JP2015512090A - 動的コンテンツ割り当て及び最適化 - Google Patents

Abstract

インベントリの領域内のコンテンツの最適化割り当てのためのシステム及び方法を説明する。例えば、方法は、少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信する段階を含み得る。少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて複数のセグメントに割り当てることができる複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスし得る。割り当て最適化モデルは、少なくとも１つのコンテンツ特性、少なくとも１つのゴール、及び複数のセグメントに基づいて生成し得る。コンテンツは、割り当て最適化モデルに基づいてターゲットに提示し得る。コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む視聴データを受信し、割り当て最適化モジュールを、視聴データに基づいて再最適化し得る。再最適化する場合に、資源制約及び／又はフィルタリング規則のような付加的な因子を使用することができる。【選択図】図２

Description

関連出願の相互参照
本出願は、本明細書に完全に示されるように、その開示内容全体が引用により組み入れられる２０１２年２月７日出願の米国仮出願番号６１／５９５，８８９及び２０１２年２月８日出願の米国仮出願番号６１／５９６，４６０の利益を主張する。

本発明は、一般的に、利用可能なインベントリの領域内のコンテンツの割り当てに関し、より具体的には、コンテンツプロバイダの目的に基づくコンテンツの割り当て及びコンテンツとの受信者の対話に基づく目的の進行を最適化することに関する。

広告スペース、例えばテレビジョン広告の購入者は、一般的に、媒体プランに従って広告を配置する。媒体バイヤーは、性別、年齢、職業、収入、又は評価されたテレビ番組又はコマーシャルレーティングに関連することができる他の定義可能なグループなどの広範囲の顧客層に基づいて広告を配置しようとする。例えば、媒体バイヤーは、対象顧客層の特定の層に訴求するためにテレビ番組の間の広告スロットのインベントリにその広告を配置するための媒体プランを開発することができる。

しかしながら、従来の媒体キャンペーンは、広範囲の顧客層が、コンテンツを消費する実際の視聴者に不正確にマッピングするという理由で、更にアクティブキャンペーンの進行を確実に決定できないことに起因して、特定の非効率に陥りやすい。同様に、従来の技術を使用する媒体キャンペーンは、正確な実質的にリアルタイムのデータに基づくコンテンツターゲットへのコンテンツ配信を動的に最適化することができない。

本開示は、変化する可能性がある説明された特定のシステム、デバイス、及び方法に制限されない。本明細書に使用される用語は、特定の形態又は実施形態を説明する目的のみであり、範囲を限定するものではない。

ある実施形態では、コンテンツ割り当てを最適化するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサと通信することができる非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを含むことができる。コンピュータ可読記憶媒体は、実行された場合に、プロセッサに、少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信する段階と、複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスする段階と、少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて複数のターゲットを複数のセグメントに割り当てる段階と、少なくとも１つのコンテンツ特性、少なくとも１つのゴール、及び複数のセグメントに基づいて、割り当て最適化モデルを生成する段階と、割り当て最適化モデルに基づいてコンテンツを複数のターゲットに提示する段階と、コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む視聴データを受信する段階と、視聴データに基づいて割り当て最適化モジュールを再最適化する段階と、を実行させる１つ又はそれ以上のプログラミング命令を包含することができる。

ある実施形態では、コンテンツ割り当てを最適化するためのコンピュータ実行方法は、プロセッサによって、少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信する段階と、複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスする段階と、少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて複数のターゲットを複数のセグメントに割り当てる段階と、少なくとも１つのコンテンツ特性、少なくとも１つのゴール、及び複数のセグメントに基づいて割り当て最適化モデルを生成する段階と、割り当て最適化モデルに基づいてコンテンツを複数のターゲットに提示する段階と、コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む視聴データを受信する段階と、視聴データに基づいて割り当て最適化モジュールを再最適化する段階と、を含むことができる。

ある実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品は、コンピュータにコンテンツの割り当てを最適化させる制御論理を格納しており、制御論理は、少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスするよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて複数のターゲットを複数のセグメントに割り当てるよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、少なくとも１つのコンテンツ特性、少なくとも１つのゴール、及び複数のセグメントに基づいて割り当て最適化モデルを生成するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、少なくとも１つの資源制約を受信するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、割り当て最適化モデルに基づいて複数のターゲットにコンテンツを提示するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータ、コンテンツのビューワインプレッションを含むコンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む、視聴データを受信するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、視聴データに基づいて割り当て最適化モデルを再最適化するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、少なくとも１つのフィルタリング規則によってフィルタされた視聴データに基づいて少なくとも１つのゴールの進行を更新するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードとを含む。

いくつかの実施形態によるスポットを特定の顧客層グループに関連付けるための例示的なユーザインタフェースを示す。 いくつかの実施形態による特定の顧客層に対するコンテンツローテーションを提示するための例示的なユーザインタフェースを示す。 いくつかの実施形態による異なるゾーン内にスポットを提示するための例示的なユーザインタフェースを示す。 第１の実施形態によるキャンペーンの特定の態様を構成するための例示的なユーザインタフェースを示す。 第２の実施形態によるキャンペーンの特定の態様を構成するための例示的なユーザインタフェースを示す。 第３の実施形態によるキャンペーンの特定の態様を構成するための例示的なユーザインタフェースを示す。 ある実施形態によるキャンペーンに関連付けられた情報を表示するための例示的なユーザインタフェースを示す。 いくつかの実施形態によるターゲットされた媒体ローテーションの分散を最適化する方法を示す例示的な流れ図である。 いくつかの実施形態による広告コンテンツのための割り当て最適化モデルを動的に生成するための方法を示す流れ図である。 ある実施形態によるプログラム命令を包含又は実施するために使用することができる例示的な内部ハードウエアを示すブロック図である。

本開示全体を通して、構成物が、特定の構成要素を「有する」、「含む」、又は「備える」として記述される場合、又は処理が、特定の処理ステップを「有する」、「含む」、又は「備える」として記述される場合、本教示の構成物は、記載された構成要素を本質的に含むか、又は含み、本教示の処理は、記載される処理ステップを本質的に含むか、又は含むものとされる。

本開示では、要素又は構成要素が、記載される要素又は構成要素のリストに含まれる及び／又はこれから選択されると記載される場合、要素又は構成要素は、記載される要素又は構成要素のいずれか１つとすることができ、記載される要素又は構成要素の２つ又はそれ以上から成るグループから選択できることを理解されたい。更に、本明細書に記述される構成、装置、システム、及び／又は方法の要素及び／又は特徴は、本明細書において明示的又は暗示的に関わらず、本教示の精神及び範囲から逸脱することなく多様な方法で組み合わせることが可能であることを理解されたい。

「ｉｎｃｌｕｄｅ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、「ｈａｖｅ（有する）」、「ｈａｓ（有する）」又は「ｈａｖｉｎｇ（有する）」という語の使用は、他に具体的に明示されない限り、一般に制約がなく非限定的であることを理解する必要がある。本明細書で使用されるように、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」という語は、「限定されるわけではないが備える」を意味する。

本明細書における単数の使用は、他に具体的に明示されない限り複数を含む（逆もまた同様である）。更に、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、本文脈が他に明確に指示しない限り複数形を含む。更に、「約（ａｂｏｕｔ）」という語の使用が量的な値の前である場合、本教示は、他に具体的に明示されない限り、特定の量的な値自体も含む。本明細書で使用される「約（ａｂｏｕｔ）」という語は、公称値から±１０％の偏差を示す。

ステップの順序又は特定の動作を実行するための順序は、本教示が動作可能である限り重要でないことを理解されたい。更に、２又はそれ以上のステップ又は動作を同時に行うことができる。

