JP2020004415A - 分散された人口統計情報を使用してインプレッションを特定する方法及び装置 - Google Patents

分散された人口統計情報を使用してインプレッションを特定する方法及び装置 Download PDF

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Abstract

【課題】分散された人口統計情報を使用してインプレッションを特定するための例示的な方法及び装置を提供する。【解決手段】メディア露出をモニタするための方法は、第1のインターネットドメインにおいて、第1の要求をクライアントコンピュータから受信するステップを含む。第1の要求は、クライアントコンピュータにおけるメディアへのアクセスを示す。クライアントコンピュータが既知ではない場合には、応答が、第1のインターネットドメインからクライアントコンピュータへ送信される。その応答は、第2の要求を第2のインターネットドメインへ送信するようにクライアントコンピュータに指示する。第2の要求は、クライアントコンピュータにおけるメディアへのアクセスを示す。クライアントコンピュータが既知である場合には、メディアのインプレッションが、ログに記録される。【選択図】なし

Description

関連出願
[0001]本特許は、2010年9月22日に出願された米国特許仮出願第61/385,553号、及び2010年9月26日に出願された米国特許仮出願第61/386,543号に対する優先権を主張し、それらの仮出願は両方とも、参照によってそれらの全体が本明細書に組み込まれている。
[0002]本開示は、一般には、メディアをモニタすることに関し、より詳細には、分散された人口統計情報を使用してインプレッションを特定する方法及び装置に関する。
[0003]伝統的に、視聴者測定エンティティーは、登録されたパネルメンバーに基づいて、メディア番組編成のために視聴者の関与レベルを特定する。すなわち、視聴者測定エンティティーは、モニタされることに同意する人々をパネルに登録する。次いで視聴者測定エンティティーは、それらのパネルメンバーをモニタして、それらのパネルメンバーに露出されたメディア番組(たとえば、テレビジョン番組又はラジオ番組、映画、DVDなど)を特定する。この方法においては、視聴者測定エンティティーは、収集されたメディア測定データに基づいて、さまざまなメディアコンテンツに関する露出測定値を特定することができる。
[0004]ウェブページ、広告、及び/又はその他のコンテンツなどのインターネットリソースへのユーザアクセスをモニタするための技術は、数年にわたって著しく進化してきた。いくつかの知られているシステムは、そのようなモニタリングを、主としてサーバログを通じて実行する。特に、インターネット上でコンテンツを提供するエンティティーは、エンティティーのコンテンツを求める受信された要求の数をエンティティーのサーバにおいてログに記録するための知られている技術を使用することができる。
[0020]以降では、数あるコンポーネントの中でも、ハードウェア上で実行されるファームウェア及び/又はソフトウェアを含む、例示的な方法、装置、システム、及び製品について開示するが、そのような方法、装置、システム、及び製品は、例示的なものにすぎず、限定するものとみなされるべきではないということに留意されたい。たとえば、これらのハードウェアコンポーネント、ファームウェアコンポーネント、及び/又はソフトウェアコンポーネントのうちの任意のもの又はすべては、もっぱらハードウェアで、もっぱらファームウェアで、もっぱらソフトウェアで、又は、ハードウェア、ファームウェア、及び/若しくはソフトウェアの任意の組合せで具体化することができるということが考えられる。したがって、以降では、例示的な方法、装置、システム、及び製品について説明するが、提供される例は、そのような方法、装置、システム、及び製品を実施するための唯一の方法ではない。
[0021]ウェブページ、広告、及び/又はその他のコンテンツなどのインターネットリソースへのユーザアクセスをモニタするための技術は、数年にわたって著しく進化してきた。過去のある時点では、そのようなモニタリングは、主としてサーバログを通じて行われていた。特に、インターネット上でコンテンツを提供するエンティティーは、エンティティーのコンテンツを求める受信された要求の数をエンティティーのサーバにおいてログに記録する。サーバログに基づいてインターネットの利用を調査することには、いくつかの理由から問題がある。たとえばサーバログは、直接、又は、サーバログカウントを増やすためにコンテンツをサーバに繰り返し要求するゾンビプログラムを介して、改ざんされることがある。第2に、コンテンツは、ときとして、いったん取り出されて、ローカルにキャッシュされ、そのローカルキャッシュから繰り返し視聴されて、繰り返しの視聴にサーバを関与させない場合がある。サーバログは、キャッシュされたコンテンツのこれらの視聴を追跡把握することはできない。したがって、サーバログは、カウントが多すぎる誤差と、カウントが少なすぎる誤差との両方に陥りやすい。
[0022]Blumenauの米国特許第6,108,637号に開示されている発明は、インターネットのモニタリングが実行される方法を根本から変え、上述のサーバ側でのログモニタリング技術の限界を克服した。たとえば、Blumenauは、追跡把握されるインターネットコンテンツにビーコン命令がタグ付けされる技術を開示した。特に、モニタリング命令が、追跡把握されるコンテンツのHTMLに関連付けられる。クライアントがコンテンツを要求すると、コンテンツ及びビーコン命令の両方が、そのクライアントにダウンロードされる。したがってビーコン命令は、コンテンツがアクセスされるときには常に、サーバからであるか、又はキャッシュからであるかにかかわらず、実行される。
[0023]ビーコン命令は、コンテンツへのアクセスに関する情報を反映するモニタリングデータが、そのコンテンツをダウンロードしたクライアントからモニタリングエンティティーへ送信されるようにする。典型的には、モニタリングエンティティーは、コンテンツをクライアントに提供しなかった視聴者測定エンティティーであり、正確な利用統計を提供するための信頼されているサードパーティー(たとえば、The Nielsen Company, LLC)である。有利なことに、ビーコニング命令はコンテンツに関連付けられており、コンテンツがアクセスされるときには常にクライアントブラウザによって実行されるため、モニタリング情報は、クライアントが視聴者測定会社のパネリストであるかどうかにかかわらず、視聴者測定会社に提供される。
[0024]しかし、人口統計をモニタリング情報にリンクさせることが重要である。この問題に対処するために、視聴者測定会社は、自分の人口統計情報を提供すること、及び自分のインターネット閲覧活動がモニタされることに同意したユーザのパネルを確立する。個人がパネルに加わるとき、彼らは、自分の身元及び人口統計(たとえば、性別、人種、収入、家の場所、職業など)に関する詳細な情報を視聴者測定会社に提供する。視聴者測定エンティティーは、パネリストのコンピュータ上にクッキーを設定し、このクッキーは、タグ付けされているコンテンツにパネリストがアクセスするときには常にそのパネリストを視聴者測定エンティティーが識別できるようにし、ひいてはモニタリング情報を視聴者測定エンティティーに送信する。
[0025]タグ付けされているページからモニタリング情報を提供するクライアントのほとんどは、パネリストではなく、ひいては視聴者測定エンティティーに知られていないため、パネリストに関して収集されたデータに基づく人口統計情報を、タグ付けされているコンテンツに関するデータを提供するユーザのより大きな集団に帰する統計的な方法を使用することが必要である。しかし、視聴者測定エンティティーのパネルのサイズは、ユーザの一般的な集団と比較すると、依然として小さい。したがって、パネルの人口統計データが正確である状態を確保しながらパネルのサイズをいかに大きくするかという問題が提示される。
[0026]インターネット上で運営している多くのデータベース所有者がいる。これらのデータベース所有者は、多数の加入者にサービスを提供している。サービスの提供と引き換えに、加入者は、所有者に登録する。この登録の一環として、加入者は、詳細な人口統計情報を提供する。そのようなデータベース所有者の例としては、Facebook(登録商標)や、Myspaceなどのソーシャルネットワークプロバイダが含まれる。これらのデータベース所有者は、データベース所有者の加入者たちのコンピュータ上にクッキーを設定して、データベース所有者のウェブサイトにユーザたちが訪れたときにそのユーザを認識できるようにする。
[0027]インターネットのプロトコルは、クッキーが設定されたドメイン(たとえば、インターネットドメイン、ドメイン名など)以外ではそのクッキーにアクセスできないようにする。したがって、amazon.comドメインに設定されたクッキーは、amazon.comドメイン内のサーバにとってはアクセス可能であるが、そのドメイン以外のサーバにとってはアクセス不可能である。したがって、視聴者測定エンティティーは、データベース所有者によって設定されたクッキーにアクセスすることが有利だと気づくかもしれないが、それを行うことはできない。
[0028]前述のことを考慮すると、視聴者測定会社は、データベース所有者の既存のデータベースを活用して、より広範囲に及ぶインターネット利用及び人口統計のデータを収集することを望んでいる。しかし、視聴者測定エンティティーは、この目的を達成する上でいくつかの問題に直面している。たとえば、加入者、パネリスト、又は、追跡把握されるコンテンツの所有者のプライバシーを危うくすることなくデータベース所有者のデータにいかにアクセスするかという問題が提示されている。別の問題は、データベース所有者によって設定されたクッキーに視聴者測定エンティティーがアクセスすることを防止する、インターネットプロトコルによって課された技術的な制約を前提として、このデータにいかにアクセスするかということである。本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び製品は、提携しているデータベース所有者を包含するようにビーコニングプロセスを拡張することによって、及び、そのようなパートナーを中間のデータ収集者として使用することによって、これらの問題を解決する。
[0029]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、タグ付けされているコンテンツにアクセスするクライアント(視聴者メンバーパネルのメンバーではない場合があり、ひいては、視聴者メンバーエンティティーにとって知られていない場合がある)からのビーコン要求に、そのクライアントを、視聴者測定エンティティーから、その視聴者メンバーエンティティーと提携しているソーシャルネットワークサイトなどのデータベース所有者へリダイレクトすることによって応答することによって、この課題を達成する。そのリダイレクトによって、タグ付けされているコンテンツにアクセスするクライアントと、データベース所有者との間において、通信セッションが開始する。データベース所有者(たとえば、Facebook)は、データベース所有者がクライアント上に設定した任意のクッキーにアクセスし、それによって、データベース所有者の内部レコードに基づいてクライアントを識別することができる。クライアントがデータベース所有者の加入者である場合には、データベース所有者は、コンテンツインプレッションをそのクライアントの人口統計データに関連付けてログに記録し、次いでそのログを視聴者測定会社に転送する。クライアントがデータベース所有者の加入者ではない場合には、データベース所有者は、そのクライアントを視聴者測定会社へリダイレクトする。次いで視聴者測定会社は、そのクライアントを、視聴者測定会社と提携している第2の別のデータベース所有者へリダイレクトすることができる。そして、その第2の所有者は、上で説明したようにして、そのクライアントを識別しようと試みることができる。クライアントをデータベース所有者からデータベース所有者へリダイレクトするこのプロセスは、そのクライアントが識別されてコンテンツの露出がログに記録されるまで、又は、クライアントの識別が成功しないまますべてのパートナーに連絡が取られるまで、任意の回数実行することができる。これらのリダイレクトはすべて、自動的に行われ、したがってクライアントのユーザは、さまざまな通信セッションに関与せず、それらのリダイレクトが行われていることを知ることすらない可能性がある。
[0030]提携データベース所有者は、提携データベース所有者のログ及び人口統計情報を視聴者測定エンティティーに提供し、次いで視聴者測定エンティティーは、収集されたデータを編集して、タグ付けされているコンテンツにアクセスしている人々の人口統計を正確に識別する統計レポートを作成する。クライアントの識別は、従来の視聴者測定パネルに存在する人々の数量をはるかに超えるユーザの膨大なデータベースを参照して行われるため、このプロセスから作成されるデータは、きわめて正確で、信頼でき、詳細である。
[0031]注目に値すべきなのは、視聴者測定エンティティーは、データ収集プロセスの第1の行程に留まっている(たとえば、クライアントからのビーコン命令によって生成された要求を受信している)ため、データベース所有者がその加入者に関するインプレッションをログに記録する能力を危うくすることなく、ログに記録されているコンテンツアクセスのソース、並びに、コンテンツそのものの識別情報をデータベース所有者から見えなくすること(それによって、コンテンツソースのプライバシーを保護すること)ができる。さらに、所与のクッキーにアクセスするのは、そのクッキーを設定したインターネットドメイン(たとえば、Facebook.com)に関連付けられているサーバだけであるため、インターネットセキュリティークッキープロトコルが順守される。
[0032]本明細書に記載されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、インターネット上のさまざまなデータベース(たとえば、さまざまなウェブサイト所有者、サービスプロバイダなど)にわたって分散されている人口統計情報を使用して、コンテンツインプレッション、広告インプレッション、コンテンツ露出、及び/又は広告露出を特定するために使用することができる。本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、インターネット広告露出を人口統計にさらに正確に相関付けることを可能にするだけでなく、パネルのサイズ及び構成を、視聴者測定エンティティー及び/又はレーティングエンティティーのパネルに参加している人々の枠を超えて、Facebook、Twitter(登録商標)、Google(登録商標)などのソーシャルメディアサイトのデータベースなどのその他のインターネットデータベースに登録されている人々へ効果的に拡張することも行う。この拡張は、レーティングエンティティーのコンテンツタグ付け能力と、ソーシャルメディア及びその他のウェブサイトなど、レーティングエンティティー以外のデータベースの使用とを効果的に活用して、膨大で、人口統計的に正確なパネルを作成し、その結果、広告及び/又は番組などのインターネットコンテンツへの露出の正確で、信頼できる測定がもたらされる。
[0033]本明細書において開示され例示されている例においては、広告露出は、オンライングロスレーティングポイントに関して測定される。グロスレーティングポイント(GRP)とは、テレビジョンレーティングのコンテキストにおいて伝統的に使用されている視聴者サイズの測定単位である。グロスレーティングポイントは、個人への同じ広告の複数回の露出にかかわらず、1つ又は複数の番組、広告、又はコマーシャルへの露出を測定するために使用される。テレビジョン(TV)広告に関しては、1GRPが、TV所有世帯の1%に相当する。GRPは、伝統的にテレビジョン視聴率の測定として使用されているが、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、オンライン広告露出を正確に反映するためにインターネット全体にわたって使用することができる標準化された測定基準を提供する目的から、オンライン広告のためのオンラインGRPを作成している。そのような標準化されたオンラインGRPの測定は、広告主に対して、広告主のオンライン広告費が良好に使われているというさらに大きな確信を提供することができる。オンラインGRPは、TV広告とオンライン広告の視聴率などのメディアどうしの比較を容易にすることもできる。本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、視聴率の測定をユーザの対応する人口統計に関連付けるため、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品によって収集される情報は、広告主が、広告主の広告の範囲に入る市場を識別するために、及び/又は特定の市場をその後の広告のターゲットにするために使用することもできる。
[0034]伝統的に、視聴者測定エンティティー(本明細書においては「レーティングエンティティー」とも呼ばれる)は、登録されているパネルメンバーに基づいて、広告及びメディア番組編成のための人口統計範囲を特定する。すなわち、視聴者測定エンティティーは、モニタされることに同意する人々をパネルに登録する。登録の最中に、視聴者測定エンティティーは、登録を行っている人々から人口統計情報を受信し、それによって、それらのパネリストへの広告/メディアの露出と、さまざまな人口統計市場との間において、その後の相関関係を形成することができる。視聴者測定エンティティーが、人口統計ベースの視聴者測定値を収集する上で視聴者測定エンティティー自身のパネルメンバーデータのみに依存する従来の技術とは異なり、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、視聴者測定エンティティーが、ユーザ登録モデルに基づいて運営しているその他のエンティティーと人口統計情報を共有できるようにする。本明細書において使用される際には、ユーザ登録モデルとは、ユーザが、アカウントを作成してユーザ自身に関する人口統計関連情報を提供することによって、それらのエンティティーのサービスに加入するモデルである。データベース所有者の登録ユーザに関連付けられている人口統計情報を共有することによって、視聴者測定エンティティーは、外部ソース(たとえば、データベース所有者)からの実質的に信頼できる人口統計情報を用いて視聴者測定エンティティーのパネルデータを拡張又は補完し、ひいては、視聴者測定エンティティーの人口統計ベースの視聴者測定の範囲、正確さ、及び/又は完全性を拡張することができる。このようなアクセスによって、視聴者測定エンティティーは、これが行われていなければ視聴者測定パネルに参加していなかったであろう人々をモニタすることもできる。一群の個人の人口統計を識別するデータベースを有するいかなるエンティティーも、視聴者測定エンティティーと連携することができる。そのようなエンティティーは、「データベース所有者」と呼ぶことができ、Facebook、Google、Yahoo!、MSN、Twitter、Apple iTunes、Experianなどのエンティティーを含むことができる。
[0035]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、オンラインGRPを作成するために、視聴者測定エンティティー(たとえば、広告、コンテンツ、及び/又はその他の任意のメディアへの視聴者の露出を測定又は追跡把握することに関心がある任意のエンティティー)によって、オンラインウェブサービスプロバイダなどの任意の数のデータベース所有者と連携して実施することができる。そのようなデータベース所有者/オンラインウェブサービスプロバイダは、ソーシャルネットワークサイト(たとえば、Facebook、Twitter、MySpaceなど)、マルチサービスサイト(たとえば、Yahoo!、Google、Experianなど)、オンライン小売業者サイト(たとえば、Amazon.com、Buy.comなど)、及び/又は、ユーザ登録レコードを保持するその他の任意の(1つ又は複数の)ウェブサービスのサイトである場合がある。
[0036]測定された視聴率が正しい人口統計に正確に帰する可能性を高めるために、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、視聴者測定エンティティーのレコード内で見つかった人口統計情報、並びに、アカウントを有するユーザのレコード又はプロフィールを保持する1つ又は複数のデータベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)において見つかった人口統計情報を使用する。このように、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品を使用して、レーティングエンティティー(たとえば、メディア露出測定値及び/又は人口統計を収集する、アメリカ合衆国イリノイ州ショウンバーグのThe Nielsen Companyなどの視聴者測定会社)によって保持されている人口統計情報を、1つ又は複数の異なるデータベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)からの人口統計情報で補完することができる。
[0037]異種のデータソースからの人口統計情報(たとえば、視聴者測定会社のパネルからの高品質の人口統計情報、及び/又はウェブサービスプロバイダの登録ユーザデータ)を使用する結果、オンライン及びオフライン両方の広告キャンペーンに関する指標を報告する有効性が改善される。本明細書において開示されている例示的な技術は、オンライン登録データを使用して、ユーザの人口統計を識別し、サーバインプレッションカウント、タグ付け(ビーコニングとも呼ばれる)、及び/又はその他の技術を使用して、それらのユーザに帰することができるインプレッションの数量を追跡把握する。ソーシャルネットワーキングサイト(たとえば、Facebook)及びマルチサービスプロバイダ(たとえば、Yahoo!、Google、Experian等)などのオンラインウェブサービスプロバイダ(本明細書においては、総称して、及び個々にオンラインデータベース所有者と呼ばれる)は、ユーザ登録プロセスを介して収集された詳細な人口統計情報(たとえば、年齢、性別、地理的場所、人種、収入レベル、教育レベル、宗教など)を保持する。インプレッションは、対応するメディアコンテンツ及び/又は広告に露出された世帯又は個人に対応する。したがって、インプレッションは、広告若しくはコンテンツ、又は広告若しくはコンテンツのグループに露出された世帯又は個人を表す。インターネット広告においては、インプレッションの数量、又はインプレッションカウントとは、広告又は広告キャンペーンがウェブの人々によってアクセスされた合計回数である(例としては、たとえばポップアップブロッカーによって減らされたアクセス回数、及び/又は、たとえばローカルキャッシュメモリからの取り出しによって増やされたアクセス回数が含まれる)。
[0038]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品はまた、TV GRP及びオンラインGRPを横に並べた様式で報告できるようにする。たとえば、本明細書において開示されている技術は、広告主が、TV広告及び/又はオンライン広告の範囲に個人として及び/又は集団として入る一意の人々又はユーザの数量を報告できるようにする。
[0039]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品はまた、インターネット上のさまざまな場所における人口統計データにマップされているインプレッションを収集する。たとえば、視聴者測定エンティティーは、視聴者測定エンティティーのパネルに関するそのようなインプレッションデータを収集し、自動的に1つ又は複数のオンライン人口統計所有者の協力を得て、それらのオンライン人口統計所有者の加入者に関するインプレッションデータを収集する。次いで、この収集されたインプレッションデータを結合することによって、視聴者測定エンティティーは、さまざまな広告キャンペーンに関するGRP指標を生成することができる。これらのGRP指標は、範囲に入れられた特定の人口統計セグメント及び/又は市場に相関付けること又はその他の形で関連付けることが可能である。
[0040]図1は、1つ又は複数のデータベース所有者によって収集された人口統計情報に基づいてメディア露出(たとえば、コンテンツ及び/又は広告への露出)を特定するために使用することができる例示的なシステム100を示している。「分散された人口統計情報」とは、本明細書においては、少なくとも2つのソース(それらのうちの少なくとも1つは、オンラインウェブサービスプロバイダなどのデータベース所有者である)から得られる人口統計情報を指すために使用される。示されている例においては、コンテンツプロバイダ及び/又は広告主は、ウェブサイト及び/又はオンラインテレビジョンサービス(たとえば、ウェブベースのTV、インターネットプロトコルTV(IPTV)など)にアクセスするユーザに、インターネット104を介して広告102を分散させる。広告102は、追加として、又は代替として、放送テレビジョンサービスを通じて従来の非インターネットベースの(たとえば、RF、地上波、又は衛星ベースの)テレビジョンセットへ分散され、本明細書に記載されている技術及び/又はその他の技術を使用して視聴率についてモニタされることが可能である。ウェブサイト、映画、テレビジョン、及び/又はその他の番組は、本明細書においてはコンテンツと総称される。広告は、典型的にはコンテンツとともに分散される。伝統的に、コンテンツは、ほとんど又はまったく無料で視聴者に提供される。なぜならば、自分の広告をコンテンツとともに分散させることにお金を出す広告主によって助成されているためである。
[0041]示されている例においては、広告102は、1つ又は複数の広告キャンペーンを形成することができ、関連付けられている広告キャンペーン(たとえば、キャンペーンID)、クリエイティブタイプID(たとえば、フラッシュベースの広告、バナー広告、リッチタイプの広告などを識別する)、ソースID(たとえば、広告発行者を識別する)、及び配置ID(たとえば、スクリーン上における広告の物理的な配置を識別する)を識別する識別コード(たとえば、メタデータ)とともにエンコードされる。広告102はまた、たとえばインターネット上で広告102にアクセスするウェブブラウザによって実行される、コンピュータによって実行可能なビーコン命令(たとえば、Java(登録商標)、ジャバスクリプト、又はその他の任意のコンピュータ言語若しくはスクリプト)を含むようにタグ付け又はエンコードされる。コンピュータによって実行可能なビーコン命令は、追加として、又は代替として、モニタされるコンテンツに関連付けることができる。したがって本開示は、広告を追跡把握する分野において論じる場合が多いが、いかなる特定のタイプのメディアを追跡把握することにも限定されない。それどころか、本開示は、ネットワーク内のいかなるタイプ又は形式のコンテンツ又は広告を追跡把握することにも使用することができる。追跡把握されているコンテンツのタイプにかかわらず、ビーコン命令が実行されると、ウェブブラウザは、インプレッション要求(たとえば、本明細書においてはビーコン要求と呼ばれる)を指定のサーバ(たとえば、視聴者測定エンティティー)へ送信する。ビーコン要求は、HTTP要求として実施することができる。しかし、送信されるHTML要求は、ダウンロードされるウェブページ又はその他のリソースを識別する一方で、ビーコン要求は、視聴者測定情報(たとえば、広告キャンペーン識別表示、コンテンツ識別子、及び/又はユーザ識別情報)をビーコン要求のペイロードとして含む。ビーコン要求が導かれる先のサーバは、そのビーコン要求の視聴者測定データをインプレッションとして(たとえば、そのビーコニング命令にタグ付けされているメディアの性質に応じて、広告インプレッション及び/又はコンテンツインプレッションとして)ログに記録するようにプログラムされている。
[0042]いくつかの例示的な実施態様においては、そのようなビーコン命令にタグ付けされている広告は、たとえば、ウェブページ、ストリーミングビデオ、ストリーミングオーディオ、IPTVコンテンツなどを含むインターネットベースのメディアコンテンツとともに分散させることができ、人口統計ベースのインプレッションデータを収集するために使用することができる。上述のように、本明細書において開示されている方法、装置、及び/又は製品は、広告のモニタリングに限定されるものではなく、任意のタイプのコンテンツのモニタリング(たとえば、ウェブページ、映画、テレビジョン番組など)に適合することができる。そのようなビーコン命令を実施するために使用することができる例示的な技術が、Blumenauの米国特許第6,108,637号に開示されており、この米国特許は、参照によってその全体が本明細書に組み込まれている。
[0043]本明細書においては、指定されたインプレッション収集サーバにビーコン要求を送信するためにウェブブラウザによって実行されるビーコン命令を使用するものとして、例示的な方法、装置、及び/又は製品が説明されているが、それらの例示的な方法、装置、及び/又は製品は、追加として、ビーコン命令がエンコード又はタグ付けされているコンテンツ又は広告に依存することなく、ウェブ閲覧情報をローカルに収集するオンデバイスメーターシステムを用いてデータを収集することができる。そのような例においては、ローカルに収集されたウェブ閲覧行動は、その後、本明細書において開示されているように、ユーザIDに基づいてユーザの人口統計データと相関付けることができる。
[0005] 分散された人口統計情報を使用して広告視聴率を特定するために使用することができる例示的なシステムを示す図である。 [0006] 別々のウェブサービスプロバイダのユーザアカウントレコードにわたって分散された人口統計情報に基づいて広告露出測定値をユーザの人口統計情報に関連付けるために使用することができる例示的なシステムを示す図である。 [0007] ウェブブラウザのユーザに関する人口統計情報にアクセスできるサーバにそのウェブブラウザがインプレッションを報告することができる例示的な方法の通信フロー図である。 [0008] モニタされているユーザに対するインプレッションの数量を示す例示的なレーティングエンティティーインプレッションテーブルである。 [0009] データベース所有者によって生成された例示的なキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブルである。 [0010] レーティングエンティティーによって生成された別の例示的なキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブルである。 [0011] 図5及び図6の構成テーブルに基づく例示的な結合されたキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブルである。 [0012] 図5〜図7の構成テーブルに基づくインプレッションを示す例示的な年齢/性別インプレッション分散テーブルである。 [0013] インプレッションに帰することができる人口統計を識別するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0014] インプレッションをログに記録する目的でビーコン要求をウェブサービスプロバイダへ回送するためにクライアントコンピュータによって実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0015] インプレッションをログに記録するために、及び/又は、インプレッションをログに記録するためのビーコン要求をウェブサービスプロバイダへリダイレクトするためにパネリストモニタリングシステムによって実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0016] インプレッションに帰することができる人口統計を要求するための要求先の好ましいウェブサービスプロバイダを動的に指定するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0017] 1つ又は複数のデータベース所有者によって収集された人口統計情報に基づいて広告露出を特定するために使用することができる例示的なシステムを示す図である。 [0018] リダイレクトされた要求を仲介者において処理するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0019] 本明細書に記載されている例示的な装置及びシステムを実施する目的で図9、図10、図11、図12、及び/又は図14の例示的な命令を実行するために使用することができる例示的なプロセッサシステムを示す図である。
[0044]図1の例示的なシステム100は、レーティングエンティティーサブシステム106と、パートナーデータベース所有者サブシステム108(この例においては、ソーシャルネットワークサービスプロバイダによって実施される)と、その他の提携データベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)サブシステム110と、非提携データベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)サブシステム112とを含む。示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106及び提携データベース所有者サブシステム108、110は、人口統計情報を共有すること、及び以降で説明するように、リダイレクトされたビーコン要求に応答してインプレッションを取り込むことに同意した提携ビジネスエンティティーに相当する。提携ビジネスエンティティーは、有利なことに各自の人口統計情報の正確さ及び/又は完全性が確かなものにされること及び/又は高められることに参加することができる。提携ビジネスエンティティーはまた、提携ビジネスエンティティーのウェブサイト上で生じたインプレッションを報告することに参加する。示されている例においては、その他の提携データベース所有者サブシステム110は、インプレッション(たとえば、広告インプレッション及び/又はコンテンツインプレッション)を収集してログに記録し、そのようなログに記録されたインプレッションに人口統計情報を関連付けるための、提携データベース所有者サブシステム108と同様の又は同じコンポーネント、ソフトウェア、ハードウェア、及び/又はプロセスを含む。
[0045]非提携データベース所有者サブシステム112は、人口統計情報を共有することに参加していないビジネスエンティティーに相当する。しかし、本明細書において開示されている技術は、実に、非提携データベース所有者サブシステム112に帰することができるインプレッション(たとえば、広告インプレッション及び/又はコンテンツインプレッション)を追跡把握し、いくつかの場合には、非提携データベース所有者サブシステム112のうちの1つ又は複数は、別々のインプレッションに帰することができるユニークユーザID(UUID)も報告する。ユニークユーザIDは、提携ビジネスエンティティー(たとえば、レーティングエンティティーサブシステム106、及び/又はデータベース所有者サブシステム108、110)によって保持されている人口統計情報を使用して人口統計を識別するために使用することができる。
[0046]図1の例のデータベース所有者サブシステム108は、Facebookなどのソーシャルネットワーク所有者によって実施される。しかし、データベース所有者サブシステム108は、代わりに、デスクトップ/固定式コンピュータのユーザ及び/又はモバイルデバイスのユーザにサービスを提供するウェブサービスエンティティーなどのその他の任意のタイプのエンティティーによって運営することもできる。示されている例においては、データベース所有者サブシステム108は、第1のインターネットドメイン内にあり、提携データベース所有者サブシステム110、及び/又は非提携データベース所有者サブシステム112は、第2、第3、第4などのインターネットドメイン内にある。
[0047]図1の示されている例においては、追跡把握されるコンテンツ及び/又は広告102が、TV及び/又はPC(コンピュータ)のパネリスト114、並びにオンラインのみのパネリスト116に提示される。パネリスト114及び116は、レーティングエンティティーサブシステム106を所有及び/又は運営しているレーティングエンティティー(たとえば、視聴者測定会社)によって保持されているパネルに登録されているユーザである。図1の例においては、TV及びPCのパネリスト114は、TV及び/又はコンピュータ上のコンテンツ及び/又は広告102への露出についてモニタされるユーザ及び/又は世帯を含む。オンラインのみのパネリスト116は、職場又は家庭でオンラインソースを介して露出(たとえば、コンテンツ露出及び/又は広告露出)についてモニタされるユーザを含む。いくつかの例示的な実施態様においては、TV及び/又はPCのパネリスト114は、家庭中心のユーザ(たとえば、主婦、学生、若者、子供など)である場合があり、その一方で、オンラインのみのパネリスト116は、職場から提供されたインターネットサービスにオフィスコンピュータ又はモバイルデバイス(たとえば、モバイル電話、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータなど)を介して共通に接続されているビジネス中心のユーザである場合がある。
[0048]クライアントデバイス(たとえば、コンピュータ、モバイル電話、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、TVなど)におけるメーターによって生成される露出測定値(たとえば、コンテンツインプレッション及び/又は広告インプレッション)を収集するために、レーティングエンティティーサブシステム106は、収集プロセス及びローディングプロセスを実行するためのレーティングエンティティーコレクタ117及びローダ118を含む。レーティングエンティティーコレクタ117及びローダ118は、パネリスト114及び116を介して得られた露出測定値を収集し、それらの収集された露出測定値をレーティングエンティティーデータベース120内に格納する。次いで、レーティングエンティティーサブシステム106は、ビジネスルール122に基づいて露出測定値を処理してフィルタにかけ、処理された露出測定値を、TV&PCサマリーテーブル124、オンラインホーム(H)サマリーテーブル126、及びオンラインワーク(W)サマリーテーブル128へと整理する。示されている例においては、サマリーテーブル124、126、及び128は、GRPレポートジェネレータ130へ送られ、GRPレポートジェネレータ130は、広告主、発行者、製造業者、コンテンツプロバイダ、及び/又は、そのような市場調査に関心があるその他の任意のエンティティーに販売又はその他の形で提供するための1つ又は複数のGRPレポート131を作成する。
