JP2023516105A - メッセージ配布システム及びメッセージ配布方法 - Google Patents

Abstract

【課題】メッセージ配布システム及びメッセージ配布方法の提供。【解決手段】本発明のメッセージ配布システム及びメッセージ配布方法は、当該メッセージ配布システムが、収集ユニットと、評価ユニットを含み、当該収集ユニットが、ユーザ端末からのメッセージに関するフィードバックを収集するように構成され、当該評価ユニットが、当該収集ユニットに接続され、当該フィードバックに基づいて、当該ユーザ端末の当該メッセージに対する選好度を評価するように構成され、当該フィードバックが、応答アクションフィードバック及び/または影響アクションフィードバックを含み、本発明によれば、ユーザ端末が探しているコンテンツの見つけやすさが向上し、当該ユーザ端末に対する当該メッセージの満足度も向上する。【選択図】図２

Description

本明細書における開示は、情報通信技術に関し、特に、メッセージ配布システム及びメッセージ配布方法に関するものである。

インターネットやモバイルネットワークの旺盛な発展により、ネットワークアクセス機能を有する電子製品（携帯電話、タブレット端末、デスクトップパソコン、ノートパソコン、スマート家電など）が広く一般に利用されるようになっている。また、情報はネットワーク上に大量に存在し、容易に取得することができる。アプリやプラットフォームの中には、人々の注意を引くために、常にプッシュ通知でユーザ端末にメッセージを配布しているものがある。

現在のプッシュ通知は、自動または手動で送信され、ユーザをプラットフォームに呼び戻して、プラットフォームへの親和性を形成または向上するために行われている。現行のシステムはパーソナライズされておらず、ユーザがフォローしているストリーマー（配信者）や、高パフォーマンスのストリーマー、またはオファーやプロモーションなどに限定されている。

しかしながら、通知の内容やタイミングが不適切な場合、人の注意を引くことはできず、時にはユーザをいらつかせることもある。このため、適切なタイミングで適切な内容の通知を行うパーソナライズされた通知が、非常に重要な課題となっている。

本発明の実施形態によるメッセージ配布システムは、収集ユニットと、評価ユニットを含み、当該収集ユニットが、ユーザ端末からのメッセージに関するフィードバックを収集するように構成され、当該評価ユニットが、当該収集ユニットに接続され、当該フィードバックに基づいて、当該ユーザ端末の当該メッセージに対する選好度を評価するように構成され、当該フィードバックが、応答アクションフィードバック及び/または影響アクションフィードバックを含み、当該応答アクションフィードバックは、当該ユーザ端末による当該メッセージに対する操作を含み、当該影響アクションフィードバックは、当該操作の後の行動を含む。

本発明の別の実施形態によるメッセージ配布方法は、ユーザ端末からのメッセージに関するフィードバックを収集する工程と、当該フィードバックに基づいて、当該ユーザ端末の当該メッセージに対する選好度を評価する工程を含み、当該フィードバックが、応答アクションフィードバックと、影響アクションフィードバックを含み、当該応答アクションフィードバックは、当該ユーザ端末による当該メッセージに対する操作を含み、当該影響アクションフィードバックは、当該操作の後の行動を含む。

本明細書に開示されている技術は、ユーザが探しているコンテンツの見つけやすさを向上し、当該ユーザに対する当該メッセージの満足度も向上するとともに、ユーザエクスペリエンスを最適化することができる。

本発明の一部の実施態様に基づく通信システム１の構成を示す概略図である。 本発明の一部の実施態様に基づくメッセージ配布システム１００のブロック図である。 本発明の一部の実施態様に基づく通信システム１’の構成を示す概略図である。 本発明の一部の実施態様に基づくメッセージ配布システム１００’のブロック図である。 本発明の一部の実施態様に基づく選好度評価要素１２４のブロック図である。

図１は、本発明の一部の実施態様に基づく通信システム１の構成を示す概略図である。当該通信システム１は、ユーザ端末１０と、サーバ２０を含む。当該ユーザ端末１０と当該サーバ２０は、ネットワーク９０、例えばインターネットを介して接続される。サーバ２０は、メッセージ配布システム１００を含む。当該メッセージ配布システム１００は、当該ユーザ端末１０にメッセージＭを送信し、 当該ユーザ端末１０から当該メッセージＭに対するフィードバックＦを受信するように構成される。一部の実施態様において、メッセージＭは、テキストメッセージ、メール、吹き出し、プッシュメッセージ、プッシュ通知などとすることができる。一部の実施態様において、当該メッセージＭの内容は、テキスト、画像、サウンド、音声、ビデオ、ライブストリーミング、ポッドキャスティング、販売などとすることができる。一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０は、ユーザが使用する端末とすることができる。当該端末は電子製品であってもよい。当該ユーザは、視聴者、ストリーマー（配信者）、ポッドキャスター、観衆、リスナーなどと呼ばれることがある。当該通信システム１は、複数のユーザ端末１０を含むことができ、図１と図２においては、簡素化のため１つのユーザ端末１０が示されている。

図２は、本発明の一部の実施態様に基づくメッセージ配布システム１００のブロック図である。当該メッセージ配布システム１００は、収集ユニット１１０と、評価ユニット１２０と、プッシュユニット１３０を含む。当該収集ユニット１１０は、ユーザ端末１０からのメッセージＭに対するフィードバックＦを収集するように構成される。当該評価ユニット１２０は、当該収集ユニット１１０に接続され、当該フィードバックＦに基づいて、当該ユーザ端末１０の当該メッセージＭに対する選好度Ｐを評価するように構成される。当該プッシュユニット１３０は、当該評価ユニット１２０に接続され、当該ユーザ端末１０に当該メッセージＭをプッシュするように構成される。

