JP2021524081A

JP2021524081A - 位置データに基づくコンテンツのコンバージョンの追跡

Info

Publication number: JP2021524081A
Application number: JP2020561680A
Authority: JP
Inventors: パイラッパン，シージョー; ラプリス，デニス; ウォルドマン，ジャロン
Original assignee: Rakuten Group Inc
Current assignee: Rakuten Group Inc
Priority date: 2018-05-03
Filing date: 2019-05-03
Publication date: 2021-09-09
Anticipated expiration: 2039-05-03
Also published as: US20190342715A1; EP3756377B1; JP7157175B2; EP3756377A4; EP3756367A1; JP2021524180A; EP3756366A1; US10911902B2; US20190342704A1; EP3756366A4; JP7191122B2; US11368817B2; US20210329415A1; WO2019213498A1; JP7330212B2; US20190342714A1; US10536812B2; JP2021524080A; WO2019213492A1; WO2019213507A1

Abstract

モバイルデバイスの位置特定を改善し、斯かる改善された方法により得られた位置情報を用いてコンテンツコンバージョンを追跡するシステム、方法及びコンピュータ可読媒体が提供される。１つの態様では、コンピュータ実施方法は、少なくとも１つのコンテンツを追跡する要求をサードパーティから受信するステップと、少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、この少なくとも１つの追跡デバイスは、基準点と少なくとも１つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、少なくとも１つの追跡デバイスから移動情報を受信するステップと、少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を移動情報に基づいて特定するステップと、少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップとを含む。【選択図】図１

Description

本技術は、コンテンツのコンバージョンを追跡するために追跡デバイスの位置の特定を改善するシステム及び方法に関し、より具体的には、衛星信号に加え追跡デバイス内蔵されたセンサのデータを使用して、コンテンツのコンバージョン率を追跡することに関する。

［関連出願の相互参照］
本願は、２０１８年５月３日に出願された米国仮特許出願第６２／６６６，４１６号と、２０１８年５月３日に出願された米国仮特許出願第６２／６６６，４５１号と、２０１８年９月２４日に出願された米国非仮特許出願第１６／１３９，５４６号とに基づく優先権を主張するものであり、これらの出願の全内容は引用することにより本明細書の一部をなすものとする。

コンテンツのコンバージョンとは、ユーザ及び消費者へ提供されるコンテンツの効果を測るために種々のコンテンツ提供者によって使用される概念である。例えば、多くのコンテンツ提供者は、所与のコンテンツ（例えば、広告）が、対象のユーザによる業者の店舗の訪問、商品の購入等につながった率を求めることにより、コンテンツ提供者が消費者に対して（例えば、消費者の電子デバイスを通じて）提供したコンテンツの効果を測る。

このような率を求める１つの効果的な方法は、ユーザの電子デバイスの動き及び位置の追跡に基づくものとすることができる。したがって、モバイルデバイスの位置特定の向上は、コンテンツ提供者から斯かるモバイルデバイスに提供されるコンテンツの効果の測定に直接、影響し得る。

全地球測位システム（ＧＰＳ）は、ＧＰＳに対応したモバイルデバイスについて比較的正確な位置情報を提供することができる。しかし、追跡デバイスの周囲に（例えば、繁華街のエリア、橋の下、厳重警備の建物、モール等の）多くの構造物及び建造物が存在するため、追跡デバイスが正確なＧＰＳ信号を取得できない可能性のある多くの地理的エリアがある。これは、追跡デバイスからサーバに提供される測定値に悪影響を与える可能性がある。さらに、ＧＰＳ信号の正確性は、所与の構造物内のモバイルデバイスの比較的小さい動き（例えば、ショッピングモール内の或る店舗から隣接する店舗への移動）を認識するには十分ではない場合がある。

ユーザに関連するモバイルデバイスの位置の特定を改善し、そのような改善された方法により得られた位置情報を用いてコンテンツのコンバージョンを追跡する例示の実施形態が提供される。

１つの態様において、コンピュータ実施方法は、
サードパーティから、少なくとも１つのコンテンツを追跡する要求を受信するステップと、
少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも１つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも１つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を含む。

１つの態様において、サーバは、コンピュータ可読命令が記憶されているメモリと、１つ以上のプロセッサとを備える。前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
前記少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも１つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも１つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を行う。

１つの態様において、１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読命令が記憶されている。前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、該１つ以上のプロセッサに対し、
前記少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、該少なくとも１つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも１つのセンサによって収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を実行させる。

本技術の上記に挙げた利点及び特徴並びに他の利点及び特徴は、添付図面に示す具体的な実施態様を参照することによって明らかになる。当業者であれば、これらの図面は、本技術のいくつかの例を示しているにすぎず、本技術の範囲がこれらの例に限定されるわけでないことを理解するであろう。さらに、当業者であれば、添付図面を用いて更に具体的、かつ詳細に記載及び説明されている本技術の原理を理解するであろう。

本開示の１つの態様によるシステム例を示す図である。本開示の１つの態様によるシステム例を示す図である。本開示の１つの態様による、目的地別モデルを作成する方法である。本開示の１つの態様による、コンテンツコンバージョン追跡のために内蔵センサデータを使用する一例の方法である。本開示の１つの態様による、本技術を実施するシステムのコンポーネントを示す図である。

本技術の様々な例が以下で詳細に論述される。具体的な実施態様が論述されるが、これは例示を目的として行われるものにすぎないことが理解されるべきである。当業者であれば、本技術の趣旨及び範囲から逸脱することなく他のコンポーネント及び構成を用いることができることを認識するであろう。

開示される技術は、ＧＰＳ及び／又はセンサデータを使用して追跡デバイスの位置の正確な測定値を得るという本技術分野における必要性に対処するものである。この改善された位置特定の手法は、ひいては、以下で説明するように、コンテンツのコンバージョンの追跡を改善することができる。

