JP2022549392A - データインテグリティの最適化 - Google Patents

Abstract

ある方法が、ユーザデバイスのユーザによる指定アクションの実施を示す対話データを受信することと、ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびにユーザおよび指定アクションに関連する開始アクションを識別することと、識別された時間的に最後のアクションおよび開始アクションに基づいて、識別された時間的に最後のアクションおよび指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに識別された開始アクションおよび指定アクションに関連する第2の追加アトリビューションを生成することと、2つ以上の異なるモデルに第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションをプロパゲートすることと、第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションに基づいて、第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションの1つまたは複数の視覚的表現物を生成することとを含む。

Description

本明細書は、モデリングを目的としたユーザデータの収集および解析の際の、データ処理およびデータインテグリティの維持に関する。

モデリングを目的としたユーザデータの収集および解析の際の、データ処理およびデータインテグリティの維持に関する。

一般に、本明細書において説明する本主題の革新的な一態様は、1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザデバイスのユーザによる指定アクションの実施を示す対話データを受信することと、1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザに関連する時間的に最後の(last-in-time)アクション、ならびにユーザおよび指定アクションに関連する開始アクションを識別することと、1つまたは複数のプロセッサによって、識別された時間的に最後のアクションおよび識別された開始アクションに基づいて、識別された時間的に最後のアクションおよび指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに識別された開始アクションおよび指定アクションに関連する第2の追加アトリビューションを生成することと、1つまたは複数のプロセッサによって、2つ以上の異なるモデルに第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションをプロパゲートすることと、1つまたは複数のプロセッサによって、第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションに基づいて、第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションの1つまたは複数の視覚的表現物を生成することとを含む、方法において具現化することができる。

いくつかの実装形態では、1つまたは複数の視覚的表現物は、第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物および第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物を含む。いくつかの実装形態では、第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物は、第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物とは視覚的に相違する。

いくつかの実装形態では、ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびにユーザおよび指定アクションに関連する開始アクションを識別することは、1つまたは複数の対話データベースに問合せすることを含む。

いくつかの実装形態では、指定アクションは、ユーザインターフェース要素を通じてユーザ入力を提供することを含む。

いくつかの実装形態では、開始アクションは、アプリケーションをダウンロードしてユーザデバイス上にインストールすることを含む。

いくつかの実装形態では、方法は、1つまたは複数のプロセッサによって、識別された開始アクションが指定アクションの発生前の所定の時間期間内に発生したとの決定をすることを含む。

異なるモデルを使用するシステムには、それらのモデルが異なるデータセットにアクセスできることから生じる差異がある場合がある。例えば、一部のシステムが複数のモデルを使用しており、あるモデルが、別のモデルがアクセスできないデータにアクセスできるとき、それらのシステムは、解析すべきデータを喪失するか、またはその収集ができないことがある。特にモデルのうちの1つだけが特定の種類のデータを収集できるときのこのデータの喪失により差異が生じて、別のモデルからの予測が、そのデータの喪失またはデータへのアクセス不可が原因で誤る場合がある。以下の説明では、モデルの正確さを個々に、またシステム全体の正確さを改善するために、確実にデータが特定のモデルに提供されるかまたは特定のモデルによってアクセス可能であるようにすることによりデータインテグリティを維持する技法について論じる。加えて、これらの技法は、モデルの正確さを改善し、データの喪失を防ぐために、確実にデータが適切なシステムに複製されるようにもする。

本明細書において説明する本主題の特定の実施形態は、以下の利点のうちの1つまたは複数を実現するように実装することができる。例えば、本明細書において説明する解決策は、データインテグリティの問題を、不正確さがプロパゲートするのを防ぐことによっても低減させる。換言すれば、改善された方法は、あるモデルに、別のモデルに提供されるのと同じデータを提供し、それによって、それらのモデルにわたって使用されるデータに一貫性があるようにする。加えて、本方法は、以前に使用されていたよりも代表的かつ完全なデータセットを収集および解析することによって、モデルの正確さを改善する。換言すれば、改善された方法により、以前は考慮に入れられていなかった新たな因子をモデルが補償することが可能になる。さらに、本方法は、モデルにとって入手可能なフィードバックの領域(universe)を拡張する。例えば、コンテンツ選択モデルなどのモデルは、一般に、特定のタイプの一番最近のアクティビティデータをフィードバックとして使用するが、本明細書において説明する技法は、それらのモデルが他のタイプのデータ、および/または現在時刻の前の所定の時間期間内に発生したアクティビティなど、より広範な時間ウィンドウからのデータを使用できるようにする。

これらのモデルの正確さを改善することによって、コンピュータは、ユーザにとって関心のあるものとなる可能性が低いかまたはユーザに影響を及ぼして特定のアクションを起こさせる可能性の低いコンテンツの提供に要する処理量を低減させる。さらに、本方法は、不正確なまたは不完全なデータおよび/または結果がプロパゲートするのを防ぐことによって、モデルを処理するシステムの効率を、正確な結果を得るのに要する処理サイクル数を低減させることにより改善する。

本方法はまた、以前は考慮に入れられていなかったかまたは特定のモデルにとって入手可能とはなっていなかったデータの視覚的標識を提供する。本方法は、追加されたデータを強調表示することによって、ユーザが、新たなデータおよびそのデータがモデルに含められたときに及ぼす任意の影響を、迅速かつ容易に識別できるようにする。

本明細書において説明する本主題の1つまたは複数の実施形態の詳細は、添付の図面および以下の説明中に記載されている。本主題の他の特徴、態様、および利点が、説明、図面、および特許請求の範囲から明らかとなろう。

データの収集および解析時のデータインテグリティを最適化するための例示的環境のブロック図である。 モデリングにおけるデータインテグリティを改善するための方法のデータフローを示す図である。 モデリングにおけるデータインテグリティを改善するための、データの収集および解析の例示的方法のフロー図である。 例示的コンピュータシステムのブロック図である。