[0049]図1の示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、インプレッションモニタシステム132を備えており、インプレッションモニタシステム132は、クライアントデバイス(たとえば、コンピュータ、モバイル電話、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータなど)によって提示されたコンテンツ及び/又は広告に対応する露出数量(たとえば、コンテンツインプレッション及び/又は広告インプレッション)を、リモートウェブサーバから受信されたか、又はクライアントデバイスのローカルキャッシュから取り出されたかにかかわらず、追跡把握するように構成されている。いくつかの例示的な実施態様においては、インプレッションモニタシステム132は、The Nielsen Companyによって所有され運営されているSiteCensusシステムを使用して実施することができる。示されている例においては、露出数量に関連付けられているユーザの識別情報は、クライアントデバイスがコンテンツ及び/又は広告を提示したときにインプレッションモニタシステム132によって追跡把握されたクッキー(たとえば、汎用一意識別子(UUID))を使用して収集される。インターネットセキュリティープロトコルに起因して、インプレッションモニタシステム132は、インプレッションモニタシステム132のドメインに設定されたクッキーを収集することしかできない。したがって、たとえば、インプレッションモニタシステム132は、「Nielsen.com」ドメイン内で機能している場合には、Nielsen.comサーバによって設定されたクッキーを収集することしかできない。したがって、インプレッションモニタシステム132は、所与のクライアントからビーコン要求を受信した場合には、たとえばNielsen.comドメイン内のサーバによってそのクライアント上に設定されたクッキーにしかアクセスできない。この制限を克服するために、示されている例のインプレッションモニタシステム132は、視聴者測定エンティティーと提携している1つ又は複数のデータベース所有者にビーコン要求を転送するように構築されている。それらの1つ又は複数のパートナーは、パートナーのドメイン(たとえば、Facebook.com)に設定されたクッキーを認識することができ、したがって、それらの認識されたクッキーに関連付けられている加入者と関連付けてインプレッションをログに記録することができる。このプロセスについては、以降でさらに説明する。
[0050]示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、クッキー情報(たとえば、ユーザID情報)を、クッキーに関連付けられているコンテンツID及び/又は広告IDとともにインプレッションモニタシステム132から収集し、その収集した情報をGRPレポートジェネレータ130に送信するためのレーティングエンティティークッキーコレクタ134を含む。やはり、インプレッションモニタシステム132によって収集されたクッキーは、視聴者測定エンティティーのドメイン内で機能している(1つ又は複数の)サーバによって設定されたクッキーである。いくつかの例においては、レーティングエンティティークッキーコレクタ134は、(たとえば、クッキー情報及び広告ID又はコンテンツIDに基づいて)ログに記録されたインプレッションをインプレッションモニタシステム132から収集し、それらのログに記録されたインプレッションをGRPレポートジェネレータ130に提供するように構成されている。
[0051]クライアントデバイス及びパートナーサイトに関連したインプレッションモニタシステム132のオペレーションについて、以降で図2及び図3に関連して説明する。特に、図2及び図3は、インプレッションモニタシステム132が、ユーザ識別情報を収集すること、並びにそれらのユーザに露出されたコンテンツ及び/又は広告に関する露出数量を追跡把握することをいかに可能にするかを示している。収集されたデータは、たとえば、広告キャンペーンの有効性に関する情報を特定するために使用することができる。
[0052]例示の目的から、以降の例は、データベース所有者としてFacebookなどのソーシャルネットワークプロバイダを含む。示されている例においては、データベース所有者サブシステム108は、ユーザ登録情報を格納することと、ウェブページ(場合によっては、1つ又は複数の広告を含むが、必須ではない)をソーシャルネットワークの加入者に提供するためのウェブサーバプロセスを実行することと、ユーザ活動を追跡把握することと、アカウントの特徴を追跡把握することとを行うためのサーバ138を含む。アカウントの作成中に、データベース所有者サブシステム108は、人口統計情報、たとえば、年齢、性別、地理的場所、卒業年、集団的な交友関係の数量、及び/又は、その他の任意の個人情報若しくは人口統計情報を提供するようユーザに依頼する。ソーシャルネットワークエンティティーの(1つ又は複数の)ウェブページを再び訪問したユーザを自動的に識別するために、サーバ138は、クライアントデバイス(たとえば、登録されているユーザのコンピュータ及び/又はモバイルデバイスであり、それらのうちのいくつかは、視聴者測定エンティティーのパネリスト114及び116である場合があり、及び/又は、視聴者測定エンティティーのパネリストではない場合もある)の上にクッキーを設定する。クッキーは、ソーシャルネットワークエンティティーのウェブページへのユーザの訪問を追跡把握する目的や、ユーザの好みに従ってそれらのウェブページを表示する目的などでユーザを識別するために使用することができる。データベース所有者サブシステム108によって設定されたクッキーは、「ドメイン固有の」ユーザ活動を収集するために使用することもできる。本明細書において使用される際には、「ドメイン固有の」ユーザ活動とは、単一のエンティティーの(1つ又は複数の)ドメイン内で生じるユーザのインターネット活動である。ドメイン固有のユーザ活動は、「ドメイン内活動」と呼ぶこともできる。ソーシャルネットワークエンティティーは、ドメイン内活動、たとえば、それぞれの登録ユーザによって訪問されたウェブページ(たとえば、その他のソーシャルネットワークメンバーのページなど、ソーシャルネットワークドメインのウェブページ、若しくはその他のドメイン内ページ)の数、及び/又は、そのようなアクセスのために使用されるモバイル(たとえば、スマートフォン)若しくは固定式(たとえば、デスクトップコンピュータ)のデバイスなどのデバイスのタイプを収集することができる。サーバ138はまた、アカウントの特徴、たとえば、それぞれの登録ユーザによって保持されている社会的なつながり(たとえば、友達)の数量、それぞれの登録ユーザによって投稿された写真の数量、それぞれの登録ユーザによって送信若しくは受信されたメッセージの数量、及び/又はユーザアカウントのその他の任意の特徴などを追跡把握するように構成されている。
[0053]データベース所有者サブシステム108は、ユーザ登録データ(たとえば、人口統計データ)、ドメイン内ユーザ活動データ、ドメイン間ユーザ活動データ(以降で説明する)、及びアカウント特徴データを収集するためのデータベース所有者(DP)コレクタ139及びDPローダ140を含む。収集された情報は、データベース所有者データベース142内に格納される。データベース所有者サブシステム108は、ビジネスルール144を用いて、収集されたデータを処理して、DPサマリーテーブル146を作成する。
[0054]示されている例においては、その他の提携データベース所有者サブシステム110は、データベース所有者サブシステム108によって共有されているのと同様のタイプの情報を視聴者測定エンティティーと共有することができる。この方法においては、ソーシャルネットワークサービスプロバイダの登録ユーザではない人々が、その他の提携データベース所有者サブシステム110のウェブサービスプロバイダ(たとえば、Yahoo!、Google、Experianなど)の登録ユーザである場合には、それらの人々の人口統計情報を、その他の提携データベース所有者サブシステム110のうちの1つ又は複数から得ることができる。本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、有利なことに、複数のウェブサイトドメインにわたる人口統計情報についてのこうした連携又は共有を利用して、視聴者測定エンティティーにとって利用可能な人口統計情報の正確さ及び/又は完全性を高める。そのような結合された様式の共有された人口統計データを、ユーザが露出されるコンテンツ及び/又は広告102を識別する情報とともに使用することによって、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、人口統計あたりの露出のさらに正確な結果をもたらして、オンライン広告に関する意味のある一貫したGRPの特定を可能にする。
[0055]システム100が拡張するにつれて、より多くの提携参加者(たとえば、提携データベース所有者サブシステム110のような)が参加して、GRPを生成するためのさらに分散された人口統計情報及び広告視聴率情報を共有することができる。
[0056]ユーザのプライバシーを保護するために、本明細書に記載されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、それぞれの参加パートナー又はエンティティー(たとえば、サブシステム106、108、110)によって二重暗号化技術を使用し、それによって、ユーザ識別情報は、参加パートナー又はエンティティーどうしの間において人口統計及び/又は視聴率情報を共有しているときには、明らかにされない。この方法においては、人口統計情報を共有することによってユーザのプライバシーが危うくされることはない。なぜなら、人口統計情報を受信するエンティティーが、受信された人口統計情報に関連付けられている個人を識別することは、それらの個人が、たとえば、受信するエンティティー(たとえば、視聴者測定エンティティー)のパネル又はサービスに以前に参加することによって個人の情報へのアクセスを許可することに既に同意していない限り、不可能であるためである。個人が、受信側当事者のデータベース内に既に存在する場合には、受信側当事者は、暗号化にもかかわらず、その個人を識別することができるであろう。しかし、個人が、受信側当事者のデータベース内に存在することに既に同意している場合には、個人の人口統計情報及び行動情報へのアクセスを許可するためのそのような同意が、それまでに既に受信されている。
[0057]図2は、別々のデータベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)のユーザアカウントレコードにわたって分散された人口統計情報に基づいて露出測定値をユーザの人口統計情報に関連付けるために使用することができる例示的なシステム200を示している。例示的なシステム200は、図1のレーティングエンティティーサブシステム106が、それぞれのビーコン要求(たとえば、露出又はインプレッションをエンティティーがログに記録できるようにするためにメディアを識別するデータを含む広告又はコンテンツなどのタグ付けされているメディアに関連付けられているタグを実行するクライアントからの要求)ごとに、最適なパートナー(たとえば、図1のデータベース所有者サブシステム108、及び/又は、図1のその他の提携データベース所有者サブシステム110のうちの1つ)を見つけることを可能にする。いくつかの例においては、例示的なシステム200は、ビーコン要求をトリガーしたユーザに関する人口統計情報を有している可能性が高い比較的最適なパートナーを特定するためのルール及び機械学習分類子(たとえば、経験データの進化するセットに基づく)を使用する。それらのルールは、発行者レベル、キャンペーン/発行者レベル、又はユーザレベルに基づいて適用することができる。いくつかの例においては、機械学習は採用されず、代わりに、何らかの秩序立った様式でパートナーに連絡を取ること(たとえば、Facebook、Myspace、そしてYahoo!など)が、ビーコン要求に関連付けられているユーザが識別されるまで、又は識別に至ることなくすべてのパートナーが尽きるまで、行われる。
[0058]レーティングエンティティーサブシステム106は、すべての利用可能なパートナーからインプレッションデータを受信して編集する。レーティングエンティティーサブシステム106は、データの源であるパートナーの全範囲及び人口統計の質に基づいてインプレッションデータを重み付けすることができる。たとえば、レーティングエンティティーサブシステム106は、パートナーの人口統計データの正確さに関する履歴データを参照して、そのパートナーによって提供されたログに記録されているデータに重み付けを割り当てることができる。
[0059]発行者レベルで適用されるルールに関しては、レーティングエンティティーサブシステム106が、特定の発行者(たとえば、図1の広告又はコンテンツ102のうちの1つ又は複数の発行者)にとって最も適切なパートナーをターゲットにすることを可能にするルール及び分類子のセットが定義される。たとえば、レーティングエンティティーサブシステム106は、発行者及びパートナーのウェブサービスプロバイダの人口統計構成を使用して、適切なユーザ基盤(たとえば、対応する発行者に関するコンテンツにアクセスする可能性が高い登録ユーザ)を有する可能性が最も高いパートナーを選択することができる。
[0060]キャンペーンレベルで適用されるルールに関しては、発行者が、ユーザの人口統計に基づいて広告キャンペーンをターゲットにする能力を有する場合、ターゲットパートナーサイトは、発行者/キャンペーンレベルで定義することができる。たとえば、ある広告キャンペーンが、18歳から25歳の間の年齢の男性をターゲットとしている場合には、レーティングエンティティーサブシステム106は、この情報を使用して、要求を、その性別/年齢グループ内の最大の範囲を有する可能性が最も高いパートナー(たとえば、スポーツウェブサイトを保持するデータベース所有者など)へ導くことができる。
[0061]ユーザレベル(又はクッキーレベル)で適用されるルールに関しては、レーティングエンティティーサブシステム106は、好ましいパートナーを動的に選択して、たとえば、(1)パートナーから受信されたフィードバック(たとえば、パネリストのユーザIDがそのパートナーサイトの登録ユーザと一致しなかったことを示すフィードバック、若しくは、そのパートナーサイトが、十分な数の登録ユーザを有していないことを示すフィードバック)、及び/又は(2)ユーザ行動(たとえば、ユーザの閲覧行動は、特定のユーザが、特定のパートナーサイトに登録されているアカウントを有している可能性が低いことを示すことができる)に基づいて、クライアントを識別し、インプレッションをログに記録することができる。図2の示されている例においては、ユーザレベルの好ましいパートナーを発行者(又は発行者キャンペーン)レベルのパートナーターゲットにいつ切り替えるかを指定するためのルールを使用することができる。
[0062]図2を詳細に参照すると、パネリストコンピュータ202は、図1のパネリスト114及び116のうちの1つ又は複数によって使用されるコンピュータに相当する。図2の例において示されているように、パネリストコンピュータ202は、図1のインプレッションモニタシステム132と通信をやり取りすることができる。示されている例においては、パートナーA206は、図1のデータベース所有者サブシステム108である場合があり、パートナーB208は、図1のその他の提携データベース所有者サブシステム110のうちの1つである場合がある。パネル収集プラットフォーム210は、広告露出データ及び/又はコンテンツ露出データ(たとえば、インプレッションデータ又はコンテンツインプレッションデータ)を収集するために図1のレーティングエンティティーデータベース120を含む。ログに記録されたインプレッションを、少なくともそのデータが視聴者測定エンティティーへ転送されるまで格納しておくために、パートナーA206及びパートナーB208のサイトに中間収集プラットフォームが配置される可能性がある。
[0063]示されている例のパネリストコンピュータ202は、ウェブブラウザ212を実行し、ウェブブラウザ212は、広告及び/又はコンテンツ102のうちの1つを表示するホストウェブサイト(たとえば、www.acme.com)へ導かれる。広告及び/又はコンテンツ102には、識別子情報(たとえば、キャンペーンID、クリエイティブタイプID、配置ID、発行者のソースURLなど)及びビーコン命令214がタグ付けされている。ビーコン命令214は、パネリストコンピュータ202によって実行されると、そのパネリストコンピュータに、ビーコン命令214内で指定されているリモートサーバへビーコン要求を送信させる。示されている例においては、指定されているサーバは、視聴者測定エンティティーのサーバであり、すなわち、インプレッションモニタシステム132に存在する。ビーコン命令214は、ジャバスクリプト、又は、たとえば、Java(登録商標)、HTMLなどを含む、ウェブブラウザを介して実行可能なその他の任意のタイプの命令若しくはスクリプトを使用して実施することができる。タグ付けされているウェブページ及び/又は広告は、パネリストコンピュータ及び非パネリストコンピュータによって同じ方法で処理されるということに留意されたい。両方のシステムにおいて、ビーコン命令は、タグ付けされているコンテンツのダウンロードとともに受信され、視聴者測定エンティティーのために、そのタグ付けされているコンテンツをダウンロードしたクライアントからビーコン要求が送信されるようにする。非パネリストコンピュータは、参照番号203で示されている。クライアント203はパネリスト114、116ではないが、インプレッションモニタシステム132は、パネリスト114、116のうちの1つに関連付けられているクライアントコンピュータ202と対話するのと同じ方法で、クライアント203と対話することができる。図2において示されているように、非パネリストクライアント203はまた、非パネリストクライアント203上にダウンロードされて提示されたタグ付けされているコンテンツに基づいて、ビーコン要求215を送信する。結果として、以降の説明においては、パネリストコンピュータ202及び非パネリストコンピュータ203は、「クライアント」コンピュータと総称される。
[0064]示されている例においては、ウェブブラウザ212は、1つ又は複数のパートナークッキー216、及びパネリストモニタクッキー218を格納する。それぞれのパートナークッキー216は、それぞれのパートナー(たとえば、パートナーA206及びB208)に対応し、パネリストコンピュータ202のユーザを識別するために、それぞれのパートナーによってのみ使用することができる。パネリストモニタクッキー218は、インプレッションモニタシステム132によって設定されたクッキーであり、インプレッションモニタシステム132に対してパネリストコンピュータ202のユーザを識別する。パートナークッキー216のそれぞれは、パネリストコンピュータ202のユーザが、対応するパートナー(たとえば、パートナーA206及びB208のうちの1つ)のウェブサイトをはじめて訪問したときに、及び/又はパネリストコンピュータ202のユーザが、そのパートナーに登録したときに(たとえば、Facebookアカウントをセットアップしたときに)、パネリストコンピュータ202内に作成、設定、又はその他の形で初期設定される。ユーザが、対応するパートナーに登録されているアカウントを有している場合には、そのユーザのユーザID(たとえば、Eメールアドレス、又はその他の値)が、対応するパートナーのレコード内の対応するパートナークッキー216にマップされる。クライアント(たとえば、パネリストコンピュータ、又は非パネリストコンピュータ)が、パネルに登録したときに、及び/又はそのクライアントが、タグ付けされている広告を処理したときに、パネリストモニタクッキー218が作成される。パネリストコンピュータ202のパネリストモニタクッキー218は、ユーザがパネリストとして登録し、レーティングエンティティーのレコード内のそのユーザのユーザID(たとえば、Eメールアドレス、又はその他の値)にマップされたときに、設定することができる。非パネリストクライアントコンピュータ203は、パネルの一員ではないが、非パネリストクライアントコンピュータ203が、タグ付けされている広告を処理したときに、パネリストモニタクッキー218と同様のパネリストモニタクッキーが、非パネリストクライアントコンピュータ203内に作成される。この方法においては、インプレッションモニタシステム132は、たとえ非パネリストクライアントコンピュータ203のユーザがパネルに登録されておらず、且つ、インプレッションモニタシステム132を運営しているレーティングエンティティーが、非パネリストクライアントコンピュータ203のそのユーザに関する人口統計を有していないであろう場合でも、非パネリストクライアントコンピュータ203に関連付けられているインプレッション(たとえば、広告インプレッション)を収集することができる。
[0065]いくつかの例においては、ウェブブラウザ212は、パートナー優先順位クッキー220を含むこともでき、パートナー優先順位クッキー220は、インプレッションモニタシステム132によって設定、調整、及び/又は制御され、ビーコン要求がパートナー206、208及び/又はその他のデータベース所有者へ送信されるべき順序を示すパートナー206及び208(並びに/又はその他のデータベース所有者)の優先順位リストを含む。たとえば、インプレッションモニタシステム132は、クライアントコンピュータ202、203が、ビーコン命令214の実行に基づいてビーコン要求をはじめにパートナーA206へ送信すべきであり、次いで、クライアントコンピュータ202、203のユーザがパートナーA206の登録ユーザではないことをパートナーA206が示した場合にパートナーB208へ送信すべきであるということを指定することができる。この方法においては、クライアントコンピュータ202、203は、ビーコン命令214をパートナー優先順位クッキー220の優先順位リストと組み合わせて使用して、最初のビーコン要求を最初のパートナー及び/又は最初のその他のデータベース所有者へ送信すること、並びに、1つ又は複数のリダイレクトされたビーコン要求を1つ又は複数の第2のパートナー及び/又はその他のデータベース所有者へ送信することを、パートナー206及び208並びに/若しくはその他のデータベース所有者のうちの1つが、パネリストコンピュータ202のユーザがパートナーの若しくはその他のデータベース所有者のサービスの登録ユーザであることを確認して、インプレッション(たとえば、広告インプレッション、コンテンツインプレッションなど)をログに記録すること、及び、そのユーザに関する人口統計情報(たとえば、図1のデータベース所有者データベース142内に格納されている人口統計情報)を提供することができるまで、又は、首尾よく一致に至ることなくすべてのパートナーが試されるまで、行うことができる。その他の例においては、パートナー優先順位クッキー220を省略することができ、ビーコン命令214は、クライアントコンピュータ202、203に、ビーコン要求をすべての利用可能なパートナー及び/又はその他のデータベース所有者へ無条件に送信させるように構成することができ、それによって、パートナー及び/又はその他のデータベース所有者のうちのすべてが、インプレッションをログに記録する機会を有する。さらに別の例においては、ビーコン命令214は、クライアントコンピュータ202、203に、リダイレクトされたビーコン要求を1つ又は複数のパートナー及び/又はその他のデータベース所有者へ送信する順序でインプレッションモニタシステム132から命令を受信させるように構成することができる。
[0066]閲覧行動、及び(1つ又は複数の)パートナークッキー216の追跡把握活動をモニタするために、パネリストコンピュータ202は、ウェブクライアントメーター222を備えている。加えて、パネリストコンピュータ202は、HTTP要求ログ224を備えており、このHTTP要求ログ224において、ウェブクライアントメーター222は、ウェブクライアントメーター222のメーターID、パネリストコンピュータ202から生じるユーザID、ビーコン要求タイムスタンプ(たとえば、パネリストコンピュータ202が図3のビーコン要求304及び308などのビーコン要求をいつ送信したかを示すタイムスタンプ)、広告を表示したウェブサイトのユニフォームリソースロケータ(URL)、及び広告キャンペーンIDに関連付けて、HTTP要求を格納又は記録することができる。示されている例においては、ウェブクライアントメーター222は、(1つ又は複数の)パートナークッキー216及びパネリストモニタクッキー218のユーザIDを、ログに記録されるそれぞれのHTTP要求に関連付けて、HTTP要求ログ224内に格納する。いくつかの例においては、HTTP要求ログ224は、追加として、又は代替として、その他のタイプの要求、たとえば、ファイル転送プロトコル(FTP)要求、及び/又はその他の任意のインターネットプロトコル要求などを格納することができる。示されている例のウェブクライアントメーター222は、そのようなウェブ閲覧行動又は活動データをそれぞれのユーザIDに関連付けてHTTP要求ログ224からパネル収集プラットフォーム210へ伝達することができる。いくつかの例においては、ウェブクライアントメーター222は、タグ付けされていないコンテンツ又は広告に関するインプレッションをログに記録するために有利に使用することもできる。タグ付けされている広告及び/又はタグ付けされているコンテンツは、ビーコン要求がインプレッションモニタシステム132(並びに/又は、パートナー206、208及び/若しくはその他のデータベース所有者のうちの1つ若しくは複数)へ送信されるようにするビーコン命令214を含んでおり、それによって、ログに記録するために視聴者測定エンティティーへ送信されるタグ付けされているコンテンツへの露出又はインプレッションが識別されるが、そのようなタグ付けされている広告及び/又はタグ付けされているコンテンツとは異なり、タグ付けされていない広告及び/又は広告は、インプレッションモニタシステム132がインプレッションをログに記録する機会をもたらすそのようなビーコン命令214を有していない。そのような場合においては、ウェブクライアントメーター222によってログに記録されたHTTP要求を使用して、ウェブブラウザ212によってパネリストコンピュータ202上にレンダリングされたタグ付けされていないすべてのコンテンツ又は広告を識別することができる。
[0067]示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、ユーザIDコンパレータ228と、ルール/機械学習(ML)エンジン230と、HTTPサーバ232と、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース234とを備えている。示されている例のユーザIDコンパレータ228は、パネリスト114、116であるユーザからのビーコン要求を識別するために提供されている。示されている例においては、HTTPサーバ232は、通信インターフェースであり、これを介して、インプレッションモニタシステム132は、情報(たとえば、ビーコン要求、ビーコン応答、確認応答、失敗ステータスメッセージなど)をクライアントコンピュータ202、203とやり取りする。示されている例のルール/MLエンジン230及び発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース234は、インプレッションモニタシステム132が、クライアントコンピュータ202、203から受信されるそれぞれのインプレッション要求(又はビーコン要求)ごとに「最適な」パートナー(たとえば、パートナー206又は208のうちの1つ)をターゲットにすることを可能にする。「最適な」パートナーとは、インプレッション要求を送信しているクライアントコンピュータ202、203の(1人又は複数の)ユーザに関する人口統計データを有する可能性が最も高いパートナーである。ルール/MLエンジン230は、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース234内に格納される進化する経験データに基づいて生成されるルール及び機械学習分類子のセットである。示されている例においては、ルールは、発行者レベル、発行者/キャンペーンレベル、又はユーザレベルで適用することができる。加えて、パートナーを、全範囲及び人口統計の質に基づいて重み付けすることができる。
[0068]パートナー(たとえば、パートナー206及び208)を広告キャンペーンの発行者レベルでターゲットにするために、ルール/MLエンジン230は、インプレッションモニタシステム132が、(1つ又は複数の)広告キャンペーンの特定の発行者にとっての「最適な」パートナーをターゲットにすることを可能にするルール及び分類子を含む。たとえば、インプレッションモニタリングシステム132は、インプレッションを要求しているクライアントコンピュータ202、203のユーザに関する人口統計情報を有する可能性が最も高いパートナー(たとえば、パートナー206、208のうちの1つ)を選択するために、(1つ又は複数の)発行者及び(1つ又は複数の)パートナーの(1つ又は複数の)ターゲット人口統計構成の表示(たとえば、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース234内に格納されている)を使用することができる。
[0069]パートナー(たとえば、パートナー206及び208)をキャンペーンレベルでターゲットにするために(たとえば、発行者が、広告キャンペーンをユーザの人口統計に基づいてターゲットにする能力を有する場合)、示されている例のルール/MLエンジン230は、ターゲットパートナーを発行者/キャンペーンレベルで指定するために使用される。たとえば、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース234が、ある特定の広告キャンペーンが18歳から25歳の男性をターゲットとしていることを示す情報を格納している場合には、ルール/MLエンジン230は、この情報を使用して、この性別/年齢グループ内の最大の範囲を有する可能性が最も高いパートナーへのビーコン要求のリダイレクトを指示することができる。
[0070]パートナー(たとえば、パートナー206及び208)をクッキーレベルでターゲットにするために、インプレッションモニタシステム132は、パートナーから受信されたフィードバックに基づいてターゲットパートナーサイトを更新する。そのようなフィードバックは、(1つ又は複数の)パートナーの登録ユーザに対応しなかったユーザID又は対応したユーザIDを示すことができる。いくつかの例においては、インプレッションモニタシステム132は、ユーザ行動に基づいてターゲットパートナーサイトを更新することもできる。たとえば、そのようなユーザ行動は、パネリストモニタクッキー(たとえば、パネリストモニタクッキー218)に関連付けられている閲覧活動に対応するクッキークリックストリームデータを分析することから得ることができる。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、その閲覧行動がより多く示している年齢及び性別を特定することによって、特定のパートナーに関する年齢/性別のバイアスを特定するために、そのようなクッキークリックストリームデータを使用する。この方法においては、示されている例のインプレッションモニタシステム132は、特定のユーザ又はクライアントコンピュータ202、203にとってのターゲット又は好ましいパートナーを更新することができる。いくつかの例においては、ルール/MLエンジン230は、ユーザレベルの好ましいターゲットパートナーを発行者レベル又は発行者/キャンペーンレベルの好ましいターゲットパートナーにいつ切り替えるかを指定する。たとえば、そのようなルールは、ユーザレベルの好ましいターゲットパートナーが、クライアントコンピュータ202、203に対応する登録ユーザを有していないこと(たとえば、クライアントコンピュータ202、203上の別のユーザが、そのパートナークッキー216内の別のユーザIDを有する別のブラウザを使用し始めていること)を示す複数の表示をユーザレベルの好ましいターゲットパートナーが送信したときにユーザレベルの好ましいターゲットパートナーを切り替えることを指定することができる。
[0071]示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、クライアントコンピュータ(たとえば、クライアントコンピュータ202、203)から受信されたビーコン要求(たとえば、図3のビーコン要求304)に基づいて、ユニークユーザあたりのインプレッションテーブル235内にインプレッション(たとえば、広告インプレッション、コンテンツインプレッションなど)を記録する。示されている例においては、ユニークユーザあたりのインプレッションテーブル235は、クッキー(たとえば、パネリストモニタクッキー218)から得られたユニークユーザIDを、1日あたりの合計インプレッション及びキャンペーンIDに関連付けて格納する。この方法においては、それぞれのキャンペーンIDごとに、インプレッションモニタシステム132は、特定のユーザ又はクライアントコンピュータ202、203に帰することができる1日あたりの合計インプレッションをログに記録する。
[0072]示されている例のパートナー206及び208のそれぞれは、HTTPサーバ236及び240、並びにユーザIDコンパレータ238及び242を採用している。示されている例においては、HTTPサーバ236及び240は、通信インターフェースであり、これを介して、HTTPサーバ236及び240のそれぞれのパートナー206及び208は、情報(たとえば、ビーコン要求、ビーコン応答、確認応答、失敗ステータスメッセージなど)をクライアントコンピュータ202、203とやり取りする。ユーザIDコンパレータ238及び242は、可能な場合には、クライアント202、203から受信されたユーザクッキーをユーザIDコンパレータ238及び242のレコード内のクッキーと比較して、クライアント202、203を識別するように構成されている。この方法においては、ユーザIDコンパレータ238及び242は、パネリストコンピュータ202のユーザが、パートナー206及び208に登録されているアカウントを有しているかどうかを特定するために、使用することができる。登録されているアカウントを有している場合には、パートナー206及び208は、パートナー206及び208のユーザに帰するインプレッションをログに記録し、それらのインプレッションを、識別されたユーザの人口統計(たとえば、図1のデータベース所有者データベース142内に格納されている人口統計)に関連付けることができる。
[0073]示されている例においては、パネル収集プラットフォーム210は、パネリスト114、116でもあるパートナー206、208の登録ユーザを識別するために使用される。次いで、パネル収集プラットフォーム210は、レーティングエンティティーサブシステム106によってパネリスト114、116に関して格納されている人口統計情報を、パートナー206及び208によってそれらの登録ユーザに関して格納されている人口統計情報と相互参照するために、この情報を使用することができる。レーティングエンティティーサブシステム106は、パートナー206及び208によって収集された人口統計情報の正確さを、レーティングエンティティーサブシステム106によって収集されたパネリスト114及び116の人口統計情報に基づいて特定するために、そのような相互参照を使用することができる。
[0074]いくつかの例においては、パネル収集プラットフォーム210の例示的なコレクタ117は、パネリストコンピュータ202からウェブ閲覧活動情報を収集する。そのような例においては、例示的なコレクタ117は、パネリストコンピュータ202のHTTP要求ログ224からのログに記録されているデータ、及びその他のパネリストコンピュータ(図示せず)によって収集されたログに記録されているデータを要求する。加えて、コレクタ117は、インプレッションモニタシステム132から、パネリストコンピュータ内に設定されているものとしてインプレッションモニタシステム132が追跡把握しているパネリストユーザIDを収集する。また、コレクタ117は、1つ又は複数のパートナー(たとえば、パートナー206及び208)から、パネリストコンピュータ及び非パネリストコンピュータ内に設定されているものとしてそれらのパートナーが追跡把握しているパートナーユーザIDを収集する。いくつかの例においては、パートナー206、208のプライバシー合意を順守するために、コレクタ117及び/又はデータベース所有者206、208は、ハッシング技術(たとえば、二重ハッシング技術)を使用して、データベース所有者のクッキーのIDをハッシュすることができる。
[0075]いくつかの例においては、パネル収集プラットフォーム210のローダ118は、受信されたパネリストユーザID及びパートナーユーザIDを分析してソートする。示されている例においては、ローダ118は、パネリストコンピュータからの(たとえば、パネリストコンピュータ202のHTTP要求ログ224からの)受信されたログに記録されているデータを分析して、パートナーユーザID(たとえば、(1つ又は複数の)パートナークッキー216)に関連付けられているパネリストユーザID(たとえば、パネリストモニタクッキー218)を識別する。この方法においては、ローダ118は、どのパネリスト(たとえば、パネリスト114及び116のうちの1つ)が、パートナー206及び208のうちの1つ又は複数(たとえば、データベース所有者データベース142内に格納されている登録ユーザの人口統計情報を有する図1のデータベース所有者サブシステム108)の登録ユーザでもあるかを識別することができる。いくつかの例においては、パネル収集プラットフォーム210は、インプレッションモニタシステム132によって収集されたインプレッションの正確さを検証するように機能する。そのようないくつかの例においては、ローダ118は、インプレッションモニタシステム132によってログに記録されているパネリストのインプレッションと相関している、HTTP要求ログ224からのログに記録されているHTTPビーコン要求をフィルタにかけ、インプレッションモニタシステム132によってログに記録されている対応するインプレッションを有さない、HTTP要求ログ224において記録されているHTTPビーコン要求を識別する。この方法においては、パネル収集プラットフォーム210は、インプレッションモニタシステム132によってインプレッションが不正確にログに記録されていることを示す表示を提供すること、及び/又は、インプレッションモニタシステム132によって記録され損ねた、パネリスト114、116に関するインプレッションデータを補充するために、ウェブクライアントメーター222によってログに記録されているインプレッションを提供することが可能である。