本開示を、本明細書に記載する概念を実施することができるいくつかのシステム例の説明から始める。

図１に、本開示の１つの態様によるシステムの例を示す。図１に示すように、システム１００は、追跡デバイス１０４（ユーザデバイス１０４又は顧客デバイス１０４）に関連するユーザ１０２を含む。図１には示していないものの、ユーザ１０２及び追跡デバイス１０４は、車、バス、バイク、公共交通車両等（これらに限られない）を含む移動体に関連付けることができる。追跡デバイス１０４は、ユーザ１０２（及び関連する移動体）の動きを追跡し、その動きを、セルラネットワーク又はＷｉＦｉ接続によるもの等、有線及び／又は無線の通信プラットフォームによってサーバ１１２に伝えることができる、任意の既知の、又は今後開発される電子デバイスとすることができる。追跡デバイス１０４の例としては、限定されないが、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップ、タブレット、リストバンド型追跡物体（wristband tracking object）等が挙げられる。１つの例では、追跡デバイス１０４は、位置サービス１０５を有する。位置サービス１０５は、いかなる時点においても追跡デバイス１０４の地理座標（例えば、緯度及び経度）を記録することができる全地球測位システム（ＧＰＳ）デバイス等、任意の既知の又は今後開発される内蔵センサ、デバイス及び／又は位置特定コンポーネントとすることができる。

図１には示していないが、追跡デバイス１０４、サーバ１１２、及びシステム１００の他の任意のコンポーネントは、送受信部等の、他のコンポーネントとの通信を可能にする別のコンポーネントを有する。

システム１００は、目的地１０６を更に含む。目的地１０６は、目的地１０６の担当者に対しユーザ１０２の目的地１０６への到着のタイミングを通知する到着アラートをサーバ１１２から受信する、対象となる目的地とすることができる。例えば、目的地１０６は、オンライン上ではない実際の店舗とすることができ、ユーザ１０２は、購入するためにその店舗に（複数の）商品を注文しており、その店舗から注文品を受け取る途中である。目的地１０６の他の例としては、限定されないが、レストラン、デパート、ドライクリーニングサービス等の他のタイプのサービス提供者、図書館等が挙げられる。したがって、ユーザ１０２が目的地１０６に到着したときに（複数の）注文品の用意ができていることを確実にするために、ユーザ１０２の到着の閾値時間前（例えば、ユーザの目的地１０６への到着の８分前）に、サーバ１１２が目的地１０６に到着アラートを提供することが重要である。したがって、到着アラートは、ユーザ１０２及び／又は目的地１０６の担当者が感じる不便さ（例えば、到着後の或る時間、（複数の）注文品の準備ができるのを待つこと）を回避し又は低減させるように、到着アラートは可能な限り正確である必要がある。

目的地１０６は、従業員等の、目的地１０６に関連する担当者１０８を有することができる。さらに、目的地１０６は、コンピューティングデバイス１１０を有することができ、担当者１０８は、コンピューティングデバイス１１０を用いて、到着アラートを受信し、識別情報をサーバ１１２及び／又は追跡デバイス１０４との間で送受信し、注文の確認、キャンセル、調整などを行う。コンピューティングデバイス１１０は、目的地１０６によって使用され、ＷｉＦｉ接続等、有線及び／又は無線接続によりサーバ１１２と通信することができる、任意の既知の又は今後開発されるデバイスとすることができる。コンピューティングデバイス１１０の例としては、限定されないが、タブレット、据置型コンピュータデバイス、モバイルデバイス、他の任意の既知の又は今後開発される販売時点情報管理（ＰＯＳ：Point of Sale）デバイス等が挙げられる。

システム１００はサーバ１１２をも有する。サーバ１１２は、メモリ１１６等の１つ以上のメモリに記憶されるコンピュータ可読命令の１つ以上の組を実施することができるプロセッサ１１４等の、１つ以上のプロセッサを有することができる。これらの命令の組のうちの任意の１つ以上の実行により、サーバ１１２は、図３〜図５を参照して後述する方法の機能を実施することができる。これらの機能としては、限定されないが、機械学習を用いて、後に到着予測サービスを提供するために用いることができる目的地別モデル（destination specific model）を構築すること、位置の更新を受信した位置に対するスマートシグナリングを定めること等が挙げられる。

図１に示すように、サーバ１１２は、（移動履歴データベース１１８とも呼ぶことができる）データベース１１８をも有することができる。データベース１１８に記憶されたデータは、後述するように、サーバ１１２により目的地別モデルを構築し到着予測サービスを実行するために実施される機械学習アルゴリズムにより使用される。

１つの例では、サーバ１１２は、以下で説明するように、サーバ１１２によって提供されるサービスを利用する、目的地１０６、ユーザ１０２及びサードパーティのプラットフォーム１２２等の、目的地、ユーザ及びサードパーティのプラットフォームのためのサブスクリプションサービス又はオンデマンドサービスを提供することができる。

システム１００は、経路エンジン１２０をも含むことができる。経路エンジン１２０は、一般に地図作成アプリケーションに関連するもの等の、従来の任意の経路エンジンとすることができる。こうした経路エンジンは、サーバ１１２に推定到着時間を提供する際に、目的地までの距離及び制限速度、並びに場合によっては、現在の交通状況、天候状況及び時刻状況を考慮することができ、推定到着時間は、サーバ１１２及びサーバ１１２で実施されるロジックにより、到着アラートの精度を高め、修正し、目的地１０６に提供するために使用される。さらに、経路エンジン１２０は、サーバ１１２において目的地に応じて目的地別モデルを生成するために、目的地までの最も可能性の高い経路、可能性の高い途中の立寄り、及び他の任意の学習されたファクタ等の、他の、位置に応じたファクタを考慮する場合もあれば考慮しない場合もある。

サーバ１１２及びルーチンエンジン１２０は、物理的に同じ場所に配置し、又は、有線及び／又は無線ネットワークで通信するように構成することができる。さらに、システム１００内に示されている各コンポーネントは、システム１００内の別のコンポーネントと、及び／又は、現時点で既知の又は今後開発されるセルラ及び／又は無線通信技術及びプラットフォームを使用して、他の任意の外部コンポーネントと通信することができる。