さまざまな図面中の同様の参照番号および名称は、同様の要素を示す。

本開示は、ユーザデータの収集および解析の際のデータインテグリティを最適化する、コンピュータにより実装される方法およびシステムに関する。

ユーザとコンテンツプロバイダとの間の情報およびトランザクションの交換を通じて、プロバイダは、例えばユーザがアクセスするコンテンツのタイプ、ユーザがプロバイダのウェブサイトに最後にアクセスした日時、ならびにプロバイダおよび/またはプロバイダのウェブサイトとのユーザの対話に関係する他の情報などのユーザデータを受信することがある。本明細書の説明において、「コンテンツ」とは、コンテンツプロバイダによって提供されるサードパーティコンテンツを含む、デジタルコンテンツを指す。コンテンツアイテムとは、特定の1つのコンテンツを指し、ユーザにより要求された他のコンテンツとともに提示するためのデジタルコンポーネントを含む。コンテンツをユーザに配信するシステムは、さまざまな因子の中でもとりわけ、コンテンツアイテムが特定のユーザにどの程度関連するか、またユーザがそのコンテンツと対話する可能性がどの程度あるかを予測するモデルに基づいて、コンテンツを選択することがある。いくつかの状況では、システムが複数のモデルを使用し、ただしそれらのモデルはデータセットを共有しない。その代わりに、それらのモデルは、全ての因子を表すとは限らない特定のデータセットを使用してトレーニングされる。例えば、一部のモデルは、特定のデータセットにアクセスできないことがあり、不完全なデータセットを使用してトレーニングされることがある。不完全なデータセットを使用するモデルは、より完全なデータセットを使用するモデルに比べて不正確さを生み出すことになり、後続のモデリングにおいてこれらのモデルの結果を(他のモデルへの入力など、またはそのモデル自体へのフィードバックとして)使用し続けても、不正確さをプロパゲートするにすぎない。既存の方法は、特定のタイプの欠損データを補償せず、モデルの正確さを改善することのできるデータを収集しないか、またはそのデータにアクセスできない。本明細書全体を通して詳細に説明するように、本明細書における革新的技法により、異なるデータセットへのアクセスが可能な複数のモデルを使用した特定のシステムにおけるデータインテグリティを改善する技法が可能になる。

本文献全体を通した説明にさらに付け加えると、ユーザには、本明細書において説明するシステム、プログラム、または特徴がユーザ情報(例えばユーザのソーシャルネットワーク、社会的行為もしくは社会的活動、職業、ユーザの嗜好、またはユーザの現在位置についての情報)の収集を可能にすることができるかどうか、またいつそれができるかと、サーバからユーザにコンテンツまたは通信が送信されるかどうかの両方に関して、ユーザが選択することを可能にする制御手段が与えられてよい。加えて、ある特定のデータが、それが記憶または使用される前に、個人を特定可能な情報が取り除かれるように1つまたは複数の方途で取り扱われてよい。例えば、ユーザの識別情報が、そのユーザにとって個人を特定可能な情報を特定することができないように取り扱われてよく、または位置情報が得られるユーザの地理的位置が、ユーザの具体的位置を特定することができないように(市レベル、郵便番号レベル、もしくは州レベルなどに)一般化されてよい。したがって、ユーザは、ユーザについてどんな情報が収集されるか、その情報がどのように使用されるか、またどんな情報がユーザに提供されるかに対して、制御することができてよい。

図1は、データの収集および解析時のデータインテグリティを最適化するための例示的環境100のブロック図である。例示的環境100は、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、インターネット、またはそれらの組合せなどのネットワーク102を含む。ネットワーク102は、電子ドキュメントサーバ104(「電子ドキュメントサーバ」)、ユーザデバイス106、(DCDS110とも呼ばれる)デジタルコンポーネント配信システム110、およびプライバシサーバ120を接続する。例示的環境100は、多くの異なる電子ドキュメントサーバ104およびユーザデバイス106を含むことができる。

ユーザデバイス106は、ネットワーク102経由でリソース(例えば電子ドキュメント)を要求し受信することの可能な電子デバイスである。ユーザデバイス106の例としては、パーソナルコンピュータ、ウェアラブルデバイス、スマートスピーカ、タブレットデバイス、モバイル通信デバイス(例えばスマートフォン)、スマートアプライアンス、およびネットワーク102経由でデータを送信および受信することのできる他のデバイスがある。いくつかの実装形態では、ユーザデバイスは、ユーザに可聴情報を出力するスピーカ、およびユーザから可聴入力(例えば話声入力(spoken word input))を受け取るマイクロフォンを含むことができる。ユーザデバイスは、入力をサブミットし、かつ/またはその入力に応答して提供された出力を受領するための対話型音声インターフェースを提供する、デジタルアシスタントを含むこともできる。ユーザデバイスは、視覚情報(例えばテキスト、画像、および/またはビデオ)を提示するためのディスプレイを含むこともできる。ユーザデバイス106は、典型的には、ネットワーク102経由でのデータの送信および受信を容易にするためのウェブブラウザなどのユーザアプリケーションを含むが、ユーザデバイス106によって実行されるネイティブアプリケーションも、ネットワーク102経由でのデータの送信および受信を容易にすることができる。

電子ドキュメントは、ユーザデバイス106においてコンテンツのセットを提示するデータである。電子ドキュメントの例としては、ウェブページ、ワードプロセッシングドキュメント、ポータブルドキュメントフォーマット(PDF)ドキュメント、画像、ビデオ、検索結果ページ、およびフィードソースがある。モバイルコンピューティングデバイス、タブレットコンピューティングデバイス、またはデスクトップコンピューティングデバイス上にインストールされたアプリケーションなどのネイティブアプリケーション(例えば「アプリ」)も、電子ドキュメントの例である。電子ドキュメント105(「電子ドキュメント」)は、電子ドキュメントサーバ104によってユーザデバイス106に提供され得る。例えば、電子ドキュメントサーバ104としては、発行者ウェブサイトをホストするサーバがあり得る。この例では、ユーザデバイス106は、所与の発行者ウェブページを求める要求を開始することができ、その所与の発行者ウェブページをホストする電子ドキュメントサーバ104が、ユーザデバイス106においてその所与のウェブページの提示を開始するマシンハイパーテキストマークアップ言語(HTML)コードを送信することによって、この要求に応答することができる。

電子ドキュメントは、多様なコンテンツを含むことができる。例えば、電子ドキュメント105は、電子ドキュメント自体の中にありかつ/または時間の経過とともに変化しない、静的コンテンツ(例えばテキストまたは他の特定のコンテンツ)を含むことができる。電子ドキュメントは、時間の経過とともに、または要求ごとに変わることのできる、動的コンテンツを含むこともできる。例えば、所与の電子ドキュメントの発行者は、電子ドキュメントの一部分を埋めるために使用されるデータソースを維持することができる。この例では、所与の電子ドキュメントはタグまたはスクリプトを含むことができ、このタグまたはスクリプトがあることにより、ユーザデバイス106は、所与の電子ドキュメントがユーザデバイス106によって処理される(例えばレンダリングまたは実行される)ときに、データソースにコンテンツを要求する。ユーザデバイス106は、データソースから取得したコンテンツを所与の電子ドキュメントの提示に統合して、データソースから取得したコンテンツを含む合成電子ドキュメントを作成する。

いくつかの状況では、所与の電子ドキュメントは、DCDS110を参照するデジタルコンテンツタグまたはデジタルコンテンツスクリプトを含むことができる。これらの状況においては、デジタルコンテンツタグまたはデジタルコンテンツスクリプトは、所与の電子ドキュメントがユーザデバイス106によって処理されるときに、ユーザデバイス106によって実行される。デジタルコンテンツタグまたはデジタルコンテンツスクリプトの実行により、ユーザデバイス106が、デジタルコンテンツを求める要求108を生成するように構成され、要求108は、ネットワーク102経由でDCDS110に伝送される。例えば、デジタルコンテンツタグまたはデジタルコンテンツスクリプトは、ヘッダおよびペイロードデータを含むパケット化データ要求をユーザデバイス106が生成できるようにすることができる。要求108は、デジタルコンテンツの要求先のサーバの名称(もしくはネットワークロケーション)、要求側デバイス(例えばユーザデバイス106)の名称(もしくはネットワークロケーション)、および/または要求に応答して提供されるデジタルコンテンツを選択するためにDCDS110が使用することのできる情報などのデータを含むことができる。要求108は、ユーザデバイス106によって、ネットワーク102(例えば電気通信ネットワーク)経由でDCDS110のサーバに伝送される。