[0076]示されている例においては、ローダ118は、重複しているユーザをインプレッションベースパネル人口統計テーブル250内に記憶する。示されている例においては、重複しているユーザは、パネリストメンバー114、116であって、且つ、パートナーA206の登録ユーザ(ユーザP(A)と記載されている)及び/又はパートナーB208の登録ユーザ(ユーザP(B)と記載されている)であるユーザである。(2つのパートナー(A及びB)しか示されていないが、これは、例示を簡潔にするためのものであり、任意の数のパートナーをテーブル250内に表すことができる。示されている例のインプレッションベースパネル人口統計テーブル250は、(たとえば、ウェブクライアントメーター222、及びその他のコンピュータのウェブクライアントメーターの)メーターID、ユーザID(たとえば、パネリストモニタクッキー218、及びその他のパネリストコンピュータのパネリストモニタクッキーに対応するユーザ名、Eメールアドレスなどの英数字の識別子)、ビーコン要求タイムスタンプ(たとえば、パネリストコンピュータ202及び/又はその他のパネリストコンピュータが、図3のビーコン要求304及び308などのビーコン要求をいつ送信したかを示すタイムスタンプ)、訪問されたウェブサイト(たとえば、広告を表示したウェブサイト)のユニフォームリソースロケータ(URL)、並びに広告キャンペーンIDを格納するものとして示されている。加えて、示されている例のローダ118は、パネリストユーザIDと重複していないパートナーユーザIDをパートナーA(P(A))クッキーテーブル252及びパートナーB(P(B))クッキーテーブル254内に格納する。
[0077]例示的なシステム200によって実行される例示的なプロセスについて、以降で、図3の通信フロー図、並びに図10、図11、及び図12のフロー図に関連して説明する。
[0078]図1及び図2の示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、インプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及びレーティングエンティティーデータベース120を含む。図1及び図2の示されている例においては、インプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及びレーティングエンティティーデータベース120は、単一の装置、又は複数の異なる装置として実装することができる。インプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及びレーティングエンティティーデータベース120を実装する例示的な方法が、図1及び図2において示されているが、インプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及びレーティングエンティティーデータベース120のうちの1つ又は複数は、その他の任意の方法で、結合、分割、再構成、省略、削除、及び/又は実装することができる。さらに、インプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及びレーティングエンティティーデータベース120、及び/又は、より一般には、例示的なレーティングエンティティーサブシステム106の例示的な装置は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、並びに/又は、ハードウェア、ソフトウェア、及び/若しくはファームウェアの任意の組合せによって実装することができる。したがって、たとえば、インプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及びレーティングエンティティーデータベース120、及び/又は、より一般には、レーティングエンティティーサブシステム106の例示的な装置のうちのいずれも、1つ若しくは複数の回路、(1つ若しくは複数の)プログラマブルプロセッサ、(1つ若しくは複数の)特定用途向け集積回路((1つ若しくは複数の)ASIC)、(1つ若しくは複数の)プログラマブルロジックデバイス((1つ若しくは複数の)PLD)、及び/又は(1つ若しくは複数の)フィールドプログラマブルロジックデバイス((1つ若しくは複数の)FPLD)などによって実装することができる。添付の装置請求項又はシステム請求項のうちの任意の請求項が、純粋にソフトウェア及び/又はファームウェアの実装形態をカバーするものとして読まれる場合には、そのような請求項に登場するインプレッションモニタシステム132、ルール/MLエンジン230、HTTPサーバ通信インターフェース232、発行者/キャンペーン/ユーザターゲットデータベース232、GRPレポートジェネレータ130、パネル収集プラットフォーム210、コレクタ117、ローダ118、及び/又はレーティングエンティティーデータベース120のうちの少なくとも1つは、そのソフトウェア及び/又はファームウェアを格納するメモリ、DVD、CDなどのコンピュータ可読メディアを含むものとして本明細書によって明示的に定義される。さらにまた、レーティングエンティティーサブシステム106の例示的な装置は、図1及び図2に示されている要素、プロセス、及び/若しくはデバイスに加えて、若しくはそれらの代わりに、1つ若しくは複数の要素、プロセス、及び/若しくはデバイスを含むことができ、並びに/又は、示されている要素、プロセス、及びデバイスのうちの任意のもの若しくはすべてのうちの複数を含むことができる。
[0079]図3を参照すると、例示的な通信フロー図が、図2の例示的なシステム200がクライアント(たとえば、クライアント202、203)によるインプレッションをログに記録する例示的な方法を示している。図3に示されているイベントの例示的なチェーンは、クライアント202、203が、タグ付けされている広告又はタグ付けされているコンテンツにアクセスしたときに生じる。したがって、図3のイベントは、クライアントが、コンテンツ及び/又は広告を求めるHTTP要求をサーバに送信したときに開始し、HTTP要求は、この例においては、露出要求をレーティングエンティティーへ転送するためにタグ付けされている。図3の示されている例においては、クライアント202、203のウェブブラウザは、要求されたコンテンツ又は広告(たとえば、コンテンツ又は広告102)を発行者(たとえば、広告発行者302)から受信する。クライアント202、203は、関心のあるコンテンツ(たとえば、www.weather.com)を含むウェブページをしばしば要求し、その要求されたウェブページは、そのウェブページ内にダウンロードされてレンダリングされる広告へのリンクを含むということを理解されたい。それらの広告は、当初要求されたコンテンツとは異なるサーバから来る可能性がある。したがって、要求されたコンテンツは、クライアント202、203によって当初要求されたウェブページをレンダリングするプロセスの一環として広告を(たとえば、広告発行者302に)要求することをクライアント202、203に行わせる命令を含むことができる。ウェブページ、広告、又はその両方にタグ付けすることができる。示されている例においては、広告発行者のユニフォームリソースロケータ(URL)は、例示としてhttp://my.advertiser.comと名付けられている。
[0080]以降での例示の目的から、広告102には、ビーコン命令214(図2)がタグ付けされていると想定する。はじめに、ビーコン命令214は、タグ付けされている広告がアクセスされたときにビーコン要求304をインプレッションモニタシステム132へ送信することをクライアント202又は203のウェブブラウザに行わせる。示されている例においては、ウェブブラウザは、たとえば、第1のインターネットドメインにおけるインプレッションモニタシステム132のURLへ宛てられたHTTP要求を使用して、ビーコン要求304を送信する。ビーコン要求304は、広告102に関連付けられているキャンペーンID、クリエイティブタイプID、及び/又は配置IDのうちの1つ又は複数を含む。加えて、ビーコン要求304は、ドキュメントリファラ(たとえば、www.acme.com)、インプレッションのタイムスタンプ、及び発行者サイトID(たとえば、広告発行者302のURL、http://my.advertiser.com)を含む。加えて、クライアント202又は203のウェブブラウザが、パネリストモニタクッキー218を含む場合には、ビーコン要求304は、そのパネリストモニタクッキー218を含むことになる。その他の例示的な実施態様においては、たとえば、インプレッションモニタシステム132がビーコン要求304を受信したことに応答してインプレッションモニタシステム132のサーバによって送信された要求をクライアント202又は203が受信するまで、クッキー218を渡さないこともできる。
[0081]ビーコン要求304を受信したことに応答して、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求304内に含まれている広告識別情報(及びその他の任意の関連する識別情報)を記録することによって、インプレッションをログに記録する。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求304が、パネリストメンバー(たとえば、図1のパネリスト114及び116のうちの1つ)のユーザIDと一致した(たとえば、パネリストモニタクッキー218に基づく)ユーザIDを示したかどうかにかかわらず、インプレッションをログに記録する。しかし、ユーザID(たとえば、パネリストモニタクッキー218)が、レーティングエンティティーサブシステム106によって設定されて、ひいてはそのレコード内に格納されているパネリストメンバー(たとえば、図1のパネリスト114及び116のうちの1つ)のユーザIDと一致する場合には、ログに記録されるインプレッションは、インプレッションモニタシステム132のパネリストに対応することになる。ユーザIDが、インプレッションモニタシステム132のパネリストに対応しない場合には、インプレッションモニタシステム132は、たとえインプレッションに関するユーザIDレコード(ひいては、対応する人口統計)がビーコン要求304内に反映されないとしても、そのインプレッションをログに記録することから依然として恩恵を享受することになる。
[0082]図3の示されている例においては、インプレッションモニタシステム132のパネリストの人口統計を(たとえば、正確さ又は完全性のために)パートナーサイトにおける人口統計と比較するために、若しくはそれらの人口統計で補完するために、並びに/又は、パートナーサイトが、クライアントを識別すること、及び/若しくはインプレッションをログに記録することを試みることを可能にするために、インプレッションモニタシステム132は、HTTP302リダイレクトメッセージと、たとえば、第2のインターネットドメインにおける参加パートナーのURLとを含むビーコン応答メッセージ306(たとえば、第1のビーコン応答)をクライアント202、203のウェブブラウザに返す。示されている例においては、HTTP302リダイレクトメッセージは、第2のビーコン要求308を特定のパートナー(たとえば、パートナーA206又はB208のうちの1つ)に送信するようにクライアント202、203のウェブブラウザに指示する。その他の例においては、HTTP302リダイレクトメッセージを使用する代わりに、たとえば、その後のビーコン要求(たとえば、第2のビーコン要求308)をパートナーへ送信するようにウェブブラウザに指示することができるiframeソース命令(たとえば、<iframe src=“ ”>)又はその他の任意の命令を代わりに使用して、リダイレクトを実施することができる。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン応答306内で指定されるパートナーを、そのルール/MLエンジン230(図2)を使用して、たとえば、ユーザIDに関する人口統計データを有する可能性が最も高いものとしてどのパートナーを選ぶべきかを示す経験データに基づいて、特定する。その他の例においては、同じパートナーが、第1のリダイレクトメッセージにおいて常に識別され、そのパートナーは、第1のパートナーがインプレッションをログに記録しない場合には、クライアント202、203を同じ第2のパートナーへ常にリダイレクトする。言い換えれば、パートナーのセット階層が定義されて、順守され、それによって、それらのパートナーは、未知のクライアント203を識別するために可能性が最も高いデータベース所有者を推測しようと試みるのではなく、同じ所定の順序でともに「デイジーチェーン接続」される。
[0083]ビーコン応答306をクライアント202、203のウェブブラウザへ送信する前に、示されている例のインプレッションモニタシステム132は、広告発行者302のサイトID(たとえば、URL)を、広告発行者302に対応するものとしてインプレッションモニタシステム132によってのみ識別可能である修正されたサイトID(たとえば、代用のサイトID)に差し替える。いくつかの例示的な実施態様においては、インプレッションモニタシステム132は、ホストウェブサイトID(たとえば、www.acme.com)を、ホストウェブサイトに対応するものとしてインプレッションモニタシステム132によってのみ識別可能である別の修正されたサイトID(たとえば、代用のサイトID)に差し替えることもできる。このようにして、広告及び/又はホストコンテンツの(1つ又は複数の)ソースが、パートナーから隠される。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、発行者IDマッピングテーブル310を保持し、発行者IDマッピングテーブル310は、広告発行者のオリジナルのサイトIDを、広告発行者の識別子をパートナーサイトからわかりにくくする又は隠すためにインプレッションモニタシステム132によって作成された修正された(又は代用の)サイトIDにマップする。いくつかの例においては、インプレッションモニタシステム132はまた、ホストウェブサイトIDを、修正されたホストウェブサイトIDに関連付けて、マッピングテーブル内に格納する。加えて、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求304内に含まれて受信された情報のすべてと、修正されたサイトIDとを暗号化して、いかなる傍受者もその情報をデコードできないようにする。示されている例のインプレッションモニタシステム132は、暗号化された情報をビーコン応答306内に含めてウェブブラウザ212へ送信する。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、HTTP302リダイレクト内で指定されている選択されたパートナーサイトによって復号することができる暗号化を使用する。
[0084]いくつかの例においては、インプレッションモニタシステム132はまた、URLスクレープ命令320をクライアントコンピュータ202、302へ送信する。そのような例においては、URLスクレープ命令320は、タグ付けされている広告102に関連付けられているウェブページ又はウェブサイトのURLを「スクレープ」することをクライアントコンピュータ202、203に行わせる。たとえば、クライアントコンピュータ202、203は、ウェブブラウザ212のURLアドレスバーにレンダリング又は表示されるテキストを読み取ることによって、ウェブページURLのスクレーピングを実行することができる。次いで、クライアントコンピュータ202、203は、スクレープされたURL322をインプレッションモニタシステム322へ送信する。示されている例においては、スクレープされたURL322は、クライアントコンピュータ202、203のユーザによって訪問されて、タグ付けされている広告102が表示されたホストウェブサイト(たとえば、http://www.acme.com)を示している。示されている例においては、タグ付けされている広告102は、URL「my.advertiser.com」を有する広告iFrameを介して表示され、この「my.advertiser.com」は、タグ付けされている広告102を1つ又は複数のホストウェブサイト上に提供する広告ネットワーク(たとえば、発行者302)に対応する。しかし、示されている例においては、スクレープされたURL322に示されているホストウェブサイトは、「www.acme.com」であり、この「www.acme.com」は、クライアントコンピュータ202、203のユーザによって訪問されたウェブサイトに対応する。
[0085]URLスクレーピングは、発行者が広告ネットワークであり、そこから広告主が広告のスペース/時間を購入する状況のもとで特に有用である。そのような場合においては、広告ネットワークは、広告iFrameを介して広告を表示するための、ユーザによって訪問されるホストウェブサイトのサブセット(たとえば、www.caranddriver.com、www.espn.com、www.allrecipes.comなど)から動的に選択を行う。しかし、広告ネットワークは、任意の特定の時点において広告が表示されることになるホストウェブサイトを断定的に予知することはできない。加えて、タグ付けされている広告102がレンダリングされている広告iFrameのURLは、ウェブブラウザ212によってレンダリングされるホストウェブサイト(たとえば、図3の例におけるwww.acme.com)のトピックを識別する上で有用ではない可能性がある。したがって、インプレッションモニタシステム132は、広告iFrameが、タグ付けされている広告102を表示しているホストウェブサイトを知らなくてもよい。
[0086]ホストウェブサイトのURL(たとえば、www.caranddriver.com、www.espn.com、www.allrecipes.comなど)は、クライアントコンピュータ202、203の(1つ又は複数の)ユーザのトピックの関心(たとえば、自動車、スポーツ、料理など)を特定する上で有用である場合がある。いくつかの例においては、視聴者測定エンティティーは、ユーザ/パネリストの人口統計との相関付けを行うために、並びに、より大きな集団の人口統計及びトピックの関心に基づいて、及び、インプレッションがログに記録されたユーザ/パネリストの人口統計及びトピックの関心に基づいて、ログに記録されたインプレッションをより大きな集団へ挿入するために、ホストウェブサイトURLを使用することができる。したがって、示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、ホストウェブサイトURLを受信していない場合には、又はビーコン要求304に基づいてホストウェブサイトURLをその他の形で識別することができない場合には、スクレープされたURL322を受信するために、URLスクレープ命令320をクライアントコンピュータ202、203へ送信する。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求304に基づいてホストウェブサイトURLを識別することができる場合には、URLスクレープ命令320をクライアントコンピュータ202、203へ送信せず、それによって、ネットワーク及びコンピュータの帯域幅及びリソースを節約する。
[0087]ビーコン応答306を受信したことに応答して、クライアント202、203のウェブブラウザは、ビーコン要求308を指定のパートナーサイトへ送信し、この指定のパートナーサイトは、示されている例においては、パートナーA206(たとえば、第2のインターネットドメイン)である。ビーコン要求308は、ビーコン応答306からの暗号化されたパラメータを含む。パートナーA206(たとえば、Facebook)は、暗号化されたパラメータを復号し、クライアントが、パートナーA206によって提供されるサービスの登録ユーザと一致するかどうかを特定する。この特定は、パートナーA206によって設定されていた、クライアント202、203が格納している任意のクッキー(たとえば、図2のパートナークッキー216のうちの1つ)を渡すようにクライアント202、203に要求することと、受信されたクッキーを、パートナーA206のレコード内に格納されているクッキーと照合することを試みることとを含む。一致が見つかった場合には、パートナーA206は、クライアント202、203を肯定的に識別したことになる。したがって、パートナーA206のサイトは、インプレッションを、識別されたクライアントの人口統計情報に関連付けてログに記録する。このログ(検知できないソース識別子を含む)は、その後、以降で論じるようにGRPへの処理を行うためにレーティングエンティティーに提供される。パートナーA206は、パートナーA206のレコード内でクライアント202、203を識別することができない場合(たとえば、一致するクッキーがない場合)には、インプレッションをログに記録しない。
[0088]いくつかの例示的な実施態様においては、ユーザIDがパートナーA206の登録ユーザと一致しない場合には、パートナーA206は、失敗若しくは不一致ステータスを含むビーコン応答312(たとえば、第2のビーコン応答)を返すことができ、又はまったく応答しないことも可能であり、それによって、図3のプロセスは終了する。しかし、示されている例においては、パートナーA206は、クライアント202、203を識別することができない場合には、第2のHTTP302リダイレクトメッセージをビーコン応答312(たとえば、第2のビーコン応答)内に含めてクライアント202、203へ返す。たとえば、パートナーAのサイト206が、ユーザIDに関する人口統計を有していそうな可能性がある別のパートナー(たとえば、パートナーB208、又はその他の任意のパートナー)を指定するためのロジック(たとえば、図2のルール/mlエンジン230と同様のロジック)を有する場合には、ビーコン応答312は、HTTP302リダイレクト(又はリダイレクトされた通信をもたらすためのその他の任意の適切な命令)を、(たとえば、第3のインターネットドメインにおける)その他のパートナーのURLとともに含むことができる。或いは、上述のデイジーチェーンアプローチにおいては、パートナーAのサイト206は、クライアント202、203を識別することができないときはいつでも、同じ次なるパートナー又はデータベース所有者(例として、たとえば第3のインターネットドメインにおけるパートナーB208、又は第3のインターネットドメインにおける図1の非提携データベース所有者サブシステム110)へ常にリダイレクトすることができる。リダイレクトする際には、示されている例のパートナーAのサイト206は、次なる指定されたパートナーによってデコードすることができる暗号化を使用して、ID、タイムスタンプ、リファラなどのパラメータを暗号化する。
[0089]さらなる別法として、パートナーAのサイト206が、ユーザIDに関する人口統計を有する可能性が高い次なる最適なパートナーを選択するためのロジックを有しておらず、パートナーエンティティーへリダイレクトする命令を格納することによって次なるパートナーへ効果的にデイジーチェーン接続されていない場合には、ビーコン応答312は、クライアント202、203を失敗又は不一致ステータスとともにインプレッションモニタシステム132へリダイレクトすることができる。この方法においては、インプレッションモニタシステム132は、クライアント202、203のウェブブラウザがビーコン要求を送信すべき宛先となる次なる最適なパートナーを選択するためのインプレッションモニタシステム132のルール/MLエンジン230を使用することができる(又は、そのようなロジックが提供されていない場合には、階層的な(たとえば、固定された)リスト内の次なるパートナーを単に選択することができる)。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、パートナーBのサイト208を選択し、クライアント202、203のウェブブラウザは、ビーコン要求を、パートナーBのサイト208へ、パートナーBのサイト208によって復号することができる様式で暗号化されたパラメータとともに送信する。次いで、パートナーBのサイト208は、サイト208自身の内部データベースに基づいてクライアント202、203を識別することを試みる。クライアント202、203から得られたクッキーが、パートナーB208のレコード内のクッキーと一致する場合には、パートナーB208は、クライアント202、203を肯定的に識別したことになり、後にインプレッションモニタシステム132へ提供するためのクライアント202、203の人口統計に関連付けてインプレッションをログに記録する。パートナーB208が、クライアント202、203を識別することができない場合には、パートナーサイトがクライアント202、203を識別してインプレッションをログに記録するまで、クライアントが識別されることなくすべてのパートナーサイトが尽きるまで、又は所定の数のパートナーサイトがクライアント202、203を識別することに失敗するまで、クライアントを識別することなどの機会を同様の方法で次なるその他のパートナーサイトに提供するために、失敗通知又はさらなるHTTP302リダイレクトの同じプロセスをパートナーB208によって使用することができる。
[0090]図3に示されているプロセスを使用すれば、インプレッション(たとえば、広告インプレッション、コンテンツインプレッションなど)を、視聴者測定エンティティー(たとえば、図1のレーティングエンティティーサブシステム106)に関連付けられているパネルメンバーによってそれらのインプレッションがトリガーされない場合でさえ、対応する人口統計にマップすることができる。すなわち、インプレッションの収集又はマージングプロセス中に、レーティングエンティティーのパネル収集プラットフォーム210は、(1)インプレッションモニタシステム132、及び(2)任意の参加パートナー(たとえば、パートナー206、208)によってログに記録された分散されたインプレッションを収集することができる。結果として、収集されたデータは、それまでに可能であったよりもさらに豊かな人口統計情報を有するさらに大きな集団をカバーする。したがって、上述のように、分散データベースのリソースをプールすることによって、正確な、一貫した、意味のあるオンラインGRPを生成することが可能である。図2及び図3の例示的な構造は、無関係な当事者どうし(たとえば、Nielsen及びFacebook)の間において分散された多数の結合された人口統計データベースに基づいてオンラインGRPを生成する。最終結果は、ログに記録されたインプレッションに帰することができるユーザが、あたかも視聴者測定エンティティーの登録ユーザから形成された大きな仮想パネルの一部であるかのように見える。なぜなら、参加パートナーサイトの選択は、それらの参加パートナーサイトが、あたかも視聴者測定エンティティーのパネル114、116のメンバーであるかのように追跡把握することができるためである。これは、インターネットのクッキープライバシープロトコルに違反することなく達成される。
[0091]定期的に、又は不定期に、パートナー(たとえば、パートナー206、208)によって収集されたインプレッションデータは、パネル収集プラットフォーム210を介してレーティングエンティティーに提供される。上述のように、いくつかのユーザIDは、インプレッションモニタシステム132のパネルメンバーと一致しない可能性があるが、1つ又は複数のパートナーサイトの登録ユーザと一致する可能性がある。図1のレーティングエンティティーサブシステム106並びに(1つ又は複数の)パートナーサブシステム108及び110からの人口統計データ及びインプレッションデータを結合するためのデータ収集及びマージングプロセス中に、1つ又は複数のパートナーによってログに記録されたいくつかのインプレッションのユーザIDは、インプレッションモニタシステム132によってログに記録されたインプレッションのユーザIDと一致する可能性があり、その一方で、その他のユーザID(最も可能性が高い多くのその他のユーザID)は、一致しないであろう。いくつかの例示的な実施態様においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、必要な場合には、レーティングエンティティーサブシステム106自体の人口統計データの正確さを査定及び/又は改善するために、パートナーサイトによって提供された一致するユーザIDログからの人口統計ベースのインプレッションを使用することができる。一致しないユーザIDログに関連付けられている人口統計ベースのインプレッションに関しては、レーティングエンティティーサブシステム106は、それらのインプレッション(たとえば、広告インプレッション、コンテンツインプレッションなど)を使用して、たとえそのようなインプレッションがレーティングエンティティーサブシステム106のパネリストに関連付けられていなくても、人口統計ベースのオンラインGRPを得ることができる。
[0092]上で簡潔に言及したように、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、別々のエンティティーの間において(たとえば、レーティングエンティティーサブシステム106と、データベース所有者サブシステム108との間において)人口統計情報(たとえば、アカウントレコード又は登録情報)を共有する場合にユーザのプライバシーを保護するように構成することができる。いくつかの例示的な実施態様においては、それぞれの参加パートナー又はエンティティー(たとえば、サブシステム106、108、110)ごとのそれぞれの秘密キーに基づいて、二重暗号化技術を使用することができる。たとえば、レーティングエンティティーサブシステム106は、レーティングエンティティーサブシステム106の秘密キーを使用して、レーティングエンティティーサブシステム106のユーザID(たとえば、Eメールアドレス)を暗号化することができ、データベース所有者サブシステム108は、データベース所有者サブシステム108の秘密キーを使用して、データベース所有者サブシステム108のユーザIDを暗号化することができる。次いで、それぞれのユーザIDごとに、それぞれの人口統計情報が、ユーザIDの暗号化されたバージョンに関連付けられる。次いで、それぞれのエンティティーは、それぞれのエンティティーの人口統計リストを、暗号化されたユーザIDとともにやり取りする。いずれのエンティティーも、他のエンティティーの秘密キーを知らないため、ユーザIDをデコードすることはできず、したがって、ユーザIDは秘密のままである。次いで、それぞれのエンティティーは、各自のキーを使用して、それぞれの暗号化されたユーザIDの第2の暗号化を実行することへと進む。それぞれの2回暗号化された(又は二重暗号化された)ユーザID(UID)は、E1(E2(UID))及びE2(E1(UID))の形式となり、この場合、E1は、レーティングエンティティーサブシステム106の秘密キーを使用した暗号化を表し、E2は、データベース所有者サブシステム108の秘密キーを使用した暗号化を表す。可換性の暗号化のルールのもとでは、暗号化されたユーザIDは、E1(E2(UID))=E2(E1(UID))に基づいて比較することができる。したがって、両方のデータベース内に存在するユーザIDの暗号化は、二重暗号化が完了すると一致する。この方法においては、パネリストのユーザレコードと、データベース所有者のユーザレコード(たとえば、登録されているソーシャルネットワークユーザの識別子)との間における一致は、パートナーエンティティーどうしが互いにユーザIDを明かすことを必要とせずに、比較することができる。
[0093]レーティングエンティティーサブシステム106は、図1のインプレッションモニタシステム132によって収集されたインプレッション及びクッキーのデータ、並びにパートナーサイトによってログに記録されたインプレッションに基づいて、毎日のインプレッション及びUUID(クッキー)の集計を実行する。示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、図1のレーティングエンティティークッキーコレクタ134によって収集されたクッキー情報、並びにパートナーサイトによってパネル収集プラットフォーム210に提供されたログに基づいて、毎日のインプレッション及びUUID(クッキー)の集計を実行することができる。図4は、モニタされているユーザに対するインプレッションの数量を示す例示的なレーティングエンティティーインプレッションテーブル400を示している。同様のテーブルを、広告インプレッション、コンテンツインプレッション、又はその他のインプレッションのうちの1つ又は複数に関して編集することができる。示されている例においては、レーティングエンティティーインプレッションテーブル400は、レーティングエンティティーサブシステム106によって、広告キャンペーン(たとえば、図1の広告102のうちの1つ又は複数)に関して、それぞれのユーザごとの1日あたりのインプレッションの頻度を特定するために生成される。
[0094]1日あたりのユニークユーザごとのインプレッションの頻度を追跡把握するために、レーティングエンティティーインプレッションテーブル400は、頻度列402を備えている。1という頻度は、1人のユニークユーザへの1つの広告キャンペーンにおける1つの広告の1日あたり1回の露出を示しており、その一方で、4という頻度は、1人のユニークユーザへの同じ広告キャンペーンにおける1つ又は複数の広告の1日あたり4回の露出を示している。インプレッションが帰することができるユニークユーザの数量を追跡把握するために、レーティングインプレッションテーブル400は、UUID列404を備えている。UUID列404内の100,000という値は、100,000人のユニークユーザを示している。したがって、レーティングエンティティーインプレッションテーブル400の第1のエントリーは、100,000人のユニークユーザ(すなわち、UUID=100,000)が、広告102のうちの特定の1つの広告に1日に1回露出されたこと(すなわち、頻度=1)を示している。
[0095]露出頻度及びUUIDに基づいてインプレッションを追跡把握するために、レーティングエンティティーインプレッションテーブル400は、インプレッション列406を備えている。インプレッション列406内に格納されているそれぞれのインプレッションカウントは、頻度列402内に格納されている対応する頻度値に、UUID列404内に格納されている対応するUUID値をかけることによって特定されている。たとえば、レーティングエンティティーインプレッションテーブル400の第2のエントリーにおいては、2という頻度値に200,000人のユニークユーザをかけて、400,000のインプレッションが広告102のうちの特定の1つの広告に帰することができるということが特定されている。
[0096]図5を参照すると、示されている例においては、パートナー206、208の提携データベース所有者サブシステム108、110のそれぞれは、毎日、データベース所有者広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500を生成して、レーティングエンティティーサブシステム106のGRPレポートジェネレータ130に報告する。同様のテーブルを、コンテンツ及び/又はその他のメディアに関して生成することができる。追加として、又は代替として、広告に加えてメディアをテーブル500に追加することができる。示されている例においては、パートナー206、208は、図5において示されているように、インプレッションの分散を年齢及び性別の構成ごとにテーブル化している。たとえば、図1を参照すると、提携データベース所有者サブシステム108のデータベース所有者データベース142は、パートナーA206の登録ユーザのログに記録されたインプレッション及び対応する人口統計情報を格納し、示されている例のデータベース所有者サブシステム108は、データベース所有者広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500を含むDPサマリーテーブル146を生成するためのルール144を使用して、それらのインプレッション及び対応する人口統計情報を処理する。
[0097]年齢/性別/インプレッション構成テーブル500は、年齢/性別列502、インプレッション列504、頻度列506、及びインプレッション構成列508を備えている。示されている例の年齢/性別列502は、別々の年齢/性別ごとの人口統計グループを示している。示されている例のインプレッション列504は、対応する年齢/性別ごとの人口統計グループに関する広告102(図1)のうちの特定の1つの広告に関する合計インプレッションを示す値を格納している。示されている例の頻度列506は、インプレッション列504内のインプレッションに寄与した広告102のうちのその1つの広告に関するユーザ1人あたりの露出の頻度を示す値を格納している。示されている例のインプレッション構成列508は、年齢/性別ごとの人口統計グループのそれぞれに関するインプレッションのパーセンテージを格納している。
[0098]いくつかの例においては、データベース所有者サブシステム108、110は、インプレッションベースの人口統計情報の最終結果をデータベース所有者キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブルにテーブル化する前にデータベース所有者サブシステム108、110の人口統計情報に関して人口統計の正確さの分析及び調整プロセスを実行することができる。これは、登録ユーザが登録ユーザ自身をオンラインデータ所有者(たとえば、パートナー206及び208)に示す示し方が、必ずしも真実を告げている(たとえば、正直である、及び/又は正確である)とは限らないという点で、オンライン視聴者測定プロセスに直面している問題に対処するために、行うことができる。いくつかの場合においては、視聴者の人口統計属性を特定するためにそのようなオンラインデータベース所有者におけるアカウント登録を活用するオンライン測定への例示的なアプローチは、データベース所有者サイトにおけるアカウント登録中の登録ユーザによる個人/人口統計情報の自己報告に依存する場合には、不正確な人口統計露出の結果につながる可能性がある。なぜユーザはデータベース所有者サービスに登録する際に間違った又は不正確な人口統計情報を報告するのかについては、多くの理由があるかもしれない。データベース所有者サイト(たとえば、ソーシャルメディアサイト)において人口統計情報を収集するために使用される自己報告の登録プロセスは、自己報告された人口統計情報の正確さを特定することを容易にしない。不正確な人口統計情報を分析及び調整するために、レーティングエンティティーサブシステム106及びデータベース所有者サブシステム108、110は、2011年8月12日に出願された「Methods and Apparatus to Analyze and Adjust Demographic Information」という名称の米国特許出願第13/209,292号において開示されている例示的な方法、システム、装置、及び/又は製品を使用することができ、この米国特許出願第13/209,292号は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれている。
[0099]図6を参照すると、示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、毎日、パネリスト広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル600を生成する。同様のテーブルを、コンテンツ及び/又はその他のメディアに関して生成することができる。追加として、又は代替として、広告に加えてメディアをテーブル600に追加することができる。例示的なレーティングエンティティーサブシステム106は、図5に関連して上述したのと同じ様式で、図6において示されているように、インプレッションの分散を年齢及び性別の構成ごとにテーブル化している。図6において示されているように、パネリスト広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル600はまた、年齢/性別列602、インプレッション列604、頻度列606、及びインプレッション構成列608を含む。図6の示されている例においては、インプレッションは、PC及びTVのパネリスト114並びにオンラインのパネリスト116に基づいて計算される。