システム１００は、サードパーティのプラットフォーム１２２を備えることもできる。サードパーティのプラットフォーム１２２は、任意の既知の、又は今後開発される有線及び／又は無線ネットワークを介してサーバ１１２と通信することができる。サードパーティのプラットフォーム１２２は、ユーザ及び顧客に販売する製品を提供する任意の既知の、又は今後生まれるコンテンツ提供者（例えば、業者、電子商取引等）とすることができる。サードパーティのプラットフォーム１２２は、以下で説明するように、ユーザデバイス（例えば、追跡デバイス１０４）の位置情報を特定し、その位置情報をコンテンツのコンバージョンの追跡に使用する際に、サーバ１１２から提供されるサービスを利用するために、サーバ１１２と通信することができる。図１は単一のサードパーティプラットフォーム１２２を示しているものの、本開示は、以下で説明するように、サーバ１１２のサービスを利用する１つのサードパーティプラットフォーム１２２のみに限定されず、２つ以上のサードパーティプラットフォーム１２２を含むことができる。

図２に、本開示の１つの態様によるシステム例を示す。図２のシステム２００は、図１のシステム１００と同じであるが、図１に示したように注文された（複数の）商品、（複数の）サービスを受けるためにユーザ１０２が目的地１０６に移動するのではなく、目的地１０６等の目的地が、配送サービス（例えば、運転手の配送サービス）を利用して、ユーザ１０２の（複数の）注文品をユーザ１０２に配送する点で異なる。したがって、図１の要素と同じ符号を有するシステム２００内の要素については、簡単のため、これ以上説明しない。

図２に示すシステム２００においては、目的地１０６及びその対応する要素の代わりに、関連する追跡デバイス２０８を有する運転手２０６が示されている。図２の状況では、運転手２０６及び関連する追跡デバイス２０８は、ユーザ１０２に向かって動いているが（図１のユーザ１０２及び追跡デバイス１０４と同様）、ユーザ１０２は移動していない（図１の目的地１０６と同様）。したがって、図２の状況では、ユーザ１０２に対して、運転手２０６の到着をユーザ１０２に通知する到着アラートが提供される。したがって、追跡デバイス２０８の位置を特定し、ユーザ１０２への到着を推定するために、本明細書に記載の位置特定のための様々なタイプの計算が行われる。

運転手２０６及び追跡デバイス２０８は、運転手２０６が運転する車両等の、移動体に関連付けることができる。追跡デバイス２０８は、運転手２０６（及び関連する移動体）の動きを追跡することができる、任意の既知の又は今後開発される電子デバイスであり、セルラネットワーク又はＷｉＦｉ接続による等の、有線及び／又は無線通信プラットフォームによりサーバ１１２に追跡結果を伝えることができる。追跡デバイス２０８の例としては、限定されないが、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップ、タブレット、リストバンド型追跡物体等が挙げられる。追跡デバイス２０８の位置サービス２１０は、図１を参照して上述した追跡デバイス１０４（図２において顧客デバイス１０４として示されている）の位置サービス１０５と同じとすることができる。

図１及び図２に、様々な要素が示され記載されているが、本発明の概念はそれらに限定されない。例えば、ユーザ、デバイス、目的地、サーバ、サードパーティプラットフォーム等の数は、記載されている数に限定されず、それより多い場合も少ない場合もある。さらに、両システム１００及び２００に対し、一般的で、及び／又はそれらの適切な動作に必要であり、したがって本開示の範囲内にある追加のコンポーネント、アーキテクチャ及び／又は機能を関連付けることができる。

さらに、図１及び図２は、以下で説明される概念を実施することができるシステムの２つの例であるものの、本開示は、それらに限定されない。例えば、この概念を実施することができるシステムは、目的地又は顧客デバイスに向かって移動する追跡デバイス又は運転手デバイスを必然的に伴う必要があるが、単に、追跡デバイス１０４、運転手デバイス２０８等の移動体を追跡するサーバ１１２等のサーバとすることができる。

簡単に述べたように、サーバ１１２は、ユーザ１０２に関連する移動体を追跡する役割を担う。追跡される物体に関する情報は、限定されないが、コンテンツのコンバージョンの追跡、（例えば、目的地１０６にいる担当者１０８が、（複数の）注文品を準備し、ユーザ１０２が目的地１０６に到着したときに（複数の）注文品を受け取れるよう準備ができているよう、ユーザ１０２の目的地１０６への到着の基準時間前に目的地１０６に対してアラートを提供するために）意図されている目的地への移動体の迫っている到着について、その意図されている目的地に到着アラートを提供すること等を含む種々の目的で利用することができる。

サーバ１１２は、追跡デバイス（顧客デバイス）１０４等の移動体の位置を特定する正確性を改善する種々の技法を実施する。例えば、サーバ１１２は、目的地１０６に対する（複数の）目的地別モデルを作成するために、様々な統計データに機械学習を適用する。様々な統計データとしては、限定されないが、ユーザの目的地１０６への過去に行った移動、ユーザ１０２の過去に行った移動、交通状況、交通手段、ユーザ１０２（及び／又は図２の運転手２０６）に関連する移動体の種類、天候状況、時刻、目的地１０６までの途中又は目的地１０６にて発生する事象、移動体の速度、任意の建設工事、通行止め及び道路整備、そのような経路上におけるユーザ１０２による過去の立寄り、及び／又は途中で行われた購入等を挙げることができる。統計的データはデータベース１１８に記憶することができる。

例えば、或る特定の、オンライン上ではない実際の店舗が、交通状況が時刻に応じて大きく変化する繁華街のエリアに位置する場合がある。サーバ１１２は、この情報を考慮して、繁華街エリアに位置する実店舗に対する目的地別モデルを構築する。したがって、ユーザ１０２が時刻に応じて実店舗のある繁華街の場所に向かうに従ってユーザ１０２の位置情報を特定する際、サーバ１１２は、その予測を拡張し、対応する目的地別モデル及び／又はユーザ１０２の訪問地あるいは途中の立寄りに対応するデータベース１１８内の他の履歴データを使用して、ユーザ１０２の位置情報の特定を改善することができる。例えば、ユーザ１０２は、典型的には、ユーザ１０２が実店舗を訪問する際にはいつでも、特定のガソリンスタンド又は特定のコンビニエンスストアに立ち寄る可能性がある。そのような情報は、サーバ１１２により、ユーザ１０２の位置情報を特定する際にも考慮される。