要求108は、電子ドキュメントとデジタルコンテンツが提示され得るロケーションの特徴とを明記したデータを含むことができる。例えば、デジタルコンテンツが提示される電子ドキュメント(例えばウェブページ)への参照(例えばURL)、デジタルコンテンツの提示に利用可能な、電子ドキュメントの利用可能ロケーション(例えばデジタルコンテンツスロット)、利用可能ロケーションのサイズ、電子ドキュメントの提示内の利用可能ロケーションの位置、および/またはそれらのロケーション内に提示するのに適格な媒体タイプを明記したデータが、DCDS110に提供され得る。同様に、電子ドキュメントの選択のために指定されたキーワード(「ドキュメントキーワード」)、または電子ドキュメントによって参照されるエンティティ(例えば人々、場所、もしくはもの)を明記したデータも、電子ドキュメントとともに提示するのに適格なデジタルコンテンツアイテムの識別を容易にするために要求108内に(例えばペイロードデータとして)含められ、DCDS110に提供され得る。

要求108は、ユーザが提供した情報、要求のサブミット元である州もしくは地域を示す地理的情報、またはデジタルコンテンツが表示される環境に関するコンテキストを提供する他の情報(例えば、モバイルデバイスやタブレットデバイスなど、デジタルコンテンツが表示されるデバイスのタイプ)など、他の情報に関係するデータを含むこともできる。ユーザにより提供される情報は、ユーザデバイス106のユーザに関するデモグラフィックデータを含むことができる。例えば、デモグラフィック情報は、さまざまな特徴の中でもとりわけ、年齢、性別、地理的位置、教育水準、婚姻関係の有無、世帯収入、職業、趣味、ソーシャルメディアデータ、およびユーザが特定のアイテムを所有しているかどうかを含むことができる。

ユーザデバイス106のモデル、ユーザデバイス106の構成、または電子ドキュメントが提示される電子ディスプレイ(例えばタッチスクリーンまたはデスクトップモニタ)のサイズ(例えば物理的なサイズまたは解像度)を識別する情報など、ユーザデバイス106の特徴を明記したデータも、要求108内に提供され得る。要求108は、例えば、パケット形式ネットワーク経由で伝送され得、要求108自体は、ヘッダおよびペイロードデータを有するパケット化データとしてフォーマットされ得る。ヘッダは、パケットの宛先を指定することができ、ペイロードデータは、上で論じた情報のいずれかを含むことができる。

DCDS110は、所与の電子ドキュメントとともに提示されるデジタルコンテンツを、要求108の受信に応答して、かつ/または要求108内に含まれた情報を使用して、選択する。いくつかの実装形態では、DCDS110は、例えばサーバと複数のコンピューティングデバイスのセットとを含む分散コンピューティングシステム(または環境)内に実装され、複数のコンピューティングデバイスは、相互接続されており、要求108に応答してデジタルコンテンツを識別し、配信する。複数のコンピューティングデバイスのセットは、数百万以上の利用可能なデジタルコンテンツのコーパスの中から電子ドキュメント内に提示されるのに適格なデジタルコンテンツのセットを識別するように一緒に動作する。数百万以上の利用可能なデジタルコンテンツは、例えば、デジタルコンポーネントデータベース112内でインデックス付与され得る。各デジタルコンテンツインデックスエントリは、対応するデジタルコンテンツを参照することができ、かつ/または対応するデジタルコンテンツの配信を条件付ける配信パラメータ(例えば選択判断基準)を含むことができる。

適格なデジタルコンテンツの識別は、複数のタスクに分割され得、次いでそれらのタスクが、複数のコンピューティングデバイスのセット内のコンピューティングデバイスの間で割り当てられる。例えば、異なるコンピューティングデバイスがそれぞれ、要求108内に含まれた情報に合致する配信パラメータを有するさまざまなデジタルコンテンツを識別するために、デジタルコンポーネントデータベース112の異なる部分を解析することができる。

DCDS110は、複数のコンピューティングデバイスのセットから受信した結果を集約し、集約された結果に関連する情報を使用して、要求108に応答して提供されるデジタルコンテンツの1つまたは複数のインスタンスを選択する。次に、DCDS110は、応答データ114(例えば応答を表すデジタルデータ)を生成し、それをネットワーク102経由で伝送することができ、この応答データ114により、ユーザデバイス106が、選択されたデジタルコンテンツのセットを所与の電子ドキュメントに統合することが可能になり、その結果、選択されたデジタルコンテンツのセットと電子ドキュメントのコンテンツとが一緒に、ユーザデバイス106のディスプレイに提示される。

図2は、データの収集および解析の方法200のデータフロー図である。方法200の動作は、システム100のさまざまなコンポーネントによって実施される。例えば、方法200の動作は、ユーザデバイス106と通信する、アクティビティプロセッサ202、最終対話データベース204、開始対話データベース206、アクションデータベース208、リエンゲージメントモデル210、初期エンゲージメントモデル212、およびユーザインターフェースジェネレータ214を含むDCDS110のコンポーネントによって実施され得る。DCDS110のこれらのコンポーネントは、物理的なサブシステムおよび/またはソフトウェアモジュールとして実装することができる。

方法200は、上述したデータインテグリティの改善点を要約したものであり、方法200により、コンテンツ配信システム内のモデルが、そのようなモデルにとって通常は入手可能とはならない情報を解析することが可能になる。さらに、方法200により、コンテンツ配信システムが、ユーザのアクションに影響を及ぼす因子を評価するときにより正確な結果に到達することも可能になる。

異なるパラメータを有する複数の異なるコンテンツキャンペーンが並行して実行されているとき、あるキャンペーンの影響を別のキャンペーンの影響と区別することがより困難になる。あるキャンペーンの影響を反映するデータが収集および/または解析されない場合、それらの影響は、誤って記録されるかもしくは誤って別のキャンペーンによるものとされる可能性があり、または完全に喪失する可能性がある。

方法200では、特定のキャンペーンの影響を定量化するデータを、以前はそのようなデータにアクセスできなかったモデルで使用できるように収集および記憶し、それにより、モデルの正確さおよび一貫性を改善することのできる、プロセスについて説明する。

