JP2022046749A - 要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成の最適化 - Google Patents

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Abstract

【課題】動的レビュー要求を作成及び配信するための要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成の最適化方法及びシステムを提供する。【解決手段】ソース・システム２０１ａは、レビュワ２０７がレビュー・プロセスをアクティブ化するための、動的リダイレクション・コンテナ２３５リンクを生成する動的レビュー生成器２２０と、クライアント・デバイスを介して動的リダイレクション・コンテナ２３５をレビュワ２０７に送信するレビュー送信機２３０と、プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂのサイトから収集された統計を評価または分析する加重されたイベント・エンジン２４０と、を具備する。【選択図】図２

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年１０月１３日に出願した米国特許出願第１５／７８３１８６号、および２０１７年４月２１日に出願した米国特許出願第１５／４９４１２２号の利益を主張し、それらは、共に、２０１６年１１月１日に出願した米国仮出願第６２／４１５９４６号の利益を主張し、それの開示全体は、この参照によって本明細書に組み込まれる。
本開示は、一般に、インターネット検索印象技術に関し、より詳細には、リダイレクション要求リンクを送信する動的サードパーティ・レビュー生成を最適化するための方法およびシステムに関する。
いずれの特定のレビュー・ウェブサイトにおいても、投稿されたレビューは、レビューの影響を受ける特定の事業に関する検索エンジン結果内に出現することがある。レビューを投稿するために、ユーザは、一般に、インターネット上の特定のウェブページのアドレスを使用して、数々のサイトにアクセスすることができる。インターネットのバイラル性のために、レビューおよびコメントは、一般に、ユーザ支配され、したがって、注目点および範囲が広範囲である。
本開示は、限定としてではなく、例として説明され、以下で説明される図と関連付けて検討されるとき、以下の詳細な説明を参照しながら、より十分に理解されることができる。
本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するための従来の高レベル・アーキテクチャの例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するための、メモリを含む例示的なシステムを示す図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成の最適化をサポートするための例示的なインターフェース・ポータルを示す図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成の最適化をサポートするための例示的なダッシュボード・ポータルを示す図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、リダイレクション要求リンクを送信する動的サードパーティ・レビュー生成の最適化をサポートするための例示的なポータルを示す図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、リダイレクション要求リンクを送信する動的サードパーティ・レビュー生成を最適化するための方法のフロー図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するための方法のフロー図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求リンクをリダイレクトする最適化された動的レビュー生成を変更するための方法のフロー図である。 本開示の１つまたは複数の態様に従った、ユーザ・ログイン情報に基づいて、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するための方法のフロー図である。 本開示のいくつかの実施形態に従って動作する例示的なコンピュータ・システムを示す図である。
多くの事業者は、それらのオンライン印象をますます気にするようになっている。例えば、レビュー・ウェブサイトに投稿された肯定的レビューおよび否定的レビューの両方が、事業に影響することができる。より多くのレビュー・ウェブサイトが、インターネット上に作成されるにつれて、またより多くのユーザが、それらのサイトに内容を投稿するにつれて、事業者がそのようなサイトを監視することは、ますます難しくなっている。さらに、事業者が、トラフィックを自分のロケーションに誘導するために、自分のオンライン印象を改善する必要があるかどうか、またどのようにして改善することができるかを決定することは、難しくなり得る。加えて、事業者は、自分の顧客からのレビューの数をできるだけ増やしたい。一般に、商店を訪れた顧客のうちの少数だけが、レビューを投稿する。事業者は、自分の顧客にできるだけ多くのレビューを残してもらおうという意欲を持っており、１つの問題は、レビューがインターネット上の数々のレビュー・サイト間に最適に分配されるように調整されることを保証することである。
動的「レビュー要求」を作成および配信するための方法およびシステムが、本明細書において開示される。例示的な一実施形態においては、動的「レビュー要求」リンクが、生成される。各リンクは、インターネット全体にわたるレビュー・データの質を改善するために、最適なウェブサイトに消費者を動的に誘導し得る。リンクは、無印であることができ、またはリンク自体は、最適なレビュー・サイトが決定された後に、生成されることができる。レビューを集め、レビュー・サイトの断面に関するいくつかのイベント・ファクタに基づいて、レビューのための最適なレビュー・サイトを決定することによって、本開示の技法は、レビューが事業者についての今現在の消費者の感想を反映することを保証し得る。利点は、１）サイトにわたる正確な平均レーティングが存在すること、２）最適な数のレビューが存在すること、および３）レビューが最近のものであることを保証することを含む。これの追加の利点は、事業者のオンライン印象がインターネット全体にわたって一貫していることを保証する方法で、レビューが分配され得ることである。
いくつかの実施においては、ソース・システムは、動的ユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）リンクなどの、動的リダイレクション・コンテナを作成し、それは、その後、事業者ロケーションのレビューを要求するために、ユーザのデバイスに送信される。例えば、動的リダイレクション・コンテナは、限定されることなく、ユーザのクライアント・デバイスの表示を特定のインターネット・リソースにリダイレクトするための動的ＵＲＬ、テキスト・メッセージ、または他のタイプのコントロールを含むコンピュータ可読オブジェクトであり得る。要求は、ユーザと関連付けられた条件を検出したことに応答して、商店に代わって、送信され得る。これらの条件は、ユーザが商店のロケーションに入った／から出たこと、商店に関連するユーザによる購入、ユーザの閲覧履歴、または他のタイプの条件を含み得る。
複数のレビュー・サイトにわたる事業者についてのレビューの既存の分配が、監視される。例えば、インターネット上のレビューおよびレーティング・サイトをクロールするために、装置（例えば、ウェブクローラ）が、使用され得る。別の実施形態においては、アクセスは、１つまたは複数のＡＰＩを通したものであり得るが、スクレイピング、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、またはそのようなサイトからデータを引き出す他の任意の方法を通したものでもあり得る。これらの既存のレビューと関連付けられた分析およびデータは、以下で説明される動的レビュー・オプティマイザにおいて実施されるアルゴリズムの一部として使用され得る。
装置は、ウェブからデータを入手し、このデータをデータベース内に記憶する。いくつかの実施においては、レビュー・データは、商店と関連付けられたソース・システムから入手され得る。ユーザが、動的リダイレクション・コンテナを選択することによって、商店のレビューを提供することを決定した場合、レビュー・サイト間におけるレビューの既存の分配が、事業者についての現在の消費者の感想を正しく定量化するかどうかに関して、決定が行われる。例えば、いくつかの加重されたイベント・ファクタに基づいて、ユーザは、商店に対するそのレビューの利益を最適化するために、レビュー・サイトにリダイレクトされる。
いくつかの実施においては、動的リダイレクション・コンテナを通して、レビューがひとたび生成されると、そのレビューは、現在監視されている他のレビューとともに、それが監視されることができるように、ソース・システムに引き戻され得る。例えば、レビューは、レビューが動的レビュー生成動的リダイレクション・コンテナから生じたことを示すために、「フラグが立て」られ、または他の方法でタグ付けされる。その後、ソース・システムは、加重されたイベント・ファクタを介して商店によって指定された所望の最適化パラメータを、監視されるレビューがいかに満たしているかに基づいて、動的レビュー生成アルゴリズムを自動的または人手で更新することができる。
代替的な実施においては、ソース・システムは、レビュワが特定のレビュー・サイトにログインしているかどうかを検出し得る。この点において、動的リダイレクション・コンテナは、加重されたイベント・ファクタを使用して、最も高い重み付けを有するサイトを選択し、その後、レビュワがそのサイトにすでにログオンしている場合、レビュワをサイトに誘導し得る。それに関して、可能な宛先サイトは、レビュー用、広告用などであってよく、またはそうでなくてよい。
図１は、本開示の実施に従った、動的レビュー生成を最適化するための従来の高レベル・アーキテクチャ１００の例を示している。いくつかの実施においては、アーキテクチャは、動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０を実施するための複数のソフトウェア・モジュールを記憶するメモリ・デバイス（図示されず）を含み得る、中央コンピュータ（これ以降「ソース・システム１０１」）を含む。動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０は、例えば、ハードウェア・コンポーネント、回路、ソース・システム１０１の処理デバイス（図示されず）において実施され得る専用ロジック、プログラマブル・ロジック、マイクロコードなどであり得る。