[0100]図5及び図6のキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500及び600を作成した後に、レーティングエンティティーサブシステム106は、図7において示されている結合されたキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル700を作成する。特に、レーティングエンティティーサブシステム106は、レーティングエンティティーのパネリストと、ソーシャルネットワークユーザとの間における年齢/性別ごとのインプレッションの分散の差を比較するために、図5及び図6のインプレッション構成列508及び608からのインプレッション構成パーセンテージどうしを結合する。
[0101]図7において示されているように、結合されたキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル700は、誤差重み付け列702を含み、誤差重み付け列702は、レーティングエンティティーのパネリストのインプレッション構成と、データベース所有者のユーザ(たとえば、ソーシャルネットワークユーザ)のインプレッション構成との間における差を示す平均二乗誤差(MSE)を格納している。重み付けMSEは、下記の方程式4を使用して特定することができる。
方程式4
重み付けMSE=(αIC(RE)+(1−α)IC(DP)
[0102]上記の方程式4においては、重み付け変数(α)は、MSE(SN)/MSE(RE)の比率、又は自分のMSEに反比例する構成を重み付けするその他の何らかの関数を表す。方程式4において示されているように、重み付け変数(α)に、レーティングエンティティーのインプレッション構成(IC(RE))をかけて、レーティングエンティティーの重み付けインプレッション構成(αIC(RE))を生成する。次いで、データベース所有者(たとえば、ソーシャルネットワーク)のインプレッション構成(IC(DP))に、1と、重み付け変数(α)との間における差をかけて、データベース所有者の重み付けインプレッション構成((1−α)IC(DP))を特定する。
[0103]示されている例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、MSEの分散を重み付けすることによってインプレッション構成どうしの間における差をならす又は補正することができる。MSEの値は、サンプルサイズのばらつき、又は、小さなサンプルサイズによってもたらされるデータのはね上がりを考慮する。
[0104]図8を参照すると、レーティングエンティティーサブシステム106は、年齢/性別インプレッション分散テーブル800において範囲及び誤差補正済みインプレッション構成を特定する。年齢/性別インプレッション分散テーブル800は、年齢/性別列802、インプレッション列804、頻度列806、範囲列808、及びインプレッション構成列810を含む。インプレッション列804は、レーティングエンティティーサブシステム106(たとえば、インプレッションモニタシステム132、及び/又は、ウェブクライアントメーター222によってログに記録されるインプレッションに基づくパネル収集プラットフォーム210)によって追跡把握されるインプレッションに対応する誤差重み付けインプレッション値を格納している。特に、インプレッション列804内の値は、図7の誤差重み付け列702からの重み付けMSE値に、図6のインプレッション列604からの対応するインプレッション値をかけることによって得られる。
[0105]頻度列806は、データベース所有者サブシステム108によって追跡把握されるインプレッションの頻度を格納している。インプレッションの頻度は、図5のデータベース所有者キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500の頻度列506から頻度列806へインポートされる。テーブル500から欠落している年齢/性別グループに関しては、頻度値は、図6のレーティングエンティティーキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル600から取られる。たとえば、データベース所有者キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500は、12歳未満(<12)の年齢/性別グループを有していない。したがって、3という頻度値は、レーティングエンティティーキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル600から取られている。
[0106]範囲列808は、それぞれの年齢/性別グループごとのコンテンツ及び/又は広告102(図1)のうちの1つ又は複数の範囲を表す範囲値を格納している。それらの範囲値は、インプレッション列804からのそれぞれのインプレッション値を、頻度列806からの対応する頻度値で割ることによって特定されている。インプレッション構成列810は、年齢/性別グループごとのインプレッションのパーセンテージを示す値を格納している。示されている例においては、頻度列806内の最終合計頻度は、合計インプレッションを合計範囲で割った値に等しい。
[0107]図9、図10、図11、図12、及び図14は、本明細書に記載されている方法及び装置を実施するために実行することができるマシン可読命令を表すフロー図である。図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスは、マシン可読命令を使用して実施することができ、それらのマシン可読命令は、実行されたときに、デバイス(たとえば、プログラマブルコントローラ、プロセッサ、その他のプログラマブルマシン、集積回路、又は論理回路)に、図9、図10、図11、図12、及び図14において示されているオペレーションを実行させる。たとえば、図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスは、プロセッサ、コントローラ、及び/又はその他の任意の適切なプロセッシングデバイスを使用して実行することができる。たとえば、図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスは、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)、及び/又はランダムアクセスメモリ(RAM)などの有形のマシン可読メディア上に格納されているコード化された命令を使用して実施することができる。
[0108]本明細書において使用される際には、有形のコンピュータ可読メディアという用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読ストレージを含むように、且つ伝搬信号を除外するように明示的に定義される。追加として、又は代替として、図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスは、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュ、又は、情報が任意の持続時間にわたって(たとえば、その情報を一時的にバッファに入れるために、及び/若しくはキャッシュに入れるために、長期間にわたって、永久に、短いインスタンスにわたって)格納されるその他の任意のストレージメディアなど、非一時的なコンピュータ可読メディア上に格納されているコード化された命令(たとえば、コンピュータ可読命令)を使用して実施することができる。本明細書において使用される際には、非一時的なコンピュータ可読メディアという用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読メディアを含むように、且つ伝搬信号を除外するように明示的に定義される。
[0109]或いは、図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスは、(1つ又は複数の)特定用途向け集積回路((1つ又は複数の)ASIC)、(1つ又は複数の)プログラマブルロジックデバイス((1つ又は複数の)PLD)、(1つ又は複数の)フィールドプログラマブルロジックデバイス((1つ又は複数の)FPLD)、ディスクリートロジック、ハードウェア、ファームウェアなどの任意の(1つ又は複数の)組合せを使用して実施することができる。また、図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスは、前述の技術のうちの任意の技術の任意の(1つ又は複数の)組合せ、たとえば、ファームウェア、ソフトウェア、ディスクリートロジック、及び/又はハードウェアの任意の組合せとして実施することができる。
[0110]図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスについては、図9、図10、図11、図12、及び図14のフロー図を参照して説明するが、図9、図10、図11、図12、及び図14のプロセスを実施するその他の方法を採用することもできる。たとえば、ブロックを実行する順序を変更することができ、及び/又は、説明されているブロックのうちのいくつかを変更、削除、分割、若しくは結合することができる。加えて、図9、図10、図11、図12、及び図14の例示的なプロセスのうちの1つ又は複数は、順次、及び/又は、たとえば、別々の処理スレッド、プロセッサ、デバイス、ディスクリートロジック、回路などによって並行して、実行することができる。
[0111]図9を詳細に参照すると、図1のレーティングエンティティーサブシステム106は、パートナーから人口統計及びインプレッションデータを収集すること、並びにレーティングエンティティーサブシステム106のパネリスト114、116のレーティングエンティティーサブシステム106自身の人口統計データの正確さを査定すること、及び/又はそれらの人口統計データを調整することを行うために、示されているプロセスを実行することができる。図9の例示的なプロセスは、レーティングエンティティーサブシステム106のパネリストメンバー(たとえば、図1のパネリスト114及び116)と重複する1つ又は複数のパートナー(たとえば、図2及び図3のパートナー206及び208)の登録ユーザに関する人口統計及びインプレッションデータ、並びに、レーティングエンティティーサブシステム106の登録パネルメンバーではないユーザに対応するパートナーサイトからの人口統計及びインプレッションデータを収集する。収集されたデータは、レーティングエンティティーにおいて収集されたその他のデータと結合されて、オンラインGRPが特定される。図9の例示的なプロセスについて、図1の例示的なシステム100及び図2の例示的なシステム200に関連して説明する。
[0112]はじめに、GRPレポートジェネレータ130(図1)が、ユニークユーザあたりのインプレッション235(図2)をインプレッションモニタシステム132から受信する(ブロック902)。GRPレポートジェネレータ130は、インプレッションベースの集約された人口統計(たとえば、図5のパートナーキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500)を1つ又は複数のパートナーから受信する(ブロック904)。示されている例においては、パートナー206、208の登録ユーザのユーザIDは、GRPレポートジェネレータ130によって受信されない。代わりに、パートナー206、208は、ユーザIDを除去し、インプレッションベースの人口統計を、パートナーキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル500において、人口統計バケットレベル(たとえば、13歳〜18歳の男性、13歳〜18歳の女性など)で集約する。しかし、パートナー206、208がユーザIDもGRPレポートジェネレータ130へ送信する場合に関しては、そのようなユーザIDは、たとえば、上述の二重暗号化技術に基づいて暗号化されたフォーマットでやり取りされる。
[0113]インプレッションモニタシステム132がサイトIDを修正し、その修正されたサイトIDをビーコン応答306内に含めて送信する例に関しては、(1つ又は複数の)パートナーは、それらの修正されたサイトIDに基づいてインプレッションをログに記録する。そのような例においては、ブロック904において(1つ又は複数の)パートナーから収集されたインプレッションは、(1つ又は複数の)パートナーによってそれらの修正されたサイトIDに対してログに記録されたインプレッションである。レーティングエンティティーサブシステム106が、修正されたサイトIDを伴うインプレッションを受信すると、GRPレポートジェネレータ130は、(1つ又は複数の)パートナーから受信されたインプレッションに関するサイトIDを識別する(ブロック906)。たとえば、GRPレポートジェネレータ130は、(1つ又は複数の)パートナーから受信されたインプレッション内の修正されたサイトIDに対応する実際のサイトIDを識別するために、(たとえば、図3に関連して上述した)ビーコンの受信及び応答プロセス中にインプレッションモニタリングシステム310によって生成されたサイトIDマップ310(図3)を使用する。
[0114]GRPレポートジェネレータ130は、パネリストあたりのインプレッションベースの人口統計(たとえば、図2のインプレッションベースパネル人口統計テーブル250)をパネル収集プラットフォーム210から受信する(ブロック908)。示されている例においては、パネリストあたりのインプレッションベースの人口統計は、図2のインプレッションベースパネル人口統計テーブル250において示されているように、パネリスト114、116(図1)のそれぞれのユーザIDに関連付けてログに記録されたインプレッションである。
[0115]GRPレポートジェネレータ130は、パネル収集プラットフォーム210からブロック908において受信されたパネリストあたりのインプレッションベースのパネル人口統計250と、インプレッションモニタシステム132からブロック902において受信されたユニークユーザあたりのインプレッション235との間における重複したインプレッションを除去する(ブロック910)。この方法においては、インプレッションモニタシステム132及びウェブクライアントメーター222(図2)の両方によってログに記録された重複したインプレッションが、GRPジェネレータ130によって生成されたGRPを歪めることはない。加えて、パネル収集プラットフォーム210からのパネリストあたりのインプレッションベースのパネル人口統計250と、インプレッションモニタシステム132からのユニークユーザあたりのインプレッション235とを使用することによって、GRPジェネレータ130は、予備のシステム(たとえば、インプレッションモニタシステム132及びウェブクライアントメーター222)からのインプレッションの恩恵を享受する。この方法においては、それらのシステムのうちの1つ(たとえば、インプレッションモニタシステム132又はウェブクライアントメーター222のうちの一方)から1つ又は複数のインプレッションが欠落した場合には、そのような(1つ又は複数の)インプレッションの(1つ又は複数の)レコードは、その他のシステム(たとえば、インプレッションモニタシステム132又はウェブクライアントメーター222のうちの他方)のログに記録されたインプレッションから入手することができる。
[0116]GRPレポートジェネレータ130は、インプレッションベースのパネル人口統計250の集約を生成する(ブロック912)。たとえば、GRPレポートジェネレータ130は、インプレッションベースのパネル人口統計250を人口統計バケットレベル(たとえば、13歳〜18歳の男性、13歳〜18歳の女性など)へと集約して、図6のパネリスト広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル600を生成する。
[0117]いくつかの例においては、GRPレポートジェネレータ130は、パネル収集プラットフォーム210からのパネリストあたりのインプレッションベースのパネル人口統計を使用しない。そのような場合においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、図9の例示的なプロセスを使用してGRPを特定するために図2のウェブクライアントメーター222などのウェブクライアントメーターに依存しない。代わりに、そのような場合においては、GRPレポートジェネレータ130は、インプレッションモニタシステム132からブロック902において受信されたユニークユーザあたりのインプレッション235に基づいてパネリストのインプレッションを特定し、それらの結果を使用して、ブロック912においてインプレッションベースのパネル人口統計を集約する。たとえば、図2に関連して上述したように、ユニークユーザあたりのインプレッションテーブル235は、合計インプレッションに関連付けられているパネリストユーザIDと、キャンペーンIDとを格納する。したがって、GRPレポートジェネレータ130は、ウェブクライアントメーター222によって収集されたインプレッションベースのパネル人口統計250を使用することなく、ユニークユーザあたりのインプレッション235に基づいて、パネリストのインプレッションを特定することができる。
[0118]GRPレポートジェネレータ130は、(ブロック904において受信された)(1つ又は複数の)パートナー206、208及び(ブロック912において生成された)パネリスト114、116からのインプレッションベースの集約された人口統計データを結合する、すなわち、GRPレポートジェネレータ130の人口統計データを、受信された人口統計データと結合する(ブロック914)。たとえば、示されている例のGRPレポートジェネレータ130は、インプレッションベースの集約された人口統計データを結合して、図7の結合されたキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル700を形成する。
[0119]GRPレポートジェネレータ130は、ブロック914のインプレッションベースの人口統計に関する分散を特定する(ブロック916)。示されている例においては、GRPレポートジェネレータ130は、インプレッションベースの人口統計の分散を図8の年齢/性別インプレッション分散テーブル800内に格納する。加えて、GRPレポートジェネレータ130は、インプレッションベースの人口統計に基づいてオンラインGRPを生成する(ブロック918)。示されている例においては、GRPレポートジェネレータ130は、それらのGRPを使用して、(1つ又は複数の)GRPレポート131のうちの1つ又は複数を作成する。いくつかの例においては、レーティングエンティティーサブシステム106は、(1つ又は複数の)GRPレポート131を、そのような市場調査に関心がある広告主、発行者、コンテンツプロバイダ、製造業者、及び/又はその他の任意のエンティティーに販売又はその他の形で提供する。そして図9の例示的なプロセスは終了する。
[0120]次いで図10を参照すると、示されている例示的なフロー図は、人口統計ベースのインプレッションをログに記録する目的でビーコン要求(たとえば、図3のビーコン要求304、308)をウェブサービスプロバイダへ回送するために、クライアントコンピュータ202、203(図2及び図3)によって実行することができる。はじめに、クライアントコンピュータ202、203は、タグ付けされているコンテンツ及び/又はタグ付けされている広告102を受信し(ブロック1002)、ビーコン要求304をインプレッションモニタシステム132へ送信して(ブロック1004)、(たとえば、第1のインターネットドメインにおける)インプレッションモニタシステム132に、クライアントコンピュータ202、203に関するインプレッションをログに記録する機会を与える。クライアントコンピュータ202、203は、インプレッションモニタシステム132からの応答を待つための時間に基づいてタイマーを始動させる(ブロック1006)。
[0121]タイムアウトが切れていない場合には(ブロック1008)、クライアントコンピュータ202、203は、(たとえば、図3のビーコン応答306を介して)インプレッションモニタシステム132からリダイレクションメッセージを受信しているかどうかを特定する(ブロック1010)。クライアントコンピュータ202、203が、リダイレクションメッセージを受信していない場合には(ブロック1010)、コントロールは、ブロック1008へ戻る。コントロールは、(1)タイムアウトが切れるまで、又は(2)クライアントコンピュータ202、203がリダイレクションメッセージを受信するまで、ブロック1008及び1010に留まり、タイムアウトが切れた場合には、ブロック1016へ進む。
[0122]クライアントコンピュータ202、203は、ブロック1010においてリダイレクションメッセージを受信した場合には、そのリダイレクションメッセージ内で指定されているパートナーへビーコン要求308を送信して(ブロック1012)、そのパートナーに、クライアントコンピュータ202、203に関するインプレッションをログに記録する機会を与える。特定のタグ付けされている広告(たとえば、タグ付けされている広告102)に関するブロック1012の第1のインスタンス中に、リダイレクションメッセージ内で指定されているパートナー(又は、いくつかの例においては、非提携データベース所有者110)は、第2のインターネットドメインに対応する。同じタグ付けされている広告に関するブロック1012の後続のインスタンス中に、ビーコン要求がその他のパートナー又は非提携データベース所有者へリダイレクトされる場合には、そのようなその他のパートナー又は非提携データベース所有者は、第3、第4、第5などのインターネットドメインに対応する。いくつかの例においては、図13に関連して後述するように、(1つ又は複数の)リダイレクションメッセージは、(1つ又は複数の)パートナーに関連付けられている(1つ又は複数の)仲介者(たとえば、(1つ若しくは複数の)仲介サーバ、又は(1つ若しくは複数の)サブドメインサーバ)を指定することができ、及び/又は、クライアントコンピュータ202、203は、ビーコン要求308を(1つ又は複数の)リダイレクションメッセージに基づいて(1つ又は複数の)仲介者へ送信する。
[0123]クライアントコンピュータ202、203は、別のビーコン要求を別のパートナーへ送信することを試みるべきかどうかを決定する(ブロック1014)。たとえば、クライアントコンピュータ202、203は、ある特定の数のビーコン要求を並行して送信すること(たとえば、1つのビーコン要求を第2のインターネットドメインにおける第1のパートナーへ送信し、応答を待ち、次いで別のビーコン要求を第3のインターネットドメインにおける第2のパートナーへ送信し、応答を待つ、といったことを行わずに、複数のビーコン要求を複数のパートナーへほぼ同時に送信すること)、及び/又は、クライアントコンピュータ202、203がブロック1012においてビーコン要求を送信した現在のパートナーからリダイレクションメッセージが返ってくるのを待つことを行うように構成することができる。クライアントコンピュータ202、203が、別のビーコン要求を別のパートナーへ送信することを試みるべきであると決定した場合には(ブロック1014)、コントロールは、ブロック1006へ戻る。
[0124]クライアントコンピュータ202、203が、別のビーコン要求を別のパートナーへ送信することを試みるべきではないと決定した場合には(ブロック1014)、又はタイムアウトが切れた後に(ブロック1008)、クライアントコンピュータ202、203は、URLスクレープ命令320(図3)を受信しているかどうかを特定する(ブロック1016)。クライアントコンピュータ202、203が、URLスクレープ命令320を受信していなかった場合には(ブロック1016)、コントロールは、ブロック1022へ進む。URLスクレープ命令320を受信していた場合には、クライアントコンピュータ202、203は、タグ付けされているコンテンツ及び/又は広告102が表示されている、又はタグ付けされているコンテンツ及び/又は広告102を(たとえば、ポップアップウィンドウで)生み出したウェブブラウザ212によってレンダリングされているホストウェブサイトのURLをスクレープする(ブロック1018)。クライアントコンピュータ202、203は、スクレープされたURL322をインプレッションモニタシステム132へ送信する(ブロック1020)。次いでコントロールは、ブロック1022へ進み、ブロック1022においては、クライアントコンピュータ202、203が、図10の例示的なプロセスを終了すべきかどうかを決定する。たとえば、クライアントコンピュータ202、203がシャットダウンされるか、若しくはスタンバイモードに置かれた場合には、又はそのウェブブラウザ212(図2及び図3)がシャットダウンされた場合には、クライアントコンピュータ202、203は、図10の例示的なプロセスを終了する。この例示的なプロセスが終了されることにならない場合には、コントロールは、ブロック1002へ戻って、別のコンテンツ及び/又はタグ付けされている広告を受信する。そうでない場合には、図10の例示的なプロセスは終了する。
[0125]いくつかの例においては、インプレッションモニタシステム132からのリアルタイムのリダイレクションメッセージを図10の例示的なプロセスから省略することができ、その場合には、インプレッションモニタシステム132は、リダイレクト命令をクライアントコンピュータ202、203へ送信しない。代わりに、クライアントコンピュータ202、203は、クライアントコンピュータ202、203のパートナー優先順位クッキー220を参照して、リダイレクトを送信すべきパートナー(たとえば、パートナー206及び208)、並びにそのようなリダイレクトの順序を特定する。いくつかの例においては、クライアントコンピュータ202、203は、パートナー優先順位クッキー220内に列挙されているすべてのパートナーへほぼ同時に(たとえば、順次、ただし迅速に連続して、応答を待たずに)リダイレクトを送信する。そのようないくつかの例においては、ブロック1010は省略され、ブロック1012において、クライアントコンピュータ202、203は、パートナー優先順位クッキー220に基づいて、次なるパートナーにリダイレクトを送信する。いくつかのそのような例においては、ブロック1006及び1008を省略することもでき、又は、インプレッションモニタシステム132がブロック1016においてURLスクレープ命令320を提供するための時間を設けるために、ブロック1006及び1008を維持することもできる。
[0126]図11を参照すると、この例示的なフロー図は、インプレッションをログに記録するために、及び/又は、インプレッションをログに記録するためのビーコン要求をウェブサービスプロバイダ(たとえば、データベース所有者)へリダイレクトするために、インプレッションモニタシステム132(図2及び図3)によって実行することができる。はじめに、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求(たとえば、図3のビーコン要求304)を受信するまで待機する(ブロック1102)。示されている例のインプレッションモニタシステム132は、図2のHTTPサーバ232を介してビーコン要求を受信する。インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求を受信すると(ブロック1102)、クッキー(たとえば、図2のパネリストモニタクッキー218)がクライアントコンピュータ202、203から受信されたかどうかを特定する(ブロック1104)。たとえば、パネリストモニタクッキー218が、それまでにクライアントコンピュータ202、203内に設定されていたならば、クライアントコンピュータ202、203によってパネリストモニタリングシステムへ送信されるビーコン要求は、そのクッキーを含むことになる。
[0127]インプレッションモニタシステム132が、ビーコン要求内のクッキーを受信しなかったことをブロック1104において特定した場合には(たとえば、クッキーが、それまでにクライアントコンピュータ202、203内に設定されていなかった場合には、インプレッションモニタシステム132は、クライアントコンピュータ202、203内にクッキー(たとえば、パネリストモニタクッキー218)を設定する(ブロック1106)。たとえば、インプレッションモニタシステム132は、新たなクッキー(たとえば、パネリストモニタクッキー218)を「設定」するための応答をクライアントコンピュータ202、203へ返信するために、HTTPサーバ232を使用することができる。
[0128]インプレッションモニタシステム132は、クッキーを設定した後に(ブロック1106)、又はビーコン要求内のクッキーを受信しなかった場合に(ブロック1104)、インプレッションをログに記録する(ブロック1108)。示されている例のインプレッションモニタシステム132は、図2のユニークユーザあたりのインプレッションテーブル235内にインプレッションを記録する。上述のように、インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求が、パネリストメンバー(たとえば、図1のパネリスト114及び116のうちの1つ)のユーザIDと一致するユーザIDに対応するかどうかにかかわらず、インプレッションをログに記録する。しかし、ユーザID(たとえば、パネリストモニタクッキー218)が、レーティングエンティティーサブシステム106によって設定され、ひいては、レーティングエンティティーサブシステム106のレコード内に格納されている、パネリストメンバー(たとえば、図1のパネリスト114及び116のうちの1つ)のユーザIDと一致することをユーザIDコンパレータ228(図2)が特定した場合には、ログに記録されたインプレッションは、インプレッションモニタシステム132のパネリストに対応することになる。ユーザIDがパネリストのユーザIDと一致するそのような例に関しては、示されている例のインプレッションモニタシステム132は、パネリスト識別子をインプレッションとともにユニークユーザあたりのインプレッションテーブル235内に記録し、その後、視聴者測定エンティティーは、対応するパネリスト(たとえば、パネリスト114、116のうちの対応するパネリスト)の既知の人口統計を、パネリスト識別子に基づいて、ログに記録されたインプレッションに関連付ける。パネリストの人口統計(たとえば、図6の年齢/性別列602)と、ログに記録されたインプレッションデータとの間におけるそのような関連付けは、図6のパネリスト広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル600において示されている。ユーザIDがパネリスト114、116に対応していないことをユーザIDコンパレータ228(図2)が特定した場合には、インプレッションモニタシステム132は、たとえインプレッション(たとえば、広告インプレッション又はコンテンツインプレッション)に関するユーザIDレコード(ひいては、対応する人口統計)がビーコン要求304内に反映されないとしても、そのインプレッションをログに記録することから依然として恩恵を享受することになる。
[0129]インプレッションモニタシステム132は、次なるパートナーを選択する(ブロック1110)。たとえば、インプレッションモニタシステム132は、ルール/MLエンジン230(図2)に従った最初のリダイレクトのために、図2及び図3のパートナー206又は208のうちの一方を、ランダムに、又はパートナー206及び208の順序付けられたリスト若しくはランキングに基づいて選択するために、並びに、ブロック1110のその後の実行中のその後のリダイレクトのために、パートナー206又は208のうちの他方を選択するために、ルール/MLエンジン230(図2)を使用することができる。
[0130]インプレッションモニタシステム132は、ビーコン要求(たとえば、図3のビーコン要求308)を次なるパートナー(たとえば、図2のパートナーA206)へ転送するためのHTTP302リダイレクト(又は、リダイレクトされた通信をもたらすためのその他の任意の適切な命令)を含むビーコン応答(たとえば、ビーコン応答306)をクライアントコンピュータ202、203へ送信し(ブロック1112)、タイマーを始動させる(ブロック1114)。示されている例のインプレッションモニタシステム132は、HTTPサーバ232を使用して、ビーコン応答306を送信する。示されている例においては、インプレッションモニタシステム132は、少なくとも1つのパートナーサイト(たとえば、図2及び図3のパートナー206又は208のうちの1つ)が、同じ広告(又はコンテンツ)に関するインプレッションをやはりログに記録することを可能にするために、HTTP302リダイレクト(又は、リダイレクトされた通信をもたらすためのその他の任意の適切な命令)を少なくとも1回送信する。しかし、その他の例示的な実施態様においては、インプレッションモニタシステム132は、いくつかのビーコン要求がリダイレクトされることを除外するためのルールを(たとえば、図2のルール/MLエンジン230の一部として)含むことができる。ブロック1114において設定されたタイマーは、次なるパートナーが、クライアントコンピュータ202、203に関する一致を次なるパートナーのレコード内で見つけ出せなかったことを示す失敗ステータスメッセージの形式での、次なるパートナーからのリアルタイムのフィードバックを待つために使用される。
[0131]タイムアウトが切れていない場合には(ブロック1116)、インプレッションモニタシステム132は、失敗ステータスメッセージを受信しているかどうかを特定する(ブロック1118)。コントロールは、(1)タイムアウトが切れるまで、又は(2)インプレッションモニタシステム132が失敗ステータスメッセージを受信するまで、ブロック1116及び1118に留まり、タイムアウトが切れた場合には、ブロック1102へ戻る。
[0132]インプレッションモニタシステム132は、失敗ステータスメッセージを受信した場合には(ブロック1118)、インプレッションをログに記録する別の機会を提供するためにビーコン要求を送信すべき別のパートナーがいるかどうかを特定する(ブロック1120)。インプレッションモニタシステム132は、図2のルール/MLエンジン230を使用したスマートな選択プロセスに基づいて、又はパートナーの固定された階層に基づいて、次なるパートナーを選択することができる。ビーコン要求を送信すべき別のパートナーがいるとインプレッションモニタシステム132が特定した場合には、コントロールは、ブロック1110へ戻る。ビーコン要求を送信すべき別のパートナーはいないとインプレッションモニタシステム132が特定した場合には、図11の例示的なプロセスは終了する。
[0133]いくつかの例においては、パートナーからのリアルタイムのフィードバックを図11の例示的なプロセスから省略することができ、インプレッションモニタシステム132は、リダイレクト命令をクライアントコンピュータ202、203へ送信しない。代わりに、クライアントコンピュータ202、203は、クライアントコンピュータ202、203のパートナー優先順位クッキー220を参照して、リダイレクトを送信すべきパートナー(たとえば、パートナー206及び208)、並びにそのようなリダイレクトの順序を特定する。いくつかの例においては、クライアントコンピュータ202、203は、パートナー優先順位クッキー220内に列挙されているすべてのパートナーへ同時にリダイレクトを送信する。そのようないくつかの例においては、ブロック1110、1114、1116、1118、及び1120は省略され、ブロック1112において、インプレッションモニタシステム132は、次なるパートナーへリダイレクトを送信せずに、クライアントコンピュータ202、203へ確認応答を送信する。
[0134]次いで図12を参照すると、この例示的なフロー図は、図10及び図11の例示的なリダイレクションビーコン要求プロセスを使用してインプレッションをログに記録することを要求するための要求先の好ましいウェブサービスプロバイダ(又は好ましいパートナー)を動的に指定するために実行することができる。図12の例示的なプロセスについて、図2の例示的なシステム200に関連して説明する。特定の発行者サイト(たとえば、図3の発行者302)によって配信されたコンテンツ及び/又は広告に関連付けられている最初のインプレッションが、好ましいパートナーにおいてインプレッションをログに記録することを要求するためのビーコン命令214(図2)(及び/又は、その他のコンピュータにおけるビーコン命令)をトリガーする(ブロック1202)。この示されている例においては、好ましいパートナーは、はじめはパートナーAのサイト206(図2及び図3)である。インプレッションモニタシステム132(図1、図2、及び図3)は、好ましいパートナー206からの一致しないユーザIDに関するフィードバックを受信する(ブロック1204)。ルール/MLエンジン230(図2)は、ブロック1204において受信されたフィードバックに基づいて、一致しないユーザIDに関する好ましいパートナーを更新する(ブロック1206)。いくつかの例においては、ブロック1206のオペレーション中に、インプレッションモニタシステム132はまた、図2のパートナー優先順位クッキー220内の好ましいパートナーのパートナー優先順位を更新する。後続のインプレッションは、インプレッションをログに記録することを求める要求をそれぞれのユーザIDに基づいて個別に別々のそれぞれの好ましいパートナーへ送信するためのビーコン命令214(及び/又は、その他のコンピュータ202、203におけるビーコン命令)をトリガーする(ブロック1208)。すなわち、パネリストモニタクッキー218及び/又は(1つ若しくは複数の)パートナークッキー216内のいくつかのユーザIDは、1つの好ましいパートナーに関連付けることができ、その一方で、それらのユーザIDのうちのその他のユーザIDは、ブロック1206におけるオペレーションの結果として、別の好ましいパートナーに関連付けられることになる。そして図12の例示的なプロセスは、終了する。
[0135]図13は、1つ又は複数のデータベース所有者によって収集された情報に基づいてメディア(たとえば、コンテンツ及び/又は広告)の露出を特定するために使用することができる例示的なシステム1300を示している。例示的なシステム1300は、図2及び図3に示されているシステム200及び300の別の例であり、そこでは、仲介者1308、1312が、クライアントコンピュータ1304とパートナー1310、1314との間に提供されている。図2及び図3並びに図8〜図12の対応するフロー図の説明は、仲介者1308、1312を含めたシステム1300にも適用可能であるということを当業者なら理解するであろう。
[0136]示されている例によれば、発行者1302は、広告又はその他のメディアコンテンツをクライアントコンピュータ1304へ送信する。発行者1302は、図3に関連して説明した発行者302とすることができる。クライアントコンピュータ1304は、図2及び図3に関連して説明したパネリストクライアントコンピュータ202若しくは非パネリストコンピュータ203、又はその他の任意のクライアントコンピュータとすることができる。広告又はその他のメディアコンテンツは、上で説明したようにインプレッションモニタシステム1306へ要求を送信するようにクライアントコンピュータに指示するビーコンを含む。