アクティビティプロセッサ202は、ユーザアクションを検出し、処理することができる。アクティビティプロセッサ202は、ユーザ対話データを受信し、受信したデータに基づいて、特定のアクションが発生したとの決定をすることができる。いくつかの実装形態では、アクティビティプロセッサ202は、特定のアクションが発生したことを示すデータを受信することもできる。特定のアクションは、例えば、コンバージョンイベントとすることができる。コンバージョンイベントは、コンテンツプロバイダなどのエンティティによって所望されかつ/または指定されたユーザアクションである。コンバージョンイベントとしては、例えば、特定のページへとナビゲーションされること、購入を完了すること、特定のユーザインターフェース要素と対話すること、特定のコンテンツアイテムをダウンロードすること、特定のプログラムまたはアプリケーションをインストールすることなどがあり得る。例えば、アクティビティプロセッサ202は、ユーザ対話データを受信し、受信したデータに基づいて、ユーザが、ユーザデバイス106上で実行されるアプリケーションなどのゲームアプリケーションにおいてライフの購入を完了したとの決定をすることができる。特定のアクションは、さまざまなエンティティの中でもとりわけ、コンテンツプロバイダによって、アプリケーションによって、DCDS110によって、指定され得る。例えば、DCDS110によってユーザデバイス106に配信されるコンテンツアイテムを提供するコンテンツプロバイダは、ユーザによって実施される、アクションプロセッサ202がそれを検出するように構成された特定のアクションを指定することができる。

最終対話データベース204は、時間的に最後の対話のセットを維持する。いくつかの実装形態では、最終対話データベース204は、各対話にインデックス付与する。いくつかの実装形態では、最終対話データベース204は、各対話に対する識別子または各対話への参照を記憶する。これらの対話はそれぞれ、ユーザデバイス106の特定のユーザに関連する一番最近に発生した対話である。例えば、時間的に最後の対話は、アプリケーションをロードするリンクをクリックしたこととすることができ、その場合、アプリケーションをロードすることが、アクティビティプロセッサ202がそれを検出するように構成された特定のアクションである。対話データは、例えば、対話に関連するさまざまな情報の中でもとりわけ、対話のタイプ、対話がそれを通じて実施されたウェブサイトまたはアプリケーションの関連するアドレス、アクションに関連するユーザ、アクションに関連するユーザデバイス、対話の時刻および日付、または現在の対話の前に発生した対話を示すことができる。対話は、例えば、対話がそれによりインデックス付与され得るさまざまな属性の中でもとりわけ、ユーザもしくはユーザデバイス106に従って、対話が発生した時刻に従って、または対話のタイプに従って、インデックス付与され得る。

開始対話データベース206は、開始対話のセットを維持する。これらの開始対話はそれぞれ、アクティビティプロセッサ202により検出された指定アクションに関係する開始アクションを実施するユーザに関連する対話として記録された対話である。開始アクションは、アプリケーションをダウンロードしてインストールすることを含むことができる。例えば、開始対話は、ユーザデバイス106の特定のユーザがオンラインショッピングアプリケーションをダウンロードしてインストールするアクションがそれによるものとされる対話とすることができる。いくつかの実装形態では、開始対話データベース206は、各対話にインデックス付与する。いくつかの実装形態では、開始対話データベース206は、各対話に対する識別子または各対話への参照を記憶する。対話データは、例えば、対話に関連するさまざまな情報の中でもとりわけ、対話のタイプ、対話がそれを通じて実施されたウェブサイトまたはアプリケーションの関連するアドレス、アクションに関連するユーザ、アクションに関連するユーザデバイス、対話の時刻および日付、または現在の対話の前に発生した対話を示すことができる。対話は、例えば、対話がそれによりインデックス付与され得るさまざまな属性の中でもとりわけ、ユーザもしくはユーザデバイス106に従って、対話が発生した時刻に従って、または対話のタイプに従って、インデックス付与され得る。

アクションデータベース208は、アクティビティプロセッサ202がそれを検出するように構成された特定のアクションとしてリストされたアクションなど、アクションのセットを維持する。アクションのセットは、最終対話データベース204内に記憶された最終対話および開始データベース206内に記憶された開始対話がそれに関して記録されており、またアクションがそれによるものとされ得る、指定アクションを含む。上で論じたように、指定アクションは、コンテンツプロバイダを含むエンティティによって指定され得る。いくつかの実装形態では、DCDS110などの各コンテンツ配信システムが、それ自体のアクションデータベースを維持する。

リエンゲージメントモデル210は、ユーザが開始アクションを実施した後で、特定のキャンペーンがユーザのアクションに影響を及ぼす可能性および/または効果を予測するモデルである。例えば、リエンゲージメントモデル210は、ゲームアプリケーションをダウンロードしてインストールすることなどのアクションをユーザが実施した後で行われた対話に関するデータを考慮に入れる。

初期エンゲージメントモデル212は、特定のキャンペーンがユーザに影響を及ぼして開始アクションを実施させる可能性および/または効果を予測するモデルである。例えば、初期エンゲージメントモデル212は、ナビゲーションアプリケーションをダウンロードしてインストールすることなどのアクションをユーザが実施する直前に行われた対話に関するデータを考慮に入れる。

リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212は、例えば人工知能および機械学習技法を使用して、特定のキャンペーンの可能性および/または効果を予測することができる。リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212は、予測された可能性を使用して、例えば、各キャンペーンに関連付けられる値を生成することができる。

リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212は、ユーザにより提供される情報を入力として受け取る統計モデルおよび/または機械学習モデルを使用することができる。機械学習モデルは、決定木、敵対的生成ネットワークベースモデル、深層学習モデル、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、ニューラルネットワーク、分類器、サポートベクターマシン、帰納論理プログラミング、モデルのアンサンブル(例えばバギング、ブースティング、ランダムフォレストなどの技法の使用)、遺伝的アルゴリズム、ベイジアンネットワークなどの多様なモデルのいずれかを使用することができ、深層学習、相関ルール、帰納論理、クラスタリング、最大エントロピー分類、学習分類などの多様な手法を使用して、トレーニングすることができる。いくつかの例では、機械学習モデルは、教師あり学習を使用することができる。いくつかの例では、機械学習モデルは、教師なし学習を使用する。

ユーザインターフェースジェネレータ214は、特定のアクションと、リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212に提供されたアトリビューションデータとを表示する、ユーザインターフェースを生成する。例えば、ユーザインターフェースジェネレータ214は、システム100のユーザがモデル210および212に提供されたデータの変化のレビューをするためのユーザインターフェースを生成することができる。ユーザインターフェースジェネレータ214は、モデル210および212に提供された、通常は提供されるものではないデータを強調表示して、ユーザが新たな情報を迅速に識別できるようにすることができる。

方法200はステップAから開始し、ステップAでは、アクティビティプロセッサ202が、ナビゲーションアプリケーションによって提供された道順のセットに関するレビューを残すことなど、指定アクションに関連する対話データを受信する。別の例では、対話データは、アプリケーションまたはユーザのデータ入力をロードすることを示すことができる。アクティビティプロセッサ202は、対話データに基づいて、指定アクションが発生したことを検出することができる。