説明で使用される用語は、特定の形態又は実施形態を説明するだけの目的であり、範囲を限定するものではない。

媒体バイヤーは、関連付けられる対象顧客層、並びにこの特定のキャンペーン／プランのためのゴールセットと共に、１つ又はそれ以上の製品又はブランドを有することができる。ゴールは、一般的に、キャンペーン又はコマーシャルの予算（＄コスト）と特定のリーチ及び露出頻度の組合せとして表される。次にバイヤーは、予算内に留まろうとすると同時に、可能な限りリーチゴールを満足させる、又はこれに近付こうとする。バイヤーは、評定データ、インベントリ価格設定、及びコマーシャル又はＴＶスポットローテーションを見て、ゴールに対するインベントリの最適割り当てに近付こうとする。バイヤーは、単一のＴＶスポットによって単一の製品に対するこの処理、又は複数のＴＶスポットによって（例えば異なるターゲットデモ視聴者によって）単一の製品に対するこの処理、又は複数の製品（各々が１つ又はそれ以上のスポットを有する）に対して、又は複数の広告主（１つ又はそれ以上のスポット各々を有する）に対してこの処理を実行することができる。このようなバイヤーは、大きくて広いリーチのＴＶ媒体（例えば全国的な又は局地的な配信）を購入することができ、フットプリントで区別することはできない（現時点で対象顧客層への複数のスポットを使用してキャンペーンを調整するための唯一の方法は、ローテーションを管理することによるか、又は特定のネットワーク、デイパート又はプログラムによって放送される特定のスポットを手動で指定することによる）。

本開示は、一般的に、利用可能なインベントリのコンテンツの配置を最適化するためのシステム及び方法に関する。特に、実施形態は、限定されるものではないが、顧客層ベクトル、人口セグメント特性、ゴール、フィードバック、資源制約、資源値、フィルタリング規則、実質的にリアルタイムの及び／又は履歴上の視聴データ、又はこれらの組合せを含む１つ又はそれ以上の因子に基づいて受信者へのコンテンツの割り当てを最適化するよう構成されたコンテンツ最適化システムを提供する。

本開示では広告主及び広告コンテンツを実施例で使用できるが、実施形態はこれに限定されず、実施形態に従って動作できるコンテンツの何らかの種類及び形式も本明細書で検討される。コンテンツの非限定的な実施例では、メッセージ、娯楽プログラミング、及び／又は限定されるわけではないが、テレビジョン、ラジオ、及び電子通信媒体（例えば、インターネットウェブサイト、モバイルアプリケーション、「ｍｏｂｉｌｅ ａｐｐｓ」又は「ａｐｐｓ」を含むソフトウエアアプリケーション）を含む利用可能な媒体の何らかの形式を通じて利用可能な情報プログラミングを含む。

受信者は、一般的に、ケーブルテレビジョンネットワーク、衛星テレビジョンネットワーク、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、コンピューティングデバイス広告システム（例えば、モバイルデバイスアプリケーションを介して提供されるバナー広告のような広告）、又はこれらの組合せのようなネットワーク又は他の通信システムを介してコンテンツを受信することができる、何らかの物理的デバイス又は定義可能な要素を含むことができる。テレビジョンネットワークは、標準画質（ＳＤ）及び高解像度（ＨＤ）ネットワークを含むことができる。物理的デバイスは、コンピューティングデバイス（例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、及び／又は、非限定的に、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、及びタブレットコンピューティングデバイスを含むモバイルコンピューティングデバイス）、ＳＤ及びＨＤテレビジョン、セットトップボックス、及びこれらの組合せを含む、媒体送信のいずれのエンドポイントも含むことができる。定義可能な要素は、限定されるわけではないが、広告挿入ゾーン、物理的領域、プログラム、一日の時間、リアルタイムの条件語句、及びこれらの組合せを含むことができる。

実施形態によれば、物理的なデバイスプラットフォーム及びネットワーク全体に渡って同時に動作するようにコンテンツ最適化システムを構成することができる。例えば、ケーブルテレビジョンシステムを介したセットトップボックスへの、インターネットサービスプロバイダネットワークを通じて標準的なネットワーク通信プロトコル（例えば、イーサネット（登録商標）又はＷｉ−Ｆｉ）を使用するモバイルコンピューティングデバイスへの、及び標準的なテレコミュニケーションプロトコル（例えば、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、長期進化（ＬＴＥ）、又は同様のもの）を介したスマートフォンデバイスへの広告キャンペーンのような特定のコンテンツキャンペーンは、コンテンツ最適化システムによって管理することができる。

コンテンツは、一般的に、受信者によって受信及び消費することができるデータの何らかの種類も含むことができる。コンテンツの例示的な非限定的な実施例は、ビデオ、オーディオ、グラフィカル、及び／又はアニメ化コンテンツを含む、広告、娯楽プログラム、情報プログラムを含む。

インベントリは、一般的に、１つ又はそれ以上の特定の時間の利用可能な受信者の領域を含むことができる。ある実施形態では、インベントリは、複数のインベントリスロットを含むことができ、各スロットは、特定の時間の１つ又はそれ以上のターゲットを含む。例えば、インベントリスロットは、特定のテレビジョンチャンネルでのプライムタイム視聴時間の間のケーブルネットワークのセットトップボックスのセットを含むことができる。各インベントリスロットは、コンテンツ配置に関連付けられるコストを指示する値又は価格に関連付けることができる。

いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、インベントリの領域内のコンテンツの配置を最適化するよう構成することができる。最適化は、様々なシステムユーザに応じて構成することができる。例えば、ケーブルネットワークユーザは、広告主ユーザのゴールとは異なる又は部分的に異なるものとすることができる特定のゴールセットを有することができる。ケーブルネットワークユーザは、とりわけ、利用可能なインベントリスロットに広告コンテンツを配置することで、並びに、例えば収益を生じるための高価値インベントリを保存するために低価値インベントリを用いて自身の内部広告ゴールを満足させることで、広告主からの広告収益を最大にするというゴールを有することができる。広告主ユーザは、特定の広告キャンペーンに対して割り当てられた時間及び予算内で特定の顧客層ターゲットのようなコンテンツ特性に到達するためのゴールを有することができる。

いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、これらの処理の全て又は一部を支援及び／又は促進することを含む、コンテンツインベントリのプランニング、購入、及び割り当てのような処理を含むことができる。例えば、媒体プランの全て又は一部は、手動での最適化の有無に関わらず自動的に最適化することができ、最適化の結果は、語、数字、及び／又は図形表示を使用して定量化できる方式で表示される。各実施形態は、ケーブルテレビジョンネットワーク、衛星テレビジョンネットワーク、インターネットサービスプロバイダネットワーク、テレコミュニケーションネットワーク（例えば、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、又は同様のもの、モバイル通信技術）、及びターゲットにコンテンツを提供することができる既存の又は将来のシステムの何らかの他の種類を通じて、コンテンツ及び／又はインベントリのプランニング、購入及び割り当てを提供するよう構成することができるコンテンツ最適化システムを提供する。

