JP2015512074A - ルールベースのコンテンツ生成のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

本開示の少なくとも１つの態様は、コンテンツ生成モジュールと、ルール管理モジュールとを含むコンテンツ生成システムを対象とする。ルール管理モジュールは、コンテンツ生成時に複数のルールを受け入れるのに適している。コンテンツ生成モジュールは、コンテンツ構成を生成するのに適しており、コンテンツ構成は、複数のコンテンツ要素と、複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係とを含み、１つ以上の関係は、コンテンツ生成時の複数のルールに準拠する。

Description

テキスト、画像、ビデオ、音響、及び他のコンテンツ要素を含むディスプレイコンテンツが、公共の場所及び私的な場所で一般に見られる。大量のコンテンツが作製され、電子メニューボード、電子掲示板、携帯電話、タブレットコンピューター、ラップトップ等々などの電子ディスプレイで提示される。多くの電子ディスプレイは、人々によって作製されたコンテンツを使用し、これは大きな労働力を要する可能性がある。

本開示の少なくとも１つの態様は、ルール管理モジュール及びコンテンツ生成モジュールを含むシステムを特徴とする。ルール管理モジュールは、コンテンツ生成上の複数のルールを受け入れるのに適している。コンテンツ生成モジュールは、ルール管理モジュールに連結してコンテンツ構成を生成するのに適していて、コンテンツ構成は、複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含む。複数のルールは、関係のルールを含み、コンテンツ構成内の１つ以上の関係は、複数のルールに準拠しており、一片のコンテンツへと組み立てられるように動作可能なコンテンツ構成である。複数のコンテンツ要素のうち少なくとも１つは、組み立てられた一片のコンテンツ内に２つ以上の許容される位置を有する。

本開示の少なくとも１つの態様は、コンテンツ要素、組み立てモジュールを記憶するのに適しているコンテンツ要素リポジトリを含むシステムを特徴とする。組み立てモジュールは、複数のコンテンツ要素と、複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係と、を含むコンテンツ構成を受け入れるのに適している。１つ以上の関係は、コンテンツ生成上の複数のルールに準拠する。組み立てモジュールは、コンテンツ構成に基づいて、１つ以上の関係に従って、複数のコンテンツ要素を配設することによって、一片のコンテンツを組み立てるのに更に適している。

本開示の少なくとも１つの態様は、コンテンツ生成時に複数のルールを受け入れる工程と、プロセッサによって、複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含む、コンテンツ構成を生成する工程であって、コンテンツ構成が、一片のコンテンツへと組み立てられるように動作可能であり、複数のルールが、コンテンツ要素の間の関係のルールを含み、１つ以上の関係が、複数のルールに準拠する、生成する工程とを含み、複数のコンテンツ要素のうち少なくとも１つが、組み立てられた一片のコンテンツ内に２つ以上の許容される位置を有する、方法。

本開示の少なくとも１つの態様は、複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含むコンテンツ構成を受け入れる工程であって、１つ以上の関係が、コンテンツ生成時の複数のルールに準拠する、工程と、プロセッサによって、コンテンツ構成に基づいて、１つ以上の関係に従って、複数のコンテンツ要素を配設することによって、一片のコンテンツを組み立てる工程と、を含む方法を特徴とする。

添付の図面は、本明細書に組み込まれてその一部をなすものであって、説明文と併せて本明細書の利点及び原理を説明するものである。これらの図面では、
ルールベースのコンテンツ生成システムに対する例示的なブロック線図の図示である。 位置的関係を図示する１組の単純な画像である。 位置的関係を図示する１組の単純な画像である。 位置的関係を図示する１組の単純な画像である。 ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的なブロック線図の図示である。 ルールベースのコンテンツ生成システムに対する例示的な実施形態に対するシステム線図の図示である。 ルールベースのコンテンツ生成システムに対する例示的な実施形態に対するシステム線図の図示である。 ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的な実施形態に対するシステム線図の図示である。 ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的な実施形態に対するシステム線図の図示である。 ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的な論理フローチャートの図示である。 ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的な実施形態のモジュール式の線図の図示である。 ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的なデータ流れ図の図示である。 ハンバーガーを売る最適化目的を有するルールベースのコンテンツ最適化システムによって作製される２片のコンテンツの図示である。 ハンバーガーを売る最適化目的を有するルールベースのコンテンツ最適化システムによって作製される２片のコンテンツの図示である。 ユーザー入力によって、ユーザーインターフェイスを介して容易にされる、ルール開発プロセスを詳細に示す例示的なフローチャートを提供する。 コンテンツ性能に基づいて自動化したルール開発を詳細に示す例示的な論理フローチャートである。 コンテンツ要素間の関係を左右するルールに基づくコンテンツ生成のための例示的な論理フローチャートの図示である。 デジタルサイネージネットワークに対するルールベースのコンテンツ最適化システムを対象とする例示的な実施形態に対する論理フローチャートの図示である。

電子ディスプレイ上に提示されるディスプレイコンテンツは、しばしば人々によって生成され、次いで表現される。ディスプレイコンテンツが人々の挙動に影響を与える上での有効さを最適化するように設計されたシステムでは、通常多数のコンテンツの部分が必要とされる。人々によって作製されるコンテンツを有する方策は、それぞれの一片のコンテンツを開発するためにしばしば人間の入力を必要とし、したがってコンテンツ最適化システムでの使用のためには大きな労働力を要する。例えば、それぞれのコンテンツ要素を１００個のコンテンツ要素のプールから選択することができる１０個のコンテンツ要素を有するディスプレイコンテンツを最適化するためには、可能性のあるコンテンツの並べ換えの数は極めて大きくなる可能性があり、容易に一兆を超える。機械が生成したコンテンツは、ディスプレイのために適切でない場合があるので、人間の関与が、しばしば必要とされる。例えば、一片のコンテンツは、個人のコンテンツ要素と、サンドイッチのコンテンツ要素とを含み、サンドイッチは、機械で生成されたコンテンツでの個人の手の上ではなく、個人の手の下に置かれてもよい。本開示は、コンテンツ要素間の許容できる関係のルールに基づく自動的なコンテンツ生成のためのシステム及び方法を対象とする。本開示は、ルールベースのコンテンツ生成の方策を利用する、特定の挙動に影響を与える上でのディスプレイコンテンツの有効性を最適化するためのシステム及び方法も対象とする。本明細書で使用される場合、コンテンツとも称されるディスプレイコンテンツは、テキスト、画像、ビデオ、音響、及び他のコンテンツ要素を含むことができる電子的なメディア上の多重次元の提示を指す。例えば、一片のコンテンツは、ウェブサイトのためのバナー広告を含むことができる。コンテンツは、視覚形態若しくは聴覚形態、又は人間の感覚系（例えば、視覚及び聴覚の他に、触覚、味覚、及び嗅覚を含めた人間の感覚系の五感）に影響を与えることができるか又は人間の感覚系によって感知することができる任意の形態を含め、多くの形態を取ってもよい。コンテンツは、静的であっても、動的であっても、それらの組み合わせであってもよい。

人間は、その相対的なサイズ、位置、配向、及び他の視認特性によって対象物を認識し、知覚するが、メトリックシステムで表現される実際のサイズ、位置、又は配向で認識及び知覚するのではないので、コンテンツを作製するためのメトリックシステムは、消費のためのコンテンツの開発及び最適化にはあまり適さない。例えば、人は、対象物と家との写真を見ることによって、対象物及び家の相対的なサイズによって対象物が大きいかどうかを知覚することができる。人は、対象物が大きいかどうかを対象物自体の写真を見ることによって知覚することはできない。加えて、メトリックシステムは、人間の知覚にとって有意義である、制限又は境界が無い。例えば、テンプレートに基づくコンテンツ生成の方策は、コンテンツ要素の寸法又は寸法比を制限するが、コンテンツ要素の知識は有さず、コンテンツ要素間の関係に対処することはできない。具体的な例として、コンテンツ要素「自動車」とコンテンツ要素「道路」を用いた、テンプレートに基づくコンテンツ生成の方策は、コンテンツ要素「自動車」がコンテンツ要素「道路」の上に置かれるべきであるが、コンテンツ要素「道路」の下に置かれるべきではないことに対処しない場合がある。本開示は、コンテンツ要素及び関係を使用する人間の消費に対するディスプレイコンテンツの生成及び開発を容易にするように、人間の知覚に近いマッピングをするシステム及び方法を対象とする。具体的には、本発明の実施形態は、許容できるコンテンツ要素間の分類的な関係を定義するルールに基づいてコンテンツ要素を配設することに基づくコンテンツを生成するための方策を利用する。

プリミティブとも称されるコンテンツ要素は、一片のコンテンツのサブコンポーネントである。例えば、コンテンツ要素は、より大きい対象物及び画像の基礎となる小さい形状である、ｇｅｏｎｓとすることができる。個々のｇｅｏｎｓより複雑なコンテンツ要素とすることができる。いくつかの実施形態では、コンテンツ要素は、例えば、画像（すなわち、二次元的、三次元的、等々）、線図、写真、ビデオ、動画、単語、フレーズ、又は同様のものを含んでもよい。いくつかの場合には、コンテンツ要素は、一組のｇｅｏｎｓの具体的な構築物又は一組の画像の具体的な構築物などの、２つ以上のコンポーネントの具体的な構築物を含んでもよい。いくつかの他の場合では、コンテンツ要素は、例えば、二次元的画像表現対象物などの、対象物の視覚的な表現を含んでもよい。かかる構成では、サブプリミティブは、一片のコンテンツの全体的な構成を作製するために、他のコンテンツ要素とともに分類的関係を確立するための１つのコンテンツ要素として共に取り扱われる。コンテンツ要素は、二次元的画像のために使用される背景などのコンテンツの他の組の特性を含んでもよい。更に他の場合では、コンテンツ要素は、同一の分類であるコンテンツ要素の群と称することができる。分類は、例えば、特定のタイプのチキンサンドイッチ、森林の背景、鳥の画像、ブルージェイの画像、又は同様のものとすることができる。

分類的関係は、２つ以上のコンテンツ要素が、相互に対してどのように配設されるかを記述する関係とも称される。コンテンツを表現するために使用することができるコンテンツ要素の構成は、それぞれの関係が、２つ以上のコンテンツ要素間を関連付ける態様を左右する可能性があるので、複数の関係をしばしば含む。例えば、二次元的視覚空間では、分類的関係は、相対的な位置、サイズ、配向、又は他のプリミティブの関係を含むことができる。

分類的関係の例としては、位置的な関係、配向関係、色関係、深さ関係、コントラスト関係、不透明度関係、層関係、及びサイズ関係が挙げられる。位置的な関係としては、例えば、１つのコンテンツ要素が別のコンテンツ要素の上若しくは下、又は別のコンテンツ要素の左若しくは右、又は別のコンテンツ要素との他の相対的な位置が挙げられる。いくつかの実施形態では、位置的な関係は、オペレーターに関する位置によって、「（）の上」などのように、記載することができる。配向関係としては、例えば、１つのコンテンツ要素が、別のコンテンツ要素に対して鋭角、又は鈍角である、別のコンテンツ要素に対して垂直又は平行である、並びに、別のコンテンツ要素に対して他の相対的な配向であることが挙げられる。いくつかの実施形態では、配向関係は、オペレーターに関する配向によって、「（）に平行」又は「（）に接続される」などのように記載することができる。サイズ関係は、例えば、より大きい、又はより小さいなどのような、互いに対して比較したプリミティブの相対的なサイズとすることができる。いくつかの実施形態では、サイズ関係は、オペレーターに関するサイズによって、「（）より大きい」などのように記載することができる。層関係としては、例えば、１つのコンテンツ要素が、他のコンテンツ要素がある層の上の層にあることが挙げられる。いくつかの実施形態では、層関係は、オペレーターに関する配向によって、「（）の前」又は「（）の後」などのように、記載することができる。