方法200はステップBに進み、ステップBでは、アクティビティプロセッサ202が、最終対話データベース204および開始対話データベース206にアクセスする。アクティビティプロセッサ202は、最終対話データベース204内の、ユーザデバイス106のユーザが関連する最終対話を取り出すことができる。例えば、アクティビティプロセッサ202は、最終対話データベース204から、ユーザデバイス106のユーザに関連する最終対話、すなわち、ユーザらが昨日訪れたレストランのレビューをするために提案されたアクションをクリックしたこと、にアクセスすることができる。加えて、時間的に最後の対話または指定アクションの直前に実施された対話のみを考慮に入れる、キャンペーン効果をモデリングするための既存の方法とは対照的に、アクティビティプロセッサ202は、開始対話データベース204内の、ユーザデバイス106のユーザが関連する開始対話も考慮に入れる。例えば、アクティビティプロセッサ202は、ユーザデバイス106のユーザおよびステップAにおいてアクティビティプロセッサ202によって検出された指定アクションに関連する開始対話、すなわち、ナビゲーションアプリケーションをダウンロードしてインストールするための提案されたリンク、にアクセスすることができる。方法200は、この追加の開始データを考慮に入れることによって、以前は補償されていなかった影響をモデリングの結果に及ぼし得る対話が加わることから、任意の後続のモデリングの正確さを改善する。

方法200はステップCに進み、ステップCでは、アクティビティプロセッサ202が、2つのアトリビューションインスタンスを生成し、それらのアトリビューションインスタンスをアクションデータベース208に提供する。一方のアトリビューションインスタンスは、指定アクション、および最終対話データベース204から取り出された最終対話アクションに関連する。他方のアトリビューションインスタンスは、指定アクション、および開始対話データベース206から取り出された開始アクションに関連する。アクションデータベース208は、これらのアトリビューションインスタンスおよび指定アクションを維持する。

ただ1つのアトリビューションインスタンスが記録される既存の方法とは対照的に、方法200は、解析のために収集または提供されないデータも記録されることを可能にし、それによって、リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212のデータインテグリティおよび正確さが改善する。さらに、コンテンツプロバイダは、以前は、初期エンゲージメントキャンペーンの真の値を査定することができなかったが、というのも、別の対話の直後に生じるような後続のアトリビューションは、初期エンゲージメントモデルに報告されていなかったためである。方法200は、以前は収集されていなかったデータまたは喪失したデータであったこれらの後続の対話を、初期エンゲージメントモデル212が補償できるようにする。

いくつかの実装形態では、アクティビティプロセッサ202は、開始アクションのタイムスタンプを解析して、そのアクションが、ステップAにおいて検出された指定アクションの発生の所定の時間期間内に発生したかどうかを判定する。例えば、アクティビティプロセッサ202は、対話データを使用して、開始アクションが、指定アクションの30日より前に発生したとの決定をすることができる。アクティビティプロセッサ202は、開始アクションが指定アクションの発生の所定の時間期間外に発生した場合、その開始アクションがユーザのアクションに及ぼす逓減的影響を補償するために、その開始アクションを除外することができる。これらの状況においては、アクティビティプロセッサ202は、開始アクションに関するアトリビューションインスタンスを生成することはできない。例えば、しきい値日数を上回って発生したアクティビティは、ユーザのアクションに影響を及ぼすにはあまりにもはるか以前に発生していた可能性があるが、しきい値日数以内に、ただし時間的に最後のアクションより前に発生したアクティビティは、依然として影響を及ぼしていた可能性がある。本システムは、しきい値日数を課すことによって、通常は考慮に入れられないかまたは記録すらされないアクティビティを含めながら、アクションが、ユーザのアクションに影響を及ぼしていた可能性の低かったアクティビティによるものとされる可能性を減らす。例えば、2年前に出された、ナビゲーションアプリケーションをダウンロードするようにとのユーザへの提案は、現在の、そのアプリケーション内で衣料品店に関するレビューを入力するというユーザの決定に大きな影響を及ぼさない可能性があるが、先週の、ナビゲーションアプリケーションをダウンロードするようにとのユーザへの提案は、現在の、そのアプリケーションを使用して最も近くのタコス店を検索するというユーザの決定に影響を及ぼす可能性があり、その影響は、既存の方法では補償されないかまたは記録すらされない可能性がある。

方法200はステップDに進み、ステップDでは、アクションデータベース208が、アトリビューションインスタンスをリエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212にプロパゲートする。これらのアトリビューションインスタンスは、リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212を改善するために、これらのモデルへの入力として使用される。例えば、アクションデータベース208は、リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212に、キャンペーンの効果的であった正例としてのアトリビューションインスタンスを、モデル210および212がそれらの例から学習するように、提供することができる。リエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212はそれぞれ、ユーザのリエンゲージメントの将来的な予測またはユーザの初期エンゲージメントの将来的な予測を改善するように、このデータに対してトレーニングされる。

方法200はステップEに進み、ステップEでは、アクションデータベース208が、アトリビューションインスタンスをユーザインターフェースジェネレータ214にプロパゲートする。次いで、ユーザインターフェースジェネレータ214は、提供されたデータの視覚的表現物を生成することができる。例えば、ユーザインターフェースジェネレータ214は、提供されたデータを強調表示するユーザインターフェース要素を生成することができる。いくつかの実装形態では、ユーザインターフェースジェネレータ214は、開始アクションに関連するアトリビューションを、最終アクションに関連するアトリビューションとは別様に表現することができる。

新たに収集および/または解析されたデータを強調表示することによって、データはより見やすくなり、それによって、データを見るユーザが、新たなデータを以前に収集および使用されたデータと容易に区別できるようになる。いくつかの実装形態では、システムは、報告用ユーザインターフェース内で新たなデータを別個に報告することができ、それによって、開始アクションに関連する新たなアトリビューションデータが、時間的に最後のアクションに関連するアトリビューションデータとは視覚的に相違し、別個のものとなる。

図3は、モデリングにおけるデータインテグリティを改善するための、データの収集および解析の例示的方法300のフロー図である。いくつかの実装形態では、方法300は、1つまたは複数のシステムによって実施され得る。例えば、方法300は、図1～図2のDCDS110、アクティビティプロセッサ202、最終対話データベース204、開始対話データベース206、アクションデータベース208、リエンゲージメントモデル210、初期エンゲージメントモデル212、およびユーザインターフェースジェネレータ214によって実装され得る。いくつかの実装形態では、プロセス300は、非一時的とすることのできるコンピュータ可読媒体上に記憶された命令として実装することができ、これらの命令が、1つまたは複数のサーバによって実行されると1つまたは複数のサーバに、プロセス300の動作を実施させることができる。

方法300は、1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザデバイスのユーザにより指定アクションが実施されたことを示す対話データを受信すること(302)から開始する。例えば、アクティビティプロセッサ202が、ユーザデバイス106のユーザにより指定アクションが実施されたことを示す対話データを受信することができる。指定アクションは、例えば、ユーザインターフェース要素を通じてユーザ入力を提供すること、またはアプリケーションをダウンロードしてユーザデバイス上にインストールすることを含むことができる。

方法300は、1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびにユーザおよび指定アクションに関連する開始アクションを識別すること(304)に進む。例えば、アクティビティプロセッサ202が、ユーザに関連する時間的に最後のアクション、すなわち提案されたニュース記事へのリンクをクリックしたこと、ならびにユーザおよび指定アクション、すなわちユーザインターフェース要素を通じてニュース記事にコメントを寄せたこと、に関連する開始アクション、すなわちニュースアプリケーションをダウンロードしユーザデバイス106上にインストールするためのリンクをクリックしたこと、を示すデータを識別し、受信することができる。