実施形態は、ターゲット、ネットワーク及び定義可能な要素のようなコンテンツ最適化システムによって使用される様々な要素に関連付けられる顧客層情報によって構成することができる。ある実施形態では、顧客層情報は、対象コンテンツの意図される顧客層を含む１つ又はそれ以上のコンテンツ特性に関連付けることができる。例えば、特定のコンテンツ提供物が１８−２５の間の年齢の男性に対して意図される場合、コンテンツ提供物のコンテンツ特性は、ターゲット人口のこの部分を含むセグメント及び／又は顧客層ベクトルを含むことができる。このような情報は、データベース、テーブル、論理ストレージデバイス、ストレージデバイスにおけるメモリ構造、及び同様のものを含む当該技術業者に公知の何らかの可能性のあるストレージ構造に格納することもできる。例えば、コンテンツ最適化システムは、各個々の物理的ターゲット（Ｔ）に対する詳細な顧客層ベクトルのセット（Ｓ）を格納すること、又はこれにアクセスすることができ、各顧客層ベクトル（Ｓ_i）は、特定の人口セグメントを表わす。人口セグメントは、例えば、非限定的に、収入レベル、性別、世帯の居住者の数、年齢の範囲、職業、教育レベル、リアルタイムの条件語句（例えば、天気、ニュース、株式マーケット、及び同様のもの）又は何らかの他の定義可能な顧客層を含むことができる。１つの実施形態において、顧客層ベクトルデータは、通信社、ニュースアウトレット、インターネットサイト、ウェブページ、又は他のサービスプロバイダのようなサードパーティソースからリアルタイムで取得することができる。

顧客層ベクトルは、セグメント内の特定の値又は属性スコアを表わす指数を含むよう構成することができる。例えば、「＄４０ｋ未満」、「＄４０ｋ−＄６０ｋ」、「＄６０ｋ−＄８０ｋ」、「＄８０ｋ−＄１００ｋ」、「＄１００ｋより上」のような収入範囲を表わす指数を含むことができる。ベクトル内の属性スコアの値は、これらのセグメント値に対する関連付けられるターゲット（Ｔ）スコアを表わすことができる。例えば、広告−挿入ゾーンは、以下のように構成された「家族サイズ」セグメントに対するベクトルを有することができる：
（１）

家族サイズベクトルは、特定のゾーンの家族サイズ特性を指示することができる。この例示的な家族サイズベクトルは、この特定のゾーンで、子供達のいるカップルの密度が比較的高く小さな子供がいる片親の密度が非常に低いことを指示する。ベクトルの値は、様々な方法に従って索引付けすることができる。例示的な家族サイズベクトルでは、値は０から１０００まで索引付けされる。別の実施例では、物理的なターゲットが、自動車の特定の種類を購入する傾向を指示する「車傾向」ベクトルに関連付けることができる特定の世帯を表わすことができる：
（２）
例示的な「車傾向」ベクトルは、その世帯がミニバン又はＳＵＶを購入する可能性が高くスポーツカー又はトラックを購入する可能性は小さいことを指示することができる。

実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、物理的なターゲット、ゾーン、及び同様のものを含む、様々な受信者に関連付けられる当該ベクトルの任意の数を格納するように及び／又はこれにアクセスするように構成することができる。各物理的ターゲットは、顧客層ベクトルの任意の数に関連付けることもできる。いくつかの実施形態によれば、各ベクトルは、定義された索引セット及び定義された値の範囲を有することができる。値は、生の値とすることができ、正規化処理のような１つ又はそれ以上の処理に従って調整すること、又は特定の制約によって制限することができる。例えば、一部の例示的な顧客層ベクトルは、バイナリ値を含むことができる。以下の実施例は、世帯における子供の数を指示する世帯Ｘに対する「子供の数」ベクトルを示す：
（３）
「子供の数」ベクトルにより、世帯Ｘは２人（２）の子供を有する。実施例が示すように、ベクトルが取り得る値は制約を受けることができる。この実施形態では、世帯が世帯における子供の数を表わす２つの別個の数を有することができないので、子供の数に対する値は１（１）のみとなるが、他はゼロ（０）であることが必要である。従って、「子供の数」ベクトルに対する値は、常に最大１である。

いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、次式で表すことができる物理的なターゲット数（Ｔ）を含む物理的な領域（Ｕ）を含むことができる：
（４）
ここで全てのターゲットＴ_iは、ベクトルのセット（Ｓ）によって定義することができる：
（５）
ここで各ベクトル（Ｓ）は、セグメント化値に対してスコアを定義することができる：
（６）

顧客層ベクトルの各々は、各個々の定義されたターゲットに対する最も効率的な媒体コンテンツを決定することができる何らかの方式で合計、乗算、結合、又は最適化することができる。従って、領域全体に渡って分散された媒体コンテンツのローテーションは、ターゲット、時間期間、又は何らかの定義可能なエンティティ毎にカスタマイズすることができ、最も効果的な結果を生成する。

実施形態は、媒体プラン、キャンペーン、又は他の定義可能なコンテンツ提示の構成にアクセスするように、及び／又はこれを提供するよう構成されたコンテンツ最適化システムを提供する。キャンペーンは、一般的に共通のアイデア又はテーマによって関係付けられる一連のコンテンツ提示（例えば、「クリエイティブ」）を示すことができる。例示的なキャンペーンは、共通の製品又はサービスを包含する様々な広告を含む広告キャンペーンである。広告主は、同時に掲載する複数のキャンペーンを有することができる。各キャンペーンは、広告主のクリエイティブ、ターゲティングに対して複数週の長さであり、毎日の予算が変化する場合が多い。媒体バイヤーは、インベントリの大きなセット（例えば、テレビ局におけるタイムスロット、ウェブページ上のバナー広告のようなディスプレイ要素など）を購入することができ、例えばビューワデータ、予算割り当て、及び同様のものに基づいて、キャンペーンコンテンツ製品の全てを購入インベントリにどのようにマップするか決定することができる。

例えば、媒体プランは、複数のブランド、又は製品をカバーすることができ、その各々は、別個の対象顧客層、予算及びリーチゴールを有することができる。リーチは、一般的に、コンテンツ、媒体プラン、及び同様のものに露出されることになる対象顧客層グループの数又は割合を示すことができる。各ブランドは、それに関連付けられる対象顧客層のセットを有することができる。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、個々のコンテンツプロバイダと共に、このような顧客層を入力及び格納することができる。実施形態は、様々な詳細レベルを提供することによって構成できる顧客層を提供する。例えば、対象顧客層は、テレビ業界で使用される一般的な顧客層である一般的な「男性１８−４５」の代わりに「男性１８−２５」として定義することができる。

コンテンツ最適化システムは、いくつかの実施形態に従って構成することができ、１つ又はそれ以上のゴール及び／又はゴールセットの構成を可能にする。ゴールは、様々な方法に従って構成することができ、１つ又はそれ以上の異なる対象に向けることができる。例えば、限定されるものではないが、１つの製品／ブランド当たりの予算、要求されるリーチ、フライト（例えば、媒体プランがアクティブであるようスケジュールされる日付）、頻度（例えば、ターゲットが媒体プランに露出される平均回数）、又は頻度キャップ（例えば、頻度における上限）を含む多くのパラメータの点からゴールを設定することができる。

ある実施形態では、一般的にビューワの絶対数に到達するコストを指すことができるコスト−パー−ミル（ＣＰＭ）パラメータによって少なくとも部分的にゴールを定義することができる。例えば、ＣＰＭは、１０００人に到達するコストとして構成することができる。同様に、ターゲットＣＰＭ（ＴＣＰＭ）パラメータは、ターゲット受信者人口における１０００人に到達するためのコストとして構成することができる。ＴＣＰＭは、ＴＣＰＭ＝ＣＰＭ／「フラクション」として計算することができ、ここで「フラクション」は、実際にはターゲット受信者人口にある総領域のフラクションを表わす。ターゲット受信者人口が男性である非限定的な実施例で、特定の媒体プランに対するＣＰＭが＄５０でありビューワの半分が男性（フラクション＝０．５）である場合、ＴＣＰＭを以下：＄１００（＝＄５０／０．５）によって決定することができる。

別の実施形態では、ゴールを、評定ポイントパラメータによって少なくとも部分的に定義することができる。評定ポイントは、一般的に、対象顧客層の１つのパーセンテージポイントを示すことができる。例えば、媒体プランが男性にターゲットされており、媒体プランが、男性に対する５の評定を各々が有するプログラムへの１０挿入から成る場合（例えば、男性人口の５％の平均値がこれらのプログラムを見ることを意味する）、このプランは、５０（＝１０ｘ５）グロスレーティングポイント（ＧＲＰ）を提供することができる。