視覚科学での研究は、ほとんどのタイプの対象物認識が、主として位置及び配向に関するものなどのような、分類的関係に基づいていることを示唆している。分類的関係での差異は、典型的には人間の知覚に対して、座標系での差異より大きい影響を有するが、分類的な境界の範囲内である。図２Ａ〜図２Ｃは、位置関係を図示する、一組の単純な画像である。図２Ａは、矩形２２０Ａが、線２１０Ａの右にあり、矩形２２０Ａの中心は、線２１０Ａの上にある。図２Ｂ及び図２Ｃは、同じ線及び同じ矩形をともなう画像を図示するが、矩形は、同じ距離移動している。より具体的には、図２Ｂの矩形２２０Ｂ、及び図２Ｃの矩形２２０Ｃは、同じピクセル数だけ下に下がり、図２Ｂの線２１０Ｂは、移動せず、図２Ｃの線２１０Ｃは、同じピクセル数だけ移動している。図２Ｂの矩形２２０Ｂの中心は、線２１０Ｂの下にあるが、図２Ｃの矩形２２０Ｃの中心は、線２１０Ｃの上にある。線と矩形との間の分類的関係は、図２Ｂでは変更されているが、図２Ｃでは、分類的関係は変更されていない。一方で、図２Ｂは、図２Ａからのメトリックシステムでの変更が、図２Ｃの、図２Ｂからの変更より少なく、図２Ｃは、図２Ｂよりも図２Ａとより類似して知覚される可能性がある。

本発明の実施形態の利点の１つは、生成されたコンテンツが認知科学に準拠するので、人員によって見直し又は改訂することなく容易に提示され、コンテンツ生成プロセスを自動化できることである。加えて、本発明の実施形態は、コンテンツ要素位置が固定される、又は比較的固定されることに限らず、可撓性のコンテンツ生成の方策を提供するのを補助することができる。更に、本発明の実施形態は、コンテンツ生成システムによって、定義及び改訂されたルールに準拠してコンテンツを生成することによって、コンテンツ要素の並べ換えの数を低減する場合がある。いくつかの実施形態では、特定の目的で一片のコンテンツを生成するための、可能性のあるコンテンツの並べ換えは、例えば、ルール、許容関係、視覚認知、及び許容コンテンツ要素、又は他の制約によってフィルタリングされる可能性がある。

図１は、ルールベースのコンテンツ生成システム１００のための例示的なブロック線図の図示である。ルールベースのコンテンツ生成システム１００は、コンテンツ要素リポジトリ１１０と、ルール管理モジュール１２０と、コンテンツ生成モジュール１３０と、を含むことができる。コンテンツ要素リポジトリ１１０は、コンテンツ生成に使用されるコンテンツ要素を提供することができる。いくつかの実施では、コンテンツ要素リポジトリ１１０は、コンテンツ要素のメタデータを提供することができる。コンテンツ要素のメタデータは、例えば、コンテンツ要素識別、コンテンツ要素説明、コンテンツ要素分類、コンテンツ要素表題、コンテンツ要素サイズ情報、及び他の情報を含むことができる。

ルール管理モジュール１２０は、コンテンツ生成のためのルールを受け入れ、定義し、改訂する。コンテンツ生成のためのルールは、例えば、コンテンツ要素間の関係を定義するルール（すなわち、許容可能な関係のルール、許容不可能な関係のルール、等々）、コンテンツ要素のルール（すなわち、許容可能なコンテンツ要素のルール、いくつかのコンテンツ要素を除外するルール、要求されるコンテンツ要素のルール、等々）、及びメトリック調整のルールを含むことができる。ルールは、例えば、局所性、一日のうちの部分、在庫データ、販売時点データ、トリガーデータ（どのコンテンツが、表示するために許容可能であるかについて変更を要求するデータ、すなわち、ある特定の物品の在庫の低下などのような予め定められたトリガ、又はキオスクでのクリック若しくはセンサーからの信号などの相互作用的なアクティビティ）、又は同様のものなどのような多数の因子に基づいて、定義又は改訂することができる。例えば、ルールは、定義又は改訂することができ、特定のコンテンツ要素若しくはコンテンツ要素の特定の分類は、ある特定の場所に対して、要求される、又は許容不可能である。別の例としては、ルールを定義又は改訂することができ、特定のコンテンツ要素によって表現される１つの物品の在庫が低下したとき、特定のコンテンツ要素は、許容不可能である。いくつかの実施形態では、少なくともいくつかのルールは、視覚科学に基づく。コンテンツ生成モジュール１３０は、コンテンツ要素リポジトリ１１０内のコンテンツ要素を使用してルール管理モジュール１２０によって提供されるルールに準拠してコンテンツを生成することができる。

いくつかの実施では、コンテンツ生成モジュール１３０は、一片のコンテンツとして組み立てることができるコンテンツ構成を生成することができる。コンテンツ構成は、コンテンツ要素及びコンテンツ要素間の分類的関係を含むことができる。本明細書で使用される場合、コンテンツ要素は、コンテンツ要素に関連してコンテンツ要素メタデータとも称され、これは、実際のコンテンツ要素の代わりに、コンテンツ要素をリポジトリから取り上げるために使用することができる。特定の実施形態では、複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含むコンテンツ構成のために、コンテンツ要素のうち少なくとも１つは、１つ以上の分類的関係に準拠する２つ以上の許容される位置を有する。いくつかの実施では、コンテンツ構成は、コンテンツ要素のメトリック調整も含むこともでき、それぞれのメトリック調整は、２つ以上の要素の間の分類的関係内とすることができる。コンテンツ構成は、分類的関係に準拠してコンテンツ要素を配設することによって一片のコンテンツへと組み立てることができ、一片のコンテンツは、ディスプレイ上に表現される準備が整っている。ディスプレイは、例えば、フラットパネルディスプレイ、テレビ、ラップトップ、コンピューター画面、投写型ディスプレイ、タブレットコンピューター、携帯電話、又は同様のものなどのような、コンピューター又はプロセッサによって制御可能な様々なタイプの電子ディスプレイのうちのいずれかとすることができる。

いくつかの実施では、コンテンツ生成のためのルールは、視覚認知のルール、例えば、一片のコンテンツ内の対象物の相対的な顕著性のルール、一片のコンテンツの所望の顕著性マップのルール、一片のコンテンツ内の１つ以上の対象物に対する所望の顕著性数のルール、視認者が一片のコンテンツ内で対象物又は領域に参加する可能性がある特定の順番のルール、又は他の視覚認知のルールを含むことができる。いくつかの実施形態では、一片のコンテンツの視覚認知は、視覚的注意モデル（ＶＡＭ）によって評価することができる。視覚的注意モデルは、生物学的な視覚システムにおける神経的なプロセス及び心理学的な影響をシミュレーションする。ＶＡＭを一片のコンテンツに適用することによって、視覚認知上のＶＡＭ出力を生成することができる。ルールベースのコンテンツ生成システム１００は、組み立てられた一片のコンテンツが視覚認知のルールを満足するかどうかを判定するために、ＶＡＭ出力を使用することができる。いくつかの実施形態では、視覚認知のルールが満足されない場合、組み立てられた一片のコンテンツは、使用されない場合がある。

ルール管理モジュール１２０は、コンテンツ要素及び／又はコンテンツ要素のルール間の分類的関係上のルールを含む、一組のコンテンツ生成のためのルールを維持することができる。例えば、ルールは、コンテンツ要素Ａがコンテンツ要素Ｂより大きい、とすることができる。別の例として、ルールは、コンテンツ要素Ｃが許容不可能、とすることができる。いくつかの実施では、許容可能なコンテンツ要素は、コンテンツ要素又はコンテンツ要素の群の他の特性の、特定のタイプとして定義することができる。いくつかの場合には、許容可能なコンテンツ要素を定義するルールは、目標のディスプレイに関するいくつかの態様に対して条件付けすることができる。例えば、ルールは、コンテンツタイプＴは場所Ｌ１において許容可能だが、コンテンツタイプＴは場所Ｌ２では許容不可能であるとすることができる。コンテンツ生成モジュール１３０は、選択されたコンテンツ要素及び選択されたコンテンツ要素間の関係を含むコンテンツ構成を生成することができ、関係は、一組のルールに準拠し、選択されたコンテンツ要素も、その一組のルールに準拠する。一組の選択されたコンテンツ要素、コンテンツ要素Ａ及びコンテンツ要素Ｂ、並びにコンテンツ要素Ａをコンテンツ要素Ｂの左に定義するルールについて、コンテンツ生成モジュール１３０によって生成された例示的なコンテンツ構成が、表１に図示される。

本開示は、コンテンツを作製し、許容可能な分類的関係を定義する一組のルールに従って、コンテンツ要素を配設することによって、最適化することも対象とする。複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素間の関係を含む、コンテンツ構成を生成することができる。コンテンツ要素を分類的関係に準拠して配設することによって、コンテンツ構成を、一片のコンテンツとして組み立てることができる。かかる組み立てることは、典型的には、プロセッサ、コンピューター、サーバー、スマートフォン、タブレットコンピューター、又は他のコンピューティングデバイスを含むが、これに限定されない、処理ユニットによって実施される。いくつかの実施形態では、コンテンツ構成は、コンテンツ要素のメトリック調整を含むことができる。メトリック調整は、典型的には、メトリックシステム内での第２のコンテンツ要素に関連して、第１のコンテンツ要素の調節を記述する。例えば、メトリック調整は、第１のコンテンツ要素を第２のコンテンツ要素の右へ５０ピクセルとすることができる。別の例として、メトリック調整は、第１のコンテンツ要素を、第２のコンテンツ要素よりｘ次元的に５ピクセルより大きくすることができる。更に別の例として、メトリック調整は、第１のコンテンツ要素を、第２のコンテンツ要素から４５°の角度とすることができる。かかる実施では、第２のコンテンツ要素に関連する第１のコンテンツ要素のメトリック調整は、典型的には、第１のコンテンツ要素と第２のコンテンツ要素との間の関係と整列する。

ルールベースのコンテンツ最適化システムのいくつかの実施形態では、コンテンツ要素の同じ組の、分類的関係が異なる２つのコンテンツ構成は、特定の挙動に影響を与えるように設計され、一片のコンテンツが、もう一方の構成から組み立られたコンテンツより効果的であることが試験される場合、分類的関係上のルールを生成することができる。例えば、より効果的なコンテンツ構成で提示される分類的関係のみが許容されるルールを生成することができる。ルールベースのコンテンツ最適化システムの実施形態は、コンテンツ構成の数を著しく減らすことができるので、許容可能な分類的関係を定義するルールによって低減した、検索スペース内のコンテンツを生成し利用することができる。更に、ルールベースのコンテンツ最適化システムの実施形態は、例えば、コンテンツ要素間の分類的関係などの、人間の知覚に有意である態様を最適化することができる。かかる実施形態は、人間の視認者に対する様々なコンテンツ構成の効果の迅速で、有意義な試験及び分析を提供するのを補助することができ、これは、より迅速な最適化プロセスへとつながる。加えて、コンテンツ要素の組及び関係を定義するルールのメタデータとして記録されてもよいコンテンツ構成で一片のコンテンツを表現することを、様々な目的で使用することができる。例えば、コンテンツ要素の影響の分析、関係の許容性の見直し、消費のためのコンテンツの組み立てのために、コンテンツ構成を使用することができる。更に、コンテンツ構成は、コンテンツ分布に特に適するように、一片のコンテンツよりも典型的にははるかにより少ない記憶装置スペースしか必要としない。