図２に示すように、当該プッシュユニット１３０がメッセージＭを当該ユーザ端末１０にプッシュし、当該収集ユニット１１０が当該ユーザ端末１０から当該メッセージＭに対する当該フィードバックＦを収集する。当該収集ユニット１１０が、当該メッセージＭに対する当該フィードバックＦを当該評価ユニット１２０に送信し、当該評価ユニット１２０が当該フィードバックＦに基づいて、当該ユーザ端末１０の当該メッセージＭに対する選好度Ｐを評価する。その後、当該プッシュユニット１３０が、当該評価ユニット１２０から当該選好度Ｐを受信する。当該ユーザ端末１０が、当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有する場合、当該プッシュユニット１３０が当該メッセージＭを当該ユーザ端末１０にプッシュする。一方で、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さない場合、当該プッシュユニット１３０は、当該ユーザ端末１０への当該メッセージＭのプッシュを停止する。

当該フィードバックＦは、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して採るアクションを指すことができる。一部の実施態様において、当該フィードバックＦは、応答アクションフィードバックＦｒと、影響アクションフィードバックＦｉを含むことができる。当該応答アクションフィードバックＦｒは、当該ユーザ端末１０による当該メッセージＭに対する操作を指すことができる。当該影響アクションフィードバックＦｉは、当該操作の後の行動を指すことができる。当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対してアクションすると、当該ユーザ端末１０は当該メッセージ配布システム１００にデータを送信する。異なるアクションの種類には異なるデータが対応する。当該評価ユニット１２０は、異なる当該データの種類に基づき、当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐを評価する。

一部の実施態様において、当該操作には、クリック、スワイプ、削除、無視、消音、通知オフ、展開、最小化、その他当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して行い得る操作、およびそれらの組み合わせが含まれてもよい。例えば、当該操作は、当該メッセージＭをクリックする操作、またはスワイプして当該メッセージＭを削除する操作を含んでもよい。一部の実施態様において、当該操作は、当該メッセージＭを無視する操作、端末のプッシュ通知機能をオフにする操作、または当該メッセージＭの当該プッシュ通知の配信を停止する操作などを含んでもよい。一部の実施態様において、当該メッセージＭは、簡素化されたメッセージＭから完全なメッセージＭへ展開されてもよい。当該操作はさらに、当該メッセージＭを展開してクリックする操作、当該メッセージＭを展開し、スワイプして削除する操作などを含んでもよい。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は当該操作に基づいて、当該ユーザ端末１０の当該選好度Ｐを評価する。例えば、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭを操作してアプリを開いた場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有することを示す。一方で、当該ユーザ端末１０が当該メッセージを操作したものの、アプリを開かない場合、当該ユーザ端末１０は当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないことを示す。例えば、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭをクリックした場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有すると評価し、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭをスワイプして削除した場合、当該ユーザ端末１０当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないと評価する。当該ユーザ端末１０がある操作で当該メッセージＭを操作すると、当該ユーザ端末１０は当該メッセージ配布システム１００にデータを送信する。異なる操作の種類には異なるデータが対応する。当該評価ユニット１２０は、異なる当該データの種類に基づき、当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐを評価する。

一部の実施態様において、当該選好度Ｐは、簡素化されたメッセージＭに対する当該選好度Ｐと、完全なメッセージＭに対する選好度Ｐを含んでもよい。例えば、当該ユーザ端末１０が、簡素化されたメッセージＭを完全なメッセージＭに展開して、当該メッセージＭをクリックした場合、当該ユーザ端末１０は簡素化されたメッセージＭと完全なメッセージＭの両方に対して当該選好度Ｐを有することを示す。一方で、当該ユーザ端末１０が簡素化されたメッセージＭを完全なメッセージＭに展開したものの、当該メッセージＭをクリックしなかった場合、当該ユーザ端末１０は簡素化されたメッセージＭに対して当該選好度Ｐを有するが、完全なメッセージＭに対しては選好度を有さないことを示す。当該ユーザ端末１０が、当該メッセージＭに対して展開またはクリックのいずれも行わない場合、当該ユーザ端末１０は簡素化されたメッセージＭと完全なメッセージＭに対してまったく選好度Ｐを有さないことを示す。

一部の実施態様において、当該行動には、アイドル状態、検索、訪問、フォロー、購入、送信、視聴、コメント、サポート、印付け、収集、請求、またはユーザがアプリで行い得るアクション、およびそれらの組み合わせが含まれてもよい。つまり、当該行動とは、当該メッセージＭを操作した後に、当該ユーザ端末１０が採るアクション、または当該ユーザ端末１０の状態であってもよい。例えば、当該ユーザ端末１０は、フロントページでしばらくアイドル状態にして、アプリを終了することがある。一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０は、ストリーマーやイベントを検索したり、ストリーマーのプロフィールにアクセスしたり、セクションを探索したりすることができる。一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０は、ライブルームに入ってストリーマーとチャットしたり、ストリーマーに贈り物を送ったりすることができる。一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０は、記事やイベントにコメントすることができる。一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０は、オンラインストアで贈り物やポイント、会員権を購入することができる。一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０は、特定のストリーマーをフォローしたり、ストリーマーをサポートしたり、ユーザを忠実なファンやお気に入りのストリーマーとして印付けしたりすることができる。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は、当該行動に基づいて、当該ユーザ端末１０の選好度Ｐを評価する。当該ユーザ端末１０がアプリ内で時間を使い、何らかのアクションを採った場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有することを示す。一方で、当該ユーザ端末１０がアイドル状態で何もせずにアプリを閉じた場合、当該ユーザ端末１０は当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないことを示す。例えば、当該ユーザ端末１０がアプリを開き、ストリーマーを検索した場合、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有すると評価する。一方で、当該ユーザ端末１０がアプリを開いたものの、どの配信も視聴することなくすぐにアプリを終了した場合、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないと評価する。当該ユーザ端末１０がメッセージＭを開いた後にある行動を行うと、当該ユーザ端末１０は当該メッセージ配布システム１００にデータを送信する。異なる行動の種類には異なるデータが対応する。当該評価ユニット１２０は、異なる当該データの種類に基づき、当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐを評価する。