更なる実施形態では、一般的に１つの評定ポイントを提供するためのコストを示すことができるコスト−パー−ポイント（ＣＰＰ）パラメータによって少なくとも部分的にゴールを定義することができる。例えば、５０評定ポイントを提供するために＄１０，０００のコストがかかる媒体プランは、以下：＄１０，０００／５０＝＄２００に従って＄２００のＣＰＰを有することになる。いくつかの実施形態により、評定は、非限定的に、モーニングニュース（午前５時−午前９時）、イブニングニュース、プライムタイム、及び／又は他の定義可能な期間のような一日のプログラム及び部分を含む様々な因子に依存する可能性がある。このようなパラメータは、包括的ではなく、何らかの他の定量化できるパラメータを使用することができる。

コンテンツ最適化システムは、１つ又はそれ以上の媒体プランを最適化するための実施形態及び／又はその様々な態様に従って構成することができる。例えば、コンテンツ最適化システムは、１つのゾーン当たりの顧客層ベクトルの相違、又は上述された他の物理的ターゲットを使用して、媒体プランのゴールによって動かされるそのゾーンに関する最適ローテーションを計算することができる。ある実施形態では、例えば、ターゲットスクリーンが最初に開かれるとすぐに、又はユーザが「自動最適化」ボタン及び／又は最適化をトリガするよう構成された何らかの他の方法を選択した場合に、コンテンツ最適化システムは自動的に最適化を実行することができる。更に、実施例のシステムは、ユーザが最適化された媒体配置を見ることを可能にする。このように、広告主のようなユーザは、媒体配置又はその態様を手動で修正し、無効にする又はそうでなければ調整することができる。

実施形態は、上述されたゴール及び関係付けられるパラメータのような定義されたゴールの何らかの数に基づいて自動的に及び動的に配置を最適化することができるコンテンツ最適化システムを提供する。例えば、コンテンツ最適化システムは、リーチ、ＣＰＭ、ＴＣＰＭ及びその組合せに従って配置を最適化するよう構成することができる。更に、コンテンツ最適化システムは、一度に複数のパラメータに基づく最適化を可能にすることができる。例えば、コンテンツ最適化システムは、リーチに基づいて配置を最適化するよう構成することができるが、定義された予算目標によってのみこれを行うことができる。従って、コンテンツ最適化システムは、リーチをできるだけ最大化しようとするが、予算目標によって設定された制限値を超えることはない。最適化を導くためにパラメータの任意の組み合せも使用することができ、何らかの妥当な定式又は優先順位のセットに従って複数のパラメータを何らかの論理的な方式で組み合わせることができる。

ある実施形態では、ターゲティング領域をゾーンに分割することができ、各ゾーンは、１つ又はそれ以上のベクトルに関連付けられる。例えば、ゾーンは、定義及びデータが１つ又はそれ以上のデータソースからプリロードされる、ベクトルの定義された固定セットに関連付けることができる。コンテンツ最適化システムは、プリロードされた固定媒体プラン、可変のプラン、ユーザ構成プラン、及びその組合せを含む１つ又はそれ以上の媒体プランによって構成することができる。全データは、ゾーンレベルでの集約データとすることができる。コンテンツ最適化システムは、ユーザが、各々１つのスポットを有する複数の広告主、又は１つの製品／ブランド当たりの１つのスポットを有する複数の製品／ブランドを有する１つの広告主を構成するのを可能にすることができる。更に、リーチのような他のゴールと組み合わせた１つのクライアント／製品当たりの予算の点から最適化ゴールを構成することができる。従って、コンテンツ最適化システムは、固定された予算に対してリーチを最大化する（すなわち、全てのゴールにできるだけ近付く）ことができる。

いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、インベントリの領域内にコンテンツを配置する態様を提示するよう構成されたユーザインタフェースを提供することができる。例えば、ユーザインタフェースは、限定されるものではないが、何らかの所与の時間のＣＰＭ、ＴＣＰＭ、又は他のターゲット値を含む、コンテンツに関連付けられる様々な情報を提示するように構成することができ、最適化システムによって追加される値に即座のフィードバックを提供する。当該情報は、娯楽プログラム、情報プログラム、及び／又は各スポット、製品、ブランド、及び各広告に対する同様のものを含む広告等を提供する各コンテンツに対して提示することができる。

図１は、いくつかの実施形態によるスポットを特定の顧客層グループに関連付けるための例示的なユーザインタフェースを示す。図１に示すように、ユーザインタフェース１００は、定義されているスポット１０５、並びにスポットに関連付けることができる幾つかの対象顧客層グループ１１０を表示することができる。顧客層グループ１１０は、各顧客層グループをより具体的に定義できるラベル（例えば、収入が＄５０，０００未満、収入が＄１００，０００未満、性別、年齢範囲、及び同様のもの）によって表すことができる。ユーザインタフェース１００は、ユーザがチェックボックスのような図形ユーザインタフェース要素１１５によってスポット１０５と対象顧客層１１０の間の関連性を構築するのを可能にすることができる。

図２は、いくつかの実施形態による特定の顧客層に対するコンテンツローテーションを提示するための例示的なユーザインタフェースを示す。図２に示すように、ユーザインタフェース２００は、広告スポット２０５及び顧客層グループ２１０に関連付けられる情報を提示することができる。ユーザインタフェース２００は、各スポットが特定の顧客層グループ２１０内にどのように配置できるかを表わすパーセンテージ２１５を提供する。例えば、２つのスポットは、実施例では「都市部の既婚者」グループを等しくターゲットにしている。

図３は、いくつかの実施形態による異なるゾーン内にスポットを提示するための例示的なユーザインタフェースを示す。図３に示すように、ユーザインタフェース３００は、ケーブルテレビジョンネットワークのようなネットワークにおける１つ又はそれ以上のゾーン３１０に分割された幾つかのスポット３０５を提示するよう構成することができる。いくつかの実施形態によれば、各物理的なゾーンに対する各スポットに関連付けられるパーセンテージ３１５によって表されるように、広告がターゲットされる物理的ゾーン３１０全体にスポット３０５を分割することができる。

図４は、第１の実施形態によるキャンペーンの特定の態様を構成するための例示的なユーザインタフェースを示す。図４に示すように、ユーザインタフェース４００は、ユーザに１つ又はそれ以上のキャンペーン４０５、４１０、４１５を提示するよう構成することができる。各キャンペーン４０５、４１０、４１５は、広告ビデオのようなキャンペーンコンテンツ４２０を含むことができる。非限定的に、キャンペーンタクティック、広告代理店、キャンペーン製品、開始及び終了日付、及びキャンペーンの種類を含む１つ又はそれ以上のキャンペーン特性４２５を、各キャンペーンに関連付けることができる。ユーザインタフェース４００を介して、ユーザは、各行為の中で特に、１つ又はそれ以上のキャンペーン４０５、４１０、４１５にアクセスし、キャンペーン情報をレビューし、及び／又はキャンペーンの種類の選択などのキャンペーン特性を構成することができる。