ソース・システム１０１は、商店システム１２０、レビュワ・クライアント・デバイス１３０（例えば、モバイルフォン）を介した潜在的なレビュワ、複数の印象ソース（例えば、レビュー・サイト）１５０－１乃至Ｎ、およびソース・システム・データベース１１０と通信可能に接続され得る。一実施においては、ソフトウェア・モジュールは、インターネットを含み得る１つまたは複数のネットワークによって相互接続された、ソース・システム１０１の１つまたは複数のコンピュータ・プラットフォーム上において実行され得る。レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎの各々は、動作を実行し、ソース・システム１０１、商店システム１２０、およびレビュワ・クライアント・デバイス１３０との間で関連データを提供するための、ソース・システム１０１が対話する複数のモジュール（例えば、ＡＰＩ）を提供する。
この例においては、ソース・システム１０１は、商店システム１２０と関連付けられた商店が、ファーストパーティ・レビュー・ウェブサイト（例えば、商店自体のウェブサイト、もしくは商店の代理のサービス・プロバイダのウェブサイト）、サードパーティ・レビュー・ウェブサイト（例えば、ソーシャル・ネットワーキングおよびレーティング・ウェブサイト）、ならびに他のソースを含む様々なソースから、消費者フィードバック・データ（例えば、レビュー／レーティングなど）、および他のタイプのデータを収集し、分析し、監視することを可能にする。ファーストパーティ・レビュー・ウェブサイト１５０－１は、様々な商店のレビューを収集する、Ｇｏｏｇｌｅ（商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（商標）、Ｙｅｌｐ（商標）、Ｃｉｔｙｓｅａｒｃｈ（商標）などの、サードパーティ・レビュー・ウェブサイト１５０－２乃至Ｎに対して、自らのためにレビューを収集している商店によって維持されるウェブサイトのことであり得る。いくつかの実施においては、オンライン・フォーラムも、事業者に関する消費者フィードバック・データ（例えば、レビュー）を含むことができる、他のタイプのウェブサイトの例であり得る。一実施においては、レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎは、（例えば、自分のクライアント・デバイス１３０を介した）レビュワが、すべてのタイプの事業者に関するレビューを投稿することを可能にする。
図１のソース・システム１０１のサービスにアクセスするために、商店システム１２０は、ソース・システム１０１にアカウントを登録し得る。いくつかの実施においては、商店は、レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎ上において自分の事業者プロファイルに対応し得る特定の情報を入力するために、ソース・システム１０１と関連付けられたＡＰＩにアクセスし得る。他の実施においては、商店は、ウェブ・プラットフォームまたは他の手段で、ソース・システムに直接的にアクセスし得る。この事業者プロファイル情報１１５は、記憶され得、例えば、事業者名、アドレス、電話番号、事業者のウェブサイトへのリンク、事業者のロケーションの地図へのポインタ、地図上における事業者所在地、事業者のための販売促進メッセージ、ならびに限定されることなく、メニュー、製品サービス、近日および過去のイベントなどを含み得る、事業者の個人向けの製品提供に関する情報のリストを含み得る。他の実施においては、商店１２０は、１つまたは複数のファーストパーティ・レビュー・サイトおよび／またはサードパーティ・レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎから既存のレビューを入手し得る。アクセスは、１つまたは複数のＡＰＩを通したものであり得るが、スクレイピング、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、またはそのようなサイトからデータを引き出す他の任意の方法を通したものでもあり得る。これら既存のレビューと関連付けられた分析およびデータは、以下で説明される動的レビュー・オプティマイザ１６０によって実施される、ソース・システム１０１において実施されるアルゴリズムの一部として使用され得る。
商店についての消費者フィードバック・データ（例えば、レビュー）を収集するプロセスは、いくつかの方法で開始され得る。例えば、ソース・システム１０１は、潜在的なレビュワのレビュワ・クライアント・デバイス１３０にレビュー要求１４０を送信し得る。いくつかの実施においては、レビュー要求１４０は、電子通信を介して送信され得る（しかし、テキスト・メッセージ、アプリプッシュ通知、レビュワによって受け取られる印刷されたレシートに要求を含める、要求をｅコマース・カートに追加するなど、他の送信技術も可能である）。ソース・システム１０１は、例えば、商店システム１２０から、潜在的なレビュワのリストを受信し得る。いくつかの実施においては、このリストは、レビュワが商店と関連付けられたロケーションに入った、またはそこから出たことを検出したのに応答して、受信され得る。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・サイトは、レビュワが、ロケーションに「チェックインする」などのアクションを取ることを可能にする。商店システム１２０は、このアクションを検出し、レビュワ・クライアント・デバイス１３０にレビュー要求１４０を送信するようにソース・システム１０１に命令し得る。他の実施においては、レビュー要求１４０は、商店に関する潜在的なレビュワによる購入もしくは閲覧履歴、または商店によって収集された他のタイプのレビュワ・プロファイル情報に基づいて、レビュワ・クライアント・デバイス１３０に送信され得る。別の実施においては、商店は、１つまたは複数の潜在的なレビュワを人手で選択し、ソース・システムにそのような選択された潜在的なレビュワにレビュー要求を送信させ得る。
商店システム１２０は、潜在的なレビュワ、およびそれらのレビュワにレビュー要求１４０をいつ送信すべきかを識別し得る。これは、レビュワが、商店と関連付けられたロケーションの１つにおいて体験を有した後すぐに、アクティブ化され得る。例えば、レビュワは、物理的な店舗ロケーションにおいて、チェックアウトを実行したことがあり、その後、決定された時間（例えば、５、１０、１５分）後に、その店舗をレビューするようにレビュワに要求する電子メールを取得する。別の例においては、レビュー要求１４０は、時間を含む他のファクタに基づいて、送信され得る。一実施においては、ある数のレビュー要求１４０が、送信されることができる。ある時間フレーム内において、生成されたレビューが、ある閾値を下回った場合、後の時間において、追加のレビュー要求１４０が、送信されることができる。別の実施においては、送信されるレビュー要求１４０をレート制限することができる。一実施においては、レビュー要求１４０は、商店の物理的なロケーションのレビューを提供するようにレビュワに要求し得る。ソース・システム１０１は、商店が、電子メールされたレビュー要求に関する履歴を観察することを可能にする。例えば、要求履歴は、オブジェクト１１５など、システム・データベース１１０のデータ・テーブル内に記憶され得る。いくつかの実施においては、データ・テーブルは、限定されることなく、以下のカラムを含み得る。
Figure 2022046749000002
レビュー要求１４０は、レビュワがレビュー・プロセスをアクティブ化するための動的リダイレクション・コンテナ１４５リンクを含み得る。例えば、動的リダイレクション・コンテナ１４５は、それがファーストパーティ・レビュー・サイトか、それともサードパーティ・レビュー・サイトかにかかわらず、レビュワのクライアント・デバイスを別のサイトよりも１つのサイトに自動的にリダイレクトし得る。動的リダイレクション・コンテナ１４５は、レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎと関連付けられたいくつかの加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎを考慮した、動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０において実施されるアルゴリズムに基づいて、クライアント・デバイスをリダイレクトする。一実施形態においては、イベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎは、例えば、ソース・システム・データベース１１０のテーブル１１５内に、ローカルに記憶され得る。いくつかの実施形態においては、テーブル１１５は、そのサイトのための対応するイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎを識別するために、特定の１５０－１乃至Ｎのための識別子を使用することによって、インデックス付けされ得る。動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０は、レビュワがリンク上においてクリックを行って、レビュワがレビューを提供したいことを示したときに、アクティブ化される。その後、加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎと関連付けられた情報のすべてが、サイトからなるリダイレクション・リスト１６５を決定するために、分析される。このリダイレクション・リスト１６５は、レビューを提供するためにレビュワがどこに誘導されるべきかを決定するために、使用され得る。クライアント・デバイスをリダイレクトするために、動的リダイレクション・コンテナ１４５を使用する利点は、レビュー要求１４０を送信するために、異なる配信メカニズムが使用されることを、それが可能にすることである。例えば、動的コンテナは、テキスト・メッセージを介して送信され得る。加えて、動的リダイレクション・コンテナ１４５は、システムが、リンクが送信された時間から、レビュワがリンクをクリックする時間において変化し得るファクタに基づいて、レビュワを誘導するサイトを動的に決定することを可能にする。