一部の実施態様において、当該収集ユニット１１０は、当該ユーザ端末１０からのメッセージＭに対するフィードバックＦを動的に収集する。より具体的に、当該収集ユニット１１０は、リアルタイムのフィードバックＦを収集するだけでなく、履歴フィードバックＦも収集する。つまり、当該フィードバックＦは、リアルタイムのフィードバックＦと、履歴フィードバックＦを含む。より具体的に、当該応答アクションフィードバックＦｒはさらに、リアルタイムの応答アクションフィードバックＦｒと、履歴応答アクションフィードバックＦｒを含む。同様に、当該影響アクションフィードバックＦｉはさらに、リアルタイムの影響アクションフィードバックＦｉと、履歴影響アクションフィードバックＦｉを含む。

図２に示すように、当該評価ユニット１２０はさらに、メッセージ分析要素１２１と、頻度分析要素１２２と、関連性分析要素１２３を含む。当該メッセージ分析要素１２１は、当該ユーザ端末１０がアプリ内に残したユーザメッセージＭｕを分析、フィルタリング及び/またはスクリーニングするように構成される。当該頻度分析要素１２２は、当該メッセージＭに対する当該ユーザ端末１０’のフィードバックＦの頻度Ｆｒｅｑを特定するように構成される。当該関連性分析要素１２３は、当該メッセージＭと当該フィードバックＦ間の関連性Ｒを分析するように構成される。

一部の実施態様において、当該メッセージ分析要素１２１は、当該ユーザ端末１０が残した当該ユーザメッセージＭｕの内容を特定するように構成される。当該ユーザメッセージＭｕは、記事、コメント、吹き出し、絵文字などであり、当該ユーザメッセージＭｕの内容は、テキスト、画像、サウンド、音声、ビデオメッセージなどであってもよい。当該メッセージ分析要素１２１は、当該ユーザメッセージＭｕ（チャット内容の一部など）が肯定的、否定的、または中立的であるかを判断するように構成されてもよい。一部の実施態様において、当該メッセージ分析要素１２１は、当該ユーザメッセージＭｕ内のキーワードを特定するキーワード識別部を有し、当該キーワードに基づいて当該選好度Ｐを評価する。例えば、当該メッセージ分析要素１２１は、ユーザメッセージＭｕに含まれる「する」、「良い」、「いいね」、「好き」、「面白い」、笑顔の絵文字などの肯定的な内容を特定し、当該ユーザメッセージＭｕが肯定的であると評価することができる。一方で、当該メッセージ分析要素１２１は、ユーザメッセージＭｕに含まれる「ない」、「悪い」、「嫌い」、「つまらない」、悲しい絵文字などの否定的な内容を特定し、当該ユーザメッセージＭｕが否定的であると評価することができる。一部の実施態様において、肯定的または否定的な内容が特定されない場合、当該メッセージ分析要素１２１は当該ユーザメッセージＭｕが中立的であると評価してもよい。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザメッセージＭｕに基づいて、当該ユーザ端末１０の当該選好度Ｐを評価する。例えば、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０がストリーミングルーム内のストリーマーに対してコメントし、当該コメントが肯定的であり、当該ユーザ端末１０が当該ストリーマーを好んでいることを意味する場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対する選好度Ｐを有すると評価する。一方で、当該ユーザ端末１０が当該ストリーマーに対してコメントし、当該コメントが否定的である場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対する選好度Ｐを有さないことを示す。一部の実施態様において、当該ユーザメッセージＭｕが中立的である場合、当該ユーザメッセージＭｕは当該選好度Ｐに寄与しない。

一部の実施態様において、当該頻度分析要素１２２は、当該フィードバックＦの当該頻度Ｆｒｅｑを特定することができる。より具体的に、当該頻度分析要素１２２は、当該応答アクションフィードバックＦｒ及び/または当該影響アクションフィードバックＦｉの当該頻度Ｆｒｅｑを特定することができる。当該頻度分析要素１２２は、当該ユーザ端末１０’の操作及び/または行動の当該頻度Ｆｒｅｑを算出し、当該頻度Ｆｒｅｑが肯定的、否定的、または中立的であるかを判断するように構成されてもよい。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は、当該頻度分析要素１２２からの当該頻度Ｆｒeに基づいて、当該ユーザ端末１０の当該選好度Ｐを評価する。当該ユーザ端末１０が頻繁に特定の操作及び/または行動を有する場合、当該ユーザが当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有することを示す。例えば、当該ユーザ端末１０が毎回当該メッセージＭをクリックした後にストリーマーを視聴すると、当該頻度分析要素１２２は当該頻度Ｆｒｅｑを肯定的であると分析し、当該評価ユニット１２０は当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有すると評価する。一部の実施態様において、当該頻度Ｆｒｅｑは、特定の操作及び/または行動の回数として参照されてもよい。回数が特定の範囲より多い、またはその間、あるいは少ない場合、当該頻度Ｆｒｅｑが高い、中程度、または低いことを示す。当該評価ユニット１２０が当該ユーザ端末１０のデータを受信すると、当該評価ユニット１２０は当該メッセージＭに関する当該データの種類の類似性を評価する。当該メッセージＭに関して類似のまたは同じ種類の当該データがある場合、当該頻度分析要素１２２は当該頻度Ｆｒｅｑの計算を開始する。異なる頻度Ｆｒｅｑは、選好度Ｐに対する異なる増加または減少として寄与することができる。