図３に、本開示の１つの態様による目的地別モデルを作成する方法の例を示す。図１を参照して図３について説明する。しかし、記載される概念は、図２のシステムにも同様に適用可能である。図３に示す方法は、（複数の）注文品を受け取るための、目的地１０６へのユーザ１０２の到着予測に関する１つ以上の通知が、目的地のコンピューティングデバイス１１０に提供された（又は、目的地１０６までの１回以上の移動が行われた）後に開始する。サーバ１１２は、データの集合体をデータベース１１８に記憶することができる。データは、上述の、提供されている統計的データの例のうちの任意の１つ以上とすることができる。さらに、サーバ１１２は、過去の通知の質及び過去の通知の識別子に関する情報を記憶することができる。例えば、サーバ１１２は、ユーザ１０２が８分後に到着するということを示す到着アラートを目的地１０６に提供する度に、この推定到着時間を、ユーザ１０２が目的地１０６に到着するまでにかかった実際の時間と比較する。例えば、サーバ１１２が、時刻Ｔ０において、ユーザ１０２が目的地１０６に８分後に到着するであろうと予測したが、実際には、ユーザ１０２が目的地１０６に到着するのにかかる時間はＴ０から６分である可能性がある。これは、予測誤差が２５％であるということを示す。サーバ１１２は、この予測誤差をデータベース１１８に記憶する。次回、予測を行って到着アラートを提供する際に、サーバ１１２は、到着アラートを提供する前にその予測を２５％調整する（例えば、上述した特定の例では、サーバ１１２は、Ｔ０にて到着アラートを提供するのではなく、今回はＴ０より２分早いＴ１にて到着アラートを提供する）。

Ｓ３０２において、サーバ１１２は、最近提供した到着アラートの質を評価するために目的地１０６のコンピューティングデバイス１１０に対して問合せを行う。目的地のコンピューティングデバイス１１０を操作している担当者１０８は、この問合せに応答することができる。サーバ１１２は、この応答を受信すると、Ｓ３０６において評価を記憶する。評価についてコンピューティングデバイス１１０に問い合わせることに加え、問合せと同時に、又は問合せの代わりに、Ｓ３０４において、サーバ１１２は、上述したように、到着アラートに関する評価又は予測誤差を計算することができる。同様に、計算された評価はＳ３０６にて受信される。

Ｓ３０８において、サーバ１１２は、Ｓ３０２及びＳ３０４につき、受信した（複数の）評価を、通知の識別情報（ＩＤ）に関連付けてデータベース１１８に記録することができる。このＩＤは、ユーザ１０２と目的地１０６の業者との間の特定の取引の識別情報とすることができるか、ユーザ１０２に関連する識別情報とすることができるか、目的地１０６に関連する識別情報とすることができるか、又はそれらの任意の組合せとすることができる。

サーバ１１２は、最近なされた目的地１０６までの移動に関連してユーザ１０２が取った経路に関する情報と、通知をもたらした移動に関係する他の任意のデータとをデータベース１１８に記憶することもできる。ユーザ１０２が取った経路は、ユーザ１０２及び関連するコンピューティングデバイス１０４が目的地１０６まで移動する間に位置サービス１０５によりサーバ１１２へ報告されたデータから学習することができる。いくつかの例では、この経路情報から、サーバ１１２は、ユーザ１０２が目的地１０６へ行くまでの間に、何らかの立寄り及び／又は何らかの購入を行ったかどうかを判定することができる。サーバ１１２は、通知に関する時刻、曜日及び日付もデータベース１１８に記録することもできる。サーバ１１２は、多くのユーザによる移動について上記データを集めることができる。

Ｓ３１０において、サーバ１１２は、データベース１１８に記憶されている目的地１０６に応じた履歴データに対して（複数の）機械学習アルゴリズムを適用する。Ｓ３１２において、サーバ１１２は、記憶されたデータに対してＳ３１０にて適用した（複数の）機械学習アルゴリズムに基づいて、目的地１０６に対する目的地別モデルを生成する。１つの例では、質が優れているとみなされた通知に関連するファクタと、質が不十分とみなされた通知に関連するファクタとを分析することにより、目的地別モデルを作成し又はトレーニングすることができる。目的地別モデルは機械学習を通じて生成されるため、目的地別モデルのいくつかの特徴は、セマンティックな意味を有しない場合がある一方で、いくつかの特徴はセマンティックな重要性を有する場合がある。例えば、セマンティックな意味を有する特徴としては、ユーザが経路に沿って別の立寄りを行う可能性、ユーザが経路に沿って渋滞に遭遇する可能性、目的地への最も可能性の高い経路等を挙げることができる。

いくつかの例では、機械学習を、目的地に関わらずデータベース１１８内の全てのデータに対して最初にトレーニングして、位置に基づかないモデルを得ることができる。こうした例では、目的地別モデルは、位置に基づかないモデルを、特定の目的地１０６に関連するファクタについて調整した結果とすることができる。

これまでの説明から分かるように、サーバ１１２は、ユーザ１０２の現在の位置を特定するために、追跡デバイス１０４から受信した位置更新情報に依存する。

追跡デバイス１０４から受信される位置更新情報は、追跡デバイス１０４に組み込まれたＧＰＳ追跡デバイスにより得られるＧＰＳ信号（衛星信号）の測定値とすることができる。

サーバ１１２は、公開されているデータベース等の、外部データ源から得られるデータに依拠することにより、任意の所与の地理的位置の正確な地理座標（緯度値及び経度値）の記録を有することができる。こうした正確な地理座標は、所与の地理的位置の登録された地理座標又は単に登録された座標と呼ぶことができる。したがって、サーバ１１２は、追跡デバイスからＧＰＳ信号の測定値を受信する度に、対応する地理的位置の緯度値及び経度値を示す、受信したＧＰＳ測定値を、同じ位置の登録された地理座標と比較することができる。受信した緯度値及び経度値並びに登録された緯度値及び経度値の２つのうちの任意の２つの差が閾値以内（例えば、５メートル未満、１０メートル未満、５％未満、１０％未満の誤差の範囲内等）にある場合、サーバ１１２は、受信した座標を「正確」であるとみなす。