他の実施においては、レビュー要求１４０の他の態様が、システムおよび方法の様々なステージにおいて、動的に生成され得る。例えば、動的リダイレクション・コンテナ自体の代わりに、電子メール、テキスト・メッセージ、または他の送信技術が、動的に生成され得る。一実施形態においては、レビュワが、商店と関連付けられたロケーションにおいて体験を有すると直ちに、複数の加重されたファクタの分析に基づいて、電子メールが、自動的かつ動的に生成され得る。電子メールまたは他の送信技術は、レビュワを誘導するために選択されたレビュー・サイトに基づいて、調整され得る。例えば、サイトＡが、最適なレビュー・サイトとして選択された場合、電子メールのブランドまたはデザインが、サイトＡのブランドまたはデザインに一致するように作成され得る。別の実施形態においては、商店は、レビュー要求を送信するレビュワを人手で選択し得る。電子メール、テキスト・メッセージ、または他の通信技術が、クライアント・デバイス１３０に送信するレビュー・オブジェクト１４５を生成するようにトリガされることができる、例えば、ソース・システム１０１または（オンライン・サードパーティ・レビュー・サイト１５０－２乃至Ｎのうちの１つなどの）サイトＡから、この点において、動的に生成され得る。他の実施形態においては、ＵＲＬの代わりに、フレーム、インライン・リンク、動的ＨＴＭＬ、クライアントサイド・スクリプト、ＡＪＡＸ、ＣＳＳ、またはサードパーティ・レビュー・サイト１５０－２乃至Ｎへのアクセスを提供する他の手段が、レビューを残す能力をレビュワに提供するために、使用され得る。
潜在的なレビュワが、レビューを投稿するために、動的リダイレクション・コンテナ１４５をクリックした場合、ソース・システム１０１は、選択インジケータを受信し得る。すると直ちに、ソース・システム１０１は、動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０によって指図されたように、様々なサイト上における商店のロケーションについての既存のレビュー統計を引き入れ得る。別の実施においては、これらのレビュー統計は、動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０によって、すでに収集されていることがあり、その場合、それは、この時点において、そのような収集された統計を評価または分析する。商店システム１２０によるいくつかのセットアップ、およびそれらのサイトにわたるレビューの既存の分配に基づいて、ソース・システム１０１は、そのレビュワをどのサイトに送るべきかを動的に決定し得る。これは、商店についてのファーストパーティ・レビューを収集する、ソース・システム１０１と関連付けられたサイトを含み得る。
１つまたは複数のサイト１５０－１乃至Ｎと関連付けられた複数の加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎが、商店からの選択および入力に基づいて、分析される。いくつかの実施においては、ウェブのレビュー・サイトおよびレーティング・サイトをクロールするために、ウェブ・クローラが、提供される。これに関して、商店のロケーションについての既存のレビュー統計が、様々なサイトから引き出される。ウェブ・クローラは、インターネットから、データの他のレビュー・サイトおよびレーティング・サイトへのリンクを識別し得る。いくつかの実施においては、ウェブ・クローラによって識別されたサイトのすべては、監視される。他の実施においては、商店は、それらがレビューを望むどのサイトが、監視され、分析されるかを選択し得る。一実施においては、１つまたは複数のレビュー・サイト１５０－１乃至Ｎからの既存のレビューが、ＡＰＩ接続を通して、監視される。他の実施においては、このデータは、レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎからレビュー情報を収集するために、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、または他の任意のメカニズムおよびツールを介して、スクレイプされ、収集され得る。加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎの分析に基づいて、動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０は、レビュワが商店のレビューを置くための、リダイレクション・リスト１４５に属するレビュー・サイトの少なくとも１つに、クライアント・デバイスをリダイレクトする。
加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎは、レビューを置くために、潜在的なレビュワのデバイス１３０をどのサイト１５０－１乃至Ｎに誘導するかを決定する際に、考慮される。いくつかの実施においては、商店は、商店システム１２０を介して、別のファクタよりもいずれかのファクタに重みが与えられるように調整し得る。商店１２０は、潜在的なレビュワをどのサイトに誘導するかを決定するために使用される、イベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎのいずれかを使用するためのパラメータを操作するために、ソース・システム１０１のためのインターフェース・コントロールを提供され得る。これらの調整可能なイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎは、限定されることなく、以下のものを含み得る。
・潜在的なレビュワについての知識
・レビュー・サイトのロケーション
・レビュー・サイトにおけるトラフィックの量
・レビューの最新性
・特定のレビュー・サイトに関する統計データ
・商店に関する外部情報
・商店のレビュー・サイト選好
・他の要因
潜在的なレビュワについての知識
この例においては、レビュワ・クライアント・デバイス１３０と関連付けられた特定のレビュワについて収集された情報も、使用され得る。例えば、特定のレビュワが特定のサイト上にレビューを残す頻度が、考慮され得る。ユーザが、サイトＢよりもサイトＡにより多くレビューを残している（またはサイトＡのスーパ・ユーザである）場合、商店は、レビュワをサイトＡに送ることを望むことがある。加えて、特定のユーザの特定のサイトとの提携についての知識が、関連し得る。例えば、レビュワがすでにサイトＢにログインしていることが知られている場合、そのレビュワは、別のサイトよりもサイトＢにレビューを残す可能性がより高くなり得る。別の例においては、レビュワが、捏造したレビューまたはさもなければ不愉快なレビューを残したことが知られている場合、そのユーザは、フラグが立てられ得る。いくつかの例においては、レビュワが捏造したレビューを残したとアルゴリズムが決定した場合、そのようなレビュワには、電子メールは、送信されない。
潜在的なレビュワについての情報は、レビュワ・クライアント・デバイス１３０から受信されたレビュワ・プロファイル情報も含み得る。いくつかの実施においては、このレビュワ・プロファイル情報は、レビュワがサイト１５０－１乃至Ｎのうちの１つのサイトを別のサイトよりも使用し得る可能性をより高める、レビュワに関するあるファクタを示し得る。これは、潜在的なレビュワが特定のサイトにおいてレビューを仕上げることになる可能性がどれほどかを、例えば、そのサイトにおいてレビュワによって投稿された過去のレビューに基づいて、示し得る。
レビュー・サイトのロケーション
このファクタに関して、レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎのロケーションは、消費者がそこで商店を発見することを商店が期待するサイトのことであり得る。これらは、商店に関連する内容を対象とする１つまたは複数のサイトであり得る。
レビュー・サイトにおけるトラフィックの量
レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎのうちの特定の１つにおけるトラフィックの量は、レビュー要求が特定のレビュー・サイトに誘導されることを商店が望む前に、そのサイトを訪問しなければならない顧客の（商店によって設定された）閾値数のことであり得る。これは、顧客が商店についての情報を頻繁に探し求めるサイトを示し得る。いくつかの実施においては、レビュー・サイトへのトラフィックは、ある閾値を下回ることがある。例えば、商店は、１つのサイトにおいては、平均レーティングが３．６の、１０００のレビューを有することがあり、商店は、別のサイトにおいては、平均が２．４の、１０のレビューを有することがある。この例においては、システムは、１０のレビューを有するサイトの総計レーティングを上昇させるために、そのサイトにより多くのレビュー・トラフィックを送信し得る。
レビューの最新性
レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎのうちの特定の１つにおける最後のレビューの最新性は、特定のレビュー・サイトにおける商店についてのレーティングを最適化するために、そのサイトに新しいレビューを集中させたいと望む、商店の願望のことであり得る。いくつかの実施においては、商店は、消費者の観点から、あるレビュー・サイトにおけるレビューを増やすために、そのサイトが最近のレビューを有することを確実にしたいと望む、それの願望を示し得る。いくつかの実施においては、商店は、最近のレビューを、先月または他の何らかのタイプの時間インジケータ内に発生したレビューとして定義することができる。説明的な一例においては、多数のレビュワが様々な理由で他のサイトに送られており、特定のサイトが先月内にレビューを受信していない場合、システムは、すべての最近のレビュワをそのサイトに送ることを望み得る。
特定のレビュー・サイトに関する統計データ
レビュー・サイト１５０－１乃至Ｎトに関する統計データは、潜在的なレビュワをどのサイトに誘導するかを決定する際のファクタとして使用され得る。例えば、商店は、あるウェブサイトにおいて、星３つ半（３．５）のレーティングを受け、他のサイトにおいて、星２つ半（２．５）のレーティングを受けていることがある。動的レビュー・オプティマイザは、消費者がレビューをどこに残しているかを分析し、サイトにわたる商店の総計レーティングを決定し得る。動的レビュー・オプティマイザは、その後、データに基づいて、統計的な偏差レベルを決定し、特定のサイトにおけるレーティングが正常レベル外にあるかどうかを決定し得る。この例においては、十分なレビュワがそこに送られている場合は、レビューが肯定的か、それとも否定的かにかかわらず、レーティングは正常レベルまで上昇し得るので、より多くのレビュワが、特定のサイトに誘導され得る。例えば、１つのサイト上には１０００以上のレビューがあり、平均が３．５であるが、平均が２．５の他のサイト上には１０のレビューしか存在しない場合、レビュワを１０００人まで増やすことによって、これは、そのサイト上における全体的な総計レーティングを、他のサイトにおけるように、３．５まで上昇させ得る。