一部の実施態様において、当該頻度分析要素１２２はさらに、当該操作及び/または行動の連続性を検出してもよい。例えば、当該ユーザ端末１０が毎日のようにあるストリーマーを頻繁に視聴していたが、当該ユーザ端末１０が当該ストリーマーを１日視聴しなかった場合、当該頻度分析要素１２２は当該頻度Ｆｒｅｑが連続的でないことを検出する。このような場合、当該ユーザ端末１０は忙しく、当該ストリーマーの視聴を忘れている可能性があるため、当該プッシュユニット１３０は当該ユーザ端末１０にメッセージＭまたはリマインダメッセージプッシュしてもよい。しかし、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭをクリックせず、当該ストリーマーを視聴することがなくなった場合、当該頻度分析要素１２２は当該頻度Ｆｒｅｑが否定的であると分析する。一方で、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭをクリックして当該ストリーマーを視聴するようになった場合、当該頻度分析要素１２２は当該頻度Ｆｒｅｑが肯定的であると分析することができる。

一部の実施態様において、当該頻度分析要素１２２はさらに、当該操作及び/または行動の一貫性を検出してもよい。例えば、当該ユーザ端末１０は当該メッセージＭをクリックしたとき毎回あるストリーマーを視聴するが、当該ユーザ端末１０が当該ストリーマーをフォローしていない場合、当該頻度分析要素１２２はストリーマーの視聴とストリーマーのフォロー間に矛盾を検出することができる。このような場合、当該プッシュユニット１３０は、当該ストリーマーのフォローを推奨する、当該ストリーマーをフォローすると無料の贈り物がもらえるなど、当該メッセージＭに関連するメッセージＭ’をプッシュしてもよい。一部の実施態様において、当該収集ユニット１１０はさらに、当該メッセージＭ’に対するフィードバックＦ’を収集し、当該評価ユニット１２０はさらに、当該ユーザ端末１０の当該メッセージＭ’に対する当該選好度Ｐ’を評価することができる。

一部の実施態様において、当該関連性分析要素１２３は、当該メッセージＭ と当該フィードバックＦ間の関連性Ｒを特定するように構成されてもよい。より具体的に、当該関連性分析要素１２３は、当該メッセージＭの内容と、当該ユーザ端末１０の当該操作及び/または当該行動を特定し、当該メッセージＭと当該フィードバックＦ間の当該関連性Ｒを判断するように構成される。当該関連性分析要素１２３は、当該関連性Ｒが関連性あり、または関連性なしであることを判断するように構成されてもよい。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は、当該関連性分析要素１２３からの当該関連性Ｒに基づいて、当該ユーザ端末１０の当該選好度Ｐを評価する。一部、当該ユーザ端末１０’の行動は、当該メッセージＭの内容と関係がない場合がある。例えば、当該メッセージＭは当該ユーザ端末１０にあるストリーマーのライブストリーミングを視聴することを推奨することができる。当該ユーザ端末１０は当該メッセージＭをクリックしたものの、当該ユーザ端末１０は推奨された当該ストリーマーを視聴する代わりに、別のストリーマーを視聴する。このような場合、当該メッセージＭと当該行動の当該関連性Ｒは関連性なしとなり、当該フィードバックＦは当該選好度Ｐに寄与しないものとすることができる。一方で、当該関連性Ｒが関連性ありの場合、当該フィードバックＦは当該選好度Ｐに寄与することができる。これにより、当該選好度Ｐの精度を向上させることができる。

一部の実施態様において、当該関連性Ｒが関連性ありの場合、さらに肯定的に関連性あり、または否定的に関連性ありに分類されてもよい。例えば、当該メッセージＭは当該ユーザ端末１０にあるストリーマーのライブストリーミングを視聴することを推奨することができる。当該ストリーマーをクリックして視聴した後、当該ユーザ端末１０は当該ストリーマーをチャンネル登録しても、チャンネル登録を解除してもよい。当該関連性分析要素１２３は、当該関連性Ｒを肯定的に関連性あり、または否定的に関連性ありと判断し、当該選好度Ｐにそれぞれ増加または減少として寄与することができる。

一部の実施態様において、当該フィードバックＦはさらに、時間情報を含むことができる。当該評価ユニット１２０はさらに、当該時間情報に基づいて、当該選好度Ｐを評価する。より具体的に、当該評価ユニット１２０はさらに、当該応答アクションフィードバックＦｒと影響アクションフィードバックＦｉの時間情報に基づいて、当該選好度Ｐを評価する。当該時間情報は、夕方、朝、昼、夜、平日、土日、休日などの時間帯を指してもよい。また、当該時間情報は、１分、１０分、１時間以上など、アプリに関わった期間を指してもよい。当該時間情報は、日本時間や米国時間など、当該ユーザ端末１０のタイムゾーンを指してもよい。例えば、当該ユーザ端末１０は当該メッセージＭをクリックしてライブストリーミングを夜に視聴する傾向があるため、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭの操作と行動の実行を夜に行う当該選好度Ｐを有すると評価する。当該ユーザ端末１０は常に朝当該メッセージＭをスワイプして削除するため、当該ユーザ端末１０は朝に当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないことを示す。