いくつかの実施形態では、コンテンツ要素は、一片のコンテンツを作製するために、一組の関係に従って配設される。いくつかの他の実施形態では、コンテンツ要素は、コンテンツ構成を作製するように、分類的関係及びメトリック設定の一組のルールに従って配設することができる。更に他の実施形態では、選択されたコンテンツ要素及び分類的関係の第１の組のルールに基づいて、一片のコンテンツが最適化された後、一片のコンテンツは、一片のコンテンツの有効性を改善するように、メトリックシステムの第２の一組のルールに従って最適化することができる。いくつかの実施では、メトリックシステムの最適化コンテンツ要素は、確立された分類に限定される可能性がある。例えば、コンテンツ要素「梨」及びコンテンツ要素「リンゴ」のルールが、「リンゴ」を「梨」の左と定義する場合、「リンゴ」が「梨」の左にあるのと同時に、「リンゴ」と「梨」との間の距離がどれだけかについて、第２のルールを作製することができる。かかる実施に準拠する実施形態は、メトリックシステムの微調整が、人間の視認者への影響力のために、コンテンツの最適化により素直に従うように、初期のスクリーニング及び検索スペースの制約を可能にする。

いくつかの実施形態では、一片のコンテンツのコンテンツ有効性は、ルールベースのコンテンツ最適化システムによって収集することができる。ルールベースのコンテンツ最適化システムは、最適化目的に達することによって、例えば、ある特定のゴールに達することによって、又は特定の挙動に影響を与えることによって、典型的にはディスプレイコンテンツを最適化する。システムは、一片のコンテンツを最適化するために、有効性データを使用してコンテンツの有効性を改善することができる。いくつかの場合には、コンテンツの有効性を判定するために一片のコンテンツ上で実験を行うことができる。いくつかの場合には、ルールベースのコンテンツ最適化システムは、コンテンツを、コンテンツ要素及びコンテンツ要素間の分類的関係によって定義することができる。かかる場合には、一片のコンテンツの個々の態様の有効性を、コンテンツ要素及び分類的関係などのように、分析することが可能になる。加えて、コンテンツ最適化システムは、一片のコンテンツの有効性を、コンテンツ要素又は分類的関係などの、コンテンツの個々の態様に組み込むこともできる。関連付けは、既存のルールの改訂又はルールベースのコンテンツ最適化システムで使用することができる新しいルールの生成につながる可能性がある。

いくつかの実施形態では、ルールは、例えば、局所性、在庫データ、販売時点データ、視覚認知、又は同様のものなどの、いくつかの因子によって、定義又は改訂することができる。例えば、ルールは、コンテンツＡがコンテンツＢよりも顕著であるべきであると定義することができる。別の例としては、ルールは、コンテンツＡは場所Ａでは許容不可能であるが、一方でコンテンツＢは、場所Ａでは許容可能とすることができる。いくつかの実施形態では、ルールは、在庫データ、トリガーデータ、一日のうちの部分、又は同様のものなどのいくつかの因子によって、動的に変更することができる。例えば、コンテンツＡに示された物品の在庫が少なくなったとき、コンテンツＡが、許容不可能であるように、ルールを追加することができる。別の例としては、一日のうちの部分が、午前から午後に変更されたとき、コンテンツＡが許容可能なルールを、コンテンツＡが許容不可能なルールに変更することができる。

いくつかの実施形態では、コンテンツ構成は、コンテンツ要素及びコンテンツ構成内のもう一方のコンテンツ要素の分類的関係と整列する別のコンテンツ要素に関するコンテンツ要素のメトリック調整を含むことができる。かかる実施形態では、ルールベースのコンテンツ最適化システムは、一片のコンテンツの有効性をメトリック調整と関連付け、有効性データに基づいて、メトリック調整上に新しいルールを生成する、又は既存のルールを改変することができる。

図３は、ルールベースのコンテンツ最適化システム３００の例示的なブロック線図を図示する。ルールベースのコンテンツ最適化システム３００は、コンテンツ要素リポジトリ３１０と、ルール管理モジュール３２０と、コンテンツ生成モジュール３３０と、コンテンツ評価装置３４０と、を含むことができる。コンテンツ生成モジュール３３０は、コンテンツ要素及びコンテンツ要素間の分類的関係を含むコンテンツ構成を作製することができ、コンテンツ要素を、コンテンツ要素リポジトリ３１０内に配置することができ、分類的関係はルール管理モジュール３２０によって提供される一組のルールによって左右される可能性がある。コンテンツ生成モジュール３３０も、コンテンツ構成に従って、一片のコンテンツを組み立てることができる。いくつかの実施形態では、コンテンツ生成モジュール３３０は、１つの処理ユニットによって実施することができる。いくつかの他の実施形態では、コンテンツ生成モジュール３３０は、２つ以上の処理ユニットによって実施することができる。例えば、コンテンツ生成モジュール３３０は、コンテンツ構成を生成するために１つ以上のプロセッサを、そして複数片のコンテンツに対するコンテンツ構成を組み立てるためにいくつかの他のプロセッサを含むことができる。コンテンツ評価装置３４０は、コンテンツ生成モジュール３３０によって組み立てられた一片のコンテンツのコンテンツの有効性を評価することができる。

コンテンツ評価装置３４０によって集められたコンテンツ有効性データに基づいて、ルール管理モジュール３２０は、改善された有効性でコンテンツを作製するための、一組のルールを改訂することができる。より具体的には、構成、例えばコンテンツ要素又は関係、の態様において、２つのコンテンツ構成が異なる場合、そしてコンテンツ評価装置３４０によって集められたデータに基づいて、２つのコンテンツ構成のコンテンツ有効性が異なる場合、ルール管理モジュール３２０は、より高い有効性を有するコンテンツ構成の一部である構成の態様を組み込むために、コンテンツ生成を左右する一組のルールを改訂することができる。ルール管理モジュール３２０は、いくつかのやり方、例えば、新しいルールを作製する、既存のルールを改訂する、パラメータの重量係数を調節する、又は他の方策でコンテンツ最適化を左右する一組のルールを改訂することができる。いくつかの実施形態では、ルール管理モジュール３２０は、関係についてのルールを追加すること、関係についてのルールを改変すること、コンテンツ要素にルールを追加すること、コンテンツ要素のルールを改変すること、メトリック調整にルールを追加すること、又はメトリック調整のルールを改変することによって一組のルールを改訂することができる。

本開示内のシステム及び方法は、一片のコンテンツの有効性を判定するために実験的な設計原理を利用することができる。いくつかの実施形態では、コンテンツ評価装置３４０は、一片のコンテンツの有効性を判定する目的でデータを集めるために、実験を行うことができる。コンテンツ評価装置３４０によって行われた実験は、例えば、相関設計、準実験、本実験、又は同様のものとすることができる。

本発明の実施形態は、インターネット上でコンテンツ及び／又は最適化コンテンツを生成するために使用することができる。本発明の実施形態は、デジタルサイネージネットワーク上でコンテンツを生成する及び／又はコンテンツを最適化するためにも使用することができる。典型的には数多くのディスプレイを含むデジタルサイネージネットワークは、１つ以上のコンピューター又はプロセッサによって電子的に制御することができる。実験的な設計の様々な態様は、同一出願人が所有する、「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ」という表題の米国特許出願公報第２０１０／００１７２８８号、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ Ｔｉｍｅ−ｓｌｏｔ Ｓａｍｐｌｅｓ ｔｏ Ｗｈｉｃｈ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｍａｙ ｂｅ Ａｓｓｉｇｎｅｄ ｆｏｒ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｉｇｎｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ」という表題の米国特許出願公報第２００９／００１２８４８号、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ａｓｓｉｇｎｉｎｇ Ｐｉｅｃｅｓ ｏｆ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｔｏ Ｔｉｍｅ−ｓｌｏｔｓ Ｓａｍｐｌｅｓ ｆｏｒ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｓｉｇｎｅｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ」という表題の米国特許出願公報第２００９／００１２９２７号、及び「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ」という表題の米国特許出願公報第２００９／００１２８４７号に詳細に開示され、これらは、参照により全体が本明細書に組み込まれる。

図４Ａは、ルールベースのコンテンツ生成システム４００の例示的な実施形態のためのシステム線図を図示する。ルールベースのコンテンツ生成システム４００は、コンテンツ生成モジュール４１０と、ルール管理モジュール４２０と、１つ以上の組み立てユニット４３０と、所望により１つ以上のディスプレイ４４０と、を含む。ルールベースのコンテンツ生成システム４００の様々なコンポーネントは、回路、コンピューター、プロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、及び／又はタブレットコンピューターを含むが、これに限らない、１つ以上のコンピューティングデバイスによって実施することができる。いくつかの場合には、ルールベースのコンテンツ生成システム４００の様々なコンポーネントは、共有されるコンピューティングデバイス上で実施することができる。あるいは、システム４００のコンポーネントは、多重のコンピューティングデバイス上で実施することができる。いくつかの実施では、ルールベースのコンテンツ生成システム４００の様々なモジュール及びコンポーネントは、ソフトウェア、ハードウエア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせとして実施することができる。いくつかの場合には、ルールベースのコンテンツ生成システム４００の様々なコンポーネントは、コンピューティングデバイスによって実行されるソフトウェア又はファームウェア上で実施することができる。ルール管理モジュール４２０は、コンテンツの作製を左右するルールを管理する。コンテンツ作製のためのルールとしては、例えば、コンテンツ要素間の関係のルール（すなわち、許容可能な関係を定義するルール、許容不可能な関係を定義するルール、等々）、コンテンツ要素のルール（すなわち、許容可能なコンテンツ要素を定義するルール、要求されるコンテンツ要素を定義するルール、いくつかのコンテンツ要素を除外するルール、等々）、及びメトリック調整のルールが挙げられる。コンテンツ生成モジュール４１０は、１つ以上の処理ユニット上で実施することができる。ルール管理モジュール４２０及びコンテンツ生成モジュール４１０は、同じコンピューター又は異なるコンピューター上に常駐することができる。いくつかの実施形態では、コンテンツ生成モジュール４１０は、ルール管理モジュール４２０によって提供されるルールに準拠して、コンテンツ要素及び構築するコンテンツ要素間の関係を構築することを特定する、コンテンツ構成を生成することができる。

いくつかの実施形態では、コンテンツ構成は、コンテンツ生成モジュール４１０から１つ以上の組み立てユニット４３０へと送信される。組み立てユニット４３０は、コンテンツ要素間の関係に準拠してコンテンツ要素を配設することによって、複数片のコンテンツを作製することができ、コンテンツ要素及び関係の両方は、コンテンツ構成によって特定される。いくつかの実施では、組み立てユニット４３０は、目標のディスプレイに適した複数片のコンテンツを作製することができる。例えば、組み立てユニット４３０は、例えば、アスペクト比、分解能、又は同様のものなどの目標のディスプレイの特性、に基づいて、複数片のコンテンツを作製することができる。いくつかの実施では、組み立てユニット４３０は、中央コンテンツ要素リポジトリ又はローカルコンテンツ要素リポジトリ（両者とも図４に図示せず）からコンテンツ要素を取り上げることができる。組み立てユニット４３０は、作製されたコンテンツをディスプレイ４４０に更に提供することができる。いくつかの実施では、組み立てユニット４３０は、コンテンツを２つ以上のディスプレイ４４０に提供することができる。

いくつかの実施では、コンテンツ生成モジュール４１０は、組み立てユニット４３０と同じ場所に位置付けられる、コンピューティングデバイス上で実施することができる。いくつかの場合には、コンテンツ生成モジュール４１０は、ある場所において、組み立てユニット４３０と同じコンピューティングデバイス上とすることができる。いくつかの他の場合には、ルール管理モジュール４２０は、組み立てユニット４３０と同じ場所にあるコンピューティングデバイス上で実施することができる。いくつかの場合には、ルール管理モジュール４２０は、ある場所において、組み立てユニット４３０と同じコンピューティングデバイス上とすることができる。

図４Ｂはルールベースのコンテンツ生成システム４００Ｂの、別の例示的な実施形態に対するシステム線図を図示する。コンテンツ生成システム４００Ｂは、ディスプレイ４４０から離れた中央サーバー又はローカルサーバーで、１つ以上の組み立てユニット４３０を含むことができる。この実施は、インターネットに基いた用途に対して適切である可能性があり、インターネットサーバーにおいて、組み立てユニット４３０によって複数片のコンテンツを組み立てることができる。