いくつかの実施においては、動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０は、より多くのレビューを有するサイトのためのレビュー要求１４０の生成を減らして、そのサイト上における商店についての総計レーティングに対するレビューの影響をテストし得る。これに関して、動的レビュー・オプティマイザは、多数のサイトにわたるレーティングを調整するデータ信号を使用し得る。例えば、商店は、多数のレビュー・サイトにわたるレビューの均等な振り分け（５０／５０ ｓｐｌｉｔ）を望むことがある。時間とともに、システムは、１つのサイト上におけるレビューのための入力メカニズムが別のサイトよりも容易であり得るなど、他のファクタに基づいて、レビューの誘導先（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）を調整し得る。したがって、ソース・システム１０１は、レビュワをサイトに送る振り分けを調整して、サイト間におけるレビューの所望の比率を生成するために、データ信号から直感的に学び得る。
商店に関する外部情報
商店に関する周辺の外部ファクタは、サイト１５０－１乃至Ｎのどれに潜在的なレビュワを誘導するかを決定するためのファクタとして、使用され得る。例えば、商店ロケーションに何らかの変化が存在する場合、それは、１つのレビュー・サイトが、商店についての衛生基準スコアを「Ａ」から「Ｃ」に変更するなど、低いレビューを有する原因となる。この情報は、例えば、保健省のレーティング・データベースまたは他のソースから、取り出され得る。動的レビュー・オプティマイザは、この外部情報がレーティングにどのように影響するようになるかを予想し得る。そのような状況においては、商店のロケーションが影響を受ける時間の間は、会社がどのように提示されているかをより良く理解するために、トラフィックは、サードパーティ・レビュー・サイトよりも、商店のファーストパーティ・レビュー・サイトに誘導され得る。他の状況においては、商店のレーティングに悪い影響を与えないように、レビューを求める要求が、まったく設定されないことがある。
商店のレビュー・サイト選好
いくつかの実施においては、商店は、複数のサイト１５０－１乃至Ｎのうちの特定のサイト上にレビューが存在することを求める願望を示し得る。そのため、あるサイトが他のサイトよりも多くのレビューを受け取るように、レビューの分配が、調整され得る。サードパーティ・サイト上においては、商店は、レビューがどのようにフィルタリングされるかをあまりコントロールできないので、いくつかの状況においては、商店は、サードパーティ・サイトよりも自分のファーストパーティ・サイト上にレビューが存在することを好むことがある。いくつかの状況においては、商店は、より多くの肯定的なレビューを押し込むことによって、低いレーティングのレビューをレビュー・ウェブサイトのフロント・ページから押し出すことを望むことがある。例えば、レビュー・サイトは、ある数（例えば、５つ）のレビューを示し、その場合、改ページ機能が存在して、より多くのレビューを見るためには、それをクリックして次のページに進むことが、一般的である。いくつかの商店は、最新の５つのレビューのうちに星１つのレビューが存在する場合、その星１つのレビューを２ページ以降に押しやるために、動的レビュー・オプティマイザが、より多くの人たちをレビュー・サイトに送り得ることを好むことがある。したがって、誰かがそのレビュー・ウェブサイトに行った場合、より高いレーティングのレビューが、彼らが見る最初のものである。
例示的な一例においては、商店は、あるレビュー・サイトのための動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０を構成し、各サイトに重み付けを適用し得る。最初に、商店は、レビュー要求を送信するためのある数のサイトを追加し、その後、各サイトについての比率を調整し得る。いくつかの実施においては、商店は、最近の５つのファーストパーティ・レビューにおいては星１つのレビューを避ける、またはログイン・レビュワをサイトにマッチさせるなど、この比率に関連する１つまたは複数の選択肢を選択し得る。その後、商店は、これらの選択肢をセーブし得、レビュワがレビュー要求と関連付けられたリンク上でクリックしたときに、動的レビュー・オプティマイザが、レビューをどのように転送するかを決定するために、選択肢を使用し得るようにする。
いくつかの実施においては、方法およびシステムは、レビューだけの代わりに、他のタイプの情報についてのレビュー要求１４０を生成するためにも使用され得る。例えば、商店は、動的リダイレクション・コンテナ１４５または他のメカニズムを使用して、顧客をウェブサイトに動的に誘導し、そのようなサイト上において、そのような商店のロケーション・データが正しいかどうかを保証するためにチェックすることができることがある。別の例においては、本開示の技法は、様々な加重されたファクタに基づいて、顧客をロケーション固有のサイトに動的に送り得る。別の実施においては、要求を生成する代わりに、商店は、そのような顧客に最も直接的に当てはまる商店のロケーションに固有の電子メールを生成するために、加重されたファクタを使用することができることがある。
図２は、本開示の１つまたは複数の態様に従った、動的レビュー生成を最適化するための、メモリ２０４を含む例示的なシステム２００を示している。システム２００は、インターネットを含み得る１つまたは複数のネットワークによって相互接続された、１つまたは複数のコンピュータ・プラットフォーム上において実行され得る。いくつかの実施形態においては、メモリ２０４は、（データベース１１０などの）システム・データベース、またはシステム・データベースを含むストレージ・システムであり得る。中央コンピュータ・プラットフォーム（これ以降「ソース・システム２０１ａ」）は、システム・データベース２０４と、１つまたは複数の商店２０３および複数のサービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム（これ以降「サービス・プロバイダ・システム２０１ｂ」）と通信可能に接続された複数のソフトウェア・モジュール２１０、２２０、２３０、２４０、２５０、２６０とを含む。
サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂの各々は、動作を実行し、例えば、物理的な商店ロケーション２１５にいる潜在的なレビュワ２０７からの投稿されたレビューに関する、プロバイダに記憶されたレビュー・データ２８０を、ソース・システム２０１ａおよびサービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂの間に提供するために、ソース・システム２０１ａが対話する複数のモジュール２７０、２８０を提供する。図２においては、レビュワ２０７は、商店ロケーション２１５に示されているが、レビュワ２０７は、商店２０３についてのレビューを提供するときに、商店２０３と関連付けられていない別のロケーションに存在し得る。
システム２００は、数々のレビュー・サイト間におけるレビューの最適な分配を達成するために、消費者フィードバック・データ（例えば、レビュー／レーティングなど）、およびサービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂを含む様々なソース（例えば、商店自体のウェブサイト、または商店の代理のサービス・プロバイダのウェブサイト）からの他のタイプのデータを、商店２０３が収集し、分析し、監視することを可能にする。ソース・システム２０１ａは、レビュワ２０７などの潜在的なレビュワのリストを受け取り得る。いくつかの実施においては、このリストは、レビュワ２０７が商店ロケーション２１５に入った、またはそこから出たことを検出したのに応答して、受け取られ得る。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・サイトは、レビュワが、ロケーションに「チェックインする」などのアクションを取ることを可能にする。他の実施においては、潜在的なレビュワのリストは、商店２０３に関するレビュワ２０７による購入もしくは閲覧履歴、または商店２０３によって収集された他のタイプのレビュワ・プロファイル情報に基づき得る。別の実施においては、商店２０３は、１つまたは複数の潜在的なレビューを人手で選択し、ソース・システム２０１ａがレビュー要求をそのようなレビュワ２０７に送信するようにし得る。
システム２００のサービスにアクセスするために、商店２０３は、オペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０を提供され得る。オペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０は、レビューを提供するためにレビュワ２０７がどこに誘導されるべきかを決定するために使用されるアルゴリズムを、商店２０３が再検討し、開発し、調整することを可能にする。これに関して、オペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０は、商店２０３が、レビューの分配を最適化するためのいくつかのタイプの分配パラメータを入力することを可能にする。これらの分配パラメータは、例えば、あるレビュー・サイトに割り当てられる加重された値、与えられた時間期間中に送信すべきレビュー要求の数、レビュー要求のタイミング、各サイトに記憶するレビューの目標分配、レビューの最新性、およびレビューの分配を平衡させ、最適化するための他の分配パラメータを含み得る。オペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０のさらなる態様は、図４および図５に関して説明される。
図２を参照すると、システム２００は、レビュー生成器２２０を含む。レビュー生成器２２０は、図１の動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０を実施し得る。動的レビュー生成器２２０は、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂのレビュー・サイトと関連付けられたいくつかの加重されたイベント・ファクタ、およびオペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０を介して商店２０３によって指定された分配パラメータを考慮する。この情報に基づいて、動的レビュー生成器２２０は、レビュワ２０７がレビュー・プロセスをアクティブ化するための、動的リダイレクション・コンテナ２３５リンクを生成する。例えば、動的リダイレクション・コンテナ２３５は、レビュワ２０７のクライアント・デバイスを、別のサイトよりも、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂと関連付けられた１つのサイトに自動的にリダイレクトし得る。
動的レビュー生成器２２０は、クライアント・デバイスを介して動的リダイレクション・コンテナ２３５をレビュワ２０７に送信するように、レビュー送信機２３０に命令し得る。レビュー送信機２３０は、いくつかのタイプの技法を使用して、例えば、レビュー要求内において、動的リダイレクション・コンテナ２３５を送信し得る。例えば、動的リダイレクション・コンテナ２３５は、テキスト・メッセージ、電子メール、アプリプッシュ通知などの電子通信を介して、送信され得る。他の実施においては、動的リダイレクション・コンテナ２３５は、レビュワ２０７によって受け取られる印刷されたレシートで送られ、またはオンライン・カートに追加されるなどし得る。