一部の実施態様において、当該フィードバックＦはさらに位置情報を含むことができる。当該評価ユニット１２０はさらに、当該位置情報に基づいて、当該選好度Ｐを評価する。より具体的に、当該評価ユニット１２０はさらに、当該応答アクションフィードバックＦｒと影響アクションフィードバックＦｉの位置情報に基づいて、当該選好度Ｐを評価する。当該位置情報は、国、市、町、自宅、職場、レストランなどを指してもよい。また、当該位置情報は、自動車、バス、鉄道、船、飛行機などの交通手段を指してもよい。例えば、当該ユーザ端末１０は当該メッセージＭをクリックして自宅でストリーミングを視聴するため、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭを自宅で操作する当該選好度Ｐを有すると評価する。当該ユーザ端末１０は常に職場で当該メッセージＭをスワイプして削除するため、当該ユーザ端末１０は職場で当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないことを示す。一部の実施態様において、当該プッシュユニット１３０はさらに、当該メッセージＭを類似の位置情報を有する他のユーザにプッシュすることができる。例えば、台北市の多数のユーザがＡｒｔｈｕｒのプロフィールを訪問したとき、当該プッシュユニット１３０は、台北市の他のユーザに当該ストリーマーの視聴を推奨する当該メッセージＭをプッシュしてもよい。

一部の実施態様において、当該フィードバックＦはさらに、デバイス情報を含むことができる。当該評価ユニット１２０はさらに、当該デバイス情報に基づいて、当該選好度Ｐを評価する。より具体的に、当該評価ユニット１２０はさらに、当該応答アクションフィードバックＦｒと影響アクションフィードバックＦｉのデバイス情報に基づいて、当該選好度Ｐを評価する。当該ユーザ端末１０は、携帯電話、タブレット、スマート家電などの端末によりアプリを生成することができる。当該デバイス情報は、電源オフモード、スタンバイモード、アイドルモード、ビジーモードなど、端末の現在のモードを指してもよい。また、当該デバイス情報は、着信拒否モード、静音モード、サイレントモードなどの当該ユーザ端末１０が設定されているモードを指してもよい。例えば、当該ユーザはビジーモード中に当該メッセージをスワイプして削除する傾向があるため、当該ユーザ端末１０はビジーモード中にあるとき当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有さないことを示す。

一部の実施態様において、当該デバイス情報は、当該メッセージが読まれてから当該メッセージが操作されるまでの操作時間を含んでもよい。当該評価ユニット１２０は、当該操作時間に基づいて、当該選好度Ｐを評価することができる。一部の実施態様において、当該メッセージＭが読まれた直後に当該メッセージＭが操作された場合、当該ユーザ端末１０は、当該メッセージＭの内容をチェックしない、またはいかなるメッセージも好まない傾向があることを示すことがある。例えば、当該ユーザ端末１０が１秒未満で当該メッセージＭをクリックした場合、当該ユーザ端末１０は、当該メッセージＭをチェックせずに、あらゆるメッセージＭを常にクリックする傾向があることを示すことがあるため、当該フィードバックＦは当該選好度に寄与しないものとすることができる。当該ユーザ端末１０が、当該メッセージＭの内容をチェックすることなく、１秒未満で当該メッセージＭをスワイプして削除した場合、当該ユーザ端末１０はいかなるメッセージの受信も好まないことを示すことがある。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０はさらに、上述の情報の組み合わせに基づいて、当該選好度Ｐを評価することができる。例えば、ニューヨーク市にある当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭを頻繁にクリックして夕方にライブストリーミングを視聴する場合、当該評価ユニット１２０は、「夕方」の時間情報と「ニューヨーク市」の位置情報を有する当該ユーザ端末１０が、当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有すると評価する。一部の実施態様において、上述の情報の組み合わせは、実際の必要性に応じて決定されてもよい。

一部の実施態様において、当該選好度Ｐは、当該ユーザ端末の定着率に基づいて評価されてもよい。当該定着率とは、当該ユーザ端末１０が、当該メッセージＭを受信した後に戻ってきてアプリを開く割合を指すことができる。一部の実施態様において、当該定着率は、アプリを開く回数、または一定期間中にアプリに関わる長さであってもよい。一部の実施態様において、当該一定期間とは、３日、７日、１４日などであってもよい。例えば、メッセージＭを受信した後の７日間に、アプリを開く回数やアプリに関わる長さが増加した場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有することを示す。

一部の実施態様において、当該選好度Ｐは、プッシュ通知のクリック率、プッシュ通知の通知解除率、プッシュ通知によりアプリを開いてアプリに関わる際のセッション長さ、アプリを開く頻度など、他の基準に基づいて評価されてもよい。プッシュ通知のクリック率が高くなった場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有することを示す。プッシュ通知の通知解除率が高くなった場合、当該ユーザが当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有さないことを示す。当該メッセージＭをクリックすることによりアプリを開く回数が増加した場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有することを示す。アプリに関わる時間の長さが増加した場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有することを示す。アプリを開く頻度が増加した場合、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して当該選好度Ｐを有することを示す。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０はさらに、選好度評価要素１２４を含むことができる。当該選好度評価要素１２４は、当該フィードバックＦに基づいて、上述の基準で当該選好度Ｐを評価するように構成される。一部の実施態様において、当該選好度評価要素１２４は、上述のそれぞれの基準で、または上述の基準の組み合わせによって、当該選好度Ｐを評価することができる。図５は、本発明の一部の実施態様に基づく選好度評価要素１２４のブロック図である。当該選好度評価要素１２４は、基準計算部１２４１と、基準評価部１２４２と、基準モジュール１２４３と、重み付けモジュール１２４４を含む。当該基準計算部１２４１は、当該基準または当該基準の組み合わせに基づいて、当該選好度Ｐを計算するように構成される。当該基準評価部１２４２は、当該選好度Ｐを計算するために、当該基準と各基準に対応する重み付けを評価するように構成される。当該基準モジュール１２４３は、当該選好度Ｐを計算するための当該基準を格納するように構成される。当該重み付けモジュール１２４４は、各基準に対する当該重み付けを格納するように構成される。