図５Ａは、ルールベースのコンテンツ最適化システム５００の、例示的な実施形態に対して、システム線図を図示する。ルールベースのコンテンツ最適化システム５００は、コンテンツ生成モジュール５１０と、ルール管理モジュール５２０と、所望により１つ以上の組み立てユニット５３０と、所望により１つ以上のディスプレイ５４０と、コンテンツ評価装置５５０と、所望によりルール入力ユニット５５５と、を含む。ルール管理モジュール５２０は、コンテンツの作製を左右するルールを管理する。コンテンツ作製のためのルールは、例えば、コンテンツ要素間の関係のルール、コンテンツ要素のルール、及びメトリック調整のルールを含む。コンテンツ生成モジュール５１０は、１つ以上の処理ユニット上で実施することができる。ルール管理モジュール５２０及びコンテンツ生成モジュール５１０は、同じコンピューター又は異なるコンピューター上に常駐することができる。いくつかの実施形態では、コンテンツ生成モジュール５１０は、ルール管理モジュール５２０によって提供されるルールに準拠して、コンテンツ要素及び構築するコンテンツ要素間の関係を構築することを特定する、コンテンツ構成を生成することができる。ルールベースのコンテンツ最適化システム５００の様々なコンポーネントは、回路、コンピューター、プロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、及び／又はタブレットコンピューターを含むが、これに限らない、１つ以上のコンピューティングデバイスによって実施することができる。いくつかの場合には、ルールベースのコンテンツ最適化システム５００の様々なコンポーネントは、共有されるコンピューティングデバイス上で実施することができる。あるいは、システム５００のコンポーネントは、多重のコンピューティングデバイス上で実施することができる。いくつかの実施では、ルールベースのコンテンツ最適化システム５００の様々なモジュール及びコンポーネントは、ソフトウェア、ハードウエア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせとして実施することができる。いくつかの場合には、ルールベースのコンテンツ最適化システム５００の様々なコンポーネントは、コンピューティングデバイスによって実行されるソフトウェア又はファームウェア上で実施することができる。

いくつかの実施形態では、コンテンツ構成は、コンテンツ生成モジュール５１０から１つ以上の組み立てユニット５３０へと送信される。組み立てユニット５３０は、コンテンツ要素間の関係に準拠してコンテンツ要素を配設することによって、一片のコンテンツを作製することができ、コンテンツ要素及び関係の両方は、コンテンツ構成によって特定される。組み立てユニット５３０は、作製されたコンテンツをディスプレイ５４０に更に提供することができる。いくつかの実施では、組み立てユニット５３０は、コンテンツを２つ以上のディスプレイ５４０に提供することができる。いくつかの実施形態では、組み立てユニット５３０は、ディスプレイ５４０と同じ場所に位置付けられるコンピューティングデバイス上で実施することができる。かかる実施では、実際の組み立てられた複数片のコンテンツではなく、コンテンツ構成のみを、ネットワークを通して移送するので、ネットワークトラフィックを、著しく低減することができる。

いくつかの実施では、コンテンツ生成モジュール５１０は、ディスプレイ５４０と同じ場所に位置付けられる、コンピューティングデバイス上で実施することができる。いくつかの場合には、コンテンツ生成モジュール５１０、及び組み立てユニット５３０は、同じコンピューティングデバイス上で実施することができる。いくつかの他の実施では、ルール管理モジュール５２０は、ディスプレイ５４０と同じ場所にあるコンピューティングデバイス上でも実施することができる。いくつかの場合には、ルール管理モジュール５２０及び組み立てユニット５３０は、同じコンピューティングデバイス上で実施することができる。

コンテンツ評価装置５５０は、複数片のコンテンツの有効性を評価することができる。一片のコンテンツに対応するコンテンツ構成は、特定の挙動に影響を与えるように設計することができる。例えば、製品の販売を促進するように広告を設計することができる。コンテンツ評価装置５５０は、コンテンツが表示されるとき、一片のコンテンツの有効性を評価するためにアクティビティを示すデータを収集することができる。上記の例を使用して、コンテンツ評価装置５５０は、製品について、販売を促進する上での広告の有効性を評価するために、販売時点データを収集することができる。

いくつかの実施形態では、ルール管理モジュール５２０は、特定の挙動に影響を与えるために設計されるコンテンツの生成を左右する一組のルールを維持することができる。第１のコンテンツ構成及び第２のコンテンツ構成は、この一組のルールに準拠して生成される。コンテンツ評価装置５５０は、２つのコンテンツ構成から組み立てられた２片のコンテンツの２つのコンテンツ構成及び有効性を比較することができる。内容物評価器官５５０は、コンテンツ構成の１つ以上の態様に対応する有効性評価を生成することができ、かつ評価をルール管理モジュール５２０に提供する。ルール管理モジュール５２０は、特定の挙動に影響を与えるように設計されたコンテンツの生成を左右する一組のルールを改変することができる。所望によるルール入力ユニット５５５は、一組のルールを改変するために、ルール関連因子（すなわち、在庫データ、局所性、顕著性、等々）を、ルール管理モジュール５２０へと提供することができる。

図５Ｂは、ルールベースのコンテンツ最適化システム５００Ｂの別の例示的な実施形態のためにシステム線図を図示する。いくつかの実施では、組み立てユニット５３０は、１つ以上の中央サーバー又はディスプレイから遠隔のローカルサーバー上で実施することができる。この実施は、インターネットに基いた用途に対して適切である可能性があり、インターネットサーバーにおいて、組み立てユニット５３０によって複数片のコンテンツを組み立てることができる。

図６は、ルールベースのコンテンツ最適化システムの例示的な論理フローチャートを図示する。ルールベースのコンテンツ最適化システムは、最適化目的に達することによって、例えば、ある特定のゴールに達することによって、又は特定の挙動に影響を与えることによって、典型的にはディスプレイコンテンツを最適化する。先ず、コンテンツ要素が受け入れられる（工程６１０）。コンテンツ要素は、特定のｇｅｏｎｓ、個々の画像、一群の画像、又は一片のコンテンツへと組み立てるために感受性が強い他の具体的な部分を含んでもよい。いくつかの実施形態では、内容物要素は、データリポジトリから取り上げる、又は、例えば、ユーザー入力、ネットワーク入力、又は他の源から受け入れることができる。これらのコンテンツ要素は、最適化目的を達するのに適したコンテンツを生成するのに適切な一組の選択されたコンテンツ要素とすることができる。コンテンツ生成を左右する一組のルールが受け入れられる（工程６１５）。これらのルールは、許容可能なコンテンツ要素間の分類的関係を定義するルール、コンテンツ要素のルールを含み、及び所望によりこれらの分類的関係内のメトリック調整のルールを更に含む。いくつかの実施形態では、これらのルールは、許容可能なコンテンツ要素が何からなるかについてのルールを含む場合がある。これらのルールは、データリポジトリから取り上げる、又は例えば、ユーザー入力、コンピューティングデバイス、若しくは他の源から受け入れることができる。一組のルールは、最適化目的への到達に向かって定義することができる。コンテンツ要素及びルールが受け入れられているとき、ルールに一致する様式でコンテンツ要素の一部又はすべてを配設することによって、コンテンツ構成を生成することができる（工程６２０）。生成されるコンテンツ構成は、コンテンツ構成で特定されるように、関係及び任意の他の調節に準拠してコンテンツ要素を組み立てることによって、ディスプレイのための複数片のコンテンツへと組み立てることができる（工程６２５）。いくつかの実施では、コンテンツ構成は、目標のディスプレイに対して適切な異なる複数片のコンテンツへと組み立てることができる。いくつかの実施形態では、所望により、視覚的注意モデル（ＶＡＭ）によって、組み立てられた複数片のコンテンツを評価することができ（工程６２７）、評価の結果は、組み立てられた複数片のコンテンツが、視覚認知に関するルールを満足するかどうかを判定するために使用することができる（工程６２８）。例えば、コンテンツ内で表現された項目の相対的な顕著性は、ルールを満足するかどうか。具体的な例として、ルールは、項目Ａが、項目Ｂより高い顕著性を有するべき（すなわち、表示される可能性が高い）とすることができる。組み立てられた複数片のコンテンツが、視覚認知に関するルールを満足する場合、複数片のコンテンツは、ディスプレイのために表現することができる。そうでなければ、システムは、生成するコンテンツ構成へと経路を戻る（工程６２０）。

複数片のコンテンツがディスプレイのために表現されるとき、最適化目的に達するコンテンツ有効性は、評価される可能性がある（工程６３０）。コンテンツ評価は、例えば、表示されるコンテンツのためのプレイリストを設計する工程、異なる複数片のコンテンツに対する実行の百分率を定義する工程、又は視認者が経時的に暴露されるコンテンツの調整の他の手段の工程を含んでもよい。実験の結果を、コンテンツの有効性を評価するために使用することができる。いくつかの実施形態では、これらの複数片のコンテンツを、実験設計原理に準拠する設計された実験に供するとき、コンテンツ有効性を、評価することができる。例えば、実験は、相関設計、準実験、又は本実験とすることができる。いくつかの実施形態では、実験は、持ち越し効果を低減する様式で実施することができる。

有効性データは、１つ以上のコンテンツ要素の有効性（工程６３５）、及び／又は要素間の関係（工程６４０）と関連付けるために使用することができる。これらの関連付けは、コンテンツ性能を比較し、どのような差異がコンテンツ要素の選択又はこれらの要素間の関係の変化に起因するかを判断することによって行うことができる。この有効性情報により、ルールベースのコンテンツ最適化システムは、所望により更にルールを改訂する工程（工程６５０）を含む。ルールの改訂は、例えば、成績の悪いコンテンツ要素を除去する、許容可能な関係を作製又は改訂するルールを作製又は更新することができる。ルールの改訂は、最適化目的の達成に向けた後の繰り返しで生成されたコンテンツの最適化を補助することができる。

図７は、ルールベースのコンテンツ最適化システム７００の例示的な実施形態のモジュール式の線図を図示する。図７に図示する実施形態では、ルールベースのコンテンツ最適化システム７００は、コンテンツ生成モジュール７０２と、実験設計モジュール７０４と、ルール管理モジュール７０６と、組み立てモジュール７０８と、ディスプレイモジュール７１０と、データリポジトリ７１２と、データ獲得モジュール７１４と、分析モジュール７１６と、通信インターフェース７１８と、を含むことができる。コンテンツ生成モジュール７０２は、コンテンツ要素の構成及びコンテンツ要素間の関係を作製するように構成される。コンテンツ生成モジュール７０２は、ルール管理モジュール７０６によって提供されるルールに準拠するコンテンツ構成を生成することができる。実験設計モジュール７０４は、コンテンツ性能を評価するための実験を設計するように構成される。実験設計モジュール７０４は、コンテンツディスプレイを制御するスケジュール及びプレイリストを作製することができ、これにより相関設計、準実験、又は本実験を通してコンテンツ性能を測定することができる。

組み立てモジュール７０８は、コンテンツ要素のコンテンツ構成及び関係を受け入れることができ、一片のコンテンツを作製するためにディスプレイ上の実行に適切なフォーマットでこれらの構成を処理する。これは、参照点を組み立て、コンテンツ要素、及び参照点間のフレームを充填するための参照点間の経時的な関係の許容可能な変更を左右する移行を適用することによって、コンテンツ要素からコンテンツの組み立て、及び．ｊｐｅｇ又は他の画像フォーマットなどの既知のフォーマットでの画像ファイル、又は．ｓｗｆ又は．ｍｐｅｇフォーマットなどの適当な既知のフォーマットでのビデオの作製内への関係を含んでもよい。