上記に基づき、且つ時間とともに、サーバ１１２は、追跡デバイスから受信したＧＰＳ信号の測定値の平均誤差が「正確」ではない地理的エリアのデータベースを構築する可能性がある。このような地理的エリアは、サーバ１１２に記憶することができ、誤差の大きいゾーンと呼ぶことができる。その後、追跡デバイスが誤差の大きいゾーン内に位置するときはいつでも、後述するように、上記追跡デバイスから受信されるいかなるわずかな、「正確な」ＧＰＳ測定値も基準点として使用することができ、その後、追跡デバイスの動き、したがって位置の特定を、追跡デバイスの内蔵センサ及び移動若しくは位置の計算（情報）を用いて強化することができる。これにより、サーバ１１２が受信した追跡デバイスの位置更新を改善することができ、さらに、例えば、サーバ１１２が目的地１０６に提供すべき到着アラートのタイミングが改善される。

内蔵されたセンサのデータは、追跡デバイス１０４が誤差の大きいゾーンに位置する場合、さらにはＧＰＳ信号の測定値が「高精度」である場合でも、そのようなＧＰＳ信号の測定値の非正確性に対応することができるものの、ＧＰＳ信号の測定値のみに対する信頼度は、追跡デバイス１０４の比較的小さい動きを追跡及び記録するには不十分な場合がある。例えば、ＧＰＳ信号の測定値は、隣接した２つの店舗、又はモール内の異なった階に互いに重なるように位置する２つの店舗の間などの追跡デバイスの存在を認識するには不十分な場合がある。この問題は、ある店舗（広告が追跡デバイス１０４にプッシュ配信あるいは提供される店舗）内のユーザ１０２の存在を見落とし、ユーザ１０２が、隣接する店舗（追跡デバイス１０４に広告がプッシュ配信あるいは提供されていない店舗）内に存在するものとして、意図せずして特定してしまうことになる可能性があり、この結果、ひいては、追跡デバイス１０４にプッシュ配信あるいは提供される広告についてのコンテンツのコンバージョン率の特定が不正確になる場合がある。

１つ以上の例示の実施形態において、図１及び図２のシステム１００又はシステム２００に関連するサーバ提供者（例えば、サーバ１１２を運用するサービス提供者）は、要求を受け付けることができるか、あるいは、サードパーティのプラットフォーム（サードパーティであるコンテンツ提供者）と契約を結ぶこともできる。例えば、図１のサードパーティプラットフォーム１２２は、以上の基準に基づいて、１つ以上の特定のデバイス又は所与の地理的ロケーション内のデバイス全般に対し、広告及び／又は宣伝、クーポン等（これらは全て、コンテンツの非限定的な例である）を送るプラットフォームとすることができる。或る特定の期間にわたって、サードパーティプラットフォーム１２２は、送信されたコンテンツがどの程度効果的であったかに関する情報を得ることを望む。言い換えると、サードパーティプラットフォーム１２２は、数時間、数日、数週間等という或る期間にわたって、（複数の）広告又はコンテンツの送信対象であった１つ以上のユーザデバイスが、送信コンテンツに対応する業者の場所を訪問したか否かを理解することを望む。訪問回数、購入回数等に応じて、コンテンツのコンバージョン率を求めることができる。

以下で説明するように、ＧＰＳ信号ベースの位置データに加えて、内蔵センサのデータに基づいてユーザ移動のオンボードでの計算（on-board calculations）を利用することで、追跡デバイス１０４の非常に精度の高い追跡がもたらされ、この計算は、対象となる業者あるいは商品が、ユーザ１０２によって訪問、購入等されたのか、また、それがいつ行われたのかを判断するのに使用することができる。追跡デバイス１０４及び／又は運転手デバイス２０８等のデバイス内で使用される内蔵センサの例として、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計等が挙げられるが、これらに限定されない。

図４は、本開示の１つの態様による、コンテンツコンバージョン追跡のために内蔵センサデータを使用する一例の方法である。図４は、サーバ１１２の観点からかつ図１〜図３を参照して説明する。しかし、当業者であれば、サーバ１１２のプロセッサ１１４等の１つ以上のプロセッサが、メモリ１１６等の以上のメモリに記憶されたコンピュータ可読命令を実行して、後述する機能を実施することが理解されよう。

さらに、図４のプロセスを実施する前に、サーバ１１２に関連するサービス提供者が、（例えば、ユーザ１０２が、サービス提供者のサービスを利用して、注文を完了し目的地１０６にてその注文品を受け取る前、その途中及びその後に）対応する追跡デバイス１０４の動きを追跡する同意を、ユーザ１０２から得ているものとする。

Ｓ４００において、サーバ１１２は、サードパーティのコンテンツプラットフォーム（又は単純に、図１のサードパーティプラットフォーム１２２等のサードパーティプラットフォーム若しくはコンテンツ提供者）から、追跡デバイス１０４等の１つ以上の追跡デバイスにプッシュ配信あるいは提供された１つ以上の特定のコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を追跡する要求を受信する。この要求とともに、サーバ１１２は、サードパーティプラットフォームから、要求されたコンテンツコンバージョン率が求められるべき期間（追跡期間）、並びに、限定されないが、プッシュ配信あるいは提供されたコンテンツの識別情報及びコンテンツがプッシュ配信された対象である追跡デバイスの識別情報を含む１つ以上の識別情報をも受信することができる。以降では、例示の実施形態を説明するという目的で、Ｓ４００においてサーバ１１２に要求を送信する前、送信すると同時に、又は送信した後に、識別情報ＡＤ１を有する単一のコンテンツ（カテゴリを識別する広告及び／又はその広告に関連する特定の業者とすることができる）が、サードパーティ広告プラットフォーム１２２から追跡デバイス１０４にプッシュ配信されるとする。さらに、追跡期間は３６時間であるとする。これらの前提は、例示のものであり、説明を容易にするために提供されているにすぎず、非限定的なものである。あるいは、追跡期間は、例えば、業者の（複数の）場所への訪問、業者のいる場所における購入の完了等の、或る特定の回数とすることができる。