いくつかの実装形態では、ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびにユーザおよび指定アクションに関連する開始アクションを識別することは、1つまたは複数の対話データベースに問合せすることを含む。例えば、アクティビティプロセッサ202が、ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびにユーザおよび指定アクションに関連する開始アクションを識別するために、最終対話データベース204および/または開始対話データベース206に問合せすることができる。

方法300は、1つまたは複数のプロセッサによって、識別された時間的に最後のアクションおよび識別された開始アクションに基づいて、識別された時間的に最後のアクションおよび指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに識別された開始アクションおよび指定アクションに関連する第2の追加アトリビューションを生成すること(306)に進む。例えば、アクティビティプロセッサ202が、時間的に最後のアクションおよび指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに開始アクションおよび指定アクションに関連する第2のアトリビューションを生成することができる。

いくつかの実装形態では、アクティビティプロセッサ202は、識別された開始アクションが指定アクション前の所定の時間期間内に発生したとの決定に応答して、第2のアトリビューションを生成する。例えば、アクティビティプロセッサ202は、識別された開始アクションが指定アクションの発生の2週間未満前に発生したとの決定に応答して、第2のアトリビューションを生成することができる。

方法300は、1つまたは複数のプロセッサによって、2つ以上の異なるモデルに第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションをプロパゲートすること(308)に進む。例えば、アクションデータベース208が、この2つのアトリビューションをリエンゲージメントモデル210および初期エンゲージメントモデル212に独立にプロパゲートすることができる。

方法300は、1つまたは複数のプロセッサによって、第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションに基づいて、第1のアトリビューションおよび第2の追加アトリビューションの1つまたは複数の視覚的表現物を生成すること(310)に進む。例えば、ユーザインターフェースジェネレータ214が、この2つのアトリビューションの視覚的表現物を生成することができる。

いくつかの実装形態では、1つまたは複数の視覚的表現物が、第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物および第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物を含む。例えば、ユーザインターフェースジェネレータ214は、第1のアトリビューションおよび第2の別途のアトリビューションの別々の視覚的表現物を生成することができる。

いくつかの実装形態では、第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物が、第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物とは視覚的に相違する。例えば、視覚的表現物は、さまざまな特徴の中でもとりわけ、異なる色、フォント、テキストサイズ、媒体タイプ(例えばビデオ対画像)、および/またはオーディオを有することができる。

図4は、上述した動作を実施するために使用することのできる例示的コンピュータシステム400のブロック図である。システム400は、プロセッサ410、メモリ420、記憶デバイス430、および入力/出力デバイス440を含む。コンポーネント410、420、430、および440はそれぞれ、例えばシステムバス450を使用して相互接続することができる。プロセッサ410は、システム400内で実行するための命令を処理することが可能である。一実装形態では、プロセッサ410はシングルスレッドプロセッサである。別の実装形態では、プロセッサ410はマルチスレッドプロセッサである。プロセッサ410は、メモリ420内または記憶デバイス430上に記憶された命令を処理することが可能である。

メモリ420は、システム400内の情報を記憶する。一実装形態では、メモリ420はコンピュータ可読媒体である。一実装形態では、メモリ420は揮発性メモリユニットである。別の実装形態では、メモリ420は不揮発性メモリユニットである。

記憶デバイス430は、システム400のマスストレージを提供することが可能である。一実装形態では、記憶デバイス430はコンピュータ可読媒体である。さまざまな異なる実装形態では、記憶デバイス430は、例えばハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、ネットワーク経由で複数のコンピューティングデバイスによって共有される記憶デバイス(例えばクラウド記憶デバイス)、または他の何らかの大容量記憶デバイスを含むことができる。

入力/出力デバイス440は、システム400の入力/出力動作を行う。一実装形態では、入力/出力デバイス440は、ネットワークインターフェースデバイス、例えばイーサネットカード、シリアル通信デバイス、例えばRS-232ポート、および/またはワイヤレスインターフェースデバイス、例えば802.11カードのうちの1つまたは複数を含むことができる。別の実装形態では、入力/出力デバイスは、入力データを受信し、出力データを他の入力/出力デバイス、例えばキーボード、プリンタ、およびディスプレイデバイス460に送信するように構成された、ドライバデバイスを含むことができる。しかし、モバイルコンピューティングデバイス、モバイル通信デバイス、セットトップボックステレビジョンクライアントデバイスなど、他の実装形態を使用することもできる。

図4では例示的処理システムについて説明してきたが、本明細書において説明した本主題および機能的動作の実装形態は、本明細書において開示した構造およびそれらの構造的等価物を含む、他のタイプのデジタル電子回路として、またはコンピュータソフトウェア、コンピュータファームウェア、もしくはコンピュータハードウェアとして、またはそれらのうちの1つもしくは複数のものの組合せとして、実装することができる。

媒体は必ずしもファイルに対応しているとは限らない。媒体は、他のドキュメントを保持するファイルの一部分内に、当該のドキュメントに専用の単一のファイル内に、または複数の連係されたファイル内に、記憶されてよい。

本明細書において説明した本主題および動作の実施形態は、本明細書において開示した構造およびそれらの構造的等価物を含む、デジタル電子回路として、またはコンピュータソフトウェア、コンピュータファームウェア、もしくはコンピュータハードウェアとして、またはそれらのうちの1つもしくは複数のものの組合せとして、実装することができる。本明細書において説明した本主題の実施形態は、データ処理装置によって実行するかまたはデータ処理装置の動作を制御するために、複数のコンピュータ記憶媒体(または1つのコンピュータ記憶媒体)上に符号化された、1つまたは複数のコンピュータプログラム、すなわちコンピュータプログラム命令の1つまたは複数のモジュールとして、実装することができる。その代わりにまたはそれに加えて、プログラム命令は、情報をデータ処理装置によって実行する目的で適切なレシーバ装置に伝送できるように符号化するために生成される、人工的に生成された伝搬信号、例えば機械により生成された電気信号、光信号、または電磁信号上に、符号化することもできる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶デバイス、コンピュータ可読記憶基板、ランダムアクセスもしくはシリアルアクセスのメモリアレイもしくはメモリデバイス、またはそれらのうちの1つもしくは複数のものの組合せとすることもでき、あるいはその中に含めることもできる。さらに、コンピュータ記憶媒体は伝搬信号ではないが、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝搬信号内に符号化されたコンピュータプログラム命令のソースまたは宛先とすることもできる。コンピュータ記憶媒体は、1つまたは複数の別々の物理的なコンポーネントまたは媒体(例えば複数のCD、ディスク、または他の記憶デバイス)とすることもでき、あるいはその中に含めることもできる。

本明細書において説明した動作は、1つまたは複数のコンピュータ可読記憶デバイス上に記憶されたかまたは他のソースから受信したデータに対してデータ処理装置によって実施される動作として、実装することができる。