ディスプレイモジュール７１０は、表現されたコンテンツを視認者に提示することができるようにする。いくつかの実施形態では、ディスプレイモジュール７１０は、複数のデジタルディスプレイを含む。いくつかの場合には、ディスプレイモジュール７１０は、複数の場所に分散したディスプレイを含むことができる。

いくつかの実施形態では、データ獲得モジュール７１４は、実験の間、測定する、又はアクティビティを示すデータを収集するように構成される。データ獲得モジュール７１４は、任意の方法によるデータの取得を、実施又は促進してもよい。例えば、データ獲得モジュール７１４は、製品の動向、製品の売り上げ、顧客の行為、若しくは反応、及び／又は他の情報を含む情報を集める様々なセンサー、またはデータ獲得デバイスに連結してもよい。センサーは、例えば、顧客が製品を選び取るか否か、又はコンテンツが表示されているときに顧客がディスプレイの付近にいるか否かを検知するために使用してもよい。売上げは、販売時点（ＰＯＳ）システムによって得られる情報に基づいて決定されてもよい。コンテンツの表示を検証する１つ以上のデバイスが使用されてもよい。製品の在庫水準の変化は、在庫管理システムを通じて入手可能である場合がある。顧客の反応は、アンケートを通じて得られる場合がある。データ獲得モジュール７１４によって収集されたデータの１つ以上のタイプは、コンテンツ性能を評価するために使用することができる。

コンテンツ性能データは、特定の関係又はコンテンツ要素に対するコンテンツ有効性の属性を可能にするように、分析モジュール７１６によって評価することができる。コンテンツ性能データは、例えば、サイトでのアクティビティを示すデータ、視認挙動を示すデータ、視覚的注意モデル（すなわち、顕著性マップ、コンテンツを通した経時的な注意の漸進、等々）からの結果とすることができる。コンテンツ性能データは、唯一の差異が１つのコンテンツ要素の選択である、２つのタイプのコンテンツの間では、最適化システムは、これら２つの要素の間の性能の差異は、選択された異なるコンテンツ要素に帰するとしてもよいことを示す場合がある。いくつかの実施形態では、最適化システムは、多重片のコンテンツからのデータを使用することができ、複数片のコンテンツの特定の要素に対する性能の属性の差異は、多重片のコンテンツ間の差異の分析マトリックスによる。

ルール管理モジュール７０６は、コンテンツの作製のために、ルールを受け入れ、作製し、改変する。例えば、ルール管理モジュール７０６は、使用することができるコンテンツ要素を制限することによって、又は特定の要素又は要素のタイプの間の許容可能な関係の組を制限することによって、特定のコンテンツのあまり効果的でない変形を除去するようにルールを改変してもよい。ルール管理モジュール７０６は、ルール、例えば、ユーザーインターフェイスを通して定義されたルールを受け入れてもよく、又はルールを作製してもよい。ルール管理モジュール７０６は、下記に更に考察される。

ルールベースのコンテンツ最適化システム７００の１つ以上のモジュールは、同じコンピューティングデバイス上で、又はいくつかのコンピューティングデバイス上で実施することができる。ルールベースのコンテンツ最適化システム７００のそれぞれのモジュールは、コンピューティングデバイスのアレイ上で実施することができる。例えば、組み立てモジュール７０８は、ディスプレイが位置付けられる多重の場所に分散した複数のコンピューターを含んでもよい。別の例のように、組み立てモジュール７０８は、１つの場所又は多重の場所の、複数のディスプレイを制御するコンピューティングデバイスを含んでもよい。ルールベースのコンテンツ最適化システム７００の１つ以上のモジュールは、同じ場所に位置付けられてもよく、又は遠隔に位置付けられてもよい。例えば、組み立てモジュール７０８、ディスプレイモジュール７１０、及びデータ獲得モジュール７１４は、同じ場所に位置付けられてもよい。いくつかの実施形態では、コンテンツ生成モジュール、分析ユニット、及び実験設計モジュールは、同じ場所に位置付けられてもよい。組み立てモジュール７０８は、いくつかの実施形態では、コンテンツ生成モジュール７０２とともに位置付けられてもよいが、好ましくは、ディスプレイモジュール７１０の１つ以上のディスプレイとともに位置付けられる。

通信インターフェース７１８は、ルールベースのコンテンツ最適化システム７００のコンポーネント間に電子的な通信を提供することができる。通信インターフェース７１８は、短距離インターフェース及び長距離通信インターフェースの両方を含むことができる。短距離通信インターフェースは、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、既知の通信規格に準拠する、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ標準などの、インタフェース、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４標準に基づくものなどのＩＥＥＥ ８０２標準（例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１１）、ＺｉｇＢｅｅ又は同様の仕様、又は他の公共の又は占有のワイヤレスプロトコルとしてもよい。長距離通信インターフェースは、例えば、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラネットワークインターフェース、衛星通信インターフェース等々、とすることができる。通信インターフェース７１８は、イントラネットなどの私的なコンピューターネットワーク、又はインターネットなどの公共のコンピューターネットワークのいずれかの内部とすることができる。

データリポジトリ７１２は、ルールベースのコンテンツ最適化システム７００のためのデータ記憶装置を提供する。データリポジトリ７１２は、ルールベースのコンテンツ最適化システム７００内の、１つ以上のモジュールに対するデータ記憶装置を提供することができる。いくつかの場合には、データリポジトリ７１２は、単一のコンピューター又は記憶装置上で実行されてもよい。いくつかの他の場合では、データリポジトリ７１２は、一連のネットワークしているコンピューター、サーバー、又はデバイス上で実行されてもよい。いくつかの実施では、データリポジトリ７１２は、ローカル、地域、及び中央を含むデータ記憶装置の層を含む。いくつかの実施形態では、データリポジトリ７１２は、例えば、コンテンツ要素、コンテンツ要素のメタデータ、コンテンツ生成を左右するルール、コンテンツ要素間の関係、及び同様のものなどのデータを記憶するために、コンテンツ生成モジュール７０２及び／又はルール管理モジュール７０６に対してデータ記憶装置を提供することができる。いくつかの実施形態では、データリポジトリ７１２は、データ獲得モジュール７１４及び／又は分析モジュール７１６に対して、例えば、例えば、データ獲得モジュール７１４によって収集されたデータなど、コンテンツ性能データ、及び同様のものなどのデータを記憶するために、データ記憶装置を提供する。

データリポジトリ７１２は、任意の非一時的なコンピューター可読媒体であってもよい。例えば、これは、１つ以上のデータベースサーバー又はデータセンターで実行されるランダムアクセスメモリー、フラットファイル、ＸＭＬファイル、又は１つ以上のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）であってもよい。データベース管理システムは、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）、階層型データベース管理システム（ＨＤＢＭＳ）、多次元データベース管理システム（ＭＤＢＭＳ）、オブジェクト指向データベース管理システム（ＯＤＢＭＳ若しくはＯＯＤＢＭＳ）、又はオブジェクトリレーショナルデータベース管理システム（ＯＲＤＢＭＳ）、及び同様のものであってもよい。データリポジトリ７１２は、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＳＱＬサーバなどの、単一のリレーショナルデータベースであってもよい。いくつかの場合には、データリポジトリ７１２は、データ集積化プロセス又はソフトウェアアプリケーションによって、データを交換及び集合することができる、複数のデータベースを含んでもよい。例示的な実施形態では、データリポジトリ７１２の一部は、クラウドデータセンターでホストされてもよい。

図８は、ルールベースのコンテンツ最適化システム８００の例示的なデータ流れ図を図示する。この実施形態では、ルールベースのコンテンツ最適化システムは、コンテンツ要素リポジトリ８４０、コンテンツ生成モジュール８５０、組み立てモジュール８５２、ディスプレイモジュール８５４、データ獲得ユニット８５８、分析ユニット８６０、評価モジュール８６２、及びルール管理モジュール８６４を含む。ルール管理モジュール８６４によって提供された一組のルール８０１に基づくコンテンツ生成モジュール（８５０）は、コンテンツ構成８０２を生成し、これは、コンテンツ要素と、これらの選択されたコンテンツ要素の間の分類的関係と、所望により分類的関係へのメトリック調整と、のうちの選択物を含む。このコンテンツ構成８０２は、選択されたコンテンツ要素をコンテンツ構成に従って配設し、組み立てられた一片のコンテンツ８０４をディスプレイのために適当なフォーマットで作製する、組み立てモジュール８５２によって受け入れられる。評価モジュール８６２は、一片のコンテンツの性能を測定するのを可能にするために、一片のコンテンツの一組の実行説明書８０６を生成する。いくつかの実施形態では、この一組の実行説明書８０６は、ディスプレイモジュール８５４へ、ディスプレイコンテンツ８０８を左右するように、視認者８５６へ相関設計、準実験、本実験、又は他の性能側的スキームを実行する様式で、移送される。組み立てられたコンテンツ８０４は、ディスプレイモジュール８５４の１つ以上のディスプレイ上に提示され、そして実行説明書８０６に準拠して視認者に提示される。購入の決定、領域間の移動、視覚的効果、又はコンテンツによって潜在的に駆動される他のデータなどの視認者の挙動及び／又はコンテンツの効果８１０は、データ獲得ユニット８５８によって捕捉又は収集される。この獲得されたデータ８１２は、コンテンツの有効性を評価するために、分析ユニット８６０へ送信される。分析ユニット８６０は、コンテンツ構成内の差異を検査すること（例えば、これらのコンテンツ要素間の関係内の、異なるコンテンツ要素又は差異の使用）によって、獲得されたデータ８１２を有効性データ８１４へと変形することができる。コンテンツを作製し、試験することを更に繰り返す中で、一組のルール８０１を改訂するように、有効性データ８１４は、ルール管理モジュール８６４によって受け入れられる。所望により、他のルール因子８１６（すなわち、在庫データ、局所性、視覚認知、等々）は、一組のルール８０１を改訂するように、ルール管理モジュール８６４に入力することができる。

図９Ａ及び図９Ｂは、ハンバーガーを販売する最適化目的をともなう、ルールベースのコンテンツ生成／最適化システムによって作製されるディスプレイデバイス上に表示される２片のコンテンツを図示する。図示するコンテンツ生成の例として、ハンバーガーを販売する目的をともなう、コンテンツを生成するための一組のルールが、表２に列記される。

表２のルールに基づいて、ルールベースのコンテンツ生成システムは、表３の３つの例示的なコンテンツ構成を作製することができる。コンテンツ構成は、ベクトルで表現することができる。ベクトルは、一組のコンテンツ要素の識別子及び一連の演算子で表現されるコンテンツ要素間の分類的関係を含むことができる。例示的な実施形態では、それぞれのオペレーターは、関係を順番に記載することができる。例えば、下（要素ｘ、要素ｙ）は要素ｙを要素ｘの下に置くことになり、右（要素ｘ、要素ｙ、要素ｚ）は、要素ｙを要素ｘの右に、かつ要素ｚを要素ｙの右に置くことになる。相対的なサイズ演算子は、同様に機能することができる。例えば、大きい（要素ｘ、要素ｙ）は、要素ｙが要素ｘより大きいことを意味する場合がある。演算子は、コンテンツ要素の相対的な配向も記載する場合がある。例えば、平行（要素ｘ、要素ｙ）は、要素ｘが要素ｙに平行であることを意味する場合がある。メトリック調整は、ベクトルで含むこともできる。例えば、（ｘ、ｙ）は、ピクセルを単位として、（ｘ、ｙ）メトリック空間内で調節を記載することができる。コンテンツ３に対して、表３中にベクトルで図示するように、飲み物の視覚表現は、バーガーの視覚表現の位置に対して右に１００ピクセルだけ、上向きに５０ピクセルシフトする。