[0137]インプレッションモニタシステム1306は、図1〜図3に関連して説明したインプレッションモニタシステム132とすることができる。示されている例のインプレッションモニタシステム1306は、クライアントコンピュータ1304からビーコン要求を受信し、仲介者A1308、仲介者B1312、又は、別の仲介者、パートナーなど、その他の任意のシステムのうちの1つ又は複数へ要求を送信するようにクライアントに指示するリダイレクションメッセージをクライアントコンピュータ1304へ送信する。インプレッションモニタシステム1306はまた、仲介者A1308及び仲介者B1312のうちの1つ又は複数からパートナークッキーに関する情報を受信する。
[0138]いくつかの例においては、インプレッションモニタシステム1306は、インプレッションモニタシステム1306によって確立されてクライアントコンピュータ1304及び/又はそのユーザを識別する、クライアントの識別子をリダイレクションメッセージ内に挿入することができる。たとえば、クライアントの識別子は、インプレッションモニタシステム1306又はその他の任意のエンティティーによってクライアントにおいて設定されているクッキー内に格納されている識別子、インプレッションモニタシステム1306又はその他の任意のエンティティーによって割り当てられている識別子などとすることができる。クライアントの識別子は、一意の識別子、準一意の識別子などとすることができる。いくつかの例においては、クライアントの識別子は、仲介者1308、1312又はパートナー1310、1314による識別子の追跡把握を防止するために、暗号化すること、わかりにくくすること、又は変更することができる。示されている例によれば、クライアントの識別子をクライアントコンピュータ1304へのリダイレクションメッセージ内に含めて、クライアントコンピュータ1304がそのリダイレクションメッセージに従うときに、クライアントコンピュータ1304に、クライアントの識別子を仲介者1308、1312へ送信させる。たとえば、クライアントの識別子を、リダイレクションメッセージに含まれるURL内に含めて、クライアントコンピュータ1304に、そのリダイレクションメッセージに応答して送信される要求のパラメータとしてクライアントの識別子を仲介者1308、1312へ送信させることができる。
[0139]示されている例の仲介者1308、1312は、リダイレクトされたビーコン要求をクライアントコンピュータ1304から受信し、それらの要求に関する情報をパートナー1310、1314へ送信する。例示的な仲介者1308、1312は、クライアントが発行者1302からのコンテンツのアクセスにおいて実質的な中断を招くことなく要求を迅速に送信できることを確実にするために、コンテンツ配信ネットワーク上で利用可能にされる(たとえば、コンテンツ配信ネットワークの1つ又は複数のサーバ)。
[0140]本明細書において開示されている例においては、あるドメイン(たとえば、「partnerA.com」)に設定されているクッキーは、そのクッキーが設定されたドメイン(たとえば、ルートドメイン「partnerA.com」)に対応するサブドメイン(たとえば、「intermediary.partnerA.com」)のサーバによってアクセス可能である。いくつかの例においては、その逆もまた真であり、それによって、あるサブドメイン(たとえば、「intermediary.partnerA.com」)に設定されているクッキーは、そのクッキーが設定されたサブドメイン(たとえば、「intermediary.partnerA.com」)に対応するルートドメイン(たとえば、ルートドメイン「partnerA.com」)のサーバによってアクセス可能である。本明細書において使用される際には、ドメインという用語(たとえば、インターネットドメイン、ドメイン名など)は、ルートドメイン(たとえば、「domain.com」)、及びサブドメイン(たとえば、「a.domain.com」、「b.domain.com」、「c.d.domain.com」など)を含む。
[0141]例示的な仲介者1308、1312が、パートナー1310、1314それぞれに関連付けられているクッキー情報を受信できるようにするために、パートナー1310、1314のサブドメインが、仲介者1308、1312に割り当てられる。たとえば、パートナーA1310は、仲介者A1308に関連付けられているインターネットアドレスを、パートナーA1310に関するドメインに関連付けられているドメインネームシステム内のサブドメインに登録することができる。或いは、サブドメインは、その他の任意の方法で仲介者に関連付けることもできる。そのような例においては、パートナーA1310のドメイン名に関して設定されたクッキーは、クライアント1304が要求を仲介者A1308へ送信するときに、クライアントコンピュータ1304から、パートナーA1310のドメインに関連付けられているサブドメイン名を割り当てられている仲介者A1308へ送信される。
[0142]例示的な仲介者1308、1312は、キャンペーンIDを含むビーコン要求情報と、受信されたクッキー情報とをパートナー1310、1314それぞれへ送信する。この情報は、仲介者1308、1312において格納することができ、それによって、パートナー1310、1314にバッチで送信することができる。たとえば、受信された情報は、その日の終わり近くに、その週の終わり近くに、しきい値量の情報が受信された後などに、送信することができる。或いは、この情報は、受信されたらすぐに送信することもできる。キャンペーンIDは、そのキャンペーンIDが対応するコンテンツをパートナー1310、1314が認識するのを防止するために、又はそのコンテンツの識別情報をその他の形で保護するために、暗号化すること、わかりにくくすること、変更することなどができる。キャンペーンID情報のルックアップテーブルをインプレッションモニタシステム1306において格納することができ、それによって、パートナー1310、1314から受信されたインプレッション情報をコンテンツに相関付けることができる。
[0143]示されている例の仲介者1308、1312はまた、パートナークッキーの可用性の表示をインプレッションモニタシステム1306へ送信する。たとえば、リダイレクトされたビーコン要求が、仲介者A1308において受信された場合には、仲介者A1308は、そのリダイレクトされたビーコン要求が、パートナーA1310に関するクッキーを含むかどうかを特定する。仲介者A1308は、パートナーA1310に関するクッキーが受信された場合には、インプレッションモニタシステム1306へ通知を送信する。或いは、仲介者1308、1312は、クッキーが受信されるかどうかにかかわらず、パートナークッキーの可用性に関する情報を送信することもできる。インプレッションモニタシステム1306が、クライアントの識別子をリダイレクションメッセージ内に含めており、クライアントのその識別子が、仲介者1308、1312において受信された場合には、仲介者1308、1312は、クライアントのその識別子を、インプレッションモニタシステム1306へ送信されるパートナークッキーに関する情報とともに含めることができる。インプレッションモニタシステム1306は、さらなるビーコン要求をどのようにリダイレクトするかを決定するために、パートナークッキーの存在に関する情報を使用することができる。たとえば、インプレッションモニタシステム1306は、クライアントがクッキーを有していないことが特定されているパートナー1310、1314に関連付けられている仲介者1308、1312にはクライアントをリダイレクトしないことを選択することができる。いくつかの例においては、特定のクライアントが、パートナーに関連付けられているクッキーを有するかどうかに関する情報を定期的に更新して、クッキーの有効期限が切れていること、及び新たなクッキーが設定されていること(たとえば、パートナーのうちの1つにおける直近のログイン又は登録)を考慮することができる。
[0144]仲介者1308、1312は、コンテンツメータリングエンティティー(たとえば、インプレッションモニタシステム1306を提供するコンテンツメータリングエンティティー)に関連付けられているサーバによって実装することができる。或いは、仲介者1308、1312は、パートナー1310、1314それぞれに関連付けられているサーバによって実装することもできる。その他の例においては、仲介者は、コンテンツ配信ネットワークなどのサードパーティーによって提供することができる。
[0145]いくつかの例においては、仲介者1308、1312は、パートナー1310、1314とクライアントコンピュータ1304との間における直接接続を防止するために、リダイレクトされるビーコン要求からのいくつかの情報がパートナー1310、1314へ送信されるのを防止するために(たとえば、REFERRER_URLがパートナー1310、1314へ送信されるのを防止するために)、リダイレクトされるビーコン要求に関連付けられているパートナー1310、1314におけるネットワークトラフィックの量を減らすために、及び/又は、パートナークッキーがクライアントコンピュータ1304によって提供されているかどうかについてのリアルタイムの表示又はリアルタイムに近い表示をインプレッションモニタシステム1306へ送信するために提供される。
[0146]いくつかの例においては、仲介者1308、1312は、秘密のデータがインプレッションモニタシステム1306へ送信されるのを防止するために、パートナー1310、1314によって信頼されている。たとえば、仲介者1308、1312は、インプレッションモニタシステム1306へ情報を送信する前に、パートナークッキー内に格納されている識別子を除去することができる。
[0147]パートナー1310、1314は、キャンペーンIDを含むビーコン要求情報と、クッキー情報とを仲介者1308、1312から受信する。パートナー1310、1314は、クッキー情報に基づいてクライアントコンピュータ1304のユーザに関する識別情報及び人口統計を特定する。例示的なパートナー1310、1314は、インプレッションに関連付けられている特定された人口統計に基づいてキャンペーンIDに関するインプレッションを追跡把握する。追跡把握されているインプレッションに基づいて、例示的なパートナー1310、1314は、(前述した)レポートを生成する。それらのレポートは、インプレッションモニタシステム1306、発行者1302、発行者1302によって提供される広告を供給した広告主、メディアコンテンツハブ、又は、それらのレポートに関心があるその他の人若しくはエンティティーへ送信することができる。
[0148]図14は、リダイレクトされた要求を仲介者において処理するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。図14の例示的なプロセスについて、例示的な仲介者A1308に関連して説明する。ブロックのうちのいくつか又はすべては、追加として、又は代替として、図13の例示的な仲介者B1312、パートナー1310、1314のうちの1つ若しくは複数によって、又は図1〜図3に関連して説明したその他のパートナーによって、実行することができる。
[0149]示されている例によれば、仲介者A1308は、リダイレクトされたビーコン要求をクライアントコンピュータ1304から受信する(ブロック1402)。仲介者A1308は、クライアントコンピュータ1304が、パートナーA1310に関連付けられているクッキーを、リダイレクトされたビーコン要求内に含めて送信したかどうかを特定する(ブロック1404)。たとえば、仲介者A1308が、パートナーA1310のサブドメインであるドメイン名を割り当てられている場合には、クライアントコンピュータ1304は、パートナーA1310によって設定されているクッキーを仲介者A1308へ送信する。
[0150]リダイレクトされたビーコン要求が、パートナーA1310に関連付けられているクッキーを含んでいない場合には(ブロック1404)、コントロールは、ブロック1412へ進み、ブロック1412については、以降で説明する。リダイレクトされたビーコン要求が、パートナーA1310に関連付けられているクッキーを含んでいる場合には(ブロック1404)、仲介者A1308は、そのクッキーの存在をインプレッションモニタシステム1306に通知する(ブロック1406)。その通知は、リダイレクトされたビーコン要求に関連付けられている情報(たとえば、ソースURL、キャンペーンIDなど)や、クライアントの識別子などをさらに含むことができる。示されている例によれば、仲介者A1308は、リダイレクトされたビーコン要求内に含まれているキャンペーンIDと、パートナークッキー情報とを格納する(ブロック1408)。仲介者A1308は、リダイレクトされたビーコン要求に関連付けられているその他の情報、たとえば、ソースURL、リファラURLなどをさらに格納することができる。
[0151]次いで、例示的な仲介者A1308は、格納された情報をパートナーA1310へ送信すべきかどうかを決定する(ブロック1410)。たとえば、仲介者A1308は、情報をすぐに送信すべきであると決定することができ、しきい値量の情報が受信されていることを特定することもでき、情報を時刻に基づいて送信すべきであると決定することもできる、といった具合である。仲介者A1308が、情報を送信すべきではないと決定した場合には(ブロック1410)、コントロールは、ブロック1414へ進む。仲介者A1308は、情報を送信すべきであると決定した場合には(ブロック1410)、格納されている情報をパートナーA1310へ送信する(ブロック1412)。それらの格納されている情報は、単一の要求に関連付けられている情報、単一のクライアントからの複数の要求に関連付けられている情報、複数のクライアントからの複数の要求に関連付けられている情報などを含むことができる。
[0152]示されている例によれば、仲介者A1308は次いで、クライアントコンピュータ1304によって次なる仲介者及び/又はパートナーに連絡を取るべきかどうかを決定する(ブロック1414)。例示的な仲介者A1308は、パートナーA1310に関連付けられているクッキーが受信されていない場合には、次なるパートナーに連絡を取るべきであると決定する。或いは、仲介者A1308は、リダイレクトされたビーコン要求が受信されている場合や、パートナークッキーに関連付けられている場合などは常に、次なるパートナーに連絡を取るべきであると決定することもできる。
[0153]仲介者A1308は、次なるパートナー(たとえば、仲介者B1312)に連絡を取るべきであると決定した場合には(ブロック1414)、クライアントコンピュータ1304が要求を仲介者B1312へ送信すべきであることを示すビーコンリダイレクションメッセージをクライアントコンピュータ1304へ送信する。リダイレクションメッセージを送信した後に(ブロック1416)、又は、次なるパートナーに連絡を取るべきではないと仲介者A1308が決定した場合には(ブロック1414)、図14の例示的なプロセスは終了する。
[0154]図14の例は、チェーン内の次なる仲介者1308、1312を識別するリダイレクションメッセージをそれぞれの仲介者1308、1312が選択的に又は自動的に送信する場合のアプローチについて説明しているが、その他のアプローチを実施することもできる。たとえば、インプレッションモニタシステム1306からのリダイレクションメッセージは、複数の仲介者1308、1312を識別することができる。そのような一例においては、リダイレクションメッセージは、要求を仲介者1308、1312のそれぞれ(又はサブセット)へ順次送信するようにクライアントコンピュータ1304に指示することができ、(たとえば、並行して実行される要求をサポートするJavaScript(登録商標)命令を使用して)要求を仲介者1308、1312のそれぞれへ並行して送信するようにクライアントコンピュータ1304に指示することもできる、といった具合である。
[0155]図14の例は、仲介者Aに関連して説明されているが、図14のブロックのうちのいくつか又はすべては、仲介者B1312、パートナー1310、1314のうちの1つ若しくは複数、本明細書に記載されているその他の任意のパートナー、又はその他の任意のエンティティー若しくはシステムによって実行することもできる。追加として、又は代替として、図14の複数のインスタンス(又は、本明細書に記載されているその他の任意の命令)は、任意の数の場所において並行して実行することができる。
[0156]図15は、本明細書において開示されている例示的な装置、方法、製品、及び/又はシステムを実施するために使用することができる例示的なプロセッサシステム1510のブロック図である。図15において示されているように、プロセッサシステム1510は、相互接続バス1514に結合されているプロセッサ1512を含む。プロセッサ1512は、任意の適切なプロセッサ、処理装置、又はマイクロプロセッサとすることができる。図15には示されていないが、システム1510は、マルチプロセッサシステムとすることができ、ひいては、プロセッサ1512と同じ又は同様であり、相互接続バス1514に通信可能に結合されている1つ又は複数のさらなるプロセッサを含むことができる。
[0157]図15のプロセッサ1512は、チップセット1518に結合されており、チップセット1518は、メモリコントローラ1520、及び入力/出力(I/O)コントローラ1522を含む。チップセットは、I/O機能及びメモリマネージメント機能、並びに複数の汎用レジスタ及び/又は専用レジスタ、タイマーなどを提供し、それらは、チップセット1518に結合されている1つ又は複数のプロセッサによってアクセス可能であるか、又は使用される。メモリコントローラ1520は、プロセッサ1512(又は複数のプロセッサが存在する場合には、それらのプロセッサ)がシステムメモリ1524、マスストレージメモリ1525、及び/又は光学メディア1527にアクセスできるようにする機能を実行する。
[0158]一般には、システムメモリ1524は、任意の所望のタイプの揮発性及び/又は不揮発性のメモリ、たとえば、スタティックランダムアクセスメモリ(SRAM)、ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)などを含むことができる。マスストレージメモリ1525は、ハードディスクドライブ、光学ドライブ、テープストレージデバイスなどを含む任意の所望のタイプのマスストレージデバイスを含むことができる。光学メディア1527は、デジタル多用途ディスク(DVD)、コンパクトディスク(CD)、又はブルーレイ光学ディスクなどの任意の所望のタイプの光学メディアを含むことができる。図9〜図12及び図14のうちのいずれの命令も、システムメモリ1524、マスストレージデバイス1525、及び/又はその他の任意のメディアによって表される有形のメディアのうちのいずれの上に格納することもできる。
[0159]I/Oコントローラ1522は、プロセッサ1512が、I/Oバス1532を介して周辺入力/出力(I/O)デバイス1526及び1528並びにネットワークインターフェース1530と通信できるようにする機能を実行する。I/Oデバイス1526及び1528は、任意の所望のタイプのI/Oデバイス、たとえば、キーボード、ビデオディスプレイ又はモニタ、マウスなどとすることができる。ネットワークインターフェース1530は、たとえば、イーサネット(登録商標)デバイス、非同期転送モード(ATM)デバイス、802.11デバイス、デジタルサブスクライバーライン(DSL)モデム、ケーブルモデム、セルラーモデムなどとすることができ、それによって、プロセッサシステム1310は、別のプロセッサシステムと通信することができる。
[0160]メモリコントローラ1520及びI/Oコントローラ1522は、図15においては、チップセット1518内の別々の機能ブロックとして示されているが、これらのブロックによって実行される機能は、単一の半導体回路内に統合することができ、又は複数の別々の集積回路を使用して実施することもできる。
[0161]上記では、識別情報をクライアントからサーバへ送信するためのクッキーの使用を開示しているが、識別情報をクライアントからサーバ又はその他のコンピュータへ送信するためのその他の任意のシステムを使用することもできる。たとえば、本明細書において開示されているクッキーのうちの任意のクッキーによって提供される識別情報又はその他の任意の情報は、Adobe Flash(登録商標)クライアント識別子、HTML5のデータストア内に格納されている識別情報などによって提供することができる。本明細書に記載されている方法及び装置は、クッキーを採用する実施態様に限定されない。
[0162]本明細書においては、特定の方法、装置、システム、及び製品について開示してきたが、本特許がカバーする範囲は、それらに限定されない。それどころか、本特許は、特許請求の範囲の範疇内に、一字一句たがわず、又は均等論のもとで、公正に収まるすべての方法、装置、システム、及び製品をカバーする。
[0163]
本発明の側面は、以下のように記述される。
1.
メディア露出をモニタするための方法であって、
第1のインターネットドメインにおいて、第1の要求をクライアントコンピュータから受信するステップであり、前記第1の要求が、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへのアクセスを示す、ステップと、
前記クライアントコンピュータが既知であるかどうかを特定するステップと、
前記クライアントコンピュータが既知ではない場合には、前記第1のインターネットドメインから、応答を前記クライアントコンピュータへ送信するステップであり、前記応答が、第2の要求を第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示し、前記第2の要求が、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスを示す、ステップと、
前記クライアントコンピュータが既知である場合には、前記メディアのインプレッションをログに記録するステップと
を含む方法。
2.
前記第1の要求が、前記クライアントコンピュータに関連付けられている識別子を含む場合には、前記識別子を前記インプレッションに関連付けて格納するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
3.
前記識別子が、前記第1のインターネットドメインのサーバによって設定されているクッキーを含む、請求項2に記載の方法。
4.
前記第1の要求が前記識別子を含まない場合には、前記第1のインターネットドメインを介して、前記識別子を前記クライアントコンピュータ内に設定するステップと、
前記識別子を前記インプレッションに関連付けて格納するステップと
をさらに含む、請求項2に記載の方法。
5.
前記第1の要求が、前記メディアとともに提供された命令に基づいて前記第1のインターネットドメインにおいて受信され、前記クライアントコンピュータが前記メディアにアクセスしたときに前記クライアントコンピュータにおいて実行される、請求項1に記載の方法。
6.
前記命令が、Java命令、javaスクリプト、又はハイパーテキストマークアップ言語のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
7.
前記第1の要求が、前記メディアに関連付けられているキャンペーン識別子、クリエイティブタイプ識別子、又は配置識別子のうちの少なくとも1つを含み、前記キャンペーン識別子が、広告キャンペーンを示し、前記クリエイティブタイプ識別子が、前記メディアのテクノロジータイプを示し、前記配置識別子が、前記クライアントコンピュータのスクリーン上における前記メディアの位置を示す、請求項1に記載の方法。
8.
前記第1の要求内の、前記メディアに関連付けられている識別情報を受信するステップと、
前記識別情報に対応する修正された値を生成するステップと、
前記識別情報の代わりに前記修正された値を前記応答内に含めて前記クライアントコンピュータへ送信するステップであって、前記修正された値が、前記第2のインターネットドメインへの前記第2の要求内に含められる、ステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。
9.
前記修正された値を前記第1のインターネットドメインにおける前記識別情報にマップするステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
10.
前記第2のインターネットドメインから、前記修正された値に基づく第2のインプレッションを受信するステップと、
前記第2のインプレッションの前記修正された値と、前記修正された値を前記第1のインターネットドメインにおける前記識別情報にマップする前記ステップとに基づいて、前記第2のインプレッションが、前記クライアントコンピュータにおいて提示された前記メディアに対応することを特定するステップと
をさらに含む、請求項9に記載の方法。
11.
前記第2のインターネットドメインからの前記第2のインプレッションが、前記クライアントコンピュータに関連付けられているユーザの人口統計情報を含む、請求項10に記載の方法。
12.
前記第2の要求を前記第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示するための前記応答が、前記第2のインターネットドメインの前記インターネットアドレスを含む、請求項1に記載の方法。
13.
前記クライアントコンピュータに関連付けられているユーザに関する人口統計情報を有する可能性が最も高いのはどのインターネットドメインであるかを示すデータに基づいて、前記第2のインターネットドメインの前記インターネットアドレスを選択するステップをさらに含む、請求項12に記載の方法。
14.
前記第2のインターネットドメインがソーシャルネットワークサービスに関連付けられており、ソーシャルネットワークサービスが、その登録ユーザから人口統計情報を収集する、請求項1に記載の方法。
15.
前記メディアが広告である、請求項1に記載の方法。
16.
前記第1のインターネットドメインから、第2の応答を前記クライアントコンピュータへ送信するステップをさらに含み、前記第2の応答が、第3の要求を第3のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示し、前記第3の要求が、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアの前記提示を示す、請求項1に記載の方法。
17.
前記第2のインターネットドメインにおいてインプレッションがログに記録されなかった場合には、前記第2の応答が、前記クライアントコンピュータへ送信される、請求項16に記載の方法。
18.
前記第1のインターネットドメインにおいて、第3の要求を第2のクライアントコンピュータから受信するステップであって、前記第3の要求が、前記第2のクライアントコンピュータにおける第2のメディアへのアクセスを示し、前記クライアントコンピュータが、パネリストコンピュータであり、前記第2のクライアントコンピュータが、非パネリストコンピュータである、ステップと、
前記パネリストコンピュータに関連付けられている第1の人口統計情報を、前記第1の要求に基づいて前記メディアコンテンツの前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納するステップであって、前記人口統計情報が、前記パネリストコンピュータに関連付けられているパネリストメンバーからそれまでに収集されている、ステップと、
前記第2のインターネットドメインから、前記第2のクライアントコンピュータに関連付けられている第2の人口統計情報を受信するステップであって、前記第2の人口統計情報が、前記第2のクライアントコンピュータにおける前記第2のメディアの前記提示に基づいて前記第2のインターネットドメインにおいてログに記録された第2のインプレッションに関連付けて受信される、ステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。
19.
前記パネリストメンバーが、前記第1のインターネットドメインに関連付けられている視聴者レーティング測定エンティティーによって保持されているパネルに関連付けられており、前記第2のクライアントコンピュータの非パネリストユーザが、前記第2のインターネットドメインに関連付けられている登録ベースのサービスの登録ユーザである、請求項18に記載の方法。
20.
前記第2のインターネットドメインから、前記第2の要求に基づいて前記第2のインターネットドメインにおいてログに記録された第2のインプレッションに関連付けられている人口統計情報を受信するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
21.
前記第2の要求を前記第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示するための前記応答が、前記第2の要求を仲介者へ送信するように前記クライアントコンピュータに指示する、請求項1に記載の方法。
22.
メディア露出をモニタするための装置であって、
第1のインターネットドメインにおいて、クライアントコンピュータにおける前記メディアへのアクセスを示す第1の要求を前記クライアントコンピュータから受信し、
前記クライアントコンピュータが既知ではない場合には、前記第1のインターネットドメインから、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスを示す第2の要求を第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示する応答を前記クライアントコンピュータへ送信する
通信インターフェースと、
前記クライアントコンピュータが既知である場合には、前記メディアのインプレッションをログに記録するためのデータ構造と
を備える装置。
23.
前記第1の要求が、前記クライアントコンピュータに関連付けられている識別子を含む場合には、前記データ構造が、前記識別子を前記インプレッションに関連付けて格納する、請求項22に記載の装置。
24.
前記識別子が、前記第1のインターネットドメインのサーバによって設定されているクッキーを含む、請求項23に記載の装置。
25.
前記通信インターフェースが、前記第1の要求が前記識別子を含まない場合には、前記第1のインターネットドメインを介して、前記識別子を前記クライアントコンピュータ内に設定し、前記データ構造が、前記通信インターフェースが前記識別子を前記クライアントコンピュータ内に設定した後に前記識別子を前記インプレッションに関連付けて格納する、請求項23に記載の装置。
26.
前記第1の要求が、前記メディアとともに提供された命令に基づいて前記第1のインターネットドメインにおいて受信され、前記クライアントコンピュータが前記メディアにアクセスしたときに前記クライアントコンピュータにおいて実行される、請求項22に記載の装置。
27.
前記命令が、Java命令、javaスクリプト、又はハイパーテキストマークアップ言語のうちの少なくとも1つを含む、請求項22に記載の装置。
28.
前記第1の要求が、前記メディアに関連付けられているキャンペーン識別子、クリエイティブタイプ識別子、又は配置識別子のうちの少なくとも1つを含み、前記キャンペーン識別子が、広告キャンペーンを示し、前記クリエイティブタイプ識別子が、前記メディアのテクノロジータイプを示し、前記配置識別子が、前記クライアントコンピュータのスクリーン上における前記メディアの位置を示す、請求項22に記載の装置。
29.
前記通信インターフェースが、
前記第1の要求内の、前記メディアに関連付けられている識別情報を受信し、
前記識別情報の代わりに、前記第2のインターネットドメインへの前記第2の要求内に含められる前記修正された値を、前記応答内に含めて前記クライアントコンピュータへ送信する
請求項22に記載の装置。
30.
前記修正された値を前記第1のインターネットドメインにおける前記識別情報にマップするためのサイト識別子マップをさらに備える、請求項29に記載の装置。
31.
前記第2のインターネットドメインから、前記修正された値に基づく第2のインプレッションを受信し、
前記第2のインプレッションの前記修正された値と、前記修正された値を前記第1のインターネットドメインにおける前記識別情報にマップすることとに基づいて、前記第2のインプレッションが、前記クライアントコンピュータにおいて提示された前記メディアに対応することを特定する
レポートジェネレータをさらに備える、請求項30に記載の装置。
32.
前記第2のインターネットドメインからの前記第2のインプレッションが、前記クライアントコンピュータに関連付けられているユーザの人口統計情報を含む、請求項31に記載の装置。
33.
前記第2の要求を前記第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示するための前記応答が、前記第2のインターネットドメインの前記インターネットアドレスを含む、請求項22に記載の装置。
34.
前記クライアントコンピュータに関連付けられているユーザに関する人口統計情報を有する可能性が最も高いのはどのインターネットドメインであるかを示すデータに基づいて、前記第2のインターネットドメインの前記インターネットアドレスを選択するためのルールエンジンを選択することをさらに含む、請求項33に記載の装置。
35.
前記第2のインターネットドメインがソーシャルネットワークサービスに関連付けられており、ソーシャルネットワークサービスが、その登録ユーザから人口統計情報を収集する、請求項22に記載の装置。
36.
前記メディアが広告である、請求項22に記載の装置。
37.
前記通信インターフェースが、前記第1のインターネットドメインから、第2の応答を前記クライアントコンピュータへ送信し、前記第2の応答が、第3の要求を第3のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示し、前記第3の要求が、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアの前記提示を示す、請求項22に記載の装置。
38.
前記第2のインターネットドメインにおいてインプレッションがログに記録されなかった場合には、前記第2の応答が、前記クライアントコンピュータへ送信される、請求項37に記載の装置。
39.
前記第1のインターネットドメインにおいて、第3の要求を第2のクライアントコンピュータから受信するための前記通信インターフェースであって、前記第3の要求が、前記第2のクライアントコンピュータにおける第2のメディアへのアクセスを示し、前記クライアントコンピュータが、パネリストコンピュータであり、前記第2のクライアントコンピュータが、非パネリストコンピュータである、前記通信インターフェースと、
前記パネリストコンピュータに関連付けられている第1の人口統計情報を、前記第1の要求に基づいて前記メディアコンテンツの前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納するための第2のデータ構造であって、前記人口統計情報が、前記パネリストコンピュータに関連付けられているパネリストメンバーからそれまでに収集されている、第2のデータ構造と、
前記第2のインターネットドメインから、前記第2のクライアントコンピュータに関連付けられている第2の人口統計情報を受信するためのレポートジェネレータであって、前記第2の人口統計情報が、前記第2のクライアントコンピュータにおける前記第2のメディアの前記提示に基づいて前記第2のインターネットドメインにおいてログに記録された第2のインプレッションに関連付けて受信される、レポートジェネレータと
をさらに備える、請求項22に記載の装置。
40.
前記パネリストメンバーが、前記第1のインターネットドメインに関連付けられている視聴者レーティング測定エンティティーによって保持されているパネルに関連付けられており、前記第2のクライアントコンピュータの非パネリストユーザが、前記第2のインターネットドメインに関連付けられている登録ベースのサービスの登録ユーザである、請求項39に記載の装置。
41.
前記第2のインターネットドメインから、前記第2の要求に基づいて前記第2のインターネットドメインにおいてログに記録された第2のインプレッションに関連付けられている人口統計情報を受信するためのレポートジェネレータをさらに備える、請求項22に記載の装置。
42.
前記第2の要求を前記第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示するための前記応答が、前記第2の要求を仲介者へ送信するように前記クライアントコンピュータに指示する、請求項22に記載の装置。
43.
命令が格納されている有形のマシンアクセス可能メディアであって、前記命令が、実行されたときに、マシンに少なくとも、
第1のインターネットドメインにおいて、クライアントコンピュータにおける前記メディアへのアクセスを示す第1の要求を前記クライアントコンピュータから受信させ、
前記クライアントコンピュータが既知であるかどうかを特定させ、
前記クライアントコンピュータが既知ではない場合には、前記第1のインターネットドメインから、応答を前記クライアントコンピュータへ送信させ、前記応答が、第2の要求を第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示し、前記第2の要求が、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスを示し、
前記クライアントコンピュータが既知である場合には、前記メディアのインプレッションをログに記録させる
有形のマシンアクセス可能メディア。
44.
前記マシンに、前記第1の要求が前記クライアントコンピュータに関連付けられている識別子を含む場合には、前記識別子を前記インプレッションに関連付けて格納させる命令を格納している、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
45.
前記識別子が、前記第1のインターネットドメインのサーバによって設定されているクッキーを含む、請求項44に記載のマシンアクセス可能メディア。
46.
前記マシンに、
前記第1の要求が前記識別子を含まない場合には、前記第1のインターネットドメインを介して、前記識別子を前記クライアントコンピュータ内に設定させ、
前記識別子を前記インプレッションに関連付けて格納させる
命令を格納している、請求項44に記載のマシンアクセス可能メディア。
47.
前記第1の要求が、前記メディアとともに提供された第2の命令に基づいて前記第1のインターネットドメインにおいて受信され、前記クライアントコンピュータが前記メディアにアクセスしたときに前記クライアントコンピュータにおいて実行される、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
48.
前記第2の命令が、Java命令、javaスクリプト、又はハイパーテキストマークアップ言語のうちの少なくとも1つを含む、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
49.