レビュワ２０７が、レビューを投稿するために、動的リダイレクション・コンテナ２３５上においてクリックした場合、または動的リダイレクション・コンテナ２３５を自分のクライアント・デバイスに入力した場合、ソース・システム２０１ａは、選択インジケータ２１７を受信し得る。この選択インジケータ２１７は、閲覧履歴、ロケーション、購入履歴、およびレビュワ２３５の他の関連情報など、レビュワ２０７に関する関連データを含み得る。その後、ソース・システム２０１ａは、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂと関連付けられた様々なサイト上における、商店ロケーションについての既存のレビュー統計を引き入れるように、加重されたイベント・エンジン２４０に命令し得る。別の実施においては、加重されたイベント・エンジン２４０は、プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂのサイトからレビュー統計をすでに収集していることがあり、その場合、そのような収集された統計を評価または分析する。これに関して、加重されたイベント・エンジン２４０は、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂに記憶されたプロバイダ・レビュー２８０に関する収集されたレビュー統計への特定のプロバイダ・アプリケーション・プログラム・インターフェース（ＡＰＩ）２７０にアクセスし得る。別の実施においては、レビュー統計は、ソース・システム２０１ａのデータベース２０４、または別のデータベース内に記憶され得る。
加重されたイベント・エンジン２４０は、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂにおいて、サイトの各々のための複数の加重されたイベント・ファクタを識別し、またはさもなければ生成するために、収集されたレビュー統計、および商店の指定された分配パラメータに関するレビュー生成器からの情報を高める。加重されたイベント・ファクタは、レビュー・サイトの断面に関連し、レビューが商店２０３についての今現在の消費者の感想を反映することを保証するようにする。加重されたイベント・ファクタに従って、加重されたイベント・エンジン２４０は、レビュワのクライアント・デバイスを、動的リダイレクション・コンテナ２３５と関連付けられているとレビュワ２０７によって把握された、サイトのうちの少なくとも１つのサイトのＡＰＩ２７０にリダイレクトする。いくつかの実施においては、加重されたイベント・エンジン２４０は、レビュワのクライアント・デバイスをリダイレクトするための潜在的なサイト、ＵＲＬ、または他のネットワーク・アドレスをリストアップした、リダイレクション・リストを生成し得る。このリダイレクション・リストは、例えば、メモリ２０４のデータベース内に、記憶され得る。各サイトのための加重されたイベント・ファクタに基づいて、その後、加重されたイベント・エンジン２４０は、レビュワ２０７をリダイレクトするプロバイダＡＰＩのサイト・ビューを選択し得、レビュワが、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂと関連付けられたそのサイトにレビューを置くことができるようにする。
レビュワのクライアント・デバイスがどこにリダイレクトされるかを決定するために、いくつかの異なる加重されたイベント・ファクタが、使用され得る。例えば、特定のサイトのための加重されたイベント・ファクタが、ある閾値を下回る場合、レビュワのクライアント・デバイスは、サイト上のレビューが閾値を満たすことができるように、そのサイトに（例えば、プロバイダＡＰＩ２７０に）リダイレクトされ得る。この閾値は、例えば、サイトに記憶された現在のレビューに基づいて、そこに記憶されることを商店が望むレビューの目標分配を表し得る。いくつかの実施においては、特定のサイトの加重されたイベント・ファクタが、そこに記憶された商店についてのレビューの最新性を満たすと決定された場合、レビュワ２０７のクライアント・デバイスは、そのサイトにリダイレクトされ得る。いくつかの実施においては、サイトのための加重されたイベント・ファクタが、商店についての目標レビュー・レーティングを下回ると決定された場合、レビュワ２０７は、そのサイトにリダイレクトされ得る。他の実施においては、サイトのための加重されたイベント・ファクタが、分配パラメータのうちの商店２０３によって指定されたプライオリティ・インジケータを満たすと決定された場合、レビュワ２０７は、レビューを置くために、そのサイトにリダイレクトされ得る。これは、他のサイトよりも、サービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂと関連付けられたあるサイトにレビューが置かれることに対する商店２０３の好みを示し得る。
レビューが動的リダイレクション・コンテナ２３５を通してひとたび生成されると、そのレビューは、動的レビュー・モニタ２５０が、現在監視されている他のレビューとともに、それを監視することができるように、ソース・システム２０１ａに引き戻され得る。例えば、動的レビュー・モニタ２５０は、プロバイダＡＰＩ２７０を介して、プロバイダに記憶されたレビュー・データ２８０を検索し得る。レビュワ２０７によって残されたレビュー・データは、選択インジケータ２１７を介してソース・システム２０１ａに送信された、レビュワ２０７と関連付けられた情報を識別することに基づいて、見つけられ得る。他の実施においては、レビュー・データは、クライアント・デバイス２０７に送信された動的リダイレクション・コンテナ２３５に基づいて、それが生成されたときに、特定のフラグまたはマーカを含み得る。
レビューが動的レビュー生成動的ＵＲＬから生成されたことを示すために、ひとたびレビューに「フラグが立てられ」または他の方法でタグが付けられると、その後、動的レビュー・モニタ２５０は、監視されるレビューが所望の最適化（例えば、商店２０３によって指定された分配パラメータをいかに満たすかに基づいて、レビュー生成器２２０を自動的または人手で更新することができる。例えば、動的レビュー・モニタ２５０は、重み調整２５５を送信し得、またはさもなければ、加重されたイベント・エンジンによって生成された加重されたイベント・ファクタを、監視されるレビューを考慮して更新し得る。例えば、重み調整２５５は、ある加重されたイベント・ファクタに与えられた加重された値を増減させ得る。
いくつかの実施においては、ソース・システム２０１ａは、レビュワ２０７が、商店のサイトまたはサードパーティ・レビュー・サイトなど、特定のレビュー・サイトにすでにログインしているかどうかを検出し得る。例えば、ログイン検証器２６０は、レビュワ２０７が現在ログインしているかどうかを決定するために、プロバイダＡＰＩ２７０にアクセスすることができる。いくつかの実施形態においては、ログイン検証器２６０は、レビュワ２０７が特定のサイトにログインしているか、または最近ログインしたかを決定するために、選択インジケータ２１７で受信されたレビュワ２０７の閲覧履歴を検査することができる。この点において、ログイン検証器２６０は、加重されたイベント・ファクタを使用して、最も高い重み付けを有するサイトを選択し、その後、レビュワがすでに特定のサイトにログオンしている場合は、動的リダイレクション・コンテナ２３５を介して、そのサイトにレビュワ２０７をリダイレクトするように、レビュー生成器２２０に命令し得る。
図３は、本開示の１つまたは複数の態様に従った、要求をリダイレクトする動的レビュー生成の最適化をサポートするための例示的なインターフェース・ポータル３００を示している。いくつかの実施においては、インターフェース・ポータル３００は、図２のオペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０のポータルに対応し得る。インターフェース・ポータル３００は、レビュワ２０７などのレビュワが、レビューを提供するために、どこに誘導されるべきかを決定するために使用されるアルゴリズムを、商店２０３などの商店が開発し、調整することができる、例示的なインターフェースを提供する。これに関して、オペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０は、商店が、レビューの分配を最適化するためのいくつかのタイプの分配パラメータを入力することを可能にし得る。これらの分配パラメータは、例えば、あるレビュー・サイトに割り当てられる加重された値、与えられた時間期間中に送信すべきレビュー要求の数、レビュー要求のタイミング、各サイトに記憶するレビューの目標分配、レビューの最新性、およびレビューの分配を平衡させ、最適化するための他の分配パラメータを含み得る。
いくつかの実施においては、インターフェース・ポータル３００は、レビュー生成パネル３１０と、アルゴリズム設定パネル３２０と、全般設定パネル３３０とを含む、いくつかのパネルを含み得る。レビュー生成パネル３１０は、サイト３１４による商店についてのレビューの目標分配３１２を表示する。これは、商店によって指定されたように各サイトに与えられる、割り当てられた重み値３１６を含み得る。例えば、重み３１８は、ある範囲の間の値（例えば、１～５）であり得、より低い値の重みは、レビューを分配することについて、より高い値で加重されたサイトよりも小さい選好を与えられる。アルゴリズム設定パネル３２０は、商店が、アルゴリズム３２２を構成し、目標分配３１２のために使用される設定の最適化のバランスを取ることを可能にする。全般設定３３０は、商店が、限定されることなく、送信するレビュー要求の最大数３３２、ファーストパーティ（例えば、商店）提出ページの有効化３３４、新しいファーストパーティ・レビューの検疫３３６、およびプライバシ方針規則の無効化３３８を含む、分配パラメータを設定することを可能にする。