更なる例として、表３のコンテンツ１は、図９Ａに図示されるコンテンツへと組み立てられ、表３のコンテンツ３は、図９Ｂに図示されるコンテンツへと組み立てられる。ルールベースのコンテンツ最適化システムは、これら２片のコンテンツの性能を更に評価し、潜在的にコンテンツ生成のための一組のルールを、コンテンツ性能データに基づいて更新することができる。図９Ａと図９Ｂとの間での視覚的に重要な差異は、他のコンテンツ要素９０４及び９０６／９０８に対するコンテンツ要素９０２の場所、及び飲み物の視覚的表現を図示するコンテンツ要素９０６の、ポテトフライの視覚的表現を図示するコンテンツ要素９０８との交換である。この例では、それぞれの一片のコンテンツと関連付けられた、コンテンツ性能を識別するために実験が行われると、最適化システムは、いくつかの可能性のある性能の差異の源を識別することができる。図９Ａ及び図９Ｂの例では、２片のコンテンツの間には、いくつかの潜在的な視覚的に重要な差異がある。コンテンツ性能の差異は、コンテンツ要素９０８に対する９０６の代用、又はコンテンツ要素９０２の位置の変更に起因する可能性がある。９０２の位置、並びに９０６及び９０８の相対的な有効性に関する他の並べ換えによる実験は、異なるコンテンツ構成の影響についてのより広範なデータを提供することによって、コンテンツ性能の差異の源を更に識別する場合があり、コンテンツ要素又は多種多様なコンテンツ構成の組の間の関係の影響の統計的な分離を可能にする。関係の組の相乗的な効果（すなわち、もう一方のコンテンツ要素の下のコンテンツ要素９０２の位置の影響）、コンテンツ要素の選択（すなわち、コンテンツ要素９０８ではなく、コンテンツ要素９０６を選択すること）、又は関係及び／又はコンテンツ要素の組合せ、又は他の効果、などの、高次の効果を識別するために、更なるコンテンツ性能データも使用することができる。例えば、コンテンツ性能データに基づいて、コンテンツ最適化システムは、コンテンツ要素タイプＣ（ポテトフライの視覚的表現）を除外するべきというルールを追加することができ、又はコンテンツ要素タイプＤ（販売促進フレーズ）を、コンテンツ要素タイプＡ（ハンバーガーの視覚的表現）の左にするべきというルールを追加することができる。

いくつかの実施形態では、コンテンツ生成時の一組のルールは、コンテンツ試験の間に収集されたデータを反映するために、システムによって更新することができる。表４は、ルール改変および改善の例示的な実施形態のために疑似コードを提供する。検索空間は、ユーザー入力及びコンテンツ要素の性質並びに分類的関係構造の両方によって、当初狭められ、すべての当初許容可能な、コンテンツの構成を試験するのを可能にする。次に、順調ないくつかの構成を、選択することができ、コンテンツ生成を左右する一組のルールは、選択に基づいて改変することができる。更に、順調な構成は、追加的な試験を有することができる。所望により、追加的な試験は、これらの順調な構成の分類的関係内の異なるメトリック調整を含むことができる。メトリック調整は、許可された一組のコンテンツ要素及び関係で開始することによって作成され、試験に対する調節を判定する。調節は、これらが確立された分類的関係内にあることを確認するために監査される場合もあり、又はメトリック調整は、これらの分類的関係を維持するための既知の範囲から選択される場合があり、ディスプレイの境界の外側のいかなる要素も動かさない。メトリック調整は、次いで選択されたコンテンツ構成のそれぞれ及びプールからのものに対して試験される。実験的データを、調節された複数片のコンテンツに対して得ることができる。ここでも、メトリック調整を含む順調な構成が選択され、あまり成功しない構成及びメトリック調整を削除するようにコンテンツ生成を左右するルールが調節される。メトリック調整は、所望により、１つ以上の既知の予報及び改善アルゴリズムの使用を通して、更に改善される場合があり、これは、異なるメトリック調整の実験からデータを引き出す場合があり、このデータを試験すべき異なるメトリック調整を識別するために使用する場合がある。

初期ルール及び／又はルールに対する手動改変を作製することは、電子ディスプレイデバイス上のユーザーインターフェースによってなされ、ユーザーは、コンテンツを提示され、次いでコンテンツが許容されるかどうかに関して、判定する。ルールは、様々な構成のコンテンツの試験からのデータに基づいて自動的に更新することもできる。いくつかの実施形態では、コンテンツ最適化システムは、ユーザーインターフェイスを含むことができる。ユーザーが、コンテンツ要素間の許容可能な関係を左右するルールを提供または選択できるようにし、プロセッサは、コンテンツを生成し、プロセッサは、ルールに従って、コンテンツ要素を配設する。図１０Ａは、ユーザー入力によって、ユーザーインターフェイスを介して容易にされる、ルール開発プロセスを詳細に示す例示的なフローチャートを提供する。まず、初期の一組のルールに従って、一片の潜在的なコンテンツが生成される（工程１００２）。初期の一組のルールを、コンテンツのタイプ、コンテンツの目的、又は同様のものなどのユーザー入力により、又はユーザー入力によらずに、生成することができる。一片の潜在的なコンテンツは、次いで、ユーザーインターフェイスを介してユーザーに提示される（工程１００４）。次に、ユーザー入力を、入力デバイスを介して提供することができる（工程１００６）。ユーザー入力は、提示される一片のコンテンツの許可又は拒絶の形態とすることができる。ユーザー入力を取った後、システムは、潜在的なコンテンツの属性を、現在の一組のルールと比較する（工程１００８）。これらの比較に基づいて、システムは、潜在的な一片のコンテンツのどの属性が判断に寄与するかを分析することができる（工程１０１０）。ルールは、分析に基づいて更新される（工程１０１２）。例えば、システムは、拒絶につながるのが十分確実な属性を除外するようにルールを生成又は改変することができる。所望により、システムは、追加的な見直しを要するコンテンツ属性を識別する場合があり、それに続く潜在的なコンテンツ構成でそれらの属性の並べ換えを含むことを確実にする。

図１０Ｂは、コンテンツ性能に基づいて自動化したルール開発を詳細に示す例示的な論理フローチャートである。コンテンツ最適化システムは、特定の目的のためのコンテンツを最適化することができる。コンテンツ最適化システムは、試験コンテンツのコンテンツ性能を受け入れる（工程１０２２）。試験コンテンツは、コンテンツ要素及びコンテンツ要素間の関係を含むコンテンツ構成として表すことができる。システムは、コンテンツ属性とも称される、コンテンツ要素及び関係に起因するコンテンツ性能を判定する（工程１０２４）。所望によりシステムは、比較可能なコンテンツ要素及び関係にわたって、コンテンツ性能を比較することができる（工程１０２６）。比較可能なコンテンツ要素は、コンテンツ要素間の関係の類似性から誘導される、又はユーザー入力によるなどの他の方法で判定されるコンテンツ要素の特性又は目的に関してメタデータを通して定義される場合がある。次いで、比較は、比較に依存してルールセットの修正を調整するのに情報が十分かどうかを判定する、ルール生成アルゴリズムに送り込まれる（工程１０２８）。調整された場合、システムは、ルールセットの修正を実施することができる（工程１０３０）。ルールに対する修正は、他の比較可能な要素及び関係より劣ることが見出される、コンテンツ要素及び関係の拒絶を含むことができるが、ある特定のコンテンツ要素又は関係が使用される頻度への調節であってもよく、又は生成されたコンテンツの典型的な形態に影響を与える、他の代替であってもよい。修正が調整されるかどうかの判定は、比較された有効性メトリック、並びにルールの更新を識別し実行するために使用されたシステムに関する確実さ、例えば、パレート改善の識別、予測エンジンの使用、既知の最適化アルゴリズム、又は個々のインクリメンタルの改善に基づく。

図１０Ｃは、コンテンツ要素間の関係を左右するルールに基づくコンテンツ生成のための例示的なフローチャートを図示する。このフローチャートの工程は、単一のコンピューター上で１つのサイトにおいて実行されてもよく、又は一連のネットワークコンピューターにわたって分散されてもよい。例えば、最初の３つの工程は、中央サーバーで実施することができるが、コンテンツ要素の組み立て、及びレンダリングは、分離した場所のコンピューター上で実施される。まず、ルールセットが受け入れられる（工程１０４２）。提供されるルールセットは、コンテンツが対象とする特定のゴールに基づいて、所望により選択又は生成されてもよい。次いで、コンテンツで使用される一組のコンテンツ要素は、ルールに従って選択される（工程１０４４）。ルールは、一片のコンテンツ並びに任意選択のコンテンツ要素内に存在する必要がある必須のコンテンツ要素と、一片のコンテンツから除外されるコンテンツ要素との両方を含んでもよい。いくつかの場合では、ルールは、要求されるコンテンツ要素からの具体的な選択に基づいて、どの所望によるコンテンツ要素が一緒に示されてもよいか、又は特定の所望によるコンテンツ要素が含まれなければならないか、又は除外されなければならないかも左右する場合がある。いくつかの実施形態では、コンテンツ要素は、コンテンツ要素又はその目的のメタデータの記述を通して分類される場合があり、ルール又はコンテンツ構成は、このメタデータを参照してもよい。コンテンツ要素が選択された後、システムは、一組のルールに基づいてコンテンツ要素間の一組の分類的関係を含むコンテンツ構成を生成する（工程１０４６）。所望によりコンテンツ構成は、メトリック調整を更に含むことができる。コンテンツ生成システムは、コンテンツ構成に従ってコンテンツ要素を置くことによって、一片のコンテンツを生成することができる（工程１０４８）。これはいくつかの方法によって行うことができる。いくつかの実施では、それぞれのコンテンツ要素の重心が参照点として計算され、使用され、それぞれのコンテンツ要素は、それによって、その様々な分類的関係の中心に置かれる（すなわち、対角線状配設は、水平配設から４５度の角度とすることができる）。いくつかの他の実施では、論理機能は、分類的関係に従ってコンテンツ要素を置くために使用されてもよい。いくつかの場合には、コンテンツの生成は、コンテンツ構成内で特定されたメトリック調整に従ってコンテンツ要素を置く工程も含む。所望により、一旦コンテンツ要素が分類的関係に従って配設されると、コンテンツ生成システムは、コンテンツが特定のディスプレイ寸法又は分類に適合することを確認するために、配設されたコンテンツを監査することができる。一旦コンテンツ生成及び所望によるディスプレイ試験が完了すると、コンテンツは、ディスプレイのために表現される（工程１０５０）。

図１１は、デジタルサイネージネットワークに対するルールベースのコンテンツ最適化システムを対象とする例示的な実施形態に対して論理フローチャートを図示する。最初、コンテンツ生成を左右する一組のルールが、ある特定の最適化目的のために、取り上げられる（工程１１１０）。ルールは、データリポジトリから取り上げることができ、又はユーザー入力又はネットワークコマンド、及びこれらの組み合わせから受け入れることができる。処理ユニットは、一組のコンテンツ要素及び一組の選択されたコンテンツ要素間の定義する分類的関係を選択することによって、並びに所望により一組のルールに準拠する分類的関係内の一組の選択されたコンテンツ要素間のメトリック調整を定義することによって、２つのコンテンツ構成（工程１１２０）を作製する。２つのコンテンツ構成は、例えば、特定の挙動に影響を与えるように、ある特定の最適化目的に達するように設計される。システムは、２つのコンテンツ構成に基づいて、更に２片のコンテンツを組み立てる（工程１１２５）。デジタルサイネージネットワークについては、表現する工程は、組み立てられるコンテンツがネットワーク上のディスプレイに移されるディスプレイから遠隔の場所、又はディスプレイのローカルの場所のいずれかにおいて完了される場合があり、一片のコンテンツが、コンテンツ構成に準拠するローカルコンテンツ要素リポジトリを有するコンピューティングデバイスによって組み立てられる。所望により、表現する工程は、コンテンツ要素の位置へのメトリック調整を作製する追加的な工程を含んでもよく、メトリック調整は、典型的には、コンテンツ構成によって特定された分類的関係の境界内である。