図５は、第２の実施形態によるキャンペーンの特定の態様を構成するための例示的なユーザインタフェースを示す。図５に示すように、ユーザインタフェース５００は、１つ又はそれ以上のキャンペーン５０５、５１０をユーザに提示するよう構成することができる。各キャンペーン５０５、５１０は、指定された持続時間（例えば、標準的な３０秒タイムスロット）のマルチメディア提示のようなキャンペーンコンテンツ５２０を含むことができる。非限定的に、カテゴリ、タイトル、説明、フライト持続時間、及び／又はキャンペーンカスタマイズ化を含む１つ又はそれ以上のキャンペーン特性５１５を、各キャンペーンに関連付けることができる。ユーザインタフェース要素は、キャンペーン及び／又は特定のスポットに関連付けられるセグメント化５２５情報をユーザが追加／取り除くのを可能にするために提供することができる。追加／除去セグメント化５２５要素の選択によって、セグメントを追加及び／又は除去するための追加／除去セグメント化ウィンドウ５３０を表示することができる。ユーザインタフェース５００から、ユーザは、１つ又はそれ以上のフライト選択５３５要素を使用してフライトのビューを選択することができる。例えば、ユーザは、公表されたフライト、保留中のフライトのビュー、及び／又は新しいフライトの追加を選択することができる。新しいフライトの追加を選択することで、非限定的に、タイル、説明、カテゴリ、ステータス、フライトの番号、マーケットの番号、及び／又は新しく構成されたフライトを追加するための選択要素を含む、新しいフライトをセットアップするための新フライト構成５４０要素を生成することができる。

図６は、第３の実施形態によるキャンペーンの特定の態様を構成するための例示的なユーザインタフェースを示す。図６に示すように、ユーザインタフェース６００は、少なくとも１つのキャンペーン６０５をユーザに提示するよう構成することができる。キャンペーン６０５は、キャンペーンコンテンツ６２０と、カテゴリ、タイトル、説明、フライト持続時間、追加／除去セグメント要素、及び／又は追加／除去制約要素６２５のような１つ又はそれ以上のキャンペーン特性５１５を含むことができる。追加／除去制約６２５要素の選択によって、制約を追加及び／又は除去するための追加／除去制約ウィンドウ６１０を表示することができる。追加／除去制約ウィンドウ６１０は、制約情報６３０を指定するための及び／又はゾーン制約のような制約６３５を選択するための図形要素を提供することができる。

図７は、実施形態によるキャンペーンに関連付けられる情報を表示するための例示的なユーザインタフェースを示す。図７に示すように、ユーザインタフェース７００は、１つ又はそれ以上のキャンペーン７１５、７２０、７２５と、キャンペーンを運営することができるマーケット７３０を表示するよう構成することができる。ユーザインタフェース７００を介して表示される情報は、物理的又は論理的ターゲット、マーケット、キャンペーン、ターゲットの種類、又は同様のものをフィルタするような様々なフィルタリング選択肢を使用してフィルタリングすることができる（７０５）。キャンペーン７１５、７２０、７２５に対する集約データ７１０は、ユーザインタフェース７００上に表示することができ、キャンペーンの１００％の一部として各キャンペーンのパーセンテージを示す。更に、キャンペーンデータ７３５を、例えば、各マーケット７３０に対する各キャンペーン７１５、７２０、７２５のパーセンテージとして各キャンペーンに対して表示することができる。

いくつかの実施形態において、特定のマーケット７３０の選択により、マーケット詳細ウィンドウ７４０を表示することができる。マーケット詳細ウィンドウ７４０は、ジップコード、マップ、人口データ、及びマーケットに関連付けられる何らかの他の適当なデータのようなマーケット７４５の構成要素といったマーケットに関する詳細情報を提供することができる。マーケット詳細ウィンドウ７４０は、特定のキャンペーンのセグメントカバレッジ７５０又はキャンペーン７１５、７２０、７２５に関連付けられる情報を提供することができる。

いくつかの実施形態により、ユーザインタフェース７００を介して提供される情報は、履歴データ、実質的にリアルタイムのデータ、及び／又は予想データのような様々な状態の情報を含むことができる。例えば、ユーザは、ユーザインタフェース７００にアクセスして、視聴データを取得すること、及び／又はそのゴールに至るキャンペーンの進行を確認することができる。

図８は、いくつかの実施形態によるターゲット媒体ローテーションの分散を最適化する方法のための例示的な流れ図を示す。図８に示すように、例えば媒体ターゲットを含む領域を定義することができる（８１０）。各媒体ターゲットに対して、上述のように顧客層ベクトルを定義することができ（８２０、データベース、テーブル、及び／又は他の電子ストレージ要素のような１つ又はそれ以上のストレージ位置に格納することができる（８３０）。ターゲット媒体分散の成功を反映するゴールを定義することができる（８４０）。コンテンツ最適化システムは、非限定的に、顧客層ベクトル、ターゲットローテーションのゴール、資源制約、インベントリ値、フィルタリング規則、ビューワデータ、又はこれらの組合せを含む様々な因子に基づいてターゲット媒体コンテンツのローテーションを最適化することができる（８５０）。ローテーションの効果を計算することができる（８６０）。ローテーションの効果がゴールを満足させる又は超えた場合（８７０）、ローテーションを適所に保つことができる。ローテーションの結果が許容できない場合、より良い結果を提供するためにローテーションを再最適化することができ（８５０）、効果を再計算することができる（８６０）。

いくつかの実施形態により、フィードバック及び資源制約に基づいてコンテンツスポットを動的に割り当てることができる。広告コンテンツを包含する非限定的な実施例において、特定の資源制約の下で広告ゴールを満足させながら広告販売収益を最大にするために、広告スポットを最適に割り当てるようコンテンツ最適化システムを構成することができる。広告インベントリの外部販売からもたらされる収益額は、販売された広告が再生されるネットワーク及び時間に依存する可能性がある。一般的に、例えばケーブルテレビジョンシステムプロバイダによる内部のマーケティングに対するインベントリ使用と外部広告販売との間のトレードオフが存在する可能性がある。マーケティングリーチ制約並びにアドレス指定可能な広告を配信するネットワークプロバイダの能力に関係付けられるような他の資源制約を検討しながら、広告販売に使用することができる高価値インベントリの量を増加させるよう実施形態を構成することができる。

いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、ターゲット、及び、特定の時間セグメントの間の特定のタイムスロット、プログラミング、及び同様のもののような定義可能な要素を含む、インベントリの領域内のコンテンツの分散に関連付けられる割り当て情報を含む割り当てモデルを含むことができる。フィードバックループは、視聴データにアクセスして、視聴データの変化に基づいて割り当てモデルを更新することができる。例えば、フィードバックループは、そのセグメントリーチゴールに対する広告キャンペーンの進行に関して割り当てモデルを更新することができる。

コンテンツ最適化システムは、ネットワーク又は他の通信システム内部のマーケティングを管理して、内部マーケティングゴールとコンテンツサービスプロバイダ及び広告主のような外部エンティティへのインベントリ販売に関連付けられる収益目的とをバランスするよう構成することができる。例えば、ケーブルテレビジョンネットワークは、加入者を維持し、加入パッケージを生成し、更に新しい加入者を取得するために、キャンペーンの一部としてそのサービスをマーケティングするコンテンツを含む内部広告キャンペーンを有することができる。ケーブルテレビジョンネットワークは、広告収益を犠牲にすることなく、自身のマーケティングキャンペーンゴール（例えば、リーチ及びＣＰＭゴール）を達成しようとする場合がある。別の実施例では、衛星テレビジョンネットワークを介して送信されるテレビジョンチャンネルは、ネットワークを通じてブロードキャストされる１つ又はそれ以上のプログラムを推進する内部広告キャンペーンを有することができる。実施形態によれば、広告販売に対する高価値のインベントリを保ちながら可能な限り効率的にキャンペーンにヒットリーチするように内部ケーブルマーケティングスポットを割り当てることができる。

実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、その時間に利用可能な資源の価値と結合されたネットワーク／時間検討事項に基づいてインベントリの価値をモデル化するよう構成することができる。例えば、ビデオ−オン−デマンド（ＶＯＤ）コンテンツが特定の夜に多くの資源を消費した場合、その時間の資源をプレミアムで評価することができる。別の実施例では、所与の時間の資源に対する広告主の需要が高い場合、その資源の価値は高くなる。