図５に示すように、当該基準評価部１２４２は、当該基準モジュール１２４３と当該重み付けモジュール１２４４から当該基準と対応する当該重み付けを取得する。当該基準評価部１２４２は、各基準について対応する当該重み付けを評価し、各基準に対する適した重み付けを決定することができる。各基準に対する当該重み付けが決定された後、当該基準評価部１２４２は、当該重み付けモジュール１２４４を更新してもよい。次に、当該基準計算部１２４１は、当該基準及び対応する当該重み付けを取得して、当該選好度Ｐを計算することができる。例えば、当該基準評価部１２４２は、当該基準モジュール１２４３から基準Ｃ１、基準Ｃ２、基準Ｃ３など、いくつかの基準を取得してもよい。一部の実施態様において、当該基準Ｃ１はプッシュ通知のクリック率であってもよく、当該基準Ｃ２はプッシュ通知を通じてアプリに関わるセッション長であってもよく、当該基準Ｃ３はアプリを開く頻度であってもよい。

当該基準が決定されると、当該基準評価部１２４２は、各基準に対する当該重み付けを評価することができる。例えば、当該基準評価部１２４２は、基準Ｃ１、基準Ｃ２、基準Ｃ３について、それぞれ重み付けＷ１、重み付けＷ２、重み付けＷ３を評価することができる。一部の実施態様において、重み付けＷ１、Ｗ２、Ｗ３の合計を１として、重み付けＷ１、Ｗ２、Ｗ３は、例えば、既定で０.３、０.３、０.４であってもよい。一部の実施態様において、当該重み付けの既定値は、実際の必要性に応じて決定されてもよい。一部の実施態様において、当該重み付けは、必要に応じて動的に変化させてもよい。

一部の実施態様において、当該基準評価部１２４２は、実環境データベースからの実環境データに従って、当該重み付けを評価してもよい。図５に示すように、当該基準評価部１２４２は、当該実環境データベースから当該実環境データを取得することができる。一部の実施態様において、当該実環境データは、アプリの実環境データを含んでもよい。例えば、当該実環境データは、当該ユーザ端末１０がアプリに関わる時間長さ、または当該ユーザ端末１０がアプリに貢献する利益の合計であってもよい。より具体的に、当該ユーザ端末１０が貢献する当該利益は、当該ユーザ端末１０が購入、寄付、または受け取った贈り物や報酬、またはアプリのビジネス価値であってもよい。当該基準評価部１２４２は、当該実環境データが減少した場合、または期待通りに増加しなかった場合に、各基準の当該重み付けを調整することができる。当該基準評価部１２４２はさらに、当該基準計算部１２４１を作動させ、当該選好度Ｐを計算するための式を生成してもよい。当該式は、以下のようなものであってもよい。

（数１） 選好度Ｐ = Ｗ１* Ｃ１ + Ｗ２* Ｃ２ + Ｗ３*Ｃ３

一部の実施態様において、当該選好度評価要素１２４はさらに、トレーニング・ペアリング要素１２４５と、モデル生成部１２４６を含むことができる。当該基準評価部１２４２は、基準Ｃ１～Ｃ３を評価し、重み付けＷ１～Ｗ３を調整して、当該基準計算部１２４１を作動させ、当該トレーニング・ペアリング要素１２４５を更新することができる。当該トレーニング・ペアリング要素１２４５は、当該基準計算部１２４１と当該フィードバックＦにより更新された当該選好度Ｐをトレーニングし、ペアリングするように構成される。当該モデル生成部１２４６は、当該フィードバックＦに関して当該選好度Ｐのモデルを生成するように構成される。一部の実施態様において、当該トレーニング・ペアリング要素１２４５は、当該フィードバックＦを取り込み、当該基準計算部１２４１によって更新された当該選好度Ｐをトレーニングして、当該フィードバックＦに対する当該選好度Ｐをペアリングする。当該モデル生成部１２４６は、当該選好度Ｐと当該フィードバックＦを取得し、当該選好度Ｐと当該フィードバックＦに対するモデルを生成する。一部の実施態様において、当該重み付けは、例えば、当該実環境データに対して動的に変化する。より具体的に、当該基準計算部１２４１、当該基準評価部１２４２、当該トレーニング・ペアリング要素１２４５、当該モデル生成部１２４６は、動的に動作し、当該フィードバックＦに関して当該選好度Ｐに適したモデルを生成する。最終的に、当該モデル生成部１２４６からトレーニング済みモデルが出力される。本発明によれば、当該フィードバックＦに対するより正確な選好度Ｐを評価することができ、プッシュ通知などの当該メッセージＭに対するユーザ満足度を向上させることができる。さらに、当該メッセージのクリック率、関与時間、及びアプリのビジネス価値を適宜向上させることもできる。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は、定着率の増加または減少につながるユーザの操作及び/または行動の変化があるか否かを識別するように構成されてもよい。この場合、当該プッシュユニット１３０は、定着率またはその他基準を高めるために、対応するメッセージをプッシュすることで、当該ユーザ端末１０を特定のフィードバックに方向付けることができる。