Ｓ４０２において、サーバ１１２は、２つの機能を実施する。第１に、サーバ１１２は、（サードパーティプラットフォーム１２２から受信した追跡デバイスの識別情報に従って、）少なくとも１つのデバイスの「最新の基準点（latest reference point）」を特定する。「最新の基準点」は、上記で説明したように、受信ＧＰＳ信号に従った追跡デバイス１０４の直近の「正確な」位置とすることができる。別の例では、「最新の基準点」は、追跡デバイス１０４による直近の（「正確」であるかどうかは問わない）ＧＰＳ信号の測定値とすることができる。第２に、サーバ１１２は、追跡デバイス１０４の内蔵センサを、追跡デバイス１０４の動きを追跡するために使用できるようにオンにする（起動する）１つ以上のコマンドを追跡デバイス１０４に送信する。こうした内蔵センサの例としては、限定されないが、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計等が挙げられる。追跡デバイス１０４は、コマンドを受け、上記センサを有効にし、センサの起動後の追跡デバイス１０４の移動の量を求めるために、動きのデータ及び位置データを収集してデバイス内で計算を行うことができる。これらの計算は、任意の既知の又は今後開発される方法に従って行うことができる。

１つの例では、Ｓ４０２におけるコマンドの受信に応じて、追跡デバイス１０４は、限定されないが、追跡デバイスの加速度計、ジャイロスコープ、磁力計等を含む内蔵センサを使用して、追跡デバイス１０４の動き及び移動の情報の収集を開始する。追跡デバイス１０４は、このような動き及び移動の情報を収集する際、収集されたデータに基づいて追跡デバイス１０４の移動及び動きを計算する、記憶されたアルゴリズムも実行する。これは、任意の既知の又は今後開発される方法に従って行うことができる。

１つの態様では、バッテリ温存の目的で、追跡デバイス１０４は、計算された移動及び動きの情報を、連続してサーバ１１２に返すことはしない。その代わりに、追跡デバイス１０４の内部で行われた全てのデータ収集及び後続の計算結果（移動情報）は、追跡デバイス１０４が、記憶された情報をサーバ１１２に返すためにインターネットへのＷｉＦｉ接続を確立することができるまで、それ自体に記憶することができる。

１つの例では、ＡＤ１は、ショッピングモール内にあるコンビニエンスストアの広告とすることができる。追跡デバイス１０４がショッピングモールの駐車場に到着すると、サーバ１１２によって、追跡デバイス１０４から受信された「正確な」ＧＰＳ信号の測定値を使用して最新の基準点が求められる。

この最新の基準点を使用して、サーバ１１２は、内蔵センサをオンにするコマンドを追跡デバイス１０４に送信する。その後、追跡デバイス１０４は、内蔵センサによって収集されたデータを使用して自身の動き及び移動の追跡を開始する。この時間中、ユーザがショッピングモールに入ると（ショッピングモール内ではＧＰＳ信号の受信は次善の場合がある）、追跡デバイス１０４は、ユーザ１０２の動きを追跡し、訪問した場所及び対応する座標を計算し、記憶する。

ユーザ１０２は、その後、ショッピングモールを出て、その翌日、同じコンビニエンスストアから１０マイル離れた（それでもなお、例としての３６時間の追跡期間内にある）別の支店を訪れる場合がある。追跡デバイスは、ＧＰＳ信号の測定値及び内蔵センサを使用して、同じコンビニエンスストアの当該別の支店へのこの第２の訪問も記録する。

この時間中、追跡デバイス１０４は、付近のアクセスポイントとのＷｉＦｉ接続が確立されない限り、センサデータに基づく移動及び動きの計算結果をサーバ１１２に送信することはしない。

別の例示の実施形態では、追跡期間中、追跡デバイス１０４は、閾値となる期間の間、追跡デバイス１０４が静止している、あるいはスリープモードにある等を検出することができる。この検出が行われると、追跡デバイス１０４は、追跡デバイス１０４の動きが再び検出されるまで内蔵センサを停止させることができ、再び検出された時点において、追跡デバイス１０４は、内蔵センサを使用した位置データの収集を再開し、収集されたデータに基づくオンボードでの動きの計算を行う。これにより、追跡デバイス１０４に更なる電力温存の利点がもたらされる。

追跡デバイス１０４が接続（例えば、ＷｉＦｉ接続、又はインターネット及びサーバ１１２への接続を確立する他の任意の既知の若しくは今後開発される無線通信方式）を確立すると、Ｓ４０４において、サーバ１１２は、追跡デバイス１０４の動き及び移動（移動情報）の、（このような動き、計算が報告されている場合がある前回以降で）最新の計算結果を受信する。報告されるデータは、情報の中でもとりわけ、このような期間中に記憶された全ての業者及び場所の識別情報、並びに、訪問した業者及び場所の地理座標を含むことができる。

Ｓ４０６において、サーバ１１２は、ＡＤ１についてのコンテンツコンバージョン率を求める（コンテンツのコンバージョンの追跡を行う）。これを行うために、１つの例示の実施形態によれば、サーバ１１２は、追跡デバイス１０４によって訪問され、Ｓ４０４において報告された業者あるいは場所のうちの、１つ以上の業者あるいは場所の識別情報がＡＤ１についての識別情報と一致するかどうかを判断する。

さらに、一致すると判断されると、サーバ１１２は、追跡期間の過程にわたってＡＤ１に対応する場所あるいは店舗への訪問の頻度をも求めることができる。これは、コンテンツコンバージョン率、又はこの特定の例ではＡＤ１のコンバージョンとも呼ぶことができる。例えば、一回の訪問は、コンテンツコンバージョン率が１００％とすることができ、５回の訪問は、コンテンツコンバージョン率が５００％とすることができ、以下、同様である。

更に別の例では、サーバ１１２は、ＡＤ１に関連する業者についての目的地別モデルを取得し、そのモデルを使用して、Ｓ４０４にて受信された移動情報を更新することができる。例えば、目的地１０６は（目的地１０６がＡＤ１に関連するものとする）、データベース１１８に記憶された、対応する目的地に応じたモデルを有することができ、このモデルは、特定の時間帯における目的地１０６の周辺の渋滞状況を示すことができる。さらに、Ｓ４０４にて受信される移動情報又はその少なくとも一部は、同じ時間帯にわたるものとすることができる。したがって、サーバ１１２は、比較的低速の交通移動に対応するべく目的地１０６周辺の渋滞状況を考慮し、したがって、目的地１０６に向かう途中の追跡デバイス１０４の正確な動きを反映して、移動情報をより正確なものとなるように更新することができる。