図４を参照すると、例示的なダッシュボード・インターフェース４００が、示されている。いくつかの実施においては、インターフェース・ポータル４００は、図２のオペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０のポータルに対応し得る。ダッシュボード・インターフェース４００は、レビューの分配を最適化するための、商店２０３などの商店によって指定された様々な問題を解決するために、商店２０３などの商店が、レビュー生成の結果を再検討することができる、例示的なインターフェースを提供する。いくつかの実施においては、ダッシュボード・インターフェース４００は、指定されたサイト４２０についての上位サイト分配グラフ４１０、低いレーティングを有するリストの表示４３０、レビューが最近ないリスト４４０、および星１つのファーストパーティ・レビューを最近有するロケーション４５０など、ある結果を表示し得る。結果に基づいて、商店は、生成されたレーティング分布４７０についての設定を更新することができる。いくつかの実施においては、ダッシュボード・インターフェース４００は、動的リダイレクション・コンテナ２３５を通して生成されたレビューを監視するための方法も、商店に提供し得る。例えば、レビューは、ソース・システム２０１ａに引き戻され、ダッシュボード・インターフェース４００の生成されたレビュー・パネル４８０内に表示され得る。生成されたレビュー・パネル４８０の利点は、商店が、動的リダイレクション・コンテナ２３５を通して生成された他のレビューとともに、あるレビュー４９０を監視することを可能にすることである。
図４Ａを参照すると、リダイレクション要求リンクを送信する動的サードパーティ・レビュー生成の最適化をサポートするための例示的なポータル４０１が、示されている。いくつかの実施においては、ポータル４０１は、図２のオペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０のポータルに対応し得る。ポータル４０１は、１つまたは複数のレビュー要求を生成し、潜在的なレビュワのクライアント・デバイスに送信するために、１つまたは複数の分配４０９（例えば、分配パラメータ）を作成することによって、１つまたは複数のレビュー要求をいかに割り当てるかを、商店２０３などの商店が決定し得る、例示的なインターフェースを提供する。例えば、商店２０３は、新しい分配４０９を作成するために、コントロール４０２をアクティブ化し得る。いくつかの実施においては、分配４０９は、商店２０３と関連付けられた各ロケーションについて作成され得る。他の実施においては、商店２０３は、商店２０３のアカウントのためのデフォルト分配を設定するために、第２のコントロール４０７をアクティブ化する。他の実施においては、ポータル４０１は、商店２０３のロケーションについてのデフォルト分配をユーザが設定することを可能にする、ロケーション編集コントロールを含み得る。分配４０９は、（ソース・システム２０１ａと関連付けられたサイトなどの）ファーストパーティ宛先サイト、（ソース・システム２０１ａの登録されたデータ・パートナなどの）１つもしくは複数のパートナ宛先サイト４０４、他のタイプの宛先サイト４０８、またはそれら３つのタイプの任意の組み合わせを含み得る。
いくつかの実施においては、分配４０９は、潜在的なレビュワまたは１組のレビュワにレビュー依頼を送信するためにどのサイトをトリガすべきかを示すことによって、商店２０３についてのオンライン・レビューの分配のバランスを取るために使用される。例えば、商店２０３は、各宛先４０３１～５についての重み４０５１～５を選択し得、重み４０５１～５は、宛先サイトごとのレビューのパーセンテージ分配を示す。重み４０５１～５は、スライダ４１５を使用することによって、またはオペレータ・ウェブ・アプリケーションに人手でパーセンテージをタイプすることによって、割り当てられ得る。スライダ４１５は、キーボード制御を用いて（例えば、重み４０５１～５の対応するパーセンテージ増加または減少を生じさせるために、左／右矢印を押すことによって、実施され得る。宛先を追加すること、または分配セットから削除することに応答して、ポータル４０１は、その宛先のパーセンテージを他の宛先間に等しく再割り当てし得る。特定の分配における宛先の合計パーセンテージが、１００パーセントに等しくない場合、ポータル４０１は、セットがセーブされたときに、エラーを発生させ得る。他の実施においては、加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎは、どの宛先４０３がレビュー要求を送信されるべきかを決定するために、使用され得る。
図５Ａは、本開示の１つまたは複数の態様に従った、方法５０１のフロー図である。一実施においては、図１の動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０によって実行されるような、図２の処理デバイス２０１ａは、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するために、またはレビュー・オブジェクト２３５を送信するために、方法５０１を実行し得る。方法５０１は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータ・システムもしくは専用マシン上において実行されるような）ソフトウェア、または両方の組み合わせを含み得る、処理ロジックによって実行され得る。代替として、いくつかの他の実施においては、方法を実行するコンピュータ・デバイスの１つもしくは複数のプロセッサは、ルーチン、サブルーチンを実行し得、または動作は、方法５０１、およびそれの個々の機能の各々を実行し得る。ある実施においては、単一の処理スレッドが、方法５０１を実行し得る。代替として、各スレッドが１つまたは複数の個々の機能、ルーチン、サブルーチン、または動作を実行する、２つ以上の処理スレッドが、方法５０１を実行し得る。図５Ａに示される方法５０１のブロックは、同時に、または示されたものとは異なる順序で実行されることができることに留意されたい。
図５Ａを参照すると、ブロック５０２において、方法５０１は、商店２０３のロケーション２１５と関連付けられたクライアント・デバイス１３０に対する、オンライン・レビューを生成する指示を受信する。例えば、この指示は、商店２０３と関連付けられたロケーション２１５に入った、またはそこから出た、レビュワ２０７のクライアント・デバイス（例えば、クライアント・デバイス１３０）のリストを含み得る。いくつかの実施においては、指示は、レビュワ２０７が、ロケーションに「チェックインする」などのアクションを取ることを可能にする、ソーシャル・ネットワーキング・サイトから到来し得る。商店システム１２０は、このアクションを検出し得、またはソーシャル・ネットワーキング・サイトから信号を受信し得る。他の実施においては、指示は、商店に関する潜在的なレビュワによる購入もしくは閲覧履歴、または商店２０３によって収集された他のタイプのレビュワ・プロファイル情報に基づき得る。他の実施においては、商店２０３は、１つまたは複数のクライアント・デバイス１３０を選択し得、指示は、そのような選択自体であり得る。
ブロック５０３において、商店と関連付けられた１つまたは複数の加重されたイベント・ファクタが、指示を受信したことに応答して、決定される。例えば、サードパーティ・ウェブサイトを含む１つまたは複数のサイト１５０－１乃至Ｎと関連付けられた複数の加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎが、識別される。一実施形態においては、イベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎは、例えば、ソース・システム・データベース１１０のテーブル１１５内に、ローカルに記憶され得る。加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎは、レビューを置くために、潜在的なレビュワのデバイス１３０をどのサイト１５０－１乃至Ｎに誘導すべきかを決定する際に、考慮される。いくつかの実施においては、商店は、商店システム１２０を介して、別のファクタよりもいずれかのファクタに重みが与えられるように調整し得る。商店１２０は、潜在的なレビュワをどのサイトに誘導すべきかを決定するために使用される、イベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎのいずれかを使用するためのパラメータを操作するために、ソース・システム１０１のためのインターフェース・コントロールを提供され得る。
ブロック５０４において、商店システムによって指定された１つまたは複数の分配パラメータが、商店のための加重されたイベント・ファクタに基づいて、選択される。例えば、分配パラメータは、商店についてのオンライン・レビューの分配を平衡させ、最適化するために使用される。商店システム１２０によってセットアップされたいくつかの分配パラメータ、およびそれらのサイトにわたるレビューの既存の分配に基づいて、ソース・システム１０１は、レビュー依頼をそのレビュワに送信するために、どのサイトをトリガすべきかを動的に決定し得る。いくつかの実施においては、オペレータ・ウェブ・アプリケーション２１０は、商店２０３が、レビューの分配を最適化するために、いくつかのタイプの分配パラメータを入力し、調整することを可能にし得る。例えば、商店２０３は、スライダを使用することによって、またはオペレータ・ウェブ・アプリケーションにパーセンテージを人手でタイプすることによって、各宛先についての重みを選択し得る。
ブロック５０６によって、オンライン・サードパーティ・レビュー・サイトが、分配パラメータに基づいて、識別される。例えば、分配パラメータは、商店２０３についてのオンライン・レビューの分配を平衡させ、最適化するために使用される。いくつかの実施においては、単一の依頼を送信するために、単一のオンライン・サードパーティ・レビュー・サイトが、識別され得る。他の実施においては、多数の依頼をレビュワに送信するために、多数のサイトが、識別され得る。例えば、ソース・システム２０１ａは、選択された分配パラメータに基づいて、依頼を割り当て得る。一例においては、多数の依頼は、商店２０３によって指定された分配パラメータに従って、振り分けられ得る。分配パラメータによって識別されたある目標サイトについて、依頼のためのある連絡タイプ（例えば、電子メール／ＳＭＳ）だけが、有効である場合、依頼は、連絡タイプをサポートするそれらのサイト間に適宜分配される。
ブロック５０８において、方法５０１は、商店のロケーションのオンライン・レビューを投稿するためのレビュー・オブジェクトをクライアント・デバイスに送信することを、オンライン・サードパーティ・サイトに行わせる。例えば、レビュー・オブジェクトは、商店２０３のレビューについてのオンライン・レビュー要求１４０のための動的リダイレクション・コンテナ１４５であり得る。いくつかの実施においては、動的リダイレクション・コンテナ１４５は、限定されることなく、ユーザのクライアント・デバイスの表示を特定のインターネット・リソースにリダイレクトするための動的ＵＲＬ、テキスト・メッセージ、または他のタイプのコントロールを含むコンピュータ可読オブジェクトであり得る。いくつかの実施においては、方法５０１は、例えば、プロバイダＡＰＩ２７０を使用することによって、レビュー・オブジェクトを送信するように、オンライン・サードパーティ・サイトをトリガし得る。例えば、オンライン・サードパーティ・サイトと関連付けられたサービス・プロバイダ・コンピュータ・プラットフォーム２０１ｂは、レビュー・オブジェクトの生成をトリガするための動作を実行するための、ソース・システム２０１ａが対話する複数のモジュール２７０、２８０を提供する。いくつかの実施においては、方法５０１は、プロバイダＡＰＩ２７０を介して、オンライン・サードパーティ・サイトがレビュー・オブジェクトを送信するためのクライアント・デバイスのリスト、またはレビュワの他の識別情報を提供し得る。