一部の実施態様において、当該メッセージ配布システム１００は、行動指向型であってもよい。より具体的に、当該メッセージ配布システム１００は、肯定的な選好度Ｐｏの方向付けメッセージＭｏをプッシュすることで、当該ユーザ端末１０を特定の行動に方向付けることができる。例えば、当該メッセージ配布システム１００は、当該ユーザ端末１０をストリーマーのライブストリーミングを視聴するように方向付けてもよい。当該ストリーマーを視聴するように当該ユーザ端末１０を方向付けるために、当該プッシュユニット１３０は方向付けメッセージＭｏを当該ユーザ端末１０にプッシュする。当該方向付けメッセージＭｏはほとんどのユーザから、または 当該ユーザ端末１０と同一グループから、肯定的な選好度Ｐｏを有する。当該プッシュユニット１３０は、当該ユーザ端末１０を類似の操作及び/または行動に向けて方向づけるために、当該方向付けメッセージＭｏを当該ユーザ端末１０にプッシュする。一部の実施態様において、当該収集ユニット１１０はさらに、当該方向付けメッセージＭｏに対するフィードバックＦｏを収集し、当該評価ユニット１２０はさらに、当該ユーザ端末１０の当該方向付けメッセージＭｏに対する当該選好度Ｐｏを評価することができる。

一部の実施態様において、当該評価ユニット１２０は、当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐを評価し、当該プッシュユニット１３０が当該メッセージＭを当該ユーザ端末１０にプッシュするか否かを判断する。一部の実施態様において、当該プッシュユニット１３０はさらに、当該選好度Ｐに基づいて、当該メッセージＭに関連するメッセージＭ’をプッシュすることができる。例えば、当該メッセージＭがＪｏｈｎに対し、Ｐａｕｌのストリーミング視聴を勧め、Ｊｏｈｎがストリーミングをクリックし、ストリーミング中にＰａｕｌに贈り物をする。次回Ｐａｕｌが再び配信するとき、当該メッセージＭがＪｏｈｎにプッシュされてもよい。さらに、無料の贈り物または割引情報に関するメッセージＭ’が将来的にＪｏｈｎにプッシュされてもよい。一部の実施態様において、当該プッシュユニット１３０はさらに、アプリ内での操作及び/または行動に基づいて、当該ユーザ端末１０に推奨メッセージＭｒを推奨することができる。例えば、当該ユーザ端末１０がアプリを開き、フィードを下にスクロールしたものの、いかなる配信も視聴せずに終了した場合、当該プッシュユニット１３０は推奨メッセージＭｒをプッシュして当該ユーザ端末１０に別の配信や割引情報を推奨することができる。

一部の実施態様において、当該選好度Ｐは割合で表されてもよく、当該選好度Ｐの既定値は５０％であってもよい。当該フィードバックＦは、肯定的、否定的または中立的なフィードバックＦに分類されてもよい。より具体的に、当該操作は、肯定的、否定的または中立的な操作に分類されてもよい。当該行動は、肯定的、否定的または中立的な行動に分類されてもよい。肯定的、否定的または中立的な操作が行われると、当該選好度Ｐはインクリメントで増加、デクリメントで減少、または一定とすることできる。同様に、肯定的、否定的、中立的な行動が行われると、当該選好度Ｐはインクリメントで増加、デクリメントで減少、または一定とすることができる。

当該選好度Ｐが閾値Ｔｈより高い場合、当該評価ユニット１２０は当該ユーザ端末１０が選好度Ｐを有すると評価し、当該プッシュユニット１３０がさらに当該ユーザ端末１０に当該メッセージＭを将来的にプッシュしてもよい。一方、当該選好度Ｐが閾値Ｔｌより低い場合、当該評価ユニット１２０は当該ユーザ端末１０が選好度Ｐを有さないと評価し、当該プッシュユニット１３０は当該ユーザ端末１０に対する当該メッセージＭのプッシュを停止してもよい。さらに、当該選好度Ｐが閾値Ｔｈと閾値Ｔｌ内である場合、当該プッシュユニット１３０と当該収集ユニット１１０は当該メッセージＭのプッシュと当該フィードバックＦの収集を続け、当該評価ユニット１２０は、当該ユーザ端末１０の当該メッセージＭについて当該選好度Ｐの評価を続け、当該ユーザ端末１０が当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有するか否かを判断することができる。

一部の実施態様において、当該インクリメント及び当該インクリメントは、３％、５％、１０％などであってもよい。当該閾値Ｔｌは、２０％、３０％、４０％などであってもよい。当該閾値Ｔｈは、６０％、７０％、８０％などであってもよい。一部の実施態様において、当該選好度Ｐ、当該インクリメント、当該デクリメント、当該閾値Ｔｌまたは閾値Ｔｈの既定値は、実際の必要性に応じて決定することができる。

