる。いくつかの実施例では、リストは、ユーザの既知の又は観察可能な特性に基づいて、ユーザに割り振られる。例えば、ユーザの年齢、性別、人種、地理的位置、個人的関心、及び／又は職業などの１つ又は複数の特性は、どのリストにユーザを割り振るかを決定するのに役立つように使用できる。具体的な実例として、いくつかの実施例では、流れ図４００及び５００に示すプロセスに従って作成され、年齢が２１歳から３５歳までの男性を含むターゲティング定義を有するリストは、年齢が２１歳から３５歳までの男性のみに割り振られうる。類似の実施例では、特定の地理的位置に居住する全ての個人を含むターゲティング定義を有するリストは、特定の地理的位置に居住する個人のみに割り振られうる。上述の２つのリストがリスト・セットに含まれる場合、特定の地理的位置に居住する年齢が２１歳から３５歳までの男性は、流れ図４００のステップ４２５で決定されたルールに従って２つのリストのうちの１つのみに割り振られうる。

いくつかの実施例では、リスト割当て論理部３１２は、ユーザ・データを、ユーザに割り振られるリストを決定するのに役立つように使用できる入力データ及び出力データとして受け取る種々のモデルを利用することができる。ユーザが、例えば、コーヒー・バイヤー、オンライン・ショッパー及び映画ファンなどのユーザの特定のカテゴリーに属する可能性を判定するために、ユーザ・データを分析するロジスティック回帰モデルが使用できる。具体的な実例として、ロジスティック回帰モデルは、特定のユーザが、特定のユーザに関連するユーザ・データに基づいて、コーヒー・バイヤーらしいということを判定することができる。次いで、特定のユーザが、コーヒー・バイヤーらしいという事実は、特定のユーザに割り振られる適切なリストを決定するのに役立つように使用できる。

ステップ７２０では、カスタマイズ論理部３０８を使用して、割り振られたリストは、リストが割り振られる特定のユーザの特性に基づいて、カスタマイズできる。例えば、カスタマイズは、各広告が現れる最大回数を規定するステップと、各広告がユーザによる視聴のためにサービングされる順序を改変するステップと、ユーザにとって適切であるとみなされる任意の他のリストの特徴を変更するステップとを含むことができる。例えば、特性のサブセットに基づいて、同一のリストを割り振られた２人のユーザは、分割した特性のサブセットに基づいて、リスト・カスタマイズに因り異なる順序で割り振られたリストに含まれる視聴のために広告がサービングできる。

ひとたびリストがユーザに割り振られると、ステップ７２５では、リストの第１の広告が選択され、ステップ７３０では、選択された広告が、視聴者ソースにサービングできる。例えば、いくつかの実施例では、広告は、サービングされ、次いで、図２の広告バナー２０４などのウェブ・ブラウザを介して視聴されるウェブサイト上に表現できる。いくつかの実施例では、広告は、広告サーバ１０２からネットワーク１０６を介して直接視聴者ソースにサービングされる。他の実施例では、広告は、ネットワーク１０６を介して中間サーバを使用してサービングできる。

ステップ７３５では、リストを特定のユーザに関連させるデータが、今後の参照のために、例えばデータ・レポジトリに記憶できる。リストのどの広告が選択され表現されるかを識別するデータも、ステップ７４０で記憶できる。

ステップ７１０で、広告リクエストが、以前に特定のユーザ用に視聴者ソースから受信されたと判定された場合、ステップ７４５では、特定のユーザに割り振られたリストは、例えばデータ・レポジトリから取り出される。上述のように、リストは、例えば、固有の識別子に基づいて取り出すことができる。ひとたび取り出されると、ステップ７４０で記憶されたデータに基づいて、サービングされなかったリストの次の広告が、ステップ７５０で選択され、ステップ７５５で、視聴者ソースにサービングできる。選択及び表現される次の広告を識別するデータは、ステップ７４０で記憶できる。

本技法の先の説明は、関連する実施例に沿って例証の目的のみで提示されてきたが、これは全てを網羅したものではなく、開示された精密な形に本技法を限定するものではない。当業者には、上記の技法に照らして改変形態及び変更形態が、可能であり、又は本技法の実践から得られうることが先の説明から理解されるであろう。例えば、説明したステップが、検討された同一の順序で又は同一の分割の程度で実施される必要はない。同様に、種々のステップは、同一又は類似の目標を達成するために、必要に応じて、省略することも、反復することも、又は組み合わせることもできる。したがって、本明細書で説明した本技法の趣旨及び範囲は、後続の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。

Claims (22)

1. プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリとを備える、リストに基づく広告サービングのためのコンピュータ・システムであって、
   前記メモリが、
   リスト生成データに基づいて、実行時前に広告リストを作成することであって、前記広告リストのそれぞれが、ターゲット・オーディエンス定義にそれぞれ関連する、前記作成することと、
   前記リスト生成データに基づいて、各広告リストが広告の優先順位を含めるように、実行時前に前記広告リストの中で広告を割り当てることを
   を含む動作を前記プロセッサに実行させる命令を記憶する
   ことを特徴とするコンピュータ・システム。
2. 前記ターゲット・オーディエンス定義に基づいて、前記広告リストを精選する動作を前記プロセッサにさらに実行させる、請求項１に記載のコンピュータ・システム。
3. 前記広告リストの少なくとも１つが、視聴者ソースに関連する、請求項１に記載のコンピュータ・システム。
4. リスト生成データが、現行の広告キャンペーン・データと、広告キャンペーン・データ履歴と、視聴者ソース・データ履歴とを含む、請求項１に記載のコンピュータ・システム。
5. リスト生成データが、現行の広告キャンペーン・データ、広告キャンペーン・データ履歴、及び視聴者ソース・データ履歴のうち少なくとも１つから引き出したデータを含む、請求項１に記載のコンピュータ・システム。
6. 実行時中に一意に識別可能なユーザ用に前記視聴者ソースから広告リクエストを受信し、
   前記ユーザの特性に基づいて、実行時中に前記ユーザ用に前記視聴者ソースに関連する前記広告リストのうち１つを選択し、
   実行時中に前記選択した広告リストを前記ユーザに割り振り、
   実行時中に前記広告リストにおける第１の広告を前記視聴者ソースにサービングする
   前記動作を前記プロセッサにさらに実行させる、請求項３に記載のコンピュータ・システム。
7. ルールに基づいて広告リストの割り振り競合を解決する動作を前記プロセッサにさらに実行させる、請求項６に記載のコンピュータ・システム。
8. 前記ユーザの特性に基づいて前記ユーザに割り振られた前記広告リストをカスタマイズする動作を前記プロセッサにさらに実行させる、請求項６に記載のコンピュータ・システム。
9. 実行時中に前記ユーザ用に前記視聴者ソースから別の広告リクエストを受信し、
   実行時中に前記ユーザに割り振られた前記広告リストを取り出し、
   実行時に前記広告リストにおける第２の広告を前記視聴者ソースにサービングする
   前記動作を前記プロセッサにさらに実行させる、請求項６に記載のコンピュータ・システム。
10. リストに基づく広告サービングのための方法であって、
    リスト生成データに基づいて、実行時前に広告リストを作成するステップであって、前記広告リストのそれぞれが、それぞれのターゲット・オーディエンス定義に関連する、前記作成するステップと、
    前記リスト生成データに基づいて、各広告リストが広告の優先順位を含めるように、実行時前に前記広告リストの中で広告を割り当てるステップと
    を含む方法。
11. 前記ターゲット・オーディエンス定義に基づいて、前記広告リストを精選するステップ
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記広告リストの少なくとも１つが、視聴者ソースに関連する、請求項１０に記載の方法。
13. 精選するステップが、別の広告リストに関連する前記ターゲット・オーディエンス定義に等しい関連するターゲット・オーディエンス定義を有する広告リストを消去するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
14. 精選するステップが、
    前記広告リストから選択された第１の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義を、前記広告リストから選択された第２の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義と比較することによって、共通ターゲット・オーディエンス・グループを識別するステップと、
    前記共通ターゲット・オーディエンス・グループが、前記第１の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義と等しいかどうかを判定するステップと、
    前記判定に基づいて、前記共通ターゲット・オーディエンス・グループを前記第２の広告リストから削除するステップと
    を含む、請求項１１に記載の方法。
15. 精選するステップが、
    前記広告リストから選択された第１の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義を、前記広告リストから選択された第２の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義と比較することによって、共通ターゲット・オーディエンス・グループを識別するステップと、
    前記共通ターゲット・オーディエンス・グループが、前記第１の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義又は前記第２の広告リストの前記ターゲット・オーディエンス定義と等しいかどうかを判定するステップと、
    前記判定に基づいて、前記共通ターゲット・オーディエンス・グループを含む関連するターゲット・オーディエンス定義を有する第３の広告リストを作成するステップと
    を含む、請求項１１に記載の方法。
16. 精選するステップが、他の広告リストに関連するターゲット・オーディエンス定義に含まれないオーディエンス・ターゲット・グループを含む、関連するターゲット・オーディエンス定義をもつ広告リストを作成するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
17. リスト生成データが、現行の広告キャンペーン・データと、広告キャンペーン・データ履歴と、視聴者ソース・データ履歴とを含む、請求項１０に記載の方法。
18. リスト生成データが、現行の広告キャンペーン・データ、広告キャンペーン・データ履歴及び視聴者ソース・データ履歴のうち少なくとも１つから引き出したデータを含む、請求項１０に記載の方法。
19. 実行時中に一意に識別可能なユーザ用に前記視聴者ソースから広告リクエストを受信するステップと、
    前記ユーザの特性に基づいて、実行時中に前記ユーザ用に前記視聴者ソースに関連する前記広告リストのうち１つを選択するステップと、
    実行時中に前記選択した広告リストを前記ユーザに割り振るステップと、
    実行時中に前記広告リストにおける前記第１の広告を前記視聴者ソースにサービングするステップと
    をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
20. ルールに基づいて広告リストの割り振り競合を解決するステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記ユーザの特性に基づいて、前記ユーザに割り振られた前記広告リストをカスタマイズするステップ
    をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
22. 実行時中に前記ユーザ用に前記視聴者ソースから別の広告リクエストを受信するステップと、
    実行時中に前記ユーザに割り振られた前記広告リストを取り出すステップと、
    実行時に前記広告リストの前記第２の広告を前記視聴者ソースにサービングするステップと
    をさらに含む、請求項１９に記載の方法。