ある実施形態では、インベントリの領域内で資源を管理するために１つ又はそれ以上の資源制約をコンテンツ最適化システムによって使用することができる。資源制約は、インベントリスロットにおけるコンテンツの配置に影響を与える規制、制限、又は同様のものの何らかの種類を含むことができる。制約の制限のない実施例は、技術的な制約（例えば、帯域幅、ターゲットデバイスの技術的な機能、ネットワーク、特定の数だけのアドレス指定可能コンテンツ提供物は、帯域幅制限等によって所与の時間に提示することができる）、ゾーン制約、金銭的な制約（例えば、特定の値より下のインベントリスロット）、又は同様のものを含む。資源制約は、ターゲットされるセグメントの価値に対してバランスすることができる。

コンテンツ最適化システムは、リアルタイムで、実質的にリアルタイムで、及び／又は履歴データに基づいて、視聴データにアクセスすることができる。視聴データは、受信者に関連付けられる情報、コンテンツ、ゴール、インプレッション、又はこれらの組合せを含むことができる。例えば、視聴データは、広告をビューする又は特定の広告に対してインベントリスロットが販売されたテレビ番組をビューするような、どれだけ多くの受信者がコンテンツを見たか又はそうでなければコンテンツと対話したかを指示することができる。別の実施例では、視聴データは、１つ又はそれ以上のコンテンツ提供物に対するリーチゴールに向けた進行を評価するために、セグメント毎のインプレッションの数を確認することができる。視聴データは、非限定的に、セットトップボックス、テレビジョン、衛星ラジオデバイス、コンピューティングデバイス（例えば、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレットコンピューティングデバイス、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン、又は同様のもの）、ネットワーク装置（例えば、データサーバ、ルータ、スイッチ、又は同様のもの）、及びこれらの組合せを含む、異なるゾーン内からの様々なソースから個別に及び／又は同時に取得することができる。

マーケティングキャンペーンは、所定期間だけ、及び／又は１つ又はそれ以上の特定のゴール（例えば、リーチ）が達成されるまで動作することができる。キャンペーンが実行されている場合、視聴データを定期的に検索することができる。ある実施形態では、視聴データは、１つ又はそれ以上のゴールに向けて行われている進行及び／又は成功に関連付けられる情報を提供することができる。コンテンツ最適化システムは、要求されるインプレッションが広告ゴールに向けてカウントされるようにするために視聴データをフィルタするよう構成された１つ又はそれ以上のフィルタリング規則にアクセスすることができる。

ある実施形態では、広告のようなコンテンツがどのようにインベントリの領域内で割り当てられるかを再最適化するために視聴データを使用することができる。非限定的な実施例では、広告キャンペーンは複数のターゲットセグメントを包含する。第１のセグメントは、割り当てられたリーチ及び頻度ゴールを超えることができる。従って、リーチ及び頻度に関して平均以下の第２のセグメントに将来のインベントリを最適かつ動的に再割り当てすることができる。

いくつかの実施形態によれば、コンテンツ最適化システムは、アドレス指定可能の様々なレベルの下で機能することができる。例えば、非限定的に、ケーブルゾーンレベル、世帯レベル、デバイス又はデバイスのクラス（例えば、モバイルデバイス）、又はこれらの組合せを含む様々なレベルにコンテンツをターゲットすることができる。ケーブルゾーンレベルでは、ゾーン、ネットワーク、及び時間帯（例えば、朝のラッシュアワー、夕方のラッシュアワー、夜間、プライムタイム、又は同様のもの）全体に渡ってローテーションとして広告割り当てを最適化するために、世帯固有の視聴データ及び顧客層データをセグメント種類毎に集約することができる。ある実施形態では、最適化は、セットトップボックス、コンピューティングデバイス、ラジオ受信機、又は他の受信者の制限されたサンプルから、視聴データのような不十分な情報を使用することを含むことができる。コンテンツ最適化システムは、不十分なデータの集約方法を改善することによってコンテンツ割り当て最適化における改良を引き起こすよう構成することができる。いくつかの実施形態によれば、このような集約方法は、セットトップボックス、顧客層ベクトル、セグメント、又は他の利用可能な消費者データソースからのデータを含む様々なデータソースを結合することを含むことができる。実施形態によれば、例えば、コンテンツプロバイダが、帯域幅、高価値インベントリ、及びターゲット受信者のような資源の使用を競い合う場合、直線プログラミング方法の使用を介して又は競合する経済的モデルの使用を介して割り当てを最適化するようにコンテンツ最適化システムを構成することができる。

視聴データに応じたコンテンツ最適化システムによって、割り当てモデルを動的に及び自動的に再最適化することができる。例えば、視聴データに基づいて再最適化及び／又はキャンペーンの進行をモニタするために定期的に（例えば、３０分毎、１時間に一度、一日に一度、一週間に一度、又は同様に）割り当てモデルを更新することができる。コンテンツ最適化システムは、内部マーケティング担当者を含む広告主が、外部広告主のような外部収益に対する潜在性を最大にすると同時にできる限り効率的にそのターゲット視聴者を達成することを可能にする理想化されたスケジュールとして構成された割り当てモデルを提供することができる。従って、実施形態は、内部マーケティングスポットの割り当て、並びに視聴人口の異なるセグメントに対するリーチゴールを有する複数の外部広告主の割り当てを提供することができる。

いくつかの実施形態によれば、例えば、あらゆるセットトップボックスをターゲットにすることができる世帯アドレス指定可能プラットフォームで、又は各ケーブルゾーンをターゲットにすることができるケーブルゾーンレベルで、内部マーケティング割り当てモデル及び外部マーケティング割り当てモデルの両方を同時に実施することができる。各割り当てモデルに対して、意図されたリーチゴールに関係付けられる実際のビューワシップに基づいてスポット割り当てを調整するために視聴データのフィードバックループを存在させることができる。

図９は、いくつかの実施形態による広告コンテンツに関する割り当て最適化モデルを動的に生成するための方法の流れ図を示す。図９に示すように、広告販売収益を最大にする、未使用のインベントリスロットを最小にする、又は同様のことのような１つ又はそれ以上のゴールのための割り当て最適化モデル９４５を生成するために、様々なデータ入力を使用することができる。データ入力の１つのセットは、利用可能なインベントリ９０５入力、インベントリ値９１０入力、及び資源制約９１５入力を含むことができる。利用可能なインベントリ９０５入力は、広告を１つ又はそれ以上のターゲットに提示することができるネットワーク及び時間のようなコンテンツを提示するために利用できるインベントリを含むことができる。インベントリ値９１０入力は、コンテンツを変更できるネットワークオペレータが利用可能なインベントリ９０５を提供する金銭的な値を含むことができる。資源制約９１５入力は、特定のインベントリスロット、ターゲット、ゾーン、又は同様のもののようなインベントリに関連付けられる資源制約を含むことができる。

別の入力セットは、広告主ゴール９２０入力、広告主セグメント９２５入力、及び推定されるリーチセグメント９３０入力を含むことができる。広告主ゴール９２０入力は、リーチ及び頻度のような特定の広告に関連付けられる１つ又はそれ以上の特定のゴールを含むことができる。非限定的な実施例では、７の平均頻度で１，０００，０００受信者にリーチしなければならない高速インターネット広告のスポットを含むことができる広告主ゴール９２０を提供する。広告主セグメント９２５入力は、関連付けられる広告に対する意図されたターゲットである１つ又はそれ以上のセグメント及び／又はセグメントの組合せを含むことができる。例えば、意図された視聴者が、＄７５，０００／年より上の世帯収入及び世帯年齢範囲１６−４９の世帯を含むセグメントに広告を関連付けることができる。推定されるセグメントリーチ９３０入力は、指定されたネットワーク及び／又はタイムスロットの間に広告を見ることができるターゲットセグメントの世帯の数を含むことができる。いくつかの実施形態によれば、推定されるセグメントリーチ９３０入力は、非限定的に、評定データ、履歴視聴データ、サードパーティデータ、又はこれらの組合せを含む様々なデータソースに基づくことができる。