図５は、本開示の１つまたは複数の態様に従った、方法５００のフロー図を示している。一実施においては、図１の動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０によって実行されるような、図２の処理デバイス２０１は、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するために、方法５００を実行し得る。方法５００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータ・システムもしくは専用マシン上において実行されるような）ソフトウェア、または両方の組み合わせを含み得る、処理ロジックによって実行され得る。代替として、いくつかの他の実施においては、方法を実行するコンピュータ・デバイスの１つもしくは複数のプロセッサは、ルーチン、サブルーチンを実行し得、または動作は、方法５００、およびそれの個々の機能の各々を実行し得る。ある実施においては、単一の処理スレッドが、方法５００を実行し得る。代替として、各スレッドが１つまたは複数の個々の機能、ルーチン、サブルーチン、または動作を実行する、２つ以上の処理スレッドが、方法５００を実行し得る。図５に示される方法５００のブロックは、同時に、または示されたものとは異なる順序で実行されることができることに留意されたい。
図５を参照すると、ブロック５１０において、方法５００は、商店２０３のレビューについてのオンライン・レビュー要求１４０のための動的リダイレクション・コンテナ１４５を作成する。ブロック５２０において、動的リダイレクション・コンテナ１４５は、物理的なロケーション２１５にいるユーザ２０７のクライアント・デバイスに送信される。ブロック５３０において、動的リダイレクション・コンテナがユーザによってアクティブ化されたことの確認２１７が、クライアント・デバイス１３０から受信される。ブロック５４０において、複数のサイト１５０－１乃至Ｎと関連付けられた１つまたは複数の加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎが、受信された確認２１７、および商店２０３についての商店システム１２０によって指定された分配パラメータに基づいて、識別される。ブロック５５０において、クライアント・デバイス１３０が、加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎに従って、動的ＵＲＬと関連付けられた複数のサイト１５０－１乃至Ｎのうちの少なくとも１つのサイトにリダイレクトされる。
図６は、本開示の１つまたは複数の態様に従った、方法６００のフロー図を示している。一実施においては、図１の動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０によって実行されるような、図２の処理デバイス２０１は、要求リンクをリダイレクトする最適化された動的レビュー生成を変更するために、方法６００を実行し得る。方法６００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータ・システムもしくは専用マシン上において実行されるような）ソフトウェア、または両方の組み合わせを含み得る、処理ロジックによって実行され得る。代替として、いくつかの他の実施においては、方法を実行するコンピュータ・デバイスの１つもしくは複数のプロセッサは、ルーチン、サブルーチンを実行し得、または動作は、方法６００、およびそれの個々の機能の各々を実行し得る。ある実施においては、単一の処理スレッドが、方法６００を実行し得る。代替として、各スレッドが１つまたは複数の個々の機能、ルーチン、サブルーチン、または動作を実行する、２つ以上の処理スレッドが、方法６００を実行し得る。図６に示される方法６００のブロックは、同時に、または示されたものとは異なる順序で実行されることができることに留意されたい。
図６を参照すると、ブロック６１０において、方法６００は、クライアント・デバイス１３０に送信された動的リダイレクション・コンテナ１４５に基づいて、クライアント・デバイス１３０から確認インジケータ２１７を受信し、動的リダイレクション・コンテナ１４５は、商店２０３のオンライン・レビューを求める要求１４０と関連付けられる。ブロック６２０において、複数のサイト１５０－１乃至Ｎと関連付けられた１つまたは複数の加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎが、確認インジケータ２１７、および商店２０３によって指定された分配パラメータ３００に基づいて、識別される。ブロック６２０において、クライアント・デバイス１３０は、加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎに従って、動的リダイレクション・コンテナ１４５と関連付けられているとユーザ２０７によって把握された複数のサイト１５０－１乃至Ｎのうちの少なくとも１つのサイトにリダイレクトする。ブロック６４０において、加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎが、リダイレクトされたクライアント・デバイス１３０によって投稿された商店２０３についてのレビュー・データに基づいて、更新される。
図７は、本開示の１つまたは複数の態様に従った、方法７００のフロー図を示している。一実施においては、図１の動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０によって実行されるような、図２の処理デバイス２０１は、ユーザ・ログイン情報に基づいて要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するために、方法７００を実行し得る。方法７００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータ・システムもしくは専用マシン上において実行されるような）ソフトウェア、または両方の組み合わせを含み得る、処理ロジックによって実行され得る。代替として、いくつかの他の実施においては、方法を実行するコンピュータ・デバイスの１つもしくは複数のプロセッサは、ルーチン、サブルーチンを実行し得、または動作は、方法７００、およびそれの個々の機能の各々を実行し得る。ある実施においては、単一の処理スレッドが、方法７００を実行し得る。代替として、各スレッドが１つまたは複数の個々の機能、ルーチン、サブルーチン、または動作を実行する、２つ以上の処理スレッドが、方法７００を実行し得る。図７に示される方法７００のブロックは、同時に、または示されたものとは異なる順序で実行されることができることに留意されたい。
図７を参照すると、ブロック７１０において、方法７００は、クライアント・デバイス１３０に送信された動的リダイレクション・コンテナ１４５に基づいて、クライアント・デバイス１３０から確認インジケータ２１７を受信する。ブロック７２０において、複数のサイト１５０－１乃至Ｎと関連付けられた１つまたは複数の加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎが、確認インジケータ２１７、および商店２０５によって指定された１組の入力パラメータに基づいて、識別される。ブロック７３０において、クライアント・デバイス１３０と関連付けられたユーザ２０７が、複数のサイト１５０－１乃至Ｎのうちの１つまたは複数のサイトにログオンしていると決定される。ブロック７４０において、クライアント・デバイス１３０は、加重されたイベント・ファクタ１５５－１乃至Ｎに基づいて、動的リダイレクション・コンテナ１４５と関連付けられたログオン・サイトのうちの少なくとも１つにリダイレクトされる。
図８は、本開示のいくつかの実施形態に従って動作する例示的なコンピュータ・システム８００を示している。図８においては、マシンの図表現が、本明細書において説明される方法のうちのいずれか１つまたは複数をマシンに実行させるための１組の命令がその中で実行され得る、コンピュータ・システム８００の例示的な形態で示されている。代替的な実施形態においては、マシン８００は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エキストラネット、またはインターネット内の他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）され得る。マシン８００は、クライアント－サーバ・ネットワーク環境においては、サーバもしくはクライアント・マシンの能力で動作し得、またはピア・ツー・ピア（もしくは分散）ネットワーク環境においては、ピア・マシンとして動作し得る。マシンは、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セット・トップ・ボックス（ＳＴＢ）、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、セルラ電話、ウェブ電化製品、サーバ、ネットワーク・ルータ、スイッチもしくはブリッジ、またはマシン８００によって取られるアクションを指定する１組の命令を（順次的もしくは他の方法で）実行することが可能な任意のマシンであり得る。さらに、単一のマシンしか示されていないが、「マシン」という用語は、本明細書において説明される方法のうちのいずれか１つまたは複数を実行するための１組（または複数組）の命令を個別または共同で実行するマシンの任意の集まりを含むとも解釈されるものとする。
例示的なコンピュータ・システム８００は、（プロセッサまたはＣＰＵとも呼ばれる）処理デバイス８０２と、メイン・メモリ８０４（例えば、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などの動的ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）など）と、静的メモリ８０６（例えば、フラッシュ・メモリ、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）など）と、２次メモリ（例えば、データ・ストレージ・デバイス８１６）とを備え得、それらは、バス８３０を介して、互いに通信し得る。