次に、最適化目的に達する２片のコンテンツの性能は、評価することができる（工程１１３０）。いくつかの実施形態では、実験は、典型的には、コンテンツを、持ち越し効果及び関連する混乱がコンテンツ性能の測定内で低減される様式で、特定の時間期間に割り当てることによって行われる。いくつかの実施では、実験は、典型的には、統計的に有効なサンプルを生成するために適当な量のディスプレイ持続時間を確認するやり方で行われる。コンテンツ性能は、コンテンツが視認されると思われる時間期間の間に収集されたデータに基いて評価することができる。いくつかの場合には、収集されたデータは、コンテンツ評価で使用される前に、混乱を低減するために前処理される可能性がある。

更に、コンテンツ性能内での差異は、関係（工程１１３５）及び／又はコンテンツ要素の選択（工程１１４０）と関係付けることができる。いくつかの場合には、最適化目的に達するコンテンツ性能に関する追加的なデータは、２つのコンテンツ構成の分析を補うために所望により使用することができ、例えば、特定のコンテンツ要素又はコンテンツ要素間の関係を有するコンテンツの有効性に関連して補助することである。最適化目的に達するための、一組のコンテンツ生成のためのルールは、関連付ける工程（工程１１４５）に基づいて改訂することができる。例えば、システムは、いくつかのコンテンツ要素を除外するルール、いくつかのコンテンツ要素及び関係の組合せを除外するルール、又は２つ以上のコンテンツ要素間の関係のルールを追加することによって、一組のルールを改訂することができる。別の例では、システムは、許容可能なコンテンツ要素間の分類的関係の既存のルール、コンテンツ要素に対する許容可能なメトリック位置の既存のルール、又は同様のものを改訂することによって、一組のルールを改訂することができる。かかる実施形態は、潜在的な検索スペースからより効果的でない選択肢を除去し、より効果的な潜在的な構成に集中するようにルールを修正することによって、コンテンツを改良及び最適化することができる。

例示的な実施形態では、１つのコンテンツ要素が別のコンテンツ要素より良好な性能を有することを分析が示す場合（図９Ａ及び図９Ｂのコンテンツの例から、コンテンツ要素９０６が、常に４０８に対するより優れた応答を作り出す場合のように）、最適化システムは、より良好な性能を有するコンテンツ要素を含むように、しかし劣った性能を有するコンテンツ要素を含まないように、ルールを修正することができる。いくつかの場合には、ルールの修正は、識別される特定の分類的な境界内のコンテンツ要素の位置へのメトリック調整も含んでもよい。いくつかの実施形態では、コンテンツ要素間の許容可能な分類的関係を左右するルールは、コンテンツ要素の許容可能なメトリック位置を左右するルールが調節される前に、最適化される。いくつかの他の場合では、ルールは、コンテンツ要素の領域及び順調である可能性が高い関係を識別する予測エンジンによって、収集されたデータに基づいて開発されてもよく、次いで、これらの領域に注目したルールを作製又は調節する。予測エンジンは、予測の様々な既知の統計的手段又は既知の最適化方法、例えば、強化学習ルーチン、ロジスティック回帰ルーチン、ニューラルネットワーク、監督下又は非監督下学習ルーチン、形質導入、遺伝学的アルゴリズム、支持ベクトルルーチン、学習の学習ルーチン、又は同様のものに基づくアルゴリズムを使用することができる。検索スペース内の順調な領域に集中することによって、システムは、最適化コンテンツ内で、コンテンツ構成を効果的に探索することができる。

インターネットアプリケーションでのコンテンツの生成及び最適化を対象とする例示的な実施形態では、コンテンツを生成する工程及び表現する工程は、デジタルサイネージネットワークのための最適化システムと同様である可能性がある。コンテンツ性能は、コンテンツが表示されるときに収集されたデータに基づいて評価することができる。収集されたデータは、例えば、コンテンツ、クリック挙動に関するデータ、又は同様のものの視認者の挙動を示すデータとすることができる。いくつかの実施では、コンテンツが表示されるとき、実験設計に従って、データを収集することができる。いくつかの場合には、組み立られた複数片のコンテンツを、全体的なページレイアウトなどの様々な寸法、ウェブサイトのビジターの特性、及び他の変数が類似であってもよい、ウェブサイト上に見られる同様の広告機会に分配することによって実験を実行することができる。いくつかの実施では、相対的なコンテンツの有効性は、広告の機会の個体数の差異を説明するように調節することができる。コンテンツ性能が評価されるとき、関連付ける工程及び改訂する工程は、上記したようなデジタルサイネージネットワークに対する、ルールベースのコンテンツ最適化システムの実施形態のためには、これらの工程と同様である可能性がある。

例示的な実施形態
実施形態１
システムであって、
コンテンツ生成時に複数のルールを受け入れるのに適しているルール管理モジュールと、
ルール管理モジュールに連結してコンテンツ構成を生成するのに適しているコンテンツ生成モジュールであって、コンテンツ構成は、複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含み、複数のルールは、関係したルールを含み、１つ以上の関係は、複数のルールに準拠し、コンテンツ構成が、一片のコンテンツを組み立てるように動作可能なコンテンツ生成モジュールである、コンテンツ生成モジュールと、を含み、
複数のコンテンツ要素のうち少なくとも１つが、組み立てられた一片のコンテンツ内に２つ以上の許容される位置を有する、システム。

実施形態２
１つ以上の関係に従って、複数のコンテンツ要素を配設することによって、コンテンツ構成を一片のコンテンツへと組み立てるのに適している、組み立てモジュールを更に含む、実施形態１に記載のシステム。

実施形態３
コンテンツ構成を、接続を介して送信するのに適している送信機を更に含む、実施形態１に記載のシステム。

実施形態４
コンテンツ構成を受け入れるのに適している受信機を更に含む、実施形態１に記載のシステム。

実施形態５
１つ以上の関係に従って、複数のコンテンツ要素を配設することによって、一片のコンテンツとしてコンテンツ構成を組み立てるのに適している組み立てモジュールを更に含む、実施形態４に記載のシステム。

実施形態６
複数のルールが、コンテンツ要素のルールを更に含む、実施形態１に記載のシステム。

実施形態７
複数のルールが、メトリック調整のルールを更に含む、実施形態１に記載のシステム。

実施形態８
複数のルールが、視覚認知のルールを更に含む、実施形態１に記載のシステム。

実施形態９
視覚的注意モデル（ＶＡＭ）を組み立てられた一片のコンテンツに適用して、ＶＡＭ出力を生成し、ＶＡＭ出力に基づいて組み立てられた一片のコンテンツが複数のルールを満足するどうかを判定するのに適している、ＶＡＭ評価装置を更に含む、実施形態２に記載のシステム。

実施形態１０
複数のルールのうち少なくとも１つが、
在庫データ、販売時点データ、局所性、及び一日のうちの部分を含む因子のうち少なくとも１つに基づく、実施形態１〜９のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態１１
コンテンツ構成が、複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含む、実施形態１〜９のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態１２
コンテンツ要素を記憶するのに適しているコンテンツ要素リポジトリと、
複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含む、コンテンツ構成を受け入れるのに適している組み立てモジュールであって、１つ以上の関係がコンテンツ生成時の複数のルールに準拠する、組み立てモジュールと、を含み、
組み立てモジュールが、コンテンツ構成に基づいて、１つ以上の関係に従って、複数のコンテンツ要素を配設することによって、一片のコンテンツを組み立てるのに更に適している、システム。

実施形態１３
コンテンツ構成が、複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含み、組み立てユニットが、メトリック調整に従って、複数のコンテンツ要素のうちの１つを配設することによって一片のコンテンツを組み立てるのに更に適している、実施形態１２に記載のシステム。

実施形態１４
組み立てモジュールが、目標のディスプレイの特性に従って、一片のコンテンツを組み立てるように、更に構成される、実施形態１２に記載のシステム。

実施形態１５
複数のルールが、関係のルールを含む、実施形態１２に記載のシステム。

実施形態１６
複数のルールが、コンテンツ要素のルールを含む、実施形態１２に記載のシステム。

実施形態１７
複数のルールが、メトリック調整のルールを更に含む、実施形態１３に記載のシステム。

実施形態１８
複数のルールが、視覚認知のルールを更に含む、実施形態１２に記載のシステム。

実施形態１９
視覚的注意モデル（ＶＡＭ）を組み立てられた一片のコンテンツに適用して、ＶＡＭ出力を生成し、ＶＡＭ出力に基づいて組み立てられた一片のコンテンツが複数のルールを満足するどうかを判定するのに適している、ＶＡＭ評価装置を更に含む、実施形態１２に記載のシステム。

実施形態２０
複数のルールのうち少なくとも１つが、在庫データ、販売時点データ、局所性、一日のうちの部分、及びトリガーデータを含む因子のうち少なくとも１つに基づく、実施形態１２〜１９のいずれか１つに記載のシステム。

実施形態２１
コンテンツ生成のための方法であって、
コンテンツ生成時に複数のルールを受け入れることと、
プロセッサによって、複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含む、コンテンツ構成を生成することであって、コンテンツ構成が、一片のコンテンツへと組み立てられるように動作可能であり、複数のルールが、コンテンツ要素の間の関係のルールを含み、１つ以上の関係が、複数のルールに準拠する、生成することとを含み、
複数のコンテンツ要素のうち少なくとも１つが、組み立てられた一片のコンテンツ内に２つ以上の許容される位置を有する、システム。

実施形態２２
プロセッサによって、該１つ以上の関係に従って複数のコンテンツ要素を配設することによって、コンテンツ構成を一片のコンテンツへと組み立てることを更に含む、実施形態２１に記載の方法。

実施形態２３
複数のルールが、コンテンツ要素のルールを更に含む、実施形態２１に記載の方法。

実施形態２４
複数のルールが、メトリック調整のルールを更に含む、実施形態２１に記載の方法。

実施形態２５
複数のルールが、視覚認知のルールを更に含む、実施形態２１に記載の方法。

実施形態２６
プロセッサによって、視覚的注意モデル（ＶＡＭ）出力を生成し、ＶＡＭ出力に基づいて組み立てられた一片のコンテンツが複数のルールを満足するかどうかを判定するために、組み立てられた一片のコンテンツ上にＶＡＭを適用することを更に含む実施形態２２に記載の方法。

実施形態２７
複数のルールのうち少なくとも１つが、在庫データ、販売時点データ、局所性、及び一日のうちの部分を含む因子のうち少なくとも１つに基づく、実施形態２１〜２６のいずれか１つに記載の方法。

実施形態２８
コンテンツ構成が、複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含み、組み立てる工程が、メトリック調整に従って、複数のコンテンツ要素のうちの１つを配設することを含む実施形態２１〜２６のいずれか１つに記載の方法。

実施形態２９
複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含むコンテンツ構成を受け入れることであって、１つ以上の関係がコンテンツ生成時の複数のルールに準拠する、受け入れることと、
プロセッサによって、コンテンツ構成に基づいて、１つ以上の関係に従って、複数のコンテンツ要素を配設することによって一片のコンテンツを組み立てることと、を含む方法。

実施形態３０
コンテンツ構成が、複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含み、組み立てる工程が、メトリック調整に従って、複数のコンテンツ要素のうちの１つを配設することによって、一片のコンテンツを組み立てることを更に含む、実施形態２９に記載の方法。

実施形態３１
組み立てる工程が、目標のディスプレイの特性に従って、一片のコンテンツを組み立てることを更に含む、実施形態２９又は３０に記載の方法。

実施形態３２
複数のルールが、関係のルールを更に含む、実施形態２９に記載の方法。

実施形態３３
複数のルールが、コンテンツ要素のルールを更に含む、実施形態２９に記載の方法。

実施形態３４
複数のルールが、メトリック調整のルールを更に含む、実施形態２９又は３０に記載の方法。

実施形態３５
複数のルールが、視覚認知のルールを更に含む、実施形態２９に記載の方法。

実施形態３６
方法であって、
プロセスによって、視覚的注意モデル（ＶＡＭ）出力を生成し、ＶＡＭ出力に基づいて組み立てられた一片のコンテンツが複数のルールを満足するかどうかを判定するために、組み立てられた一片のコンテンツ上にＶＡＭを適用することを更に含む、実施形態２９に記載の方法。