図９に示すように、割り当て最適化モデル９４５は、最適化された広告スケジュール９３５を生成するために使用することができる。最適化広告スケジュール９３５は、１つ又はそれ以上の視聴データ／フィルタリング規則９４５と対話して、割り当て最適化モデル９４５を更新及び再最適化することができる。視聴データ／フィルタリング規則９４０は、広告及び／又は他のコンテンツのビューワインプレッションに関連付けられる情報、並びに、視聴データに基づいて、広告、インベントリスロット、ゴール、又は同様のものをフィルタするよう構成された規則セットを含むことができる。例示的な非限定的な実施例では、広告主ゴール９２０に対する３時間カウント内の最後のユーザ動作に関するインプレッションだけを提供する。

いくつかの実施形態によれば、各々が異なるゴールを持つ複数のスポットを有することができる複数の広告主に渡ってスポットの最良の割り当てを決定するために広告キャンペーンの最初に最適化モデルを実行することができる。例えば、外部広告主に対する広告インベントリ値を最大にするように広告スポットを割り当てることができる。同様に、広告主のゴールを満たす、並びに資源制約９１５及び付加的な入力９０５、９１０、９２０、９２５、９３０に基づく他の制限を満足させるよう割り当て最適化モデル９４５を構成することができる。広告キャンペーンが進行する場合に、割り当て最適化モデル９４５を更新し、従って更新された再最適化広告スケジュール９３５を生成するために、視聴データ９４０を使用することができる。

少なくとも１つの広告主がインベントリプロバイダに対する内部広告主である実施形態において、割り当て最適化モデル９４５は、収益を生じるための外部広告に対する高値のインベントリを保持するために、低価値インベントリを有する内部マーケティング広告ゴールを満たすように動作することができる。例えば、内部広告主は、衛星テレビジョンプロバイダを含むことができ、そのサービスを加入者に広告しいうと努める。衛星テレビジョンプロバイダは、一般的に未使用の又は低価値インベントリスロットのかなりの部分を利用することによって広告のリーチゴールを満たすよう試み、更に多数の低価値提示を介してリーチゴールを獲得しようと試みることができる。このように、衛星テレビジョンプロバイダは、外部広告主に対する高価値インベントリスロットを節約することができる。

図１０は、いくつかの実施形態による、図８及び９に関して前述したモジュール及び／又は処理ステップのようなプログラム命令、及び／又は図１−７に示されたユーザインタフェースを包含又は実施するために使用できる例示的な内部ハードウエアのブロック図を示す。バス１０００は、ハードウエアの他の図示される構成要素を相互接続する主情報ハイウエイとして作用する。ＣＰＵ１００５は、システムの中央処理ユニットであり、プログラムを実行するのに必要な計算及び論理動作を実行する。ＣＰＵ１００５は、このような用語が本開示で使用される例示的な処理デバイス、コンピューティングデバイス又はプロセッサである。読出し専用メモリ（ＲＯＭ）１０１０及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１０１５は、例示的なメモリデバイスを構成する。

コントローラ１０２０は、１つ又はそれ以上の任意選択的なメモリデバイス１０２５をシステムバス１０００にインタフェース接続する。これらのメモリデバイス１０２５は、例えば、外部又は内部ＤＶＤドライブ、ＣＤ ＲＯＭドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリ、ＵＳＢドライブ又は同様のものを含むことができる。前述のように、これらの様々なドライブ及びコントローラは任意選択的なデバイスである。

デジタルマーケットを提供して、何らかの受信したフィードバックに分析を実行するためのプログラム命令、ソフトウエア、又は対話型モジュールは、ＲＯＭ１０１０及び／又はＲＡＭ１０１５に格納することができる。任意選択的に、プログラム命令は、コンパクトディスク、デジタルディスク、フラッシュメモリ、メモリカード、ＵＳＢドライブ、ブルー−レイ（商標）ディスクのような光学ディスク記憶媒体、及び／又は他の記録媒体のような有形コンピュータ可読媒体に格納することができる。

任意選択的なディスプレイインタフェース１０３０は、バス１０００からの情報を、音声、視覚、図形、又は英数字フォーマットでディスプレイ１０３５に表示することができる。外部デバイスとの通信は、様々な通信ポート１０４０を使用して行うことができる。例示的な通信ポート１０４０は、インターネット又はイントラネットのような通信ネットワークに取り付けることができる。他の例示的な通信ポート１０４０は、シリアルポート、ＲＳ−２３２ポート、及びＲＳ−４８５ポートを含むことができる。

ハードウエアは、キーボード１０５０のような入力デバイス又はマウスのような他の入力デバイス１０５５、ジョイスティック、タッチスクリーン、リモート制御、ポインティングデバイス、ビデオ入力デバイス、及び／又はオーディオ入力デバイスのような入力デバイスからのデータの受信を可能にするインタフェース１０４５を含むことができる。

本明細書に記載した機能の全て又は一部を実行するコンピュータプログラム論理は、それに限定されるものではないが、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、及び様々な中間形式（例えば、アセンブラ、コンパイラ、リンカー、又はロケータによって生成された形式）を含む様々な形式で実施することができる。ソースコードは、様々なオペレーティングシステム又はオペレーティング環境と共に使用される様々なプログラミング言語のいずれか（例えば、オブジェクトコード、アセンブリ言語、又はフォートランのようなハイレベル言語、Ｃ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）、又はＨＴＭＬ）で実行される一連のコンピュータプログラム命令を含むことができる。ソースコードは、様々なデータ構造及び通信メッセージを定義及び使用することができる。ソースコードは、コンピュータ実行可能形式（例えば、インタープリタを介して）にすることができる、又はソースコードを（例えば、トランスレータ、アセンブラ、又はコンパイラを介して）コンピュータ実行可能形式に変換することができる。

コンピュータプログラムは、半導体メモリデバイス（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュプログラマブルＲＡＭ）、磁気メモリデバイス（例えば、ディスケット又は固定ディスク）、光学メモリデバイス（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、ＰＣカード（例えば、ＰＣＭＣＩＡカード）、又は他のメモリデバイスのような有形記憶媒体における非一時的形式（例えば、ソースコード形式、コンピュータ実行可能形式、中間形式、又はこれらの組合せ）で固定することができる。コンピュータプログラムは、それに限定されるものではないが、アナログ技術、デジタル技術、光学技術、無線技術（ブルートゥースなど）、ネットワーキング技術、及びインターネットワーキング技術を含む様々な通信技術のいずれかを使用してコンピュータに送信可能な信号の何らかの形式で固定することができる。コンピュータプログラムは、添付のプリント又は電子文書（例えば、シュリンクラップソフトウエア）によって取り外し可能記憶媒体として何らかの形式で分散することができ、コンピュータシステムによって（例えば、システムＲＯＭ又は固定ディスク上に）プリロードすることができ、又は通信システム（例えば、インターネット又はワールドワイドウェブ）を通じてサーバ又は電子掲示板から分散することができる。

本明細書に記載の機能の全て又は一部を実行するハードウエア論理（プログラマブル論理デバイスと共に使用するプログラマブル論理を含む）は、従来のマニュアル方法を使用して設計することができる、又はコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）、ハードウエア記述言語（例えば、ＶＨＤＬ又はＡＨＤＬ）、又はＰＬＤプログラミング言語（例えば、ＰＡＬＡＳＭ、ＡＢＥＬ、又はＣＵＰＬ）のような様々なツールを使用して電子的に設計、取り込み、シミュレート、又は文書化することができる。