処理デバイス８０２は、マイクロプロセッサまたは中央処理ユニットなどの、１つまたは複数の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、処理デバイスは、複合命令セット・コンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の命令セットを実施するプロセッサ、もしくは命令セットの組み合わせを実施するプロセッサであり得る。処理デバイス８０２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはネットワーク・プロセッサなど、１つまたは複数の専用処理デバイスでもあり得る。処理デバイス８０２は、本明細書において説明される動作およびステップを実行するための動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０を実行するように構成される。例えば、処理デバイス８０２は、本開示の１つまたは複数の態様に従って、要求リンクをリダイレクトする動的レビュー生成を最適化するための方法５００、方法６００、および方法７００を実施する命令を実行するように構成され得る。
例示的なコンピュータ・システム８００は、ネットワーク８２５に通信可能に結合され得るネットワーク・インターフェース・デバイス８２２をさらに備え得る。例示的なコンピュータ・システム８００は、ビデオ・ディスプレイ８１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、タッチ・スクリーン、またはブラウン管（ＣＲＴ））と、英数字入力デバイス８１２（例えば、キーボード）と、カーソル制御デバイス８１４（例えば、マウス）と、音響信号生成デバイス８２０（例えば、スピーカ）とをさらに備え得る。
データ・ストレージ・デバイス８１６は、１組または複数組の実行可能命令８２６が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体（またはより具体的には、非一時的コンピュータ可読記憶媒体）８２４を含み得る。本開示の１つまたは複数の態様に従うと、実行可能命令８２６は、本開示の１つまたは複数の態様に従った動的レビュー・オプティマイザ・ロジック１６０の様々な機能を符号化した実行可能命令を含み得る。
実行可能命令８２６は、また、例示的なコンピュータ・システム８００によるそれの実行中は、完全に、または少なくとも部分的に、メイン・メモリ８０４内に、および／または処理デバイス８０２内に存在し得、メイン・メモリ８０４および処理デバイス８０２も、コンピュータ可読記憶媒体を構成する。実行可能命令８２６は、さらに、ネットワーク・インターフェース・デバイス８２２を介して、ネットワーク上で送信または受信され得る。
コンピュータ可読記憶媒体８２４は、単一の媒体として示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」と言う用語は、単一の媒体または多数の媒体を含むと解釈されるべきである。「コンピュータ可読記憶媒体」と言う用語は、また、本明細書において説明される方法のうちのいずれか１つまたは複数をマシンに実行させる１組の命令を、マシンによる実行のために記憶または符号化することが可能な、任意の媒体を含むと解釈されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」と言う用語は、限定されることなく、ソリッドステート・メモリ、ならびに光および磁気媒体を含むと適宜解釈されるものとする。
上述の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータ・メモリ内のデータ・ビットに対する操作のアルゴリズムおよびシンボル表現に関して提示される。これらのアルゴリズムによる説明および表現は、自分の仕事の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために、データ処理分野の当業者によって使用される手段である。アルゴリズムは、ここでは、また一般的に、所望の結果をもたらす自己矛盾のないステップのシーケンスであると考えられている。ステップは、物理的量の物理的操作を必要とするステップである。必ずではないが、通常は、これらの量は、記憶され、転送され、組み合わされ、比較され、および他の方法で操作されることが可能な、電気的または磁気的信号の形態を取る。主に共通使用の理由で、これらの信号を、ビット、値、要素、シンボル、文字、項、または数などと呼ぶことが、時には便利であることが分かっている。
しかしながら、これらおよび類似の用語のすべては、適切な物理的量と関連付けられるべきであり、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことを心に留めておくべきである。特に別段の言及がないかぎり、以下の説明から明らかなように、説明の全体にわたって、「識別する」、「決定する」、「作成する」、「送信する」、「受信する」、「生産する」、「リダイレクトする」、「更新する」、または「生成する」などの用語を利用する説明は、コンピュータ・システムのレジスタおよびメモリ内の物理的（電子的）量として表されるデータを操作および変換して、コンピュータ・システム・メモリもしくはレジスタ、または他のそのような情報ストレージ、送信、もしくは表示デバイス内の物理的量として同様に表される他のデータにする、コンピュータ・システムまたは類似の電子コンピューティング・デバイスのアクションおよびプロセスに言及していることが理解される。
本開示の例は、本明細書において説明される方法を実行するための装置にも関連する。この装置は、必要とされる目的のために、特別に構築され得、またはそれは、コンピュータ・システム内に記憶されたコンピュータ・プログラムによって選択的にプログラムされる汎用コンピュータ・システムであり得る。そのようなコンピュータ・プログラムは、限定されることなく、光ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、および光磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュ・メモリ・デバイス、他のタイプのマシン・アクセス可能記憶媒体、または電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体などの、コンピュータ可読記憶媒体内に記憶され得、各々は、コンピュータ・システム・バスに結合される。
本明細書において提示される方法および表示は、いかなる特定のコンピュータまたは他の装置にも本質的に関連しない。様々な汎用システムが、本明細書における技法に従って、プログラムとともに使用され得、または必要とされる方法ステップを実行するために、より専門化された装置を構築することが便利であると分かることがある。様々なこれらのシステムのための必要とされる構造は、以下の説明において説明されて出てくる。加えて、本開示の範囲は、いずれか特定のプログラミング言語に限定されない。本開示の教示を実施するために、様々なプログラミング言語が使用され得ることが理解される。
上述の説明は、説明的であり、制限的ではないことが意図されていると理解されるべきである。多くの他の実施例は、上述の説明を読み、理解したときに、当業者に明らかである。本開示は特定の例を説明するが、本開示のシステムおよび方法は、本明細書において説明される例に限定されず、添付の特許請求の範囲内の変更を用いて実践され得ることが認識される。したがって、本明細書および図面は、制限的な意味ではなく、説明的な意味で考えられるべきである。したがって、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲が権利を与えられた均等物の全範囲とともに、そのような特許請求の範囲を参照して、決定されるべきである。

Claims (10)

  1. 処理デバイスが、商店のレビューを提供するためにユーザのクライアント・デバイスを選択することと、
    前記処理デバイスが、複数のウェブサイトと関連付けられた１つまたは複数の加重されたイベント・ファクタと前記商店によって指定された分配パラメータとを識別することと、
    前記処理デバイスが、１つまたは複数の前記加重されたイベント・ファクタに基づいて、前記商店の前記レビューを分配するために前記複数のウェブサイトの内の第１のウェブサイトを決定することと、
    前記処理デバイスが、前記クライアント・デバイスを最適なサイトにリダイレクトするためにレビュー・オブジェクトを前記クライアント・デバイスに送信することとを含む方法。
  2. 前記クライアント・デバイスが前記商店と関連付けられたロケーションに配置されると決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記商店と関連付けられた製品の前記クライアント・デバイスを使用する購入を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記商店と関連付けられた前記クライアント・デバイスの閲覧履歴を識別することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記分配パラメータは、決定された時間期間と、前記決定された時間期間中における前記ロケーションの電子通信を送信する回数とを示す、請求項１に記載の方法。
  6. １つまたは複数の前記加重されたイベント・ファクタは、前記商店と関連付けられた前記ロケーションについてのレビューの最新性インジケータを含む、請求項１に記載の方法。
  7. １つまたは複数の商店についてのプロファイル・データを記憶するためのメモリと、
    前記メモリに動作可能に結合された処理デバイスであって、
    商店のレビューを提供するためにユーザのクライアント・デバイスを選択することと、
    複数のウェブサイトと関連付けられた１つまたは複数の加重されたイベント・ファクタと前記商店によって指定された分配パラメータとを識別することと、
    １つまたは複数の前記加重されたイベント・ファクタに基づいて、前記商店の前記レビューを分配するために前記複数のウェブサイトの内の第１のウェブサイトを決定することと、
    前記クライアント・デバイスを最適なサイトにリダイレクトするためにレビュー・オブジェクトを前記クライアント・デバイスに送信することと
    を行うための処理デバイスと
    を備えるシステム。
  8. 前記処理デバイスは、前記クライアント・デバイスが前記商店と関連付けられたロケーションに配置されると決定することをさらに行う、請求項７に記載のシステム。
  9. 前記処理デバイスは、前記商店と関連付けられた製品の前記クライアント・デバイスを使用する購入を検出することをさらに行う、請求項７に記載のシステム。
  10. 前記処理デバイスは、前記商店と関連付けられた前記クライアント・デバイスの閲覧履歴を識別することをさらに行う、請求項７に記載のシステム。
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