前記第1の要求が、前記メディアに関連付けられているキャンペーン識別子、クリエイティブタイプ識別子、又は配置識別子のうちの少なくとも1つを含み、前記キャンペーン識別子が、広告キャンペーンを示し、前記クリエイティブタイプ識別子が、前記メディアのテクノロジータイプを示し、前記配置識別子が、前記クライアントコンピュータのスクリーン上における前記メディアの位置を示す、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
50.
前記マシンに、
前記第1の要求内の、前記メディアに関連付けられている識別情報を受信させ、
前記識別情報に対応する修正された値を生成させ、
前記識別情報の代わりに前記修正された値を前記応答内に含めて前記クライアントコンピュータへ送信させ、前記修正された値が、前記第2のインターネットドメインへの前記第2の要求内に含められる
命令を格納している、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
51.
前記マシンに、前記修正された値を前記第1のインターネットドメインにおける前記識別情報にマップさせる命令を格納している、請求項50に記載のマシンアクセス可能メディア。
52.
前記マシンに、
前記第2のインターネットドメインから、前記修正された値に基づく第2のインプレッションを受信させ、
前記第2のインプレッションの前記修正された値と、前記修正された値を前記第1のインターネットドメインにおける前記識別情報にマップすることとに基づいて、前記第2のインプレッションが、前記クライアントコンピュータにおいて提示された前記メディアに対応することを特定させる
命令を格納している、請求項51に記載のマシンアクセス可能メディア。
53.
前記第2のインターネットドメインからの前記第2のインプレッションが、前記クライアントコンピュータに関連付けられているユーザの人口統計情報を含む、請求項52に記載のマシンアクセス可能メディア。
54.
前記第2の要求を前記第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示するための前記応答が、前記第2のインターネットドメインの前記インターネットアドレスを含む、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
55.
前記マシンに、
前記クライアントコンピュータに関連付けられているユーザに関する人口統計情報を有する可能性が最も高いのはどのインターネットドメインであるかを示すデータに基づいて、前記第2のインターネットドメインの前記インターネットアドレスを選択させる命令を格納している、請求項54に記載のマシンアクセス可能メディア。
56.
前記第2のインターネットドメインがソーシャルネットワークサービスに関連付けられており、ソーシャルネットワークサービスが、その登録ユーザから人口統計情報を収集する、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
57.
前記メディアが広告である、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
58.
前記マシンに、前記第1のインターネットドメインから、第2の応答を前記クライアントコンピュータへ送信させる命令を格納しており、前記第2の応答が、第3の要求を第3のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示し、前記第3の要求が、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアの前記提示を示す、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
59.
前記第2のインターネットドメインにおいてインプレッションがログに記録されなかった場合には、前記第2の応答が、前記クライアントコンピュータへ送信される、請求項58に記載のマシンアクセス可能メディア。
60.
前記マシンに、
前記第1のインターネットドメインにおいて、第3の要求を第2のクライアントコンピュータから受信させ、前記第3の要求が、前記第2のクライアントコンピュータにおける第2のメディアへのアクセスを示し、前記クライアントコンピュータが、パネリストコンピュータであり、前記第2のクライアントコンピュータが、非パネリストコンピュータであり、
前記パネリストコンピュータに関連付けられている第1の人口統計情報を、前記第1の要求に基づいて前記メディアコンテンツの前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納させ、前記人口統計情報が、前記パネリストコンピュータに関連付けられているパネリストメンバーからそれまでに収集されており、
前記第2のインターネットドメインから、前記第2のクライアントコンピュータに関連付けられている第2の人口統計情報を受信させ、前記第2の人口統計情報が、前記第2のクライアントコンピュータにおける前記第2のメディアの前記提示に基づいて前記第2のインターネットドメインにおいてログに記録された第2のインプレッションに関連付けて受信される
命令を格納している、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
61.
前記パネリストメンバーが、前記第1のインターネットドメインに関連付けられている視聴者レーティング測定エンティティーによって保持されているパネルに関連付けられており、前記第2のクライアントコンピュータの非パネリストユーザが、前記第2のインターネットドメインに関連付けられている登録ベースのサービスの登録ユーザである、請求項60に記載のマシンアクセス可能メディア。
62.
前記マシンに、前記第2のインターネットドメインから、前記第2の要求に基づいて前記第2のインターネットドメインにおいてログに記録された第2のインプレッションに関連付けられている人口統計情報を受信させる命令を格納している、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
63.
前記第2の要求を前記第2のインターネットドメインへ送信するように前記クライアントコンピュータに指示するための前記応答が、前記第2の要求を仲介者へ送信するように前記クライアントコンピュータに指示する、請求項43に記載のマシンアクセス可能メディア。
64.
視聴者測定パネルを拡張する方法であって、
メディアへのアクセスを識別する受信された表示が、前記視聴者測定パネルのメンバーによって送信されたものであるかどうかを特定するステップと、
前記メディアへのアクセスを識別する前記受信された表示が、前記視聴者測定パネルの前記メンバーによって送信されたものではない場合には、前記表示をソーシャルネットワークプロバイダへ転送するステップと、
前記表示が、前記ソーシャルネットワークプロバイダのユーザによって送信されたものである場合には、前記メディアへの前記アクセスを前記ソーシャルネットワークプロバイダのレコード内に格納されている前記ユーザの第1の人口統計に関連付けるログを受信するステップと
を含む方法。
65.
前記表示が、前記視聴者測定パネルの前記メンバーによって送信されたものである場合には、前記メディアと、前記メンバーの第2の人口統計との間における関連付けをログに記録するステップをさらに含む、請求項64に記載の方法。
66.
前記表示が、ハイパーテキスト転送プロトコル要求を介して受信される、請求項64に記載の方法。
67.
前記表示を前記ソーシャルネットワークの前記プロバイダへ転送するステップが、前記メディアの発行者ウェブサイトを示すサイト識別子の修正された値を転送するサブステップを含む、請求項64に記載の方法。
68.
前記修正された値を前記サイト識別子に関連付けてデータ構造内に格納し、前記ソーシャルネットワークの前記プロバイダへは前記サイト識別子を送信しないステップをさらに含む、請求項67に記載の方法。
69.
前記修正された値に基づく前記ソーシャルネットワークプロバイダからのログに記録されたインプレッションデータを受信し、前記ログに記録されたインプレッションデータ内の前記修正された値と、前記修正された値を前記サイト識別子に関連付けて前記データ構造内に格納する前記ステップとに基づいて、前記発行者ウェブサイトの前記サイト識別子を識別するステップをさらに含む、請求項68に記載の方法。
70.
前記表示を前記ソーシャルネットワークプロバイダへ転送する前記ステップが、前記視聴者測定パネルを管理している視聴者測定エンティティーによって実行される、請求項64に記載の方法。
71.
視聴者測定パネルを拡張するための装置であって、
メディアへのアクセスを識別する受信された表示が、前記視聴者測定パネルのメンバーによって送信されたものであるかどうかを特定するコンパレータと、
前記メディアへのアクセスを識別する前記受信された表示が、前記視聴者測定パネルの前記メンバーによって送信されたものではない場合には、前記表示をソーシャルネットワークプロバイダへ転送する通信インターフェースと、
前記表示が、前記ソーシャルネットワークプロバイダのユーザによって送信されたものである場合には、前記メディアへの前記アクセスを前記ソーシャルネットワークプロバイダのレコード内に格納されている前記ユーザの第1の人口統計に関連付けるログを受信するレポートジェネレータと
を備える装置。
72.
前記表示が、前記視聴者測定パネルの前記メンバーによって送信されたものである場合には、前記メディアと、前記メンバーの第2の人口統計との間における関連付けをログに記録するためのデータ構造をさらに備える、請求項71に記載の装置。
73.
前記表示が、ハイパーテキスト転送プロトコル要求を介して受信される、請求項71に記載の装置。
74.
前記表示を前記ソーシャルネットワークの前記プロバイダへ転送することが、前記メディアの発行者ウェブサイトを示すサイト識別子の修正された値を転送することを含む、請求項71に記載の装置。
75.
前記修正された値を前記サイト識別子に関連付けて格納するためのデータ構造と、前記ソーシャルネットワークの前記プロバイダへは前記サイト識別子を送信しない通信インターフェースとをさらに含む、請求項74に記載の装置。
76.
前記レポートジェネレータが、前記修正された値に基づく前記ソーシャルネットワークプロバイダからのログに記録されたインプレッションデータを受信し、前記ログに記録されたインプレッションデータ内の前記修正された値と、前記修正された値を前記サイト識別子に関連付けて前記データ構造内に格納することとに基づいて、前記発行者ウェブサイトの前記サイト識別子を識別する、請求項75に記載の装置。
77.
前記コンパレータ、前記通信インターフェース、及び前記レポートジェネレータが、前記視聴者測定パネルを管理している視聴者測定エンティティーによって操作される、請求項71に記載の装置。
78.
命令を格納しているマシンアクセス可能メディアであって、前記命令が実行されたときに、マシンに少なくとも、
メディアへのアクセスを識別する受信された表示が、視聴者測定パネルのメンバーによって送信されたものであるかどうかを特定させ、
前記メディアへのアクセスを識別する前記受信された表示が、前記視聴者測定パネルの前記メンバーによって送信されたものではない場合には、前記表示をソーシャルネットワークプロバイダへ転送させ、
前記表示が、前記ソーシャルネットワークプロバイダのユーザによって送信されたものである場合には、前記メディアへの前記アクセスを前記ソーシャルネットワークプロバイダのレコード内に格納されている前記ユーザの第1の人口統計に関連付けるログを受信させる
マシンアクセス可能メディア。
79.
前記マシンに、前記表示が前記視聴者測定パネルの前記メンバーによって送信されたものである場合には、前記メディアと、前記メンバーの第2の人口統計との間における関連付けをログに記録させる命令を格納している、請求項78に記載のマシンアクセス可能メディア。
80.
前記表示が、ハイパーテキスト転送プロトコル要求を介して受信される、請求項78に記載のマシンアクセス可能メディア。
81.
前記表示を前記ソーシャルネットワークの前記プロバイダへ転送することが、前記メディアの発行者ウェブサイトを示すサイト識別子の修正された値を転送することを含む、請求項78に記載のマシンアクセス可能メディア。
82.
マシンに、前記修正された値を前記サイト識別子に関連付けてデータ構造内に格納させ、前記ソーシャルネットワークの前記プロバイダへは前記サイト識別子を送信させない命令を格納している、請求項81に記載のマシンアクセス可能メディア。
83.
マシンに、前記修正された値に基づく前記ソーシャルネットワークプロバイダからのログに記録されたインプレッションデータを受信させ、前記ログに記録されたインプレッションデータ内の前記修正された値と、前記修正された値を前記サイト識別子に関連付けて前記データ構造内に格納することとに基づいて、前記発行者ウェブサイトの前記サイト識別子を識別させる命令を格納している、請求項82に記載のマシンアクセス可能メディア。
84.
前記表示を前記ソーシャルネットワークプロバイダへ転送することが、前記視聴者測定パネルを管理している視聴者測定エンティティーによって実行される、請求項78に記載のマシンアクセス可能メディア。

Claims (24)

  1. メディアへのアクセスをモニタするサーバであって、
    クライアントコンピュータからの第1の要求であって、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへのアクセスを示す第1の要求に応じて前記クライアントコンピュータにユニフォームリソースロケータ(URL)スクレープ命令を送信する通信インターフェースと、
    前記通信インターフェースと共に回路に設けられたプロセッサと、
    マシン可読命令を含むメモリと、を含み、
    前記マシン可読命令が前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
    前記メディアのホストウェブサイトのURLが、前記プロセッサにより前記第1の要求から得られない場合に、前記クライアントコンピュータに(1)前記クライアントコンピュータにおけるウェブブラウザのアドレスバーから前記ホストウェブサイトの前記URLを読みとらせ、(2)前記ホストウェブサイトの前記URLを前記サーバに送信させる、前記URLスクレープ命令を前記通信インターフェースに提供させ、
    前記メディアのログに記録されたインプレッションを、前記クライアントコンピュータからの前記ホストウェブサイトの前記URLに関連付けて格納させる、
    サーバ。
  2. 前記マシン可読命令は、前記プロセッサに、前記クライアントコンピュータの識別子に対応する人口統計情報を、前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納させる、
    請求項1に記載のサーバ。
  3. 前記通信インターフェースは、前記識別子を、前記第1の要求内の前記クライアントコンピュータからのクッキーとして受信し、前記クッキーは、前記人口統計情報に対応するユーザに関連付けられている、
    請求項2に記載のサーバ。
  4. 前記第1の要求は、前記クライアントコンピュータのユーザに対応する識別子を含み、
    前記通信インターフェースは、前記クライアントコンピュータに応答を送信し、
    前記応答は、前記クライアントコンピュータに、第2の要求を第2のサーバに送信することを指示し、
    前記マシン可読命令は、前記プロセッサに、さらに、
    第1の人口統計情報を前記ログに記録されたインプレッションと関連付けて格納させ、前記第1の人口統計情報は、前記ユーザに対応する前記識別子に関連付けられており、前記第1の人口統計情報は、前記第1の人口統計情報がパネルへの登録の最中の前記ユーザから得られた後に前記サーバにより格納され、
    前記マシン可読命令は、前記プロセッサに、さらに、
    第2の人口統計情報を前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスに関連付ける前記第2のサーバに基づいて、前記第2のサーバからの前記第2の人口統計情報を前記第1の人口統計情報にマージさせる、
    請求項1に記載のサーバ。
  5. 第1のインターネットドメインの前記サーバにより前記クライアントコンピュータが識別できない場合に、前記通信インターフェースは、さらに、前記クライアントコンピュータに応答を送信し、
    前記応答は、前記クライアントコンピュータに、第2のインターネットドメインの第2のサーバに第2の要求を送信することを指示し、
    前記第2の要求は、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスを示す、
    請求項1に記載のサーバ。
  6. 前記マシン可読命令は、前記プロセッサに、さらに、
    前記第2のインターネットドメインからの人口統計情報を前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納させ、
    前記人口統計情報は、前記第2の要求に対応する、
    請求項5に記載のサーバ。
  7. 前記メディアは、前記ホストウェブサイトの広告iFrameの前記ウェブブラウザにより提示され、前記広告iFrameは、前記ホストウェブサイトの前記URLとは異なる第2のURLに関連付けられている、
    請求項1に記載のサーバ。
  8. 前記通信インターフェースは、前記クライアントコンピュータにクッキーを送信し、
    前記マシン可読命令は、前記プロセッサに、前記ログに記録されたインプレッションに関連付けられた前記クッキーに対応する人口統計情報を格納させる、
    請求項1に記載のサーバ。
  9. 命令を含む有形のコンピュータ可読媒体であって、
    前記命令が、実行されたときに、マシンに少なくとも、
    第1の要求に応じてクライアントコンピュータにユニフォームリソースロケータ(URL)スクレープ命令を送信させ、
    メディアのホストウェブサイトURLが前記マシンにより前記第1の要求から得られず、
    前記第1の要求が前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへのアクセスを示し、
    前記URLスクレープ命令が前記クライアントコンピュータに(1)前記クライアントコンピュータにおけるウェブブラウザのアドレスバーから前記ホストウェブサイトの前記URLを読みとらせ、(2)前記ホストウェブサイトの前記URLをサーバに送信させ、
    前記命令が実行されたときに前記マシンに少なくとも、さらに、
    前記メディアのログに記録されたインプレッションを、前記クライアントコンピュータからの前記ホストウェブサイトの前記URLに関連付けて格納させる、
    有形のコンピュータ可読媒体。
  10. 前記命令が実行されたときに、前記命令は前記マシンにさらに、
    前記クライアントコンピュータの識別子に対応する人口統計情報を、前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納させる、
    請求項9に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  11. 前記命令が実行されたときに、前記命令は前記マシンにさらに、
    前記第1の要求内の前記クライアントコンピュータからのクッキーとしての前記識別子にアクセスさせ、
    前記クッキーは、前記人口統計情報に対応するユーザに関連付けられている、
    請求項10に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  12. 前記命令が実行されたときに、前記命令は前記マシンにさらに、
    前記クライアントコンピュータに第2の要求をサーバに送信することを指示するための応答を前記クライアントコンピュータに送信させ、
    第1の人口統計情報を前記ログに記録されたインプレッションと関連付けて格納させ、前記第1の人口統計情報は、ユーザに対応する識別子に関連付けられており、前記第1の人口統計情報は、前記第1の人口統計情報がパネルへの登録の最中の前記ユーザから得られた後に前記サーバにより格納され、
    前記命令は前記マシンにさらに、
    第2の人口統計情報を前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスに関連付ける第2のサーバに基づいて、前記第2のサーバからの前記第2の人口統計情報を前記第1の人口統計情報にマージさせる、
    請求項9に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  13. 前記命令が実行されたときに、前記命令は前記マシンにさらに、
    第1のインターネットドメインの前記サーバにより前記クライアントコンピュータが識別できない場合に、前記クライアントコンピュータに応答を送信し、
    前記応答は、前記クライアントコンピュータに、第2のインターネットドメインの第2のサーバに第2の要求を送信することを指示し、
    前記第2の要求は、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスを示す、
    請求項9に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  14. 前記命令が実行されたときに、前記命令は前記マシンにさらに、
    前記第2のインターネットドメインからの人口統計情報を前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納させ、
    前記人口統計情報は、前記第2の要求に対応する、
    請求項13に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  15. 前記メディアは、前記ホストウェブサイトの広告iFrameの前記ウェブブラウザにより提示され、前記広告iFrameは、前記ホストウェブサイトの前記URLとは異なる第2のURLに関連している、
    請求項9に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  16. 前記命令が実行されたときに、前記命令は前記マシンにさらに、
    前記クライアントコンピュータにクッキーを送信させ、
    前記ログに記録されたインプレッションに関連付けられた前記クッキーに対応する人口統計情報を格納させる、
    請求項9に記載の有形のコンピュータ可読媒体。
  17. メディアへのアクセスをモニタする方法であって、
    クライアントコンピュータからの第1の要求に応じてサーバから前記クライアントコンピュータにユニフォームリソースロケータ(URL)スクレープ命令を送信するステップであって、
    前記メディアのホストウェブサイトURLが前記サーバにより前記第1の要求から得られず、
    前記第1の要求が前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへのアクセスを示し、
    前記URLスクレープ命令が前記クライアントコンピュータに(1)前記クライアントコンピュータにおけるウェブブラウザのアドレスバーから前記ホストウェブサイトの前記URLを読みとらせ、(2)前記ホストウェブサイトの前記URLを前記サーバに送信させる、ステップと、
    前記メディアのログに記録されたインプレッションを、前記クライアントコンピュータからの前記ホストウェブサイトの前記URLに関連付けて格納するステップと、
    を有する方法。
  18. 前記クライアントコンピュータの識別子に対応する人口統計情報を、前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納するステップと、をさらに含む、
    請求項17に記載の方法。
  19. 前記第1の要求内の前記クライアントコンピュータからのクッキーとしての前記識別子にアクセスするステップであって、前記クッキーは、前記人口統計情報に対応するユーザに関連付けられている、ステップと、をさらに含む、
    請求項18に記載の方法。
  20. 前記第1の要求は、前記クライアントコンピュータのユーザに対応する識別子を含み、
    前記方法は、
    前記サーバから前記クライアントコンピュータに応答を送信するステップであって、前記応答は、前記クライアントコンピュータに第2の要求を第2のサーバに送信することを指示するための応答である、ステップと、
    第1の人口統計情報を前記ログに記録されたインプレッションと関連付けて格納するステップであって、前記第1の人口統計情報は、パネルへの登録の最中の前記ユーザから得られ、前記ユーザに対応する前記識別子に関連付けられている、ステップと、
    第2の人口統計情報を前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスに関連付ける前記第2のサーバに基づいて、前記第2のサーバからの前記第2の人口統計情報を前記第1の人口統計情報にマージするステップと、をさらに含む、
    請求項17に記載の方法。
  21. 第1のインターネットドメインの前記サーバにより前記クライアントコンピュータが識別できない場合に、前記サーバから前記クライアントコンピュータに応答を送信するステップであって、前記応答は、前記クライアントコンピュータに、第2のインターネットドメインの第2のサーバに第2の要求を送信することを指示し、前記第2の要求は、前記クライアントコンピュータにおける前記メディアへの前記アクセスを示す、ステップと、をさらに含む、
    請求項17に記載の方法。
  22. 前記第2のインターネットドメインからの人口統計情報を前記ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納するステップであって、前記人口統計情報は、前記第2の要求に対応する、ステップと、をさらに含む、
    請求項21に記載の方法。
  23. 前記メディアは、前記ホストウェブサイトの広告iFrameの前記ウェブブラウザにより提示され、前記広告iFrameは、前記ホストウェブサイトの前記URLとは異なる第2のURLに関連付けられている、
    請求項17に記載の方法。
  24. 前記クライアントコンピュータにクッキーを送信するステップと、
    前記ログに記録されたインプレッションに関連付けられた前記クッキーに対応する人口統計情報を格納するステップと、をさらに含む、
    請求項17に記載の方法。
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Families Citing this family (190)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1586045A1 (en) 2002-12-27 2005-10-19 Nielsen Media Research, Inc. Methods and apparatus for transcoding metadata
US10032452B1 (en) 2016-12-30 2018-07-24 Google Llc Multimodal transmission of packetized data
US8626901B2 (en) 2010-04-05 2014-01-07 Comscore, Inc. Measurements based on panel and census data
US8307006B2 (en) 2010-06-30 2012-11-06 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to obtain anonymous audience measurement data from network server data for particular demographic and usage profiles
US8370489B2 (en) 2010-09-22 2013-02-05 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US9092797B2 (en) 2010-09-22 2015-07-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
US11869024B2 (en) 2010-09-22 2024-01-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
US20120099487A1 (en) * 2010-10-26 2012-04-26 Geoffrey Langos Systems and methods for integrating information from voice over internet protocol systems and social networking systems
US9911135B2 (en) * 2010-11-15 2018-03-06 Excalibur Ip, Llc Online advertising with enhanced publisher involvement
US9294479B1 (en) * 2010-12-01 2016-03-22 Google Inc. Client-side authentication
CA2819268C (en) 2010-12-20 2017-10-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine media impressions using distributed demographic information
US8874639B2 (en) * 2010-12-22 2014-10-28 Facebook, Inc. Determining advertising effectiveness outside of a social networking system
US8938534B2 (en) 2010-12-30 2015-01-20 Ss8 Networks, Inc. Automatic provisioning of new users of interest for capture on a communication network
US9058323B2 (en) 2010-12-30 2015-06-16 Ss8 Networks, Inc. System for accessing a set of communication and transaction data associated with a user of interest sourced from multiple different network carriers and for enabling multiple analysts to independently and confidentially access the set of communication and transaction data
EP2686779A4 (en) 2011-03-18 2014-09-17 Nielsen Co Us Llc METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING MEDIA IMPRESSIONS
US8972612B2 (en) 2011-04-05 2015-03-03 SSB Networks, Inc. Collecting asymmetric data and proxy data on a communication network
US9380356B2 (en) 2011-04-12 2016-06-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to generate a tag for media content
US9210208B2 (en) 2011-06-21 2015-12-08 The Nielsen Company (Us), Llc Monitoring streaming media content
WO2013003945A1 (en) * 2011-07-07 2013-01-10 Locationary, Inc. System and method for providing a content distribution network
US20130060702A1 (en) * 2011-09-07 2013-03-07 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for demographics information collection
US20130060796A1 (en) * 2011-09-07 2013-03-07 Thomas J. Gilg Content aggregation and mapping
WO2013052426A1 (en) * 2011-10-03 2013-04-11 Facebook, Inc. Providing user metrics for an unknown dimension to an external system
US9065869B2 (en) * 2011-10-08 2015-06-23 Broadcom Corporation Social network device memberships and applications
US8805987B1 (en) * 2011-11-29 2014-08-12 Google Inc. Ensuring a cookie-less namespace
US8538333B2 (en) 2011-12-16 2013-09-17 Arbitron Inc. Media exposure linking utilizing bluetooth signal characteristics
US20130191226A1 (en) * 2012-01-20 2013-07-25 Bradley Hopkins Smallwood Pricing and delivery of advertising based on exposure time
US9015255B2 (en) 2012-02-14 2015-04-21 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify session users with cookie information
US8973023B1 (en) 2012-02-29 2015-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine audience duplication in cross-media campaigns
US9922334B1 (en) * 2012-04-06 2018-03-20 Google Llc Providing an advertisement based on a minimum number of exposures
US9965767B2 (en) 2012-04-20 2018-05-08 Comscore, Inc. Attribution of demographics to census data
US10776830B2 (en) 2012-05-23 2020-09-15 Google Llc Methods and systems for identifying new computers and providing matching services
US10152723B2 (en) 2012-05-23 2018-12-11 Google Llc Methods and systems for identifying new computers and providing matching services
AU2013204865B2 (en) 2012-06-11 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to share online media impressions data
JP2014029587A (ja) * 2012-07-31 2014-02-13 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理システム
US9282366B2 (en) 2012-08-13 2016-03-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to communicate audience measurement information
AU2013204953B2 (en) * 2012-08-30 2016-09-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US20140108132A1 (en) * 2012-10-11 2014-04-17 Salesforce.Com, Inc. Preserving electronic advertisements identified during a computing session
US20140108130A1 (en) * 2012-10-12 2014-04-17 Google Inc. Calculating audience metrics for online campaigns
US9218610B2 (en) * 2012-10-23 2015-12-22 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify usage of quick response codes
US9183110B2 (en) 2012-11-26 2015-11-10 Google Inc. Centralized dispatching of application analytics
US9055021B2 (en) * 2012-11-30 2015-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor impressions of social media messages
US10735552B2 (en) 2013-01-31 2020-08-04 Google Llc Secondary transmissions of packetized data
US9832155B2 (en) * 2013-01-31 2017-11-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor impressions of social media messages
US10650066B2 (en) 2013-01-31 2020-05-12 Google Llc Enhancing sitelinks with creative content
AU2013377887A1 (en) * 2013-02-06 2015-06-18 Thomson Licensing Privacy protection against curious recommenders
US10410296B2 (en) * 2013-02-19 2019-09-10 Facebook, Inc. Selection of advertisements based on social networking system login status
US20150025968A1 (en) * 2013-02-22 2015-01-22 Trueffect, Inc. Data management process utilizing a first-party technique
US20140244386A1 (en) * 2013-02-26 2014-08-28 Facebook, Inc. Targeting advertisements to logged out users of an online system
US10878448B1 (en) 2013-03-13 2020-12-29 Adobe Inc. Using a PID controller engine for controlling the pace of an online campaign in realtime
US11010794B2 (en) 2013-03-13 2021-05-18 Adobe Inc. Methods for viewer modeling and bidding in an online advertising campaign
US11120467B2 (en) 2013-03-13 2021-09-14 Adobe Inc. Systems and methods for predicting and pricing of gross rating point scores by modeling viewer data
US10007926B2 (en) 2013-03-13 2018-06-26 Adobe Systems Incorporated Systems and methods for predicting and pricing of gross rating point scores by modeling viewer data
US9503536B2 (en) 2013-03-14 2016-11-22 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
WO2014151402A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 The Nielsen Company (Us), Llc Determining audience reach for internet media
WO2014160730A1 (en) * 2013-03-26 2014-10-02 Facebook, Inc. Obtaining metrics for online advertising using multiple sources of user data
US9218583B2 (en) * 2013-03-29 2015-12-22 International Business Machines Corporation Computing system predictive build
WO2014169064A1 (en) * 2013-04-09 2014-10-16 Facebook, Inc. Obtaining metrics for online advertising using multiple sources of user data
US9697533B2 (en) 2013-04-17 2017-07-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
US9560149B2 (en) 2013-04-24 2017-01-31 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to create a panel of media device users
US9635404B2 (en) * 2013-04-24 2017-04-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correlate census measurement data with panel data
US20140324525A1 (en) * 2013-04-30 2014-10-30 Linkedin Corporation Analyzing career site viewer information
US20140324526A1 (en) * 2013-04-30 2014-10-30 Linkedln Corporation Capturing viewer information from multiple pages of a career site
US9519914B2 (en) * 2013-04-30 2016-12-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings information for online media presentations
US20140337104A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Steven J. Splaine Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US10068246B2 (en) 2013-07-12 2018-09-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US11397520B2 (en) * 2013-08-01 2022-07-26 Yogesh Chunilal Rathod Application program interface or page processing method and device
US20150339493A1 (en) * 2013-08-07 2015-11-26 Thomson Licensing Privacy protection against curious recommenders
US9313294B2 (en) 2013-08-12 2016-04-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US10333882B2 (en) 2013-08-28 2019-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate demographics of users employing social media
US20150067185A1 (en) * 2013-09-04 2015-03-05 Akamai Technologies, Inc. Server-side systems and methods for reporting stream data
US9332035B2 (en) 2013-10-10 2016-05-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
US10051066B1 (en) * 2013-11-06 2018-08-14 Google Llc Sharing panelist information without providing cookies
US10956947B2 (en) 2013-12-23 2021-03-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure media using media object characteristics
EP3528501B1 (en) 2013-12-23 2020-11-04 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to measure media using media object characteristics
US10445769B2 (en) 2013-12-24 2019-10-15 Google Llc Systems and methods for audience measurement
US9852163B2 (en) * 2013-12-30 2017-12-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US9237138B2 (en) 2013-12-31 2016-01-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions and search terms
US10147114B2 (en) * 2014-01-06 2018-12-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct audience measurement data
US20150193816A1 (en) * 2014-01-06 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct misattributions of media impressions
US20150199727A1 (en) * 2014-01-10 2015-07-16 Facebook, Inc. Sponsoring Brands Detected in User-Generated Social Networking Content
US10679242B2 (en) * 2014-01-29 2020-06-09 IPSOS America, Inc. Methods and systems for conducting ad research
JP5706977B2 (ja) * 2014-02-05 2015-04-22 ヤフー株式会社 情報処理装置、貢献度算出方法及び貢献度算出プログラム
US20150245098A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Methods, apparatus, and user interfaces for social user quantification
JP6419206B2 (ja) * 2014-02-26 2018-11-07 ヴェルト アナリティクス オサケ ウフティオVerto Analytics Oy センサスベースとユーザーベースの混合測定技術によるマルチスクリーンインターネットユーザーのプロファイル、取引行動、及びユーザー母集団の構造の測定
US20150262207A1 (en) * 2014-03-13 2015-09-17 The Nielsen Company (US),LLC Methods and apparatus to compensate impression data for misattribution and/or non-coverage by a database proprietor
US9953330B2 (en) 2014-03-13 2018-04-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, apparatus and computer readable media to generate electronic mobile measurement census data
US9830593B2 (en) 2014-04-26 2017-11-28 Ss8 Networks, Inc. Cryptographic currency user directory data and enhanced peer-verification ledger synthesis through multi-modal cryptographic key-address mapping
US9699499B2 (en) 2014-04-30 2017-07-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
US10409884B2 (en) 2014-07-02 2019-09-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify sponsored media in a document object model
US10311464B2 (en) 2014-07-17 2019-06-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions corresponding to market segments
US10600076B2 (en) * 2014-08-14 2020-03-24 Google Llc Systems and methods for obfuscated audience measurement
US10453100B2 (en) 2014-08-26 2019-10-22 Adobe Inc. Real-time bidding system and methods thereof for achieving optimum cost per engagement
US9923942B2 (en) 2014-08-29 2018-03-20 The Nielsen Company (Us), Llc Using messaging associated with adaptive bitrate streaming to perform media monitoring for mobile platforms
US20160063539A1 (en) 2014-08-29 2016-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate transactions with media impressions
IL234613A0 (en) 2014-09-11 2014-12-02 Google Inc Exchange consolidated and encrypted transaction information with a transaction information provider
US10810607B2 (en) * 2014-09-17 2020-10-20 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
US9785374B2 (en) * 2014-09-25 2017-10-10 Microsoft Technology Licensing, Llc Storage device management in computing systems
US20160094600A1 (en) * 2014-09-30 2016-03-31 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
US20160189182A1 (en) 2014-12-31 2016-06-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct age misattribution in media impressions
US10410230B2 (en) * 2015-01-29 2019-09-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect impressions associated with over-the-top media devices
US10489377B2 (en) 2015-02-11 2019-11-26 Best Collect, S.A. De C.V. Automated intelligent data scraping and verification
US10360589B1 (en) * 2015-03-13 2019-07-23 Marin Software Incorporated Audience definition for advertising systems
US10419307B2 (en) * 2015-04-30 2019-09-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to coordinate receipt of monitoring information
US9826359B2 (en) 2015-05-01 2017-11-21 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate geographic locations with user devices
US9762965B2 (en) 2015-05-29 2017-09-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
WO2016210332A1 (en) * 2015-06-26 2016-12-29 Amazon Technologies, Inc. Datastore for aggregated measurements for metrics
US20160379235A1 (en) * 2015-06-26 2016-12-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to enable duplication correction for broadcast station audience measurement data
US20160379231A1 (en) * 2015-06-26 2016-12-29 The Nielsen Company (Us), Llc Determining ratings data from population sample data having unreliable demographic classifications
US10699286B2 (en) * 2015-06-26 2020-06-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct attribution errors and coverage bias for digital audio ratings
US10380633B2 (en) 2015-07-02 2019-08-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to generate corrected online audience measurement data
US10045082B2 (en) 2015-07-02 2018-08-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct errors in audience measurements for media accessed using over-the-top devices
US10740774B2 (en) * 2015-07-15 2020-08-11 The Nielsen Company (Us), Llc Reducing processing requirements to correct for bias in ratings data having interdependencies among demographic statistics
US10136174B2 (en) 2015-07-24 2018-11-20 Videoamp, Inc. Programmatic TV advertising placement using cross-screen consumer data
US10812870B2 (en) 2016-01-14 2020-10-20 Videoamp, Inc. Yield optimization of cross-screen advertising placement
US10555050B2 (en) * 2015-07-24 2020-02-04 Videoamp, Inc. Cross-screen measurement accuracy in advertising performance
CN115860833A (zh) 2015-07-24 2023-03-28 安普视频有限公司 基于消费者在线行为的电视广告时段定位
US9838754B2 (en) 2015-09-01 2017-12-05 The Nielsen Company (Us), Llc On-site measurement of over the top media
US10366404B2 (en) 2015-09-10 2019-07-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to group advertisements by advertisement campaign
US10332158B2 (en) 2015-09-24 2019-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to adjust media impressions based on media impression notification loss rates in network communications
US20180285921A1 (en) * 2015-10-01 2018-10-04 Roy Morgan Research Ltd Mapping web impressions to a unique audience
US10356485B2 (en) 2015-10-23 2019-07-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to calculate granular data of a region based on another region for media audience measurement
WO2017074438A1 (en) * 2015-10-30 2017-05-04 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Information technology analytics
US10313752B2 (en) * 2015-11-30 2019-06-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate deduplicated total audiences in cross-platform media campaigns
CN105893420A (zh) * 2015-12-01 2016-08-24 乐视网信息技术(北京)股份有限公司 广告播放异常的检测方法和装置
US10205994B2 (en) 2015-12-17 2019-02-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US10045057B2 (en) 2015-12-23 2018-08-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to generate audience measurement data from population sample data having incomplete demographic classifications
US20170213241A1 (en) * 2016-01-26 2017-07-27 Facebook, Inc. Reach and frequency for online advertising based on data aggregation and computing
US10270673B1 (en) 2016-01-27 2019-04-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for estimating total unique audiences
US20170228795A1 (en) * 2016-02-05 2017-08-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate panelist data with census data
US9800928B2 (en) 2016-02-26 2017-10-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to utilize minimum cross entropy to calculate granular data of a region based on another region for media audience measurement
US9485320B1 (en) 2016-03-31 2016-11-01 International Business Machines Corporation Monitoring and controlling perception of an online profile of a user
US10210459B2 (en) 2016-06-29 2019-02-19 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine a conditional probability based on audience member probability distributions for media audience measurement
US10558786B2 (en) 2016-09-06 2020-02-11 Vijayakumar Sethuraman Media content encryption and distribution system and method based on unique identification of user
US10491696B2 (en) 2016-12-13 2019-11-26 The Nielson Company (Us), Llc Methods and apparatus for adjusting model threshold levels
US10593329B2 (en) 2016-12-30 2020-03-17 Google Llc Multimodal transmission of packetized data
US10708313B2 (en) 2016-12-30 2020-07-07 Google Llc Multimodal transmission of packetized data
US10834449B2 (en) * 2016-12-31 2020-11-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate audience members with over-the-top device media impressions
KR101870353B1 (ko) * 2017-01-26 2018-06-22 강원오픈마켓 주식회사 이슈키워드 및 연관키워드를 활용한 능동적인 검색 광고 제안 시스템
US10621623B2 (en) * 2017-01-27 2020-04-14 Facebook, Inc. Using interpolation based on historical data to generate a time-agnostic scoring for users in an online system
US10681414B2 (en) 2017-02-28 2020-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US10602224B2 (en) 2017-02-28 2020-03-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine synthetic respondent level data
US10194418B2 (en) 2017-06-02 2019-01-29 Apple Inc. Determination and presentation of customized notifications
US10382818B2 (en) 2017-06-27 2019-08-13 The Nielson Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine synthetic respondent level data using constrained Markov chains
US11195106B2 (en) * 2017-06-28 2021-12-07 Facebook, Inc. Systems and methods for scraping URLs based on viewport views
US20190043606A1 (en) * 2017-08-04 2019-02-07 Teladoc, Inc. Patient-provider healthcare recommender system
US11151599B2 (en) 2017-11-03 2021-10-19 The Nielsen Company (Us), Llc Methods for determining advertisement usage by proxy log data
US20190147496A1 (en) * 2017-11-14 2019-05-16 Christopher Faraguna System and method for providing real-time targeted advertisements
US11348126B2 (en) * 2018-01-15 2022-05-31 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for campaign mapping for total audience measurement