実施形態３７
複数のルールのうち少なくとも１つが、在庫データ、販売時点データ、局所性、一日のうちの部分、及びトリガーデータを含む因子のうち少なくとも１つに基づく、実施形態２９に記載の方法。

実施形態３８
コンテンツを最適化するための方法であって、
プロセッサによって２つのコンテンツ構成を生成することであって、それぞれのコンテンツ構成は複数のコンテンツ要素及び複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含み、１つ以上の関係は、許容できる関係を定義する一組のルールに準拠する、生成することと、
処理ユニットによって、２つのコンテンツ構成を２片のコンテンツへと組み立てることと、
最適化の目的に達するための２片のコンテンツの有効性データを得るために実験を行うことと、
有効性データに基づいて２つのコンテンツ構成の相対的な有効性を判定することと、を含む方法。

実施形態３９
１つのコンテンツ構成の相対的により高い有効性を、２つのコンテンツ構成内で異なる関係に関連付けることを更に含む、実施形態３８に記載の方法。

実施形態４０
相対的により高い有効性を有する１つのコンテンツ構成に基づいて、関係上にルールを生成することを更に含む、実施形態３９に記載の方法。

実施形態４１
一組のルールから、関係に関するルールを選択することと、
相対的により高い有効性を有する１つのコンテンツ構成に基づいてルールを改変することと、を更に含む、実施形態３８に記載の方法。

実施形態４２
１つのコンテンツ構成の比較的により高い有効性を、２つのコンテンツ構成内で異なる、コンテンツ要素と関連付けることを更に含む、実施形態３８に記載の方法。

実施形態４３
比較的により高い有効性を有する、複数のコンテンツ要素の１つの構成に基づいてコンテンツ要素上にルール生成することを更に含む、実施形態４２に記載の方法。

実施形態４４
一組のルールから、コンテンツ要素に関するルールを選択することと、
比較的により高い有効性を有する、コンテンツ要素の１つの構成に基いてルールを改変することと、を更に含む、実施形態４２に記載の方法。

実施形態４５
２つのコンテンツ構成のうち少なくとも１つが、複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を含む、実施形態３８に記載の方法。

実施形態４６
１つのコンテンツ構成の、比較的により高い有効性を、メトリック調整に関連付けることを更に含む、実施形態４５に記載の方法。

実施形態４７
比較的により高い有効性を有する、複数のコンテンツ要素の１つの構成に基づいて、メトリック調整上にルールを生成することを更に含む、実施形態４６に記載の方法。

実施形態４８
一組のルールからメトリック調整に関するルールを選択することと、
比較的により高い有効性を有する、コンテンツ要素の１つの構成に基いてルールを改変することと、を更に含む、実施形態３８〜４６のいずれか１つに記載の方法。

実施形態４９
最適化の目的に基づいて視覚認知のルールを生成することを更に含む、実施形態３８〜４８のいずれか１つに記載の方法。

実施形態５０
処理ユニットによって、ＶＡＭ出力を生成するように、２片のコンテンツのうち少なくとも１つに対してＶＡＭを適用することと、
２片のコンテンツのうち少なくとも１つが、ＶＡＭ出力に基づいて、視覚認知のルールを満足するどうかを判定することと、を更に含む、実施形態４９に記載の方法。

実施形態５１
在庫データ、販売時点データ、局所性、一日のうちの部分、及びトリガーデータを含む因子のうち少なくとも１つに基づいてルールを生成することを更に含む、実施形態３８〜４８のいずれか１つに記載の方法。

実施形態５２
在庫データ、販売時点データ、局所性、一日のうちの部分、及びトリガーデータを含む因子のうち少なくとも１つに基づいてルールを改変することを更に含む、実施形態３８〜４８のいずれか１つに記載の方法。

実施形態５３
コンテンツ構成を生成するのに適しているコンテンツ生成モジュールであって、コンテンツ構成が複数のコンテンツ要素と複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係とを含み、１つ以上の関係がコンテンツ生成時の一組のルールに準拠し、コンテンツ構成が特定の最適化目的で設計される、コンテンツ生成モジュールと、
コンテンツ構成から組み立てられた一片のコンテンツが表示されるときに、獲得されたデータに基づいて特定の最適化の目的に達する上でのコンテンツ性能を評価するのに適しているコンテンツ評価装置と、
評価されたコンテンツ性能に基づいて一組のルールを修正するのに適しているルール管理モジュールと、を含むコンテンツ最適化システム。

実施形態５４
ルール管理モジュールが、関係についてのルールを追加する工程と、関係についてのルールを改変する工程と、のうち少なくとも１つによって、一組のルールを修正するのに適している、実施形態５３に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態５５
一組のルールが、関係のルール、コンテンツ要素のルール、メトリック調整のルール、及び視覚認知のルールのうち少なくとも１つを含む、実施形態５３又は５４に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態５６
ルール管理モジュールが、コンテンツ要素のルールを追加する工程と、コンテンツ要素のルールを改変する工程と、のうち少なくとも１つによって、一組のルールを修正するのに適している、実施形態５３に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態５７
コンテンツ構成が、コンテンツ要素のメトリック調整を更に含む、実施形態５３に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態５８
ルール管理モジュールが、コンテンツ要素のメトリック調整に関するルールを追加する工程と、コンテンツ要素のメトリック調整に関するルールを改変する工程と、のうち少なくとも１つの工程によって一組のルールを修正するのに適している、実施形態５７に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態５９
評価されるコンテンツ性能が、一片のコンテンツが表示される場所でのアクティビティを示すデータ、視認挙動を示すデータ、及び視覚的注意モデルからの結果のうち少なくとも１つを含む、実施形態５３に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態６０
ルール管理モジュールが、特定の最適化目的に基づいて視覚認知のルールを追加する工程と、特定の最適化目的に基づいて視覚認知のルールを改変する工程と、のうち少なくとも１つの工程によって、一組のルールを修正するのに適している、実施形態５３に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態６１
視覚的注意モデル（ＶＡＭ）出力を生成し、ＶＡＭ出力に基づいて組み立てられた一片のコンテンツが一組のルールを満足するかどうかを判定するように、ＶＡＭを組み立てられた一片のコンテンツ上に適用するのに適しているＶＡＭ評価装置を更に含む、実施形態５３に記載のコンテンツ最適化システム。

実施形態６２
ルール管理モジュールが、在庫データ、販売時点データ、局所性、一日のうちの部分、及びトリガデータを含む因子のうち少なくとも１つに基づいて、ルールを追加すること、又はルールを変更することによって一組のルールを修正するのに適している、実施形態５３〜実施形態６１のうちのいずれか１つに記載のコンテンツ最適化システム。

本発明は、上記の特定の実施例及び実施形態に限定されるものと見做されるべきではなく、そのような実施形態は、本発明の様々な態様の説明を容易にするように詳細に記載されている。むしろ本発明は、添付される特許請求の範囲及びその等価物によって定義される本発明の趣旨及び範囲内に含まれる様々な改変形態、等価のプロセス、及び選択的装置を含む、本発明の全ての態様を包含するものと理解するべきである。

Claims (15)

1. 自動コンテンツ生成を容易にするためにコンピューターに実装されたシステムであって、
   コンテンツ生成時に複数のルールを受け入れるのに適しているルール管理モジュールと、
   前記ルール管理モジュールに連結してコンテンツ構成を生成するのに適しているコンテンツ生成モジュールであって、前記コンテンツ構成は、複数のコンテンツ要素及び前記複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含み、前記複数のルールは、関係したルールを含み、前記１つ以上の関係は、前記複数のルールに準拠し、前記コンテンツ構成が、一片のコンテンツを組み立てるように動作可能なコンテンツ生成モジュールである、コンテンツ生成モジュールと、を含み、
   前記複数のコンテンツ要素のうち少なくとも１つが、前記組み立てられた一片のコンテンツ内に２つ以上の許容される位置を有する、システム。
2. 前記１つ以上の関係に従って、前記複数のコンテンツ要素を配設することによって、前記コンテンツ構成を一片のコンテンツへと組み立てるのに適している、組み立てモジュールを更に含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記複数のルールが、コンテンツ要素のルール、メトリック調整のルール、又は視覚認知のルールを更に含む、請求項１に記載のシステム。
4. 視覚的注意モデル（ＶＡＭ）評価装置であって、ＶＡＭを前記組み立てられた一片のコンテンツに適用してＶＡＭ出力を生成し、前記ＶＡＭ出力に基づいて前記組み立てられた一片のコンテンツが前記複数のルールを満足するどうかを判定するのに適している視覚的注意モデル（ＶＡＭ）評価装置を更に含む、請求項２に記載のシステム。
5. 前記複数のルールのうち少なくとも１つが、
   在庫データ、販売時点データ、局所性、及び一日のうちの部分を含む因子のうち少なくとも１つに基づく、請求項１に記載のシステム。
6. 前記コンテンツ構成が、前記複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含む、請求項１に記載のシステム。
7. システムであって、
   コンテンツ要素を記憶するのに適しているコンテンツ要素リポジトリと、
   複数のコンテンツ要素及び前記複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含む、コンテンツ構成を受け入れるのに適している組み立てモジュールであって、前記１つ以上の関係がコンテンツ生成上の複数のルールに準拠する、組み立てモジュールとを含み、
   前記組み立てモジュールが、前記コンテンツ構成に基づいて、前記１つ以上の関係に従って、前記複数のコンテンツ要素を配設することにより、一片のコンテンツを組み立てるのに更に適している、システム。
8. 前記コンテンツ構成が、前記複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含み、前記組み立てユニットが、前記メトリック調整に従って、前記複数のコンテンツ要素のうちの１つを配設することによって前記一片のコンテンツを組み立てるのに更に適している、請求項７に記載のシステム。
9. 前記組み立てモジュールが、目標のディスプレイの特性に従って、前記一片のコンテンツを組み立てるように、更に構成される、請求項７に記載のシステム。
10. 前記複数のルールが、関係したルール、コンテンツ要素のルール、メトリック調整のルール、又は視覚認知のルールを含む、請求項７に記載のシステム。
11. 視覚的注意モデル（ＶＡＭ）評価装置であって、ＶＡＭを前記組み立てられた一片のコンテンツに適用してＶＡＭ出力を生成し、前記ＶＡＭ出力に基づいて前記組み立てられた一片のコンテンツが前記複数のルールを満足するどうかを判定するのに適しているＶＡＭ評価装置を更に含む、請求項７に記載のシステム。
12. コンテンツ生成のための方法であって、
    コンテンツ生成時に複数のルールを受け入れることと、
    プロセッサによって、複数のコンテンツ要素及び前記複数のコンテンツ要素の間の１つ以上の関係を含む、コンテンツ構成を生成することであって、前記コンテンツ構成が、一片のコンテンツへと組み立てられるように動作可能であり、前記複数のルールが、コンテンツ要素の間の関係のルールを含み、前記１つ以上の関係が、前記複数のルールに準拠する、生成することとを含み、
    前記複数のコンテンツ要素のうち少なくとも１つが、前記組み立てられた一片のコンテンツ内に２つ以上の許容される位置を有する、方法。
13. プロセッサによって、前記１つ以上の関係に従って、前記複数のコンテンツ要素を配設することによって、前記コンテンツ構成を一片のコンテンツへと組み立てることを更に含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記複数のルールが、コンテンツ要素のルール、メトリック調整のルール、又は視覚認知のルールを更に含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記コンテンツ構成が、前記複数のコンテンツ要素のうちの１つのメトリック調整を更に含み、前記組み立てる工程が前記メトリック調整に従って、前記複数のコンテンツ要素のうちの１つを配設することを含む、請求項１２に記載の方法。

Images