前述された方法及び手順は、本明細書で開示されるシステム、又はシステムの他の種類を使用して提供できることが更に理解されるであろう。本方法及び手順は、明確に制限されない限り、本方法の特定の要素を実行する特定の動作主又はシステムを必要とするよう読み取られることはない。

本明細書では、本発明をその特定の例示的な実施形態に関して説明している。しかし、様々な修正及び変更が、本発明の広範な精神及び範囲から逸脱することなく本明細書に行い得ることは明らかであろう。従って、説明及び図面は、限定的ではなく例示的な意味であると見なされる。

２００ ユーザインタフェース
２０５ 広告スポット
２１０ 顧客層グループ
２１５ パーセンテージ

Claims (31)

1. プロセッサと、
   前記プロセッサと通信することができる非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
   を備える、コンテンツ割り当てを最適化するためのシステムであって、
   前記コンピュータ可読記憶媒体は、１つ又はそれ以上のプログラミング命令を包含し、前記１つ又はそれ以上のプログラミング命令は、実行された場合に、前記プロセッサに、
   少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信する段階と、
   複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスする段階と、
   少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて前記複数のターゲットを複数のセグメントに割り当てる段階と、
   前記少なくとも１つのコンテンツ特性、前記少なくとも１つのゴール、及び前記複数のセグメントに基づいて、割り当て最適化モデルを生成する段階と、
   前記割り当て最適化モデルに基づいて前記複数のターゲットに前記コンテンツを提示する段階と、
   前記コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む視聴データを受信する段階と、
   前記視聴データに基づいて前記割り当て最適化モジュールを再最適化する段階と、
   を実行させることを特徴とするシステム。
2. 前記１つ又はそれ以上のプログラミング命令は、実行された場合に、前記プロセッサに少なくとも１つの資源制約を受信させる、請求項１に記載のシステム。
3. 前記少なくとも１つの資源制約は、技術的な制約を含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記少なくとも１つの資源制約は、地理的制約を含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記視聴データは、前記コンテンツのインプレッションを含む、請求項１に記載のシステム。
6. 前記１つ又はそれ以上のプログラミング命令は、実行された場合に、前記プロセッサに少なくとも１つのフィルタリング規則に基づいて前記視聴データをフィルタリングさせる、請求項１に記載のシステム。
7. 前記少なくとも１つのフィルタリング規則は、前記視聴データ内の要求されるインプレッションだけが広告ゴールに向けてカウントされるようにするために前記視聴データをフィルタリングするよう構成されている、請求項６に記載のシステム。
8. 前記１つ又はそれ以上のプログラミング命令は、実行された場合に、前記プロセッサに、推定されるセグメントリーチに基づいて更に前記割り当て最適化モデルを生成させる、請求項１に記載のシステム。
9. 前記１つ又はそれ以上のプログラミング命令は、実行された場合に、前記プロセッサに、前記インベントリの領域内の利用可能なインベントリの値に基づいて更に前記割り当て最適化モデルを生成させる、請求項１に記載のシステム。
10. 前記１つ又はそれ以上のプログラミング命令は、実行された場合に、前記プロセッサに前記割り当て最適化モデルに基づいて最適化コンテンツスケジュールを生成させる、請求項１に記載のシステム。
11. 前記コンテンツは、広告コンテンツを含む、請求項１に記載のシステム。
12. 前記広告コンテンツは、内部マーケティング広告及び外部広告を含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記割り当て最適化モジュールは、低価値インベントリを有する前記内部マーケティング広告に関連付けられる内部マーケティング広告ゴールを満たし、外部広告に対する高価値インベントリを保持するよう構成されている、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記少なくとも１つのターゲットは、セットトップボックスを含む、請求項１に記載のシステム。
15. 前記少なくとも１つのターゲットは、モバイルコンピューティングデバイスを含む、請求項１に記載のシステム。
16. コンテンツ割り当てを最適化するためのコンピュータ実行方法であって、前記方法は、プロセッサによって、
    少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信する段階と、
    複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスする段階と、
    少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて前記複数のターゲットを複数のセグメントに割り当てる段階と、
    前記少なくとも１つのコンテンツ特性、前記少なくとも１つのゴール、及び前記複数のセグメントに基づいて、割り当て最適化モデルを生成する段階と、
    前記割り当て最適化モデルに基づいて前記コンテンツを前記複数のターゲットに提示する段階と、
    前記コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む視聴データを受信する段階と、
    前記視聴データに基づいて前記割り当て最適化モジュールを再最適化する段階と、
    を含む、コンピュータ実行方法。
17. 少なくとも１つの資源制約を受信する段階を更に含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
18. 前記少なくとも１つの資源制約は、技術的な制約を含む、請求項１７に記載のコンピュータ実行方法。
19. 前記少なくとも１つの資源制約は、地理的制約を含む、請求項１８に記載のコンピュータ実行方法。
20. 前記視聴データは、前記コンテンツのインプレッションを含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
21. 少なくとも１つのフィルタリング規則に基づいて前記視聴データをフィルタリングする段階を更に含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
22. 前記少なくとも１つのフィルタリング規則は、前記視聴データ内の要求されるインプレッションだけが広告ゴールに向けてカウントされるように前記視聴データをフィルタリングするよう構成されている、請求項２１に記載のコンピュータ実行方法。
23. 推定されるセグメントリーチに基づいて更に前記割り当て最適化モデルを生成する段階を更に含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
24. 前記インベントリの領域内の利用可能なインベントリの値に基づいて前記割り当て最適化モデルを更に生成する段階を更に含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
25. 前記割り当て最適化モデルに基づいて最適化コンテンツスケジュールを生成する段階を更に含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
26. 前記コンテンツは、広告コンテンツを含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
27. 前記広告コンテンツは、内部マーケティング広告及び外部広告を含む、請求項２６に記載のコンピュータ実行方法。
28. 低価値インベントリを有する前記内部マーケティング広告に関連付けられる内部マーケティング広告ゴールを満たす段階、及び外部広告に対する高価値インベントリを保持する段階を更に含む、請求項２７に記載のコンピュータ実行方法。
29. 前記少なくとも１つのターゲットは、セットトップボックスを含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
30. 前記少なくとも１つのターゲットは、モバイルコンピューティングデバイスを含む、請求項１６に記載のコンピュータ実行方法。
31. コンピュータに前記コンテンツの割り当てを最適化させる制御論理を格納している非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記制御論理は、
    少なくとも１つの特性及び少なくとも１つのゴールを含むコンテンツを受信するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    複数のターゲットを含むインベントリの領域にアクセスするよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    少なくとも１つの顧客層ベクトルに基づいて前記複数のターゲットを複数のセグメントに割り当てるよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    前記少なくとも１つのコンテンツ特性、前記少なくとも１つのゴール、及び前記複数のセグメントに基づいて、割り当て最適化モデルを生成するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    少なくとも１つの資源制約を受信するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    前記割り当て最適化モデルに基づいて前記コンテンツを前記複数のターゲットに提示するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    前記コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータ、前記コンテンツのビューワインプレッションを含む前記コンテンツのターゲット消費に関連付けられるデータを含む、視聴データを受信するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    前記視聴データに基づいて前記割り当て最適化モジュールを再最適化するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    前記少なくとも１つのフィルタリング規則によってフィルタリングされた前記視聴データに基づいて前記少なくとも１つのゴールの進行を更新するよう構成されたコンピュータ可読プログラムコードと、
    を含むコンピュータプログラム製品。