US11146838B2 (en) * 2018-01-22 2021-10-12 Intraway R&D S.A. Captive portal by packetcable multimedia
CN110309121B (zh) * 2018-03-22 2023-05-26 腾讯科技(深圳)有限公司 日志处理方法及装置、计算机可读介质和电子设备
EP3776432A4 (en) 2018-04-02 2021-12-08 The Nielsen Company (US), LLC PROCESSOR SYSTEMS FOR ESTIMATING AUDIENCE SIZES AND IMPRESSION NUMBERS FOR DIFFERENT FREQUENCY INTERVALS
US11321733B2 (en) * 2018-05-02 2022-05-03 Pepsico, Inc. Analyzing second party digital marketing data
US11500948B1 (en) * 2018-06-01 2022-11-15 Proof of Concept, LLC Method and system for asynchronous correlation of data entries in spatially separated instances of heterogeneous databases
US11039190B1 (en) 2018-07-24 2021-06-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine a unique audience for internet-based media
US20200058019A1 (en) * 2018-08-16 2020-02-20 Free Stream Media Corporation d/b/a Samba TV Viewer data access management
US11270213B2 (en) 2018-11-05 2022-03-08 Convr Inc. Systems and methods for extracting specific data from documents using machine learning
US11049042B2 (en) * 2018-11-05 2021-06-29 Convr Inc. Systems and methods for extracting specific data from documents using machine learning
US11013043B2 (en) * 2019-01-08 2021-05-18 Micron Technology, Inc. Methods and apparatus for routine based fog networking
US11563561B2 (en) 2019-01-31 2023-01-24 Megachain Inc. Systems and methods for linkage data elements
US10856027B2 (en) 2019-03-15 2020-12-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US11216834B2 (en) 2019-03-15 2022-01-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal ratings and/or unions of marginal ratings based on impression data
US11593510B1 (en) * 2019-05-01 2023-02-28 Meta Platforms, Inc. Systems and methods for securely sharing and processing data between parties
US11334680B1 (en) 2019-05-01 2022-05-17 Meta Platforms, Inc. Systems and methods for securely sharing and processing data between parties
US11561942B1 (en) 2019-07-05 2023-01-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate audience sizes of media using deduplication based on vector of counts sketch data
US11356406B2 (en) * 2019-07-29 2022-06-07 Target Brands, Inc. Linking users to viewed content in dynamic internet protocol address environments
US11741485B2 (en) 2019-11-06 2023-08-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate de-duplicated unknown total audience sizes based on partial information of known audiences
US11727416B2 (en) 2019-11-27 2023-08-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate large scale audience deduplication
US20210158391A1 (en) * 2019-11-27 2021-05-27 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, systems and apparatus to estimate census-level audience size and total impression durations across demographics
US11122309B2 (en) 2019-12-30 2021-09-14 Nbcuniversal Media, Llc Systems and methods for deactivating problematic content
US11949935B2 (en) 2020-01-23 2024-04-02 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for network-based monitoring and serving of media to in-vehicle occupants
US11676160B2 (en) 2020-02-11 2023-06-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate cardinality of users represented in arbitrarily distributed bloom filters
US11887114B2 (en) * 2020-04-03 2024-01-30 Nbcuniversal Media, Llc Systems and methods for pulsing content
US11455652B2 (en) 2020-06-30 2022-09-27 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate the second frequency moment for computer-monitored media accesses
US11582183B2 (en) 2020-06-30 2023-02-14 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to perform network-based monitoring of media accesses
US11741068B2 (en) 2020-06-30 2023-08-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate cardinality of users represented across multiple bloom filter arrays
US11755545B2 (en) 2020-07-31 2023-09-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate audience measurement metrics based on users represented in bloom filter arrays
WO2022040448A1 (en) * 2020-08-20 2022-02-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate census level impression counts and unique audience sizes across demographics
US11783354B2 (en) 2020-08-21 2023-10-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate census level audience sizes, impression counts, and duration data
US11481802B2 (en) 2020-08-31 2022-10-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for audience and impression deduplication
US11941646B2 (en) 2020-09-11 2024-03-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginals
US20220092613A1 (en) * 2020-09-18 2022-03-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, systems and apparatus to estimate census-level total impression durations and audience size across demographics
US11553226B2 (en) 2020-11-16 2023-01-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginal ratings with missing information
US11962824B2 (en) 2020-12-08 2024-04-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to structure processor systems to determine total audience ratings
US11729284B2 (en) * 2020-12-23 2023-08-15 Nativo, Inc. Edge-based site analytics
WO2022170204A1 (en) 2021-02-08 2022-08-11 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to perform computer-based monitoring of audiences of network-based media by using information theory to estimate intermediate level unions
US11838571B2 (en) * 2021-03-04 2023-12-05 The Nielsen Company (Us), Llc Apparatus and methods to estimate media audience consistency
US11854030B2 (en) 2021-06-29 2023-12-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate cardinality across multiple datasets represented using bloom filter arrays
US11564012B1 (en) * 2021-07-29 2023-01-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify and triage digital ad ratings data quality issues
US20230045424A1 (en) * 2021-08-06 2023-02-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to extract information from uniform resource locators
US20230096891A1 (en) * 2021-09-27 2023-03-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine demographic classifications for census level impression counts and unique audience sizes

Family Cites Families (409)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US1955010A (en) 1932-03-28 1934-04-17 Robert C Mealey Grain reducing machine
US3540003A (en) 1968-06-10 1970-11-10 Ibm Computer monitoring system
US3906450A (en) 1970-10-09 1975-09-16 Jr Eduardo Da Silva Prado Electronic system for the recording of periodically sampled variables
US3818458A (en) 1972-11-08 1974-06-18 Comress Method and apparatus for monitoring a general purpose digital computer
US3906454A (en) 1973-05-18 1975-09-16 Bell Telephone Labor Inc Computer monitoring system
JPS5324352B2 (ja) 1973-08-15 1978-07-20
UST955010I4 (en) 1975-03-12 1977-02-01 International Business Machines Corporation Hardware/software monitoring system
JPS5651922Y2 (ja) 1976-08-10 1981-12-04
JPS603090B2 (ja) 1976-08-19 1985-01-25 日本ゼオン株式会社 アクリルゴム組成物
US4361832A (en) 1977-01-28 1982-11-30 Cole Martin T Automatic centralized monitoring system
GB1553027A (en) 1977-05-12 1979-09-19 Marconi Co Ltd Message signal scrambling apparatus
US4168396A (en) 1977-10-31 1979-09-18 Best Robert M Microprocessor for executing enciphered programs
US4230990C1 (en) 1979-03-16 2002-04-09 John G Lert Jr Broadcast program identification method and system
US4319079A (en) 1979-09-13 1982-03-09 Best Robert M Crypto microprocessor using block cipher
US4306289A (en) 1980-02-04 1981-12-15 Western Electric Company, Inc. Digital computer having code conversion apparatus for an encrypted program
US4367525A (en) 1980-06-06 1983-01-04 Tesdata Systems Corporation CPU Channel monitoring system
CA1183950A (en) 1980-09-26 1985-03-12 Bo Lofberg Method for processing an information signal and means for carrying out the method
GB2128453A (en) 1982-10-08 1984-04-26 Philips Electronic Associated System identification in communications systems
US4588991A (en) 1983-03-07 1986-05-13 Atalla Corporation File access security method and means
JPH0648293B2 (ja) 1983-03-18 1994-06-22 和芙 橋本 放射能等の自動測定警報装置
US4590550A (en) 1983-06-29 1986-05-20 International Business Machines Corporation Internally distributed monitoring system
US4658093A (en) 1983-07-11 1987-04-14 Hellman Martin E Software distribution system
US4558413A (en) 1983-11-21 1985-12-10 Xerox Corporation Software version management system
US4740890A (en) 1983-12-22 1988-04-26 Software Concepts, Inc. Software protection system with trial period usage code and unlimited use unlocking code both recorded on program storage media
US4754262A (en) 1984-03-01 1988-06-28 Interactive Technologies, Inc. Multiplexed alarm system
US4718005A (en) 1984-05-03 1988-01-05 International Business Machines Corporation Distributed control of alias name usage in networks
US4672572A (en) 1984-05-21 1987-06-09 Gould Inc. Protector system for computer access and use
US4621325A (en) 1984-06-06 1986-11-04 Information Retrieval Methods, Inc. Method for monitoring receipt and stocking of goods in a direct store delivery
US4791565A (en) 1984-06-20 1988-12-13 Effective Security Systems, Inc. Apparatus for controlling the use of computer software
US4747139A (en) 1984-08-27 1988-05-24 Taaffe James L Software security method and systems
US4696034A (en) 1984-10-12 1987-09-22 Signal Security Technologies High security pay television system
GB2176639B (en) 1985-05-31 1988-11-23 Mars Inc Data acquisition system
US4685056A (en) 1985-06-11 1987-08-04 Pueblo Technologies, Inc. Computer security device
US4757533A (en) 1985-09-11 1988-07-12 Computer Security Corporation Security system for microcomputers
US4825354A (en) 1985-11-12 1989-04-25 American Telephone And Telegraph Company, At&T Bell Laboratories Method of file access in a distributed processing computer network
US4720782A (en) 1986-01-13 1988-01-19 Digital Equipment Corporation Console unit for clustered digital data processing system
US4734865A (en) 1986-01-28 1988-03-29 Bell & Howell Company Insertion machine with audit trail and command protocol
US4926255A (en) 1986-03-10 1990-05-15 Kohorn H Von System for evaluation of response to broadcast transmissions
US4821178A (en) 1986-08-15 1989-04-11 International Business Machines Corporation Internal performance monitoring by event sampling
US5050213A (en) 1986-10-14 1991-09-17 Electronic Publishing Resources, Inc. Database usage metering and protection system and method
US4977594A (en) 1986-10-14 1990-12-11 Electronic Publishing Resources, Inc. Database usage metering and protection system and method
US4827508A (en) 1986-10-14 1989-05-02 Personal Library Software, Inc. Database usage metering and protection system and method
US4970644A (en) 1987-01-02 1990-11-13 Schlumberger Technology Corporation Reconfigurable well logging system
US4866769A (en) 1987-08-05 1989-09-12 Ibm Corporation Hardware assist for protecting PC software
US4914689A (en) 1987-12-22 1990-04-03 Bell Mountain States Telephone & Telegraph Co. Reverse automatic number identification system
US4943963A (en) 1988-01-19 1990-07-24 A. C. Nielsen Company Data collection and transmission system with real time clock
US4940976A (en) 1988-02-05 1990-07-10 Utilicom Inc. Automated remote water meter readout system
US4956769A (en) 1988-05-16 1990-09-11 Sysmith, Inc. Occurence and value based security system for computer databases
US5113518A (en) 1988-06-03 1992-05-12 Durst Jr Robert T Method and system for preventing unauthorized use of software
US5023907A (en) 1988-09-30 1991-06-11 Apollo Computer, Inc. Network license server
US4926162A (en) 1988-10-28 1990-05-15 Honeywell Inc. High security communication line monitor
WO1990007828A1 (en) 1989-01-09 1990-07-12 Kabushikigaisha Shogakuikueisha Kyoikukenkyusho Apparatus for grasping tv viewing condition in household
ATE143511T1 (de) 1989-04-28 1996-10-15 Softel Inc Verfahren und vorrichtung zur fernsteuerung und - überwachung der anwendung von rechnerprogrammen
CA2053261A1 (en) 1989-04-28 1990-10-29 Gary D. Hornbuckle Method and apparatus for remotely controlling and monitoring the use of computer software
US5214780A (en) 1990-03-23 1993-05-25 Sun Microsystems, Inc. Synchronized journaling system
US5086386A (en) 1990-03-23 1992-02-04 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for benchmarking the working set of window-based computer systems
CA2036205C (en) 1990-06-01 1996-11-19 Russell J. Welsh Program monitoring unit
US5032979A (en) 1990-06-22 1991-07-16 International Business Machines Corporation Distributed security auditing subsystem for an operating system
US5182770A (en) 1991-04-19 1993-01-26 Geza Medveczky System and apparatus for protecting computer software
US5444642A (en) 1991-05-07 1995-08-22 General Signal Corporation Computer system for monitoring events and which is capable of automatically configuring itself responsive to changes in system hardware
US5440738A (en) 1991-05-16 1995-08-08 Tally Systems Corporation Method and apparatus for digital data processor file configuration detection
US5233642A (en) 1991-05-24 1993-08-03 Omnitronix, Inc. Cellular telephone usage monitoring system
US5204897A (en) 1991-06-28 1993-04-20 Digital Equipment Corporation Management interface for license management system
US5406269A (en) 1991-07-05 1995-04-11 David Baran Method and apparatus for the remote verification of the operation of electronic devices by standard transmission mediums
US5355484A (en) 1991-08-12 1994-10-11 International Business Machines Corporation Dynamically established event monitors in event management services of a computer system
US5343239A (en) 1991-11-20 1994-08-30 Zing Systems, L.P. Transaction based interactive television system
JPH05324352A (ja) 1992-05-22 1993-12-07 Nec Corp 計算機利用監視装置
US5287408A (en) 1992-08-31 1994-02-15 Autodesk, Inc. Apparatus and method for serializing and validating copies of computer software
US5377269A (en) 1992-10-29 1994-12-27 Intelligent Security Systems, Inc. Security access and monitoring system for personal computer
US5450134A (en) 1993-01-12 1995-09-12 Visual Automation Systems, Inc. Video facility management system for encoding and decoding video signals to facilitate identification of the video signals
US5483658A (en) 1993-02-26 1996-01-09 Grube; Gary W. Detection of unauthorized use of software applications in processing devices
US5499340A (en) 1994-01-12 1996-03-12 Isogon Corporation Method and apparatus for computer program usage monitoring
JP3400068B2 (ja) 1994-03-18 2003-04-28 富士通株式会社 レスポンス金額予測システム
CA2119970A1 (en) 1994-03-25 1995-09-26 Michael A. Lyons Program monitoring system
IL114359A0 (en) 1994-06-30 1995-10-31 Walker Asset Management Ltd System and method for remote gaming
US5594934A (en) 1994-09-21 1997-01-14 A.C. Nielsen Company Real time correlation meter
US5758257A (en) 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
AU5424696A (en) 1995-03-16 1996-10-02 Bell Atlantic Network Services, Inc. Simulcasting digital video programs for broadcast and interactive services
US5812928A (en) 1995-04-12 1998-09-22 Watson Technologies Cable television control apparatus and method with channel access controller at node of network including channel filtering system
JPH0944432A (ja) 1995-05-24 1997-02-14 Fuji Xerox Co Ltd 情報処理方法および情報処理装置
US5940738A (en) 1995-05-26 1999-08-17 Hyundai Electronics America, Inc. Video pedestal network
US5774668A (en) * 1995-06-07 1998-06-30 Microsoft Corporation System for on-line service in which gateway computer uses service map which includes loading condition of servers broadcasted by application servers for load balancing
US5675510A (en) 1995-06-07 1997-10-07 Pc Meter L.P. Computer use meter and analyzer
US8574074B2 (en) 2005-09-30 2013-11-05 Sony Computer Entertainment America Llc Advertising impression determination
US5848396A (en) 1996-04-26 1998-12-08 Freedom Of Information, Inc. Method and apparatus for determining behavioral profile of a computer user
JP3996673B2 (ja) 1996-08-08 2007-10-24 義宇 江 インターネット上の情報収集方法、および情報収集システム
US6073241A (en) 1996-08-29 2000-06-06 C/Net, Inc. Apparatus and method for tracking world wide web browser requests across distinct domains using persistent client-side state
US6108637A (en) 1996-09-03 2000-08-22 Nielsen Media Research, Inc. Content display monitor
US5948061A (en) 1996-10-29 1999-09-07 Double Click, Inc. Method of delivery, targeting, and measuring advertising over networks
US6052730A (en) 1997-01-10 2000-04-18 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for monitoring and/or modifying web browsing sessions
US6285987B1 (en) 1997-01-22 2001-09-04 Engage, Inc. Internet advertising system
US6035339A (en) 1997-03-13 2000-03-07 At&T Corporation Network information delivery system for delivering information based on end user terminal requirements
US5796952A (en) 1997-03-21 1998-08-18 Dot Com Development, Inc. Method and apparatus for tracking client interaction with a network resource and creating client profiles and resource database
US6643696B2 (en) 1997-03-21 2003-11-04 Owen Davis Method and apparatus for tracking client interaction with a network resource and creating client profiles and resource database
US6247050B1 (en) 1997-09-12 2001-06-12 Intel Corporation System for collecting and displaying performance improvement information for a computer
US6286140B1 (en) 1997-11-20 2001-09-04 Thomas P. Ivanyi System and method for measuring and storing information pertaining to television viewer or user behavior
US6098093A (en) 1998-03-19 2000-08-01 International Business Machines Corp. Maintaining sessions in a clustered server environment
US6279036B1 (en) 1998-05-15 2001-08-21 International Business Machines Corporation Method and apparatus for detecting actual viewing or electronic advertisements
US20020095676A1 (en) 1998-05-15 2002-07-18 Robert A. Knee Interactive television program guide system for determining user values for demographic categories
US7240022B1 (en) 1998-05-19 2007-07-03 Mypoints.Com Inc. Demographic information gathering and incentive award system and method
US6434614B1 (en) 1998-05-29 2002-08-13 Nielsen Media Research, Inc. Tracking of internet advertisements using banner tags
CA2247706C (en) 1998-06-23 2010-11-23 Nielsen Media Research, Inc. Use of browser history file to determine web site reach
US6144988A (en) 1998-07-23 2000-11-07 Experian Marketing Solutions, Inc. Computer system and method for securely formatting and mapping data for internet web sites
US6223215B1 (en) 1998-09-22 2001-04-24 Sony Corporation Tracking a user's purchases on the internet by associating the user with an inbound source and a session identifier
US7949565B1 (en) 1998-12-03 2011-05-24 Prime Research Alliance E., Inc. Privacy-protected advertising system
US7150030B1 (en) 1998-12-03 2006-12-12 Prime Research Alliance, Inc. Subscriber characterization system
US6457010B1 (en) 1998-12-03 2002-09-24 Expanse Networks, Inc. Client-server based subscriber characterization system
US6684194B1 (en) 1998-12-03 2004-01-27 Expanse Network, Inc. Subscriber identification system
US6164975A (en) 1998-12-11 2000-12-26 Marshall Weingarden Interactive instructional system using adaptive cognitive profiling
US6055573A (en) 1998-12-30 2000-04-25 Supermarkets Online, Inc. Communicating with a computer based on an updated purchase behavior classification of a particular consumer
JP3486125B2 (ja) * 1999-01-14 2004-01-13 富士通株式会社 ネットワーク機器制御システム及び装置
US6460079B1 (en) 1999-03-04 2002-10-01 Nielsen Media Research, Inc. Method and system for the discovery of cookies and other client information
CA2299773C (en) * 1999-03-09 2003-12-09 Netzero, Inc. Monitoring of individual internet usage
US6529952B1 (en) 1999-04-02 2003-03-04 Nielsen Media Research, Inc. Method and system for the collection of cookies and other information from a panel
US6721713B1 (en) 1999-05-27 2004-04-13 Andersen Consulting Llp Business alliance identification in a web architecture framework
US7523191B1 (en) 2000-06-02 2009-04-21 Yahoo! Inc. System and method for monitoring user interaction with web pages
US6102406A (en) 1999-06-07 2000-08-15 Steven A. Miles Internet-based advertising scheme employing scavenger hunt metaphor
EP1059599A3 (en) 1999-06-08 2002-09-25 Nokia Corporation Method and apparatus for retrieving specific information associated with an obtained indentifier
JP2000357141A (ja) 1999-06-14 2000-12-26 Nihon Business Data Processing Center Co Ltd インターネットの技術を用いたネットワーク上の情報収集システム、情報収集方法および情報収集方法を記録した記録媒体
US6606657B1 (en) 1999-06-22 2003-08-12 Comverse, Ltd. System and method for processing and presenting internet usage information
US7010497B1 (en) 1999-07-08 2006-03-07 Dynamiclogic, Inc. System and method for evaluating and/or monitoring effectiveness of on-line advertising
AUPQ206399A0 (en) 1999-08-06 1999-08-26 Imr Worldwide Pty Ltd. Network user measurement system and method
US6415323B1 (en) 1999-09-03 2002-07-02 Fastforward Networks Proximity-based redirection system for robust and scalable service-node location in an internetwork
US6839680B1 (en) 1999-09-30 2005-01-04 Fujitsu Limited Internet profiling
US6691163B1 (en) 1999-12-23 2004-02-10 Alexa Internet Use of web usage trail data to identify related links
US7007080B2 (en) * 1999-12-23 2006-02-28 Solution Inc Limited System for reconfiguring and registering a new IP address for a computer to access a different network without user intervention
US6993590B1 (en) 2000-01-13 2006-01-31 Inktomi Corporation Method of creating data streams for user-specific usage data gathering systems
AU2001234456A1 (en) 2000-01-13 2001-07-24 Erinmedia, Inc. Privacy compliant multiple dataset correlation system
US7146329B2 (en) 2000-01-13 2006-12-05 Erinmedia, Llc Privacy compliant multiple dataset correlation and content delivery system and methods
US7065503B2 (en) 2000-01-14 2006-06-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Cookie data stored on transportable recording medium
JP4759198B2 (ja) 2000-01-14 2011-08-31 パナソニック株式会社 固有の情報が記録されている可搬性がある記録メディアに記録された固有の情報を、他の装置にアクセスさせるサービス提供装置、それらの方法、及び、当該記録メディア。
AU2001229654A1 (en) 2000-01-21 2001-07-31 Angara E-Commerce Services, Inc. Electronic commerce services
AU2001235765A1 (en) * 2000-02-23 2001-09-03 Tradesafely.Com Limited Method and apparatus for internet web site accreditation
US7260837B2 (en) 2000-03-22 2007-08-21 Comscore Networks, Inc. Systems and methods for user identification, user demographic reporting and collecting usage data usage biometrics
US7930285B2 (en) 2000-03-22 2011-04-19 Comscore, Inc. Systems for and methods of user demographic reporting usable for identifying users and collecting usage data
US7181412B1 (en) * 2000-03-22 2007-02-20 Comscore Networks Inc. Systems and methods for collecting consumer data
JP2001338176A (ja) 2000-03-23 2001-12-07 Casio Comput Co Ltd 情報伝達仲介方法及びシステム
JP2001282982A (ja) 2000-03-28 2001-10-12 Hisahiro Negi Webマーケティングシステム
AU2001255441A1 (en) 2000-04-17 2001-10-30 Circadence Corporation System and method for implementing application -independent functionality within a network infrastructure
US7039699B1 (en) 2000-05-02 2006-05-02 Microsoft Corporation Tracking usage behavior in computer systems
US7962603B1 (en) 2000-06-06 2011-06-14 Nobuyoshi Morimoto System and method for identifying individual users accessing a web site
CN1443336A (zh) 2000-06-07 2003-09-17 阿瑟·C·鲍尔斯 商行和其顾客间的直接通信方法
JP2001357192A (ja) 2000-06-12 2001-12-26 Toshiba Corp 顧客意識調査方法およびシステム、ならびにプログラムを記憶した記憶媒体
KR100765735B1 (ko) 2000-07-03 2007-10-15 삼성전자주식회사 인터넷을 통한 사용자 정보 보호 시스템 및 그 방법
WO2002007054A2 (en) 2000-07-18 2002-01-24 Yahoo Inc. System and method for selecting alternative advertising inventory in place of sold out advertising inventory
JP4240182B2 (ja) 2000-08-09 2009-03-18 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 広告露出管理方法及び受信機
US7363643B2 (en) 2000-08-31 2008-04-22 Eddie Drake Real-time audience monitoring, content rating, and content enhancing
JP2002091852A (ja) 2000-09-18 2002-03-29 Seino Information Service Co Ltd 閲覧履歴取得方法及び情報提供方法
AU4178602A (en) 2000-11-02 2002-06-11 Webtrends Corp System and method for generating and reporting cookie values at a client node
JP2002149693A (ja) 2000-11-07 2002-05-24 Pioneer Electronic Corp 視聴ログ管理方法、視聴ログ管理システム、視聴ログ管理システムにおける管理サーバならびに端末装置、同方法がプログラムされ記録された記録媒体
KR20020037980A (ko) 2000-11-16 2002-05-23 김형순 정보 중개 시스템
US7600014B2 (en) 2000-11-16 2009-10-06 Symantec Corporation Method and system for monitoring the performance of a distributed application
JP2002163562A (ja) 2000-11-27 2002-06-07 Dainippon Printing Co Ltd 情報配信サーバー装置
US6879960B2 (en) 2000-12-01 2005-04-12 Claritas, Inc. Method and system for using customer preferences in real time to customize a commercial transaction
JP2002324025A (ja) 2001-02-20 2002-11-08 Sony Computer Entertainment Inc 視聴率調査装置及び方法、ネットワーク配信番組受信装置及び受信方法、視聴率調査システム、視聴率調査プログラムを記録した記録媒体、ネットワーク配信番組受信装置の制御プログラムを記録した記録媒体、視聴率調査プログラム及びネットワーク配信番組受信装置の制御プログラム
JP4248183B2 (ja) 2001-02-26 2009-04-02 パナソニック株式会社 クッキー処理プログラムおよび画像データ表示装置
US7092926B2 (en) 2001-04-06 2006-08-15 Sedna Patent Services, Llc Method and apparatus for identifying unique client users from user behavioral data
US20030046385A1 (en) 2001-04-13 2003-03-06 Netiq Corporation, A Delaware Corporation User-side tracking of multimedia application usage within a web page
US7089195B2 (en) 2001-04-30 2006-08-08 Ari Rosenberg System and method for the presentation of advertisements
US7647418B2 (en) 2001-06-19 2010-01-12 Savvis Communications Corporation Real-time streaming media measurement system and method
JP2003044396A (ja) 2001-08-03 2003-02-14 Fujitsu Ltd アクセス管理方法
US20030037131A1 (en) * 2001-08-17 2003-02-20 International Business Machines Corporation User information coordination across multiple domains
JP2003067289A (ja) 2001-08-30 2003-03-07 Bear Communications Co Ltd ウェブ広告配信システム
US7257546B2 (en) 2001-09-04 2007-08-14 Yahoo! Inc. System and method for correlating user data from a content provider and user data from an advertising provider that is stored on autonomous systems
JPWO2003027860A1 (ja) 2001-09-19 2005-01-13 株式会社エヌ・ティ・ティ・アド 時間軸上で変化するコンテンツを配信するコンテンツ配信システム、コンテンツ配信サーバ、ログ収集サーバ、コンテンツ中継サーバ、ユーザ端末、コンテンツ視聴状態把握方法、レコメンデーション方法及びコンテンツ提供方法
US20030074252A1 (en) 2001-10-12 2003-04-17 Avenue A, Inc. System and method for determining internet advertising strategy
US6877007B1 (en) 2001-10-16 2005-04-05 Anna M. Hentzel Method and apparatus for tracking a user's interaction with a resource supplied by a server computer
US7272617B1 (en) 2001-11-30 2007-09-18 Ncr Corp. Analytic data set creation for modeling in a customer relationship management system
US7343417B2 (en) 2001-11-30 2008-03-11 Knowledge Networks, Inc. System and method for rating media information
US20080000495A1 (en) 2001-12-07 2008-01-03 Eric Hansen Apparatus and method for single substrate processing
WO2003065179A2 (en) 2002-02-01 2003-08-07 John Fairweather A system and method for mining data
US20030163516A1 (en) 2002-02-27 2003-08-28 Perkins Gregory Eugene Session coordination
US20030177488A1 (en) 2002-03-12 2003-09-18 Smith Geoff S. Systems and methods for media audience measurement
JP2003345940A (ja) 2002-03-19 2003-12-05 Toshiba Corp Web分析プログラム及びシステム並びにWeb分析データ出力方法
US20030220901A1 (en) 2002-05-21 2003-11-27 Hewlett-Packard Development Company Interaction manager
US20040167763A1 (en) 2002-05-31 2004-08-26 Liebman Michael N Information processing method for evaluating biochemical pathway models using clinical data
EP1379044A1 (en) 2002-06-22 2004-01-07 TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON (publ) Method for providing information to a web server
US20040098229A1 (en) 2002-06-28 2004-05-20 Brett Error Efficient click-stream data collection
US8086559B2 (en) 2002-09-24 2011-12-27 Google, Inc. Serving content-relevant advertisements with client-side device support
US7890451B2 (en) 2002-10-09 2011-02-15 Compete, Inc. Computer program product and method for refining an estimate of internet traffic
US20040088212A1 (en) 2002-10-31 2004-05-06 Hill Clarke R. Dynamic audience analysis for computer content
US7574423B2 (en) 2003-03-20 2009-08-11 International Business Machines Corporation Partial data model exposure through client side caching
US7505958B2 (en) 2004-09-30 2009-03-17 International Business Machines Corporation Metadata management for a data abstraction model
CA2432483C (en) 2003-06-17 2010-04-13 Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee Multiple identity management in an electronic commerce site
WO2005013597A2 (en) 2003-07-25 2005-02-10 Keepmedia, Inc. Personalized content management and presentation systems
US9117217B2 (en) 2003-08-01 2015-08-25 Advertising.Com Llc Audience targeting with universal profile synchronization
US7805332B2 (en) 2003-08-01 2010-09-28 AOL, Inc. System and method for segmenting and targeting audience members
US9118812B2 (en) 2003-08-01 2015-08-25 Advertising.Com Llc Audience server
CN100507894C (zh) 2003-08-01 2009-07-01 塔科达有限公司 用于分段并且确定目标观众成员的系统和方法
US8464290B2 (en) 2003-08-01 2013-06-11 Tacoda, Inc. Network for matching an audience with deliverable content
US20070198327A1 (en) 2003-08-15 2007-08-23 Amir Yazdani Systems and methods for measuring, targeting, verifying, and reporting advertising impressions
JPWO2005024689A1 (ja) 2003-09-04 2007-11-08 株式会社インタースコープ 消費者の購買行動分析方法及び装置
US7152074B2 (en) 2003-09-19 2006-12-19 International Business Machines Corporation Extensible framework supporting deposit of heterogenous data sources into a target data repository
WO2005041456A1 (en) 2003-10-24 2005-05-06 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) A method and device for audience monitoring on multicast capable networks
US20050144067A1 (en) 2003-12-19 2005-06-30 Palo Alto Research Center Incorporated Identifying and reporting unexpected behavior in targeted advertising environment
US20050144069A1 (en) 2003-12-23 2005-06-30 Wiseman Leora R. Method and system for providing targeted graphical advertisements
US7949639B2 (en) 2004-02-20 2011-05-24 Symphonyiri Group, Inc. Attribute segments and data table bias reduction
US7792954B2 (en) 2004-04-02 2010-09-07 Webtrends, Inc. Systems and methods for tracking web activity
US20050267799A1 (en) 2004-05-10 2005-12-01 Wesley Chan System and method for enabling publishers to select preferred types of electronic documents
US7302447B2 (en) 2005-01-14 2007-11-27 International Business Machines Corporation Virtual columns
CA2576865C (en) 2004-08-09 2013-06-18 Nielsen Media Research, Inc. Methods and apparatus to monitor audio/visual content from various sources
US7546370B1 (en) 2004-08-18 2009-06-09 Google Inc. Search engine with multiple crawlers sharing cookies
US20060089754A1 (en) 2004-10-27 2006-04-27 Andrew Mortenson An installed Vehicle Personal Computing (VPC) system with touch interaction, voice interaction or sensor interaction(s) that provides access to multiple information sources and software applications such as internet connected data applications, dynamic traffic-aware navigational routing, vehicle tracking, emergency accident dispatching, business applications, office applications, music and video player(s), personal info portal, vehicle monitoring, alarm and camera security and recording.