Ｓ４０８において、サーバ１１２は、サードパーティプラットフォーム１２２に対し、コンテンツのコンバージョン率及び他の任意の関連情報を返す。

１つの例では、システム１００及び２００に関連するサービス提供者は、コンテンツを生成し、ユーザデバイスあるいは追跡デバイスにプッシュ配信するコンテンツ提供者としての役割を持つことができる。そのような事例では、ユーザデバイスに対してコンテンツを提供することを含む全てのステップがサーバ１１２にて行われるため、Ｓ４００及びＳ４０８は、実行する必要がない。

図５に、本開示の１つの態様に従って本技術を実施するシステムの一例を示す。図５は、システムのコンポーネントが接続部５０５を用いて互いに通信するコンピューティングシステム５００の一例を示す。接続部５０５は、バスを介した物理接続とすることもできるし、チップセットアーキテクチャ等におけるプロセッサ５１０内への直接接続とすることもできる。接続部５０５は、仮想接続、ネットワーク接続、又は論理接続とすることもできる。

いくつかの例では、コンピューティングシステム５００は、本開示において説明した機能を、１つのデータセンタ、複数のデータセンタ、ピアネットワーク等内に分散させることができる分散システムである。いくつかの実施形態では、説明したシステムコンポーネントのうちの１つ以上は、多くのそのようなコンポーネントを表し、各コンポーネントは、そのコンポーネントが説明されている機能の一部又は全てを実行する。いくつかの実施形態では、コンポーネントは、物理デバイス又は仮想デバイスとすることができる。

例示のシステム５００は、少なくとも１つの処理ユニット（ＣＰＵ又はプロセッサ）５１０と、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のシステムメモリ５１５を含む様々なシステムコンポーネントをプロセッサ５１０に接続する接続部５０５とを備える。コンピューティングシステム５００は、高速メモリキャッシュ５１２を備えることができる。このキャッシュは、プロセッサ５１０と直接接続されているか、プロセッサ５１０に近接配置されているか、又はプロセッサ５１０の一部として統合されている。

プロセッサ５１０は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ５１０を制御するように構成された、記憶デバイス５３０に記憶されたサービス５３２、５３４、及び５３６等のハードウェアサービス又はソフトウェアサービスとを含むことができ、加えて、ソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計内に組み込まれた専用プロセッサを含むこともできる。プロセッサ５１０は、実質的に、複数のコア又はプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュ等を収容する完全に自立型のコンピューティングシステムとすることができる。マルチコアプロセッサは、対称型又は非対称型とすることができる。

ユーザとの対話を可能にするために、コンピューティングシステム５００は、入力デバイス５４５を備える。この入力デバイスは、音声用のマイクロフォン、ジェスチャ入力又はグラフィカル入力用のタッチ画面、キーボード、マウス、モーション入力、音声等の任意の数の入力メカニズムを表すことができる。コンピューティングシステム５００は、出力デバイス５３５をも備えることができる。この出力デバイスは、当業者に既知の複数の出力メカニズムのうちの１つ以上とすることができる。いくつかの場合には、多モードシステムが、ユーザが、コンピューティングシステム５００と通信する複数のタイプの入出力を提供することを可能にすることができる。コンピューティングシステム５００は、一般にユーザ入力及びシステム出力を制御及び管理することができる通信インタフェース５４０を備えることができる。特定のハードウェア構成上で動作することに対する制限はなく、したがって、ここでの基本的な特徴は、展開されているような改良されたハードウェア構成又はファームウェア構成に容易に取り替えることができる。

記憶デバイス５３０は、不揮発性メモリデバイスとすることができ、ハードディスク、又は、コンピュータによってアクセス可能なデータを記憶することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体とすることができる。このコンピュータ可読媒体は、例えば、磁気カセット、フラッシュメモリカード、固体メモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、及び／又はこれらのデバイスの或る組み合わせである。

記憶デバイス５３０は、ソフトウェアサービス、サーバ、サービス等を含むことができ、これらは、そのようなソフトウェアを定めるコードがプロセッサ５１０によって実行されると、システムに機能を実行させるものである。いくつかの実施形態では、特定の機能を実行するハードウェアサービスは、この機能を実行するプロセッサ５１０、接続部５０５、出力デバイス５３５等の必要なハードウェアコンポーネントに関連してコンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェアコンポーネントを含むことができる。

説明を理解しやすくするために、いくつかの場合には、本技術は、デバイス、デバイスコンポーネント、ソフトウェアで具現化される方法におけるステップ若しくはルーチン、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを備えた機能ブロックを含む個別の機能ブロックを含むものとして提示される場合がある。

本明細書において説明したステップ、動作、機能、又はプロセスのいずれも、ハードウェアサービス及びソフトウェアサービス又はサービスの組み合わせによって、単独で、又は他のデバイスとの組み合わせによって実行又は実施することができる。いくつかの実施形態では、サービスは、コンテンツ管理システムのクライアントデバイス及び／又は１つ以上のサーバのメモリに存在するソフトウェアとすることができ、プロセッサがこのサービスに関連付けられたこのソフトウェアを実行すると、１つ以上の機能を実行することができる。いくつかの実施形態では、サービスは、特定の機能を実行するプログラム又はプログラムの集合体である。いくつかの実施形態では、サービスはサーバとみなすことができる。メモリは非一時的なコンピュータ可読媒体とすることができる。

いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶デバイス、媒体及びメモリは、ケーブル、又はビットストリーム等を含む無線信号を含むことができる。しかし、言及される場合、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、エネルギー、キャリア信号、電磁波、及び信号それ自体等の媒体を、明示的に除外する。