「データ処理装置」という用語は、例としてプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップ、または前述したもののうちの複数のもの、もしくは前述したものの組合せを含めて、データを処理するためのあらゆる種類の装置、デバイス、および機械を包含する。装置は、専用論理回路、例えばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)またはASIC(特定用途向け集積回路)を含むことができる。装置は、ハードウェアに加えて、当該のコンピュータプログラムのための実行環境を作り出すコード、例えばプロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォーム実行時環境、仮想マシン、またはそれらのうちの1つもしくは複数のものの組合せを構成するコードを含むこともできる。装置および実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティング、およびグリッドコンピューティングのインフラストラクチャなど、さまざまな異なるコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現することができる。

(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られる)コンピュータプログラムは、コンパイル型言語またはインタープリタ型言語、宣言型言語または手続き型言語を含む、任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、またコンピュータプログラムは、スタンドアロンプログラムとして、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクト、もしくはコンピューティング環境において使用するのに適した他のユニットとして、を含む、任意の形態でデプロイすることができる。コンピュータプログラムは、その必要はないが、ファイルシステム内のファイルに対応してよい。プログラムは、他のプログラムもしくはデータを保持するファイルの一部分(例えばマークアップ言語ドキュメント内に記憶された1つもしくは複数のスクリプト)内に、当該のプログラムに専用の単一のファイル内に、または複数の連係されたファイル(例えば1つもしくは複数のモジュール、サブプログラム、またはコードの一部分を記憶したファイル)内に、記憶することができる。コンピュータプログラムは、1つのコンピュータ上で実行されるように、または1つのサイトに位置するかもしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように、デプロイすることができる。

本明細書において説明したプロセスおよび論理フローは、入力データに作用し出力を生成することによりアクションを実施するための1つまたは複数のコンピュータプログラムを実行する、1つまたは複数のプログラマブルプロセッサによって実施されることが可能である。プロセスおよび論理フローは、専用論理回路、例えばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)またはASIC(特定用途向け集積回路)によって実施されることも可能であり、装置は、専用論理回路、例えばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)またはASIC(特定用途向け集積回路)として実装することも可能である。

コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサとしては、例として、汎用マイクロプロセッサと専用マイクロプロセッサの両方がある。一般に、プロセッサは、読出し専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたはその両方から、命令およびデータを受領する。コンピュータの不可欠な要素が、命令に従ってアクションを実施するためのプロセッサ、ならびに命令およびデータを記憶するための1つまたは複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータはまた、データを記憶するための1つまたは複数のマスストレージデバイス、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、または光ディスクを含むか、またはそこからデータを受領するように、もしくはそこにデータを転送するように、またはその両方を行うように動作可能に結合される。しかし、コンピュータは、そのようなデバイスを有する必要はない。さらに、コンピュータは別のデバイスに、例えばほんの数例を挙げると、モバイル電話、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、モバイルオーディオプレーヤもしくはモバイルビデオプレーヤ、ゲーム機、グローバルポジショニングシステム(GPS)レシーバ、またはポータブル記憶デバイス(例えばユニバーサルシリアルバス(USB)フラッシュドライブ)に、埋め込むことができる。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するのに適したデバイスとしては、例として半導体メモリデバイス、例えばEPROM、EEPROM、フラッシュメモリデバイス;磁気ディスク、例えば内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスク;光磁気ディスク;ならびにCD-ROMディスクおよびDVD-ROMディスクを含む、あらゆる形態の不揮発性のメモリ、媒体、およびメモリデバイスがある。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補完することもでき、あるいは専用論理回路に組み込むこともできる。

ユーザとの対話を可能にするために、本明細書において説明した本主題の実施形態は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス、例えばCRT(陰極線管)またはLCD(液晶ディスプレイ)モニタと、ユーザがそれを用いてコンピュータに入力を行うことのできるキーボードおよびポインティングデバイス、例えばマウスまたはトラックボールとを有するコンピュータに対して、実装することができる。他の種類のデバイスを使用して、ユーザとの対話を可能にすることもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、または触覚入力を含む、任意の形態で受領され得る。加えて、コンピュータは、ユーザが使用しているデバイスにドキュメントを送信し、そのデバイスからドキュメントを受信することによって、例えば、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザから受信した要求に応答して、そのウェブブラウザにウェブページを送信することによって、ユーザと対話することができる。

本明細書において説明した本主題の実施形態は、例えばデータサーバとしてのバックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム内、またはミドルウェアコンポーネント、例えばアプリケーションサーバを含むコンピューティングシステム内、またはフロントエンドコンポーネント、例えば本明細書において説明した本主題の一実装形態とユーザがそれを通じて対話することのできるグラフィカルユーザインターフェースもしくはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータを含むコンピューティングシステム内、または1つもしくは複数のそのようなバックエンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、もしくはフロントエンドコンポーネントの任意の組合せを含むコンピューティングシステム内に、実装することができる。システムのこれらのコンポーネント同士は、任意の形態または媒体のデジタルデータ通信、例えば通信ネットワークによって、相互接続することができる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク(「LAN」)および広域ネットワーク(「WAN」)、インターネットワーク(例えばインターネット)、ならびにピアツーピアネットワーク(例えばアドホックピアツーピアネットワーク)がある。

コンピューティングシステムは、クライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントとサーバは、一般に互いに遠隔にあり、典型的には通信ネットワークを通じて対話する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、互いにクライアント-サーバ関係を有する、コンピュータプログラムによって生じる。いくつかの実施形態では、サーバは、データ(例えばHTMLページ)をクライアントデバイスに、(例えばクライアントデバイスと対話しているユーザにデータを表示し、そのユーザからユーザ入力を受領することを目的として)伝送する。クライアントデバイスにおいて生成されたデータ(例えばユーザ対話の結果)は、クライアントデバイスからサーバにおいて受信され得る。

本明細書は、実装形態の多くの具体的詳細を含むが、これらは、任意の発明の範囲または特許請求され得るものの範囲に対する限定と解釈すべきではなく、特定の発明の特定の実施形態に固有の特徴についての説明と解釈すべきである。本明細書において別々の実施形態のコンテキストの中で説明される、ある特定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実装することもできる。反対に、単一の実施形態のコンテキストの中で説明されるさまざまな特徴は、複数の実施形態において別々に、または任意の適切な部分組合せで、実装することもできる。さらに、特徴については上で、ある特定の組合せで作用するものとして説明されていることがあり、そのようなものとして最初に特許請求されていることすらあるが、特許請求された組合せからの1つまたは複数の特徴を、場合によっては、その組合せから削除することができ、特許請求された組合せが、部分組合せまたは部分組合せの変形を対象としてよい。

同様に、動作については図面中に特定の順序で描かれているが、これは、望ましい結果を達成するために、そのような動作が図示の特定の順序で、もしくは順番に実施されること、または図示の全ての動作が実施されることを要求するものと理解すべきではない。ある特定の状況においては、マルチタスキングおよび並列処理が有利な場合がある。さらに、上述した実施形態におけるさまざまなシステムコンポーネントの分離は、全ての実施形態においてそのような分離を要求するものと理解すべきではなく、説明したプログラムコンポーネントとシステムは一般に、単一のソフトウェア製品内に一緒に統合するか、または複数のソフトウェア製品にパッケージ化できることを理解されたい。