JP2006127320A (ja) 2004-10-29 2006-05-18 Solid Technology Kk 端末属性推定装置および端末属性推定方法
JP2006127321A (ja) 2004-10-29 2006-05-18 Solid Technology Kk 端末属性後付装置および端末属性後付方法
US7657458B2 (en) 2004-12-23 2010-02-02 Diamond Review, Inc. Vendor-driven, social-network enabled review collection system and method
CN100389564C (zh) * 2005-01-07 2008-05-21 腾讯科技(深圳)有限公司 一种网络服务信息处理系统及方法
US8768766B2 (en) 2005-03-07 2014-07-01 Turn Inc. Enhanced online advertising system
US8131861B2 (en) 2005-05-20 2012-03-06 Webtrends, Inc. Method for cross-domain tracking of web site traffic
US8583827B2 (en) 2005-05-26 2013-11-12 Citrix Systems, Inc. Dynamic data optimization in data network
US10510043B2 (en) 2005-06-13 2019-12-17 Skyword Inc. Computer method and apparatus for targeting advertising
US7849154B2 (en) 2005-06-27 2010-12-07 M:Metrics, Inc. Acquiring, storing, and correlating profile data of cellular mobile communications system's users to events
US20070073585A1 (en) 2005-08-13 2007-03-29 Adstreams Roi, Inc. Systems, methods, and computer program products for enabling an advertiser to measure user viewing of and response to advertisements
JP4764103B2 (ja) 2005-08-18 2011-08-31 株式会社東芝 コンテンツデータ配信システム、及び情報処理装置
US20070073833A1 (en) 2005-09-28 2007-03-29 International Business Machines Corporation Web page preview without browsing to web page
CN100452781C (zh) 2005-10-26 2009-01-14 华为技术有限公司 一种传送目的地用户部分不可用消息的方法
US20090030780A1 (en) 2006-01-03 2009-01-29 Ds-Iq, Inc. Measuring effectiveness of marketing campaigns presented on media devices in public places using audience exposure data
CA2841017C (en) 2006-03-27 2016-12-20 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and systems to meter media content presented on a wireless communication device
MX2007015979A (es) 2006-03-31 2009-04-07 Nielsen Media Res Inc Metodos, sistemas y aparato para medicion de multiples fines.
US7941525B1 (en) 2006-04-01 2011-05-10 ClickTale, Ltd. Method and system for monitoring an activity of a user
US20070255618A1 (en) 2006-04-28 2007-11-01 Meerbergen Jason R System and method for improving online advertising effectiveness and promoting digital content creation
US20070271580A1 (en) 2006-05-16 2007-11-22 Bellsouth Intellectual Property Corporation Methods, Apparatus and Computer Program Products for Audience-Adaptive Control of Content Presentation Based on Sensed Audience Demographics
US20070271518A1 (en) 2006-05-16 2007-11-22 Bellsouth Intellectual Property Corporation Methods, Apparatus and Computer Program Products for Audience-Adaptive Control of Content Presentation Based on Sensed Audience Attentiveness
WO2007149341A2 (en) 2006-06-14 2007-12-27 Agent Science Technologies, Inc. System to associate a demographic to a user of an electronic system
EP2030439B1 (en) 2006-06-15 2018-09-19 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to meter content exposure using closed caption information
US20080004958A1 (en) * 2006-06-29 2008-01-03 Tony Ralph Client side counting verification testing
CN100456298C (zh) 2006-07-12 2009-01-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 广告信息检索系统及广告信息检索方法
US20080040653A1 (en) * 2006-08-14 2008-02-14 Christopher Levine System and methods for managing presentation and behavioral use of web display content
US20080086524A1 (en) 2006-08-18 2008-04-10 Akamai Technologies, Inc. Method and system for identifying valid users operating across a distributed network
US20080086523A1 (en) 2006-08-18 2008-04-10 Akamai Technologies, Inc. Method of data collection in a distributed network
US20100004977A1 (en) 2006-09-05 2010-01-07 Innerscope Research Llc Method and System For Measuring User Experience For Interactive Activities
JP4935274B2 (ja) * 2006-09-27 2012-05-23 大日本印刷株式会社 サーバ及びプログラム
US8670316B2 (en) * 2006-12-28 2014-03-11 Telecom Italia S.P.A. Method and apparatus to control application messages between client and a server having a private network address
CN101222348B (zh) 2007-01-10 2011-05-11 阿里巴巴集团控股有限公司 统计网站真实用户的方法及系统
US20080228537A1 (en) 2007-02-26 2008-09-18 Andrew Monfried Systems and methods for targeting advertisements to users of social-networking and other web 2.0 websites and applications
US8060601B1 (en) 2007-03-07 2011-11-15 Comscore, Inc. Detecting content and user response to content
US8166076B2 (en) 2007-03-08 2012-04-24 Microsoft Corporation Digital media metadata management
KR100910517B1 (ko) 2007-03-21 2009-07-31 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 브라우저-로그인 맵핑을 통한 타겟 인벤토리 확장 방법 및시스템
US7606897B2 (en) 2007-04-05 2009-10-20 Yahoo! Inc. Accelerated and reproducible domain visitor targeting
US20080276179A1 (en) 2007-05-05 2008-11-06 Intapp Inc. Monitoring and Aggregating User Activities in Heterogeneous Systems
WO2008150575A2 (en) 2007-05-31 2008-12-11 The Nielsen Company Methods and apparatus to model set-top box data
US8099315B2 (en) 2007-06-05 2012-01-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Interest profiles for audio and/or video streams
US7890592B2 (en) 2007-06-29 2011-02-15 Microsoft Corporation Processing data obtained from a presence-based system
US8478862B2 (en) 2007-07-13 2013-07-02 Front Porch, Inc. Method and apparatus for internet traffic monitoring by third parties using monitoring implements
US8229780B2 (en) 2007-07-30 2012-07-24 Silvercarrot, Inc. System and method for online lead generation
CA2695794C (en) 2007-08-20 2016-07-05 Facebook, Inc. Targeting advertisements in a social network
US20090055241A1 (en) 2007-08-23 2009-02-26 Att Knowledge Ventures L.P. System and Method for Estimating a Qualiifed Impression Count for Advertising Data in a Communication System
WO2009029940A1 (en) 2007-08-30 2009-03-05 Channel Intelligence, Inc. Online marketing payment monitoring method and system
CN101796504B (zh) * 2007-09-06 2014-07-16 微软公司 会话中介可扩展应用程序接口
US7698422B2 (en) 2007-09-10 2010-04-13 Specific Media, Inc. System and method of determining user demographic profiles of anonymous users
US20090076899A1 (en) 2007-09-14 2009-03-19 Gbodimowo Gbeminiyi A Method for analyzing, searching for, and trading targeted advertisement spaces
CN101393629A (zh) 2007-09-20 2009-03-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种网络广告效果监测的实现方法及装置
WO2009052531A1 (en) 2007-10-18 2009-04-23 Linkshare Corporation Methods and systems for tracking electronic commerce transactions
US7925694B2 (en) 2007-10-19 2011-04-12 Citrix Systems, Inc. Systems and methods for managing cookies via HTTP content layer
US8799068B2 (en) 2007-11-05 2014-08-05 Facebook, Inc. Social advertisements and other informational messages on a social networking website, and advertising model for same
US20090132579A1 (en) 2007-11-21 2009-05-21 Kwang Edward M Session audit manager and method
WO2009076617A2 (en) 2007-12-13 2009-06-18 Google Inc. Impression normalization
US20090171762A1 (en) 2008-01-02 2009-07-02 Microsoft Corporation Advertising in an Entertainment Access Service
US8180112B2 (en) 2008-01-21 2012-05-15 Eastman Kodak Company Enabling persistent recognition of individuals in images
JP5178219B2 (ja) 2008-01-31 2013-04-10 三菱スペース・ソフトウエア株式会社 アクセス解析装置及びアクセス解析方法及びアクセス解析プログラム
JP5240903B2 (ja) 2008-02-15 2013-07-17 東京カレンダー株式会社 アフィリエイト広告監視システム及び方法
US8302120B2 (en) 2008-02-19 2012-10-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor advertisement exposure
US8151194B1 (en) 2008-03-26 2012-04-03 Google Inc. Visual presentation of video usage statistics
US10664889B2 (en) 2008-04-01 2020-05-26 Certona Corporation System and method for combining and optimizing business strategies
US8112301B2 (en) 2008-04-14 2012-02-07 Tra, Inc. Using consumer purchase behavior for television targeting
US20090259666A1 (en) 2008-04-15 2009-10-15 Kenneth Tola Unobtrusive methods and systems for collecting information transmitted over a network
CA2720814A1 (en) 2008-04-17 2009-12-03 Arbitron, Inc. Cross-media interactivity metrics
JP2009259119A (ja) 2008-04-18 2009-11-05 Video Research:Kk 情報収集システム、情報収集方法、及び情報収集プログラム
JPWO2009139462A1 (ja) 2008-05-16 2011-09-22 日本電気株式会社 有機シリコン化合物およびシリカ系微粒子形成用材料
US20090307084A1 (en) 2008-06-10 2009-12-10 Integrated Media Measurement, Inc. Measuring Exposure To Media Across Multiple Media Delivery Mechanisms
US20100010866A1 (en) 2008-07-11 2010-01-14 Microsoft Corporation Advertising across social network communication pathways
US8280683B2 (en) 2008-07-17 2012-10-02 International Business Machines Corporation Probabilistic framework for the highly efficient correlation of call chains with hardware events
JP4834042B2 (ja) 2008-08-06 2011-12-07 ヤフー株式会社 ユーザ作成コンテンツ管理装置、ユーザ作成コンテンツ管理システムおよび閲覧者の嗜好調査方法
US7836586B2 (en) 2008-08-21 2010-11-23 National Semiconductor Corporation Thin foil semiconductor package
US8549163B2 (en) 2008-09-18 2013-10-01 Jonathan M. Urdan Passive parameter based demographics generation
US20100076814A1 (en) 2008-09-24 2010-03-25 Manning Kathleen E Method for financial forecasting for associations using actuarial open group simulation
US20100088152A1 (en) 2008-10-02 2010-04-08 Dominic Bennett Predicting user response to advertisements
US20100088373A1 (en) 2008-10-06 2010-04-08 Jeremy Pinkham Method of Tracking & Targeting Internet Payloads based on Time Spent Actively Viewing
AU2008363490A1 (en) 2008-10-28 2010-05-06 Norwell Sa Audience measurement system
US20100121676A1 (en) 2008-11-11 2010-05-13 Yahoo! Inc. Method and system for logging impressions of online advertisments
US8087041B2 (en) 2008-12-10 2011-12-27 Google Inc. Estimating reach and frequency of advertisements
US20100153175A1 (en) 2008-12-12 2010-06-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Correlation of Psycho-Demographic Data and Social Network Data to Initiate an Action
US8356247B2 (en) 2008-12-16 2013-01-15 Rich Media Worldwide, Llc Content rendering control system and method
US8412648B2 (en) 2008-12-19 2013-04-02 nXnTech., LLC Systems and methods of making content-based demographics predictions for website cross-reference to related applications
AU2010204563B2 (en) 2009-01-15 2016-05-26 Google Llc Requesting offline profile data for online use in a privacy-sensitive manner
US9129293B2 (en) 2009-01-29 2015-09-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure market statistics
US20100205057A1 (en) 2009-02-06 2010-08-12 Rodney Hook Privacy-sensitive methods, systems, and media for targeting online advertisements using brand affinity modeling
US20100217665A1 (en) 2009-02-25 2010-08-26 Vishal Naresh Sharma Method and system for launching an advertising campaign
US20100223119A1 (en) 2009-03-02 2010-09-02 Yahoo! Inc. Advertising Through Product Endorsements in Social Networks
GB2468414A (en) 2009-03-06 2010-09-08 Appnexus Inc A computer system for buying and selling online advertising
CN101505247A (zh) 2009-03-09 2009-08-12 成都市华为赛门铁克科技有限公司 一种共享接入主机数目的检测方法和装置
KR101073112B1 (ko) 2009-03-11 2011-10-12 박상호 저작물과 광고를 공개라이센스를 이용하여 결합한 컨텐츠 관리방법 및 그 장치
KR100931328B1 (ko) 2009-03-12 2009-12-11 주식회사 로그 복수의 접속 통계 서버를 통합하여 운영하는 시스템 및 그 방법
US8150974B2 (en) 2009-03-17 2012-04-03 Kindsight, Inc. Character differentiation system generating session fingerprint using events associated with subscriber ID and session ID
US7882054B2 (en) 2009-03-19 2011-02-01 Gutman Levitan System for estimating audience size in a digital broadcast environment using control packets and predictions
US8266687B2 (en) 2009-03-27 2012-09-11 Sophos Plc Discovery of the use of anonymizing proxies by analysis of HTTP cookies
JP5492630B2 (ja) 2009-03-31 2014-05-14 株式会社ビデオリサーチ コンテンツ接触調査システム及びコンテンツ接触調査方法
US8553433B2 (en) 2009-04-06 2013-10-08 Abb Technology Ag DC voltage compensation in a multi-terminal HVDC power transmission network
US10008212B2 (en) 2009-04-17 2018-06-26 The Nielsen Company (Us), Llc System and method for utilizing audio encoding for measuring media exposure with environmental masking
US20100268573A1 (en) 2009-04-17 2010-10-21 Anand Jain System and method for utilizing supplemental audio beaconing in audience measurement
US20100268540A1 (en) 2009-04-17 2010-10-21 Taymoor Arshi System and method for utilizing audio beaconing in audience measurement
US8429287B2 (en) 2009-04-29 2013-04-23 Rangecast Technologies, Llc Network audio distribution system and method
US8468271B1 (en) 2009-06-02 2013-06-18 Juniper Networks, Inc. Providing privacy within computer networks using anonymous cookies
US8990337B2 (en) 2009-06-08 2015-03-24 Collective, Inc. Tracking advertising abandonment rates
US20100313009A1 (en) 2009-06-09 2010-12-09 Jacques Combet System and method to enable tracking of consumer behavior and activity
CN102473174A (zh) 2009-07-08 2012-05-23 瑞典爱立信有限公司 用于分析多媒体内容的方法和装置
JP5324352B2 (ja) 2009-07-31 2013-10-23 寺岡ファシリティーズ株式会社 風除け室ドアの開閉制御方法及び装置
DE202009011507U1 (de) 2009-08-24 2009-12-24 Kraft Foods R & D, Inc., Northfield Verpackung mit einem Lebensmittel darin und Maschine zur Herstellung eines verpackten Lebensmittels
US20120192214A1 (en) 2009-12-22 2012-07-26 Resonate Networks Method and apparatus for delivering targeted content to television viewers
KR101118741B1 (ko) 2009-08-31 2012-03-12 주식회사 나스미디어 인터넷 광고 시청률 제공 방법
US8234408B2 (en) * 2009-09-10 2012-07-31 Cloudshield Technologies, Inc. Differentiating unique systems sharing a common address
US8504411B1 (en) 2009-09-14 2013-08-06 Aol Advertising Inc. Systems and methods for online user profiling and segmentation
US20110087519A1 (en) 2009-10-09 2011-04-14 Visa U.S.A. Inc. Systems and Methods for Panel Enhancement with Transaction Data
US8082464B2 (en) 2009-10-13 2011-12-20 International Business Machines Corporation Managing availability of a component having a closed address space
US8595058B2 (en) 2009-10-15 2013-11-26 Visa U.S.A. Systems and methods to match identifiers
US8549552B2 (en) 2009-11-03 2013-10-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media exposure in vehicles
US8566856B2 (en) 2009-12-01 2013-10-22 International Business Machines Corporation Video stream measurement method and system
US20110137733A1 (en) 2009-12-08 2011-06-09 Mpire Corporation Methods for capturing and reporting metrics regarding ad placement
US20110153391A1 (en) 2009-12-21 2011-06-23 Michael Tenbrock Peer-to-peer privacy panel for audience measurement
US8925024B2 (en) 2009-12-31 2014-12-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to detect commercial advertisements associated with media presentations
US20110246306A1 (en) 2010-01-29 2011-10-06 Bank Of America Corporation Mobile location tracking integrated merchant offer program and customer shopping
US20110191184A1 (en) 2010-01-29 2011-08-04 Bank Of America Corporation Mobile location integrated merchant offer program and customer shopping
US20110191664A1 (en) 2010-02-04 2011-08-04 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems for and methods for detecting url web tracking and consumer opt-out cookies
US20110196735A1 (en) 2010-02-05 2011-08-11 Von Sydow Gustav System and method for measuring effectiveness of electronically presented advertizing
CN102823225B (zh) * 2010-02-08 2015-09-09 脸谱公司 跟踪其它域上的社交网络系统的用户的活动的方法和系统
US8280844B2 (en) 2010-02-15 2012-10-02 Bank Of America Corporation Anomalous activity detection
US20120310729A1 (en) 2010-03-16 2012-12-06 Dalto John H Targeted learning in online advertising auction exchanges
WO2011123564A2 (en) 2010-03-31 2011-10-06 Mediamath, Inc. Systems and methods for integration of a demand side platform
US8626901B2 (en) 2010-04-05 2014-01-07 Comscore, Inc. Measurements based on panel and census data
US8825747B2 (en) 2010-05-07 2014-09-02 Google Inc. Managing multiple logins from a single browser
US8626084B2 (en) 2010-05-13 2014-01-07 Qualcomm, Incorporated Area efficient concurrent matching transceiver
US20110282730A1 (en) 2010-05-13 2011-11-17 AdChoice, Inc. System and method for selecting and implementing an internet advertising campaign
US20110314114A1 (en) 2010-06-16 2011-12-22 Adknowledge, Inc. Persistent Cross Channel Cookie Method and System
US8307006B2 (en) 2010-06-30 2012-11-06 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to obtain anonymous audience measurement data from network server data for particular demographic and usage profiles
US8484511B2 (en) 2010-07-01 2013-07-09 Time Warner Cable Enterprises Llc Apparatus and methods for data collection, analysis and validation including error correction in a content delivery network
US9747605B2 (en) 2010-08-02 2017-08-29 Facebook, Inc. Measuring quality of user interaction with third party content
US8886773B2 (en) 2010-08-14 2014-11-11 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and apparatus to monitor mobile internet activity
US8370489B2 (en) 2010-09-22 2013-02-05 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
AU2013203898B2 (en) 2010-09-22 2015-07-02 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US9092797B2 (en) 2010-09-22 2015-07-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
JP5681421B2 (ja) 2010-09-22 2015-03-11 株式会社ビデオリサーチ 情報配信システム
US9122760B2 (en) 2010-10-12 2015-09-01 Robert Osann, Jr. User preference correlation for web-based selection
JP5674414B2 (ja) 2010-10-27 2015-02-25 株式会社ビデオリサーチ アクセスログマッチングシステム及びアクセスログマッチング方法
US20130014136A1 (en) 2011-07-06 2013-01-10 Manish Bhatia Audience Atmospherics Monitoring Platform Methods
US8631122B2 (en) 2010-11-29 2014-01-14 Viralheat, Inc. Determining demographics based on user interaction
US9779423B2 (en) 2010-11-29 2017-10-03 Biocatch Ltd. Device, system, and method of generating and managing behavioral biometric cookies
WO2012078662A1 (en) 2010-12-06 2012-06-14 Campaigngrid, Llc Electronic and network-based franking
US9497154B2 (en) 2010-12-13 2016-11-15 Facebook, Inc. Measuring social network-based interaction with web content external to a social networking system
US20120151079A1 (en) 2010-12-13 2012-06-14 Jan Besehanic Methods and apparatus to measure media exposure
US8453173B1 (en) 2010-12-13 2013-05-28 Google Inc. Estimating demographic compositions of television audiences from audience similarities
US20120158490A1 (en) 2010-12-16 2012-06-21 Yahoo! Inc. Sponsored search auction mechanism for rich media advertising
CA2819268C (en) 2010-12-20 2017-10-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine media impressions using distributed demographic information
US8874639B2 (en) 2010-12-22 2014-10-28 Facebook, Inc. Determining advertising effectiveness outside of a social networking system
US20120173701A1 (en) 2010-12-30 2012-07-05 Arbitron Inc. Matching techniques for cross-platform monitoring and information
US20120209920A1 (en) 2011-02-10 2012-08-16 Microsoft Corporation Social influencers discovery
US20120206331A1 (en) 2011-02-14 2012-08-16 Gandhi Sidhant D Methods and Systems for Supporting Gesture Recognition Applications across Devices
US8543454B2 (en) 2011-02-18 2013-09-24 Bluefin Labs, Inc. Generating audience response metrics and ratings from social interest in time-based media
EP2686779A4 (en) 2011-03-18 2014-09-17 Nielsen Co Us Llc METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING MEDIA IMPRESSIONS
US8984547B2 (en) 2011-04-11 2015-03-17 Google Inc. Estimating demographic compositions of television audiences
US20120265606A1 (en) 2011-04-14 2012-10-18 Patnode Michael L System and method for obtaining consumer information
US20120303454A1 (en) 2011-05-26 2012-11-29 Yahoo! Inc. Methods and systems for targeting advertisements on login pages
US9282158B2 (en) 2011-06-06 2016-03-08 Google Inc. Reducing redirects
US8560683B2 (en) 2011-06-10 2013-10-15 Google Inc. Video and site analytics
US9210208B2 (en) 2011-06-21 2015-12-08 The Nielsen Company (Us), Llc Monitoring streaming media content
US8688524B1 (en) 2011-06-28 2014-04-01 Amazon Technologies, Inc. Tracking online impressions to offline purchases
US8789597B2 (en) 2011-07-27 2014-07-29 Saudi Arabian Oil Company Water self-shutoff tubular
US8498491B1 (en) 2011-08-10 2013-07-30 Google Inc. Estimating age using multiple classifiers
US10783547B2 (en) 2011-08-17 2020-09-22 Facebook, Inc. Approximating unique advertisement impressions on a social networking system
US20130046651A1 (en) 2011-08-17 2013-02-21 Zachary James Edson Gaming Marketplace Apparatuses, Methods and Systems
US20130060629A1 (en) 2011-09-07 2013-03-07 Joshua Rangsikitpho Optimization of Content Placement
JP2013057918A (ja) 2011-09-09 2013-03-28 Shigeto Umeda 可変長の広告を表示また、入札するシステム
US8909771B2 (en) 2011-09-15 2014-12-09 Stephan HEATH System and method for using global location information, 2D and 3D mapping, social media, and user behavior and information for a consumer feedback social media analytics platform for providing analytic measurements data of online consumer feedback for global brand products or services of past, present or future customers, users, and/or target markets
US20130080263A1 (en) 2011-09-23 2013-03-28 Jonathan Goldman Per-view charging for video advertisements
US20130117103A1 (en) 2011-11-08 2013-05-09 Insightexpress, Llc Universal control
US20130124628A1 (en) 2011-11-15 2013-05-16 Srilal Weerasinghe Method and apparatus for providing social network based advertising with user control and privacy
WO2013078640A1 (en) 2011-11-30 2013-06-06 Google Inc. Estimating user demographics
US9331975B2 (en) 2011-12-16 2016-05-03 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and apparatus to identify media presentation devices
CA2862549C (en) 2012-01-26 2018-09-18 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and articles of manufacture to measure online audiences
US8600796B1 (en) 2012-01-30 2013-12-03 Bazaarvoice, Inc. System, method and computer program product for identifying products associated with polarized sentiments
US20130204694A1 (en) 2012-02-07 2013-08-08 Sayso, Llc Context-Based Study Generation and Administration
US9015255B2 (en) 2012-02-14 2015-04-21 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify session users with cookie information
US8973023B1 (en) 2012-02-29 2015-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine audience duplication in cross-media campaigns
US9659105B2 (en) 2012-03-15 2017-05-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to track web browsing sessions
US20130262181A1 (en) 2012-03-30 2013-10-03 Alexander Topchy Methods and apparatus to predict audience composition and/or solicit audience members
US9965767B2 (en) 2012-04-20 2018-05-08 Comscore, Inc. Attribution of demographics to census data
US20130325588A1 (en) 2012-06-04 2013-12-05 The Board of Trustees for the Leland Stanford, Junior, University Method and System for Measuring the Effectiveness of Search Advertising
US20130331971A1 (en) 2012-06-10 2013-12-12 Eran Bida Watermarking and using same for audience measurement
AU2013204865B2 (en) 2012-06-11 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to share online media impressions data
US9430778B2 (en) 2012-07-30 2016-08-30 Kount Inc. Authenticating users for accurate online audience measurement
US9461876B2 (en) 2012-08-29 2016-10-04 Loci System and method for fuzzy concept mapping, voting ontology crowd sourcing, and technology prediction
AU2013204953B2 (en) 2012-08-30 2016-09-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US20140108130A1 (en) 2012-10-12 2014-04-17 Google Inc. Calculating audience metrics for online campaigns
US9621446B2 (en) 2012-10-26 2017-04-11 Comscore, Inc. Combining measurements based on beacon data
US9055021B2 (en) 2012-11-30 2015-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor impressions of social media messages
US20140279074A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Turn Inc. Data management platform for digital advertising
CN103219944B (zh) 2013-04-23 2015-09-16 华南师范大学 一种基于低维半导体结构的倍频器
US20140324544A1 (en) 2013-04-26 2014-10-30 Paul Donato Methods and apparatus to determine demographic distributions of online users
US9519914B2 (en) 2013-04-30 2016-12-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings information for online media presentations
US20140337104A1 (en) 2013-05-09 2014-11-13 Steven J. Splaine Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US8775332B1 (en) 2013-06-13 2014-07-08 InsideSales.com, Inc. Adaptive user interfaces
US10068246B2 (en) 2013-07-12 2018-09-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US9313294B2 (en) 2013-08-12 2016-04-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US9596196B1 (en) * 2013-10-17 2017-03-14 Amazon Technologies, Inc. Message grouping
US9852163B2 (en) 2013-12-30 2017-12-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US9237138B2 (en) 2013-12-31 2016-01-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions and search terms
US20150193816A1 (en) 2014-01-06 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct misattributions of media impressions
US8910195B1 (en) 2014-02-20 2014-12-09 Google Inc. Systems and methods for enhancing audience measurement data
US20150262207A1 (en) 2014-03-13 2015-09-17 The Nielsen Company (US),LLC Methods and apparatus to compensate impression data for misattribution and/or non-coverage by a database proprietor
US20160063539A1 (en) 2014-08-29 2016-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate transactions with media impressions

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