上述の例による方法は、コンピュータ可読媒体に記憶された、又は別の方法でコンピュータ可読媒体から利用可能な、コンピュータ実行可能命令を使用して実施することができる。そのような命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイスに、或る特定の機能又は機能のグループを実行させるか、又は別の方法で或る特定の機能又は機能のグループを実行するように汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイスを構成する、命令及びデータを含むことができる。使用されるコンピュータリソースの一部は、ネットワークを介してアクセス可能であってもよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、バイナリ、アセンブリ言語等の中間フォーマットの命令、ファームウェア、又はソースコードであってよい。命令、使用される情報、及び／又は説明された例による方法の実行中に作成された情報を記憶するために使用することができるコンピュータ可読媒体の例には、磁気又は光学ディスク、固体メモリデバイス、フラッシュメモリ、不揮発性メモリが設けられたＵＳＢデバイス、ネットワーク接続記憶デバイス等が含まれる。

これらの開示による方法を実施するデバイスは、ハードウェア、ファームウェア及び／又はソフトウェアを備えることができるとともに、種々のフォームファクタのいずれかを取ることができる。そのようなフォームファクタの典型例には、サーバ、ラップトップ、スマートフォン、スモールフォームファクタパーソナルコンピュータ、携帯情報端末等が含まれる。本明細書で説明された機能は、周辺機器又はアドインカードにおいて具現化することもできる。そのような機能は、更なる例として、単一のデバイスで達成する異なるチップ間又は異なるプロセス間の回路ボード上で実施することもできる。

命令、そのような命令を搬送する媒体、それらを実行するコンピューティングリソース、及びそのようなコンピューティングリソースをサポートする他の構造は、これらの開示において説明された機能を提供する手段である。

種々の例及び他の情報が、添付の特許請求の範囲に含まれる態様を説明するために使用されたが、当業者であれば多種多様な実施態様を導くためにこれらの例を使用できるので、そのような例における特定の特徴又は構成に基づいたいかなる特許請求の範囲の限定も暗示されるべきではない。さらに、構造的な特徴及び／又は方法のステップの例に応じた表現でいくつかの主題が説明されている場合があるが、添付の特許請求の範囲に規定された主題は、それらの説明された特徴又は動作に必ずしも限定されないことが理解される。例えば、そのような機能は、別々に分散されてもよいし、本明細書で特定したコンポーネントと異なるコンポーネントで実行されてもよい。むしろ、上述の特徴及びステップは、添付の特許請求の範囲内のシステム及び方法のコンポーネントの例として開示されている。

Claims

少なくとも１つのコンテンツを追跡する要求をサードパーティから受け付けるステップと、
少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも１つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも１つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求めるものである、ステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスから前記移動情報を受け付けるステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を含むコンピュータ実施方法。
前記少なくとも１つのセンサは、前記少なくとも１つの追跡デバイスの加速度計とジャイロスコープと磁力計とのうちの１つ以上である、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
前記移動情報は、前記少なくとも１つの追跡デバイスがインターネットへのＷｉＦｉ接続を確立すると、前記少なくとも１つの追跡デバイスから受け付けられる、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
前記少なくとも１つの追跡デバイスの識別情報と、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を前記少なくとも１つの追跡デバイスが収集するべき期間を示す、前記要求に関連する追跡期間とを受け付けるステップを更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
前記コンテンツコンバージョン率は、前記少なくとも１つの追跡デバイスに対応するユーザが前記少なくとも１つのコンテンツに関連する少なくとも１つの業者の場所を訪れた回数を示す、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
前記コンテンツコンバージョン率を前記サードパーティに送信するステップを更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
コンピュータ可読命令が記憶されているメモリと、
１つ以上のプロセッサと
を備えるサーバであって、
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも１つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも１つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求めるものでる、ステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を行う、サーバ。
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記コンテンツコンバージョン率を求める要求をサードパーティから受け付けるステップを行う、請求項７に記載のサーバ。
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記少なくとも１つの追跡デバイスの識別情報と、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を前記少なくとも１つの追跡デバイスが収集するべき期間を示す、前記要求に関連する追跡期間とを受け付けるステップを行う、請求項８に記載のサーバ。
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記コンテンツコンバージョン率を前記サードパーティに送るステップを行う、請求項８に記載のサーバ。
前記少なくとも１つのセンサは、前記少なくとも１つの追跡デバイスの加速度計とジャイロスコープと磁力計とのうちの１つ以上である、請求項７に記載のサーバ。
前記移動情報は、前記少なくとも１つの追跡デバイスがインターネットへのＷｉＦｉ接続を確立し前記サーバと前記ＷｉＦｉ接続を通じて通信できるようになると、前記少なくとも１つの追跡デバイスから受け付けられる、請求項７に記載のサーバ。
前記コンテンツコンバージョン率は、前記少なくとも１つの追跡デバイスに対応するユーザが前記少なくとも１つのコンテンツに関連する少なくとも１つの業者の場所を訪れた回数を示す、請求項７に記載のサーバ。
コンピュータ可読命令が記憶されている１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると前記１つ以上のプロセッサに対し、
少なくとも１つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも１つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも１つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも１つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を求めるものでる、ステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも１つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも１つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を実行させる、１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記１つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記１つ以上のプロセッサに対し、前記コンテンツコンバージョン率を求める要求をサードパーティから受け付けるステップを実行させる、請求項１４に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記１つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記１つ以上のプロセッサに対し、前記コンピュータ可読命令を実行させて、前記コンテンツコンバージョン率を前記サードパーティに送るステップを実行させる、請求項１５に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記１つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記１つ以上のプロセッサに対し、前記少なくとも１つの追跡デバイスの識別情報と、前記少なくとも１つの追跡デバイスの移動情報を前記少なくとも１つの追跡デバイスが収集するべき期間を示す、前記要求に関連する追跡期間とを受け付けるステップを実行させる、請求項１５に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記少なくとも１つのセンサは、前記少なくとも１つの追跡デバイスの加速度計とジャイロスコープと磁力計とのうちの１つ以上である、請求項１４に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記移動情報は、前記少なくとも１つの追跡デバイスがインターネットへのＷｉＦｉ接続を確立しサーバと前記ＷｉＦｉ接続を通じて通信できるようになると、前記少なくとも１つの追跡デバイスから受け付けられる、請求項１４に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記コンテンツコンバージョン率は、前記少なくとも１つの追跡デバイスに対応するユーザが前記少なくとも１つのコンテンツに関連する少なくとも１つの業者の場所を訪れた回数を示す、請求項１４に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。