以上、本主題の特定の実施形態について説明してきた。他の実施形態が、添付の特許請求の範囲に記載の範囲内に含まれる。場合によっては、特許請求の範囲に記載されたアクションが、異なる順序で実施され、それでもなお、望ましい結果を達成することができる。加えて、添付の図中に描かれたプロセスは、望ましい結果を達成するために、図示の特定の順序、または順番を必ずしも要求するとは限らない。ある特定の実装形態では、マルチタスキングおよび並列処理が有利な場合がある。

100 例示的環境、システム
102 ネットワーク
104 電子ドキュメントサーバ
105 電子ドキュメント
106 ユーザデバイス
108 要求
110 デジタルコンポーネント配信システム、DCDS
112 デジタルコンポーネントデータベース
114 応答データ
120 プライバシサーバ
200 方法
202 アクティビティプロセッサ、アクションプロセッサ
204 最終対話データベース、開始対話データベース
206 開始対話データベース、開始データベース
208 アクションデータベース
210 リエンゲージメントモデル
212 初期エンゲージメントモデル
214 ユーザインターフェースジェネレータ
300 例示的方法、プロセス
400 例示的コンピュータシステム
410 プロセッサ、コンポーネント
420 メモリ、コンポーネント
430 記憶デバイス、コンポーネント
440 入力/出力デバイス、コンポーネント
450 システムバス
460 入力/出力デバイス

Claims (20)

1. コンピュータにより実装される方法であって、
   1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザデバイスのユーザによる指定アクションの実施を示す対話データを受信するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびに前記ユーザおよび前記指定アクションに関連する開始アクションを識別するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記識別された時間的に最後のアクションおよび前記識別された開始アクションに基づいて、前記識別された時間的に最後のアクションおよび前記指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに前記識別された開始アクションおよび前記指定アクションに関連する第2の追加アトリビューションを生成するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、2つ以上の異なるモデルに前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションをプロパゲートするステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションに基づいて、前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションの1つまたは複数の視覚的表現物を生成するステップと
   を含む、コンピュータにより実装される方法。
2. 前記1つまたは複数の視覚的表現物が、前記第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物および前記第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物を含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記第2の追加アトリビューションの前記第2の別途の視覚的表現物が、前記第1のアトリビューションの前記第1の視覚的表現物とは視覚的に相違する、請求項2に記載の方法。
4. 前記ユーザに関連する前記時間的に最後のアクション、ならびに前記ユーザおよび前記指定アクションに関連する前記開始アクションを識別するステップが、1つまたは複数の対話データベースに問合せするステップを含む、請求項1に記載の方法。
5. 前記指定アクションが、ユーザインターフェース要素を通じてユーザ入力を提供することを含む、請求項1に記載の方法。
6. 前記開始アクションが、アプリケーションをダウンロードして前記ユーザデバイス上にインストールすることを含む、請求項1に記載の方法。
7. 前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記識別された開始アクションが前記指定アクションの発生前の所定の時間期間内に発生したとの決定をするステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
8. システムであって、
   1つまたは複数のプロセッサと、
   命令を含む1つまたは複数のメモリ要素であって、前記命令が、実行されると前記1つまたは複数のプロセッサに、
   1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザデバイスのユーザによる指定アクションの実施を示す対話データを受信すること、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびに前記ユーザおよび前記指定アクションに関連する開始アクションを識別すること、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記識別された時間的に最後のアクションおよび前記識別された開始アクションに基づいて、前記識別された時間的に最後のアクションおよび前記指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに前記識別された開始アクションおよび前記指定アクションに関連する第2の追加アトリビューションを生成すること、
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、2つ以上の異なるモデルに前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションをプロパゲートすること、ならびに
   前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションに基づいて、前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションの1つまたは複数の視覚的表現物を生成すること
   を含む動作を実施させる、メモリ要素と
   を備える、システム。
9. 前記1つまたは複数の視覚的表現物が、前記第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物および前記第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物を含む、請求項8に記載のシステム。
10. 前記第2の追加アトリビューションの前記第2の別途の視覚的表現物が、前記第1のアトリビューションの前記第1の視覚的表現物とは視覚的に相違する、請求項9に記載のシステム。
11. 前記ユーザに関連する前記時間的に最後のアクション、ならびに前記ユーザおよび前記指定アクションに関連する前記開始アクションを識別することが、1つまたは複数の対話データベースに問合せすることを含む、請求項8に記載のシステム。
12. 前記指定アクションが、ユーザインターフェース要素を通じてユーザ入力を提供することを含む、請求項8に記載のシステム。
13. 前記開始アクションが、アプリケーションをダウンロードして前記ユーザデバイス上にインストールすることを含む、請求項8に記載のシステム。
14. 前記動作が、前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記識別された開始アクションが前記指定アクションの発生前の所定の時間期間内に発生したとの決定をすることをさらに含む、請求項8に記載のシステム。
15. 命令が符号化された非一時的コンピュータ記憶媒体であって、前記命令が、分散コンピューティングシステムによって実行されると前記分散コンピューティングシステムに、
    1つまたは複数のプロセッサによって、ユーザデバイスのユーザによる指定アクションの実施を示す対話データを受信することと、
    前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記ユーザに関連する時間的に最後のアクション、ならびに前記ユーザおよび前記指定アクションに関連する開始アクションを識別することと、
    前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記識別された時間的に最後のアクションおよび前記識別された開始アクションに基づいて、前記識別された時間的に最後のアクションおよび前記指定アクションに関連する第1のアトリビューション、ならびに前記識別された開始アクションおよび前記指定アクションに関連する第2の追加アトリビューションを生成することと、
    前記1つまたは複数のプロセッサによって、2つ以上の異なるモデルに前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションをプロパゲートすることと、
    前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションに基づいて、前記第1のアトリビューションおよび前記第2の追加アトリビューションの1つまたは複数の視覚的表現物を生成することと
    を含む動作を実施させる、非一時的コンピュータ記憶媒体。
16. 前記1つまたは複数の視覚的表現物が、前記第1のアトリビューションの第1の視覚的表現物および前記第2の追加アトリビューションの第2の別途の視覚的表現物を含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
17. 前記第2の追加アトリビューションの前記第2の別途の視覚的表現物が、前記第1のアトリビューションの前記第1の視覚的表現物とは視覚的に相違する、請求項16に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
18. 前記ユーザに関連する前記時間的に最後のアクション、ならびに前記ユーザおよび前記指定アクションに関連する前記開始アクションを識別することが、1つまたは複数の対話データベースに問合せすることを含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
19. 前記指定アクションが、ユーザインターフェース要素を通じてユーザ入力を提供することを含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。
20. 前記開始アクションが、アプリケーションをダウンロードして前記ユーザデバイス上にインストールすることを含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ記憶媒体。

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