図３は、本発明の一部の実施態様に基づく通信システム１’の構成を示す概略図である。図４は、本発明の一部の実施態様に基づくメッセージ配布システム１００’のブロック図である。理解を促進するため、これらの図に共通する同一の要素には、可能な限り同一の符号を使用している。図３に示すように、当該通信システム１’は、ユーザ端末１０Ａと、ユーザ端末１０Ｂと、ユーザ端末１０Ｃと、サーバ２０を含む。当該ユーザ端末１０Ａ～１０Ｃと、当該サーバ２０は、ネットワーク９０、例えばインターネットを介して接続される。当該サーバ２０は、メッセージ配布システム１００’を含む。当該通信システム１’は、 複数のユーザを含んでもよく、図３においては、当該ユーザ端末１０Ａ、ユーザ端末１０Ｂ、ユーザ端末１０Ｃが簡素化のために示されている。

当該メッセージ配布システム１００’は、収集ユニット１１０と、評価ユニット１２０と、プッシュユニット１３０と、比較ユニット１４０を含む。当該収集ユニット１１０はメッセージＭに対するユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０ＣからのフィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３をそれぞれ収集するように構成される。当該評価ユニット１２０は、当該収集ユニット１１０に接続され、当該フィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３に基づいて、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃの当該メッセージＭに対する選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を評価するように構成される。

図４に示すように、当該比較ユニット１４０は当該収集ユニット１１０と当該評価ユニット１２０にそれぞれ接続され、当該収集ユニット１１０からの当該フィードバックＦ１、Ｆ２及び/またはＦ３と当該選好度Ｐ１、Ｐ２及び/またはＰ３を、当該評価ユニット１２０からの当該フィードバックＦ１、Ｆ２及び/またはＦ３と比較するように構成される。より具体的に、当該比較ユニット１４０は複数のユーザから収集された当該フィードバックＦと当該選好度Ｐを、当該評価ユニット１２０により評価された当該フィードバックＦと比較する。当該プッシュユニット１３０は、当該比較ユニット１４０に接続され、当該ユーザ端末１０に当該メッセージＭをプッシュするように構成される。

一部の実施態様において、当該比較ユニット１４０は、当該フィードバックＦ１と特定の１ユーザ（例えば当該ユーザ端末１０Ａ）からの当該選好度Ｐ１を比較する。より具体的に、当該比較ユニット１４０は、当該選好度Ｐ１が当該フィードバックＦ１と一致しているか否かを比較する。例えば、当該ユーザ端末１０Ａが当該メッセージＭをクリックし、プレミアム会員権を購入した場合、当該評価ユニット１２０は当該ユーザ端末１０Ａが当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有すると評価する。メッセージＭのクリックは、肯定的操作と見なすことができ、プレミアム会員権の購入は、肯定的行動と見なすことができる。従って、当該比較ユニット１４０は当該フィードバックＦと当該選好度Ｐを比較して、当該選好度Ｐが当該フィードバックＦと一致していることを確認する。

一部の実施態様において、当該比較ユニット１４０は、当該ユーザ端末１０Ａの当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐ１が変化したか否かを検出するように構成されてもよい。当該比較ユニット１４０は、当該ユーザ端末１０Ａからのリアルタイムの当該フィードバックＦ１と、履歴フィードバックＦ１を比較してもよい。リアルタイムのフィードバックＦ１が履歴フィードバックＦ１と一致している場合、当該選好度Ｐ１は変化していないことを示す。一方で、リアルタイムのフィードバックＦ１が履歴フィードバックＦ１と一致していない場合、当該メッセージに対する当該選好度Ｐ１が変化した可能性があると予測することができる。例えば、当該ユーザ端末１０Ａは過去に当該メッセージＭをクリックしていた場合、当該ユーザ端末１０Ａは当該メッセージＭに対して選好度Ｐを有したことを示す。しかし、当該ユーザ端末１０Ａがリアルタイムで当該メッセージＭをスワイプして削除している場合、当該ユーザ端末１０Ａは当該メッセージＭに対して選好度Ｐ１を有さないことを示す。従って、当該比較ユニット１４０は、当該メッセージＭをスワイプして削除するというリアルタイムのフィードバックＦ１と、当該メッセージＭをクリックするという履歴フィードバックＦ１を比較して、当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐ１が変化したことを検出する。

一部の実施態様において、当該比較ユニット１４０は、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃなど複数のユーザからの当該メッセージＭに対する当該フィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３を比較する。当該フィードバックＦ１が当該フィードバックＦ２と類似している場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｂは同一のグループに分類されてもよい。当該フィードバックＦ１が当該フィードバックＦ３と異なる場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｃは異なるグループに分類されてもよい。例えば、当該ユーザ端末１０Ａが当該メッセージＭをクリックしてあるストリーマーをフォローし、当該ユーザ端末１０Ｂもそうした場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｂは当該メッセージＭに対して類似の当該選好度を有することを示す。この場合、当該ユーザ端末１０Ａとユーザ端末１０Ｂは、同一のグループに分類されてもよい。一方で、当該ユーザ端末１０Ｃが当該メッセージＭをスワイプして削除した場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｃは当該メッセージＭに対して異なる当該選好度を有することを示し、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｃは異なるグループに分類されてもよい。ここで、類似とは、操作及び/または行動が同じであることを指し、異なるとは、操作及び/または行動が異なることを指してもよい。

図４に示すように、当該プッシュユニット１３０は、当該メッセージＭ１、Ｍ２、Ｍ３を当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃにそれぞれプッシュすることができる。当該収集ユニット１１０は、当該メッセージＭ１、Ｍ２、Ｍ３に対する当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０ＣからのフィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３をそれぞれ収集することができる。当該評価ユニット１２０は、当該フィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３に基づいて、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃの当該メッセージＭ１、Ｍ２、Ｍ３に対する選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を評価することができる。当該フィードバックＦ１に基づき、当該ユーザ端末１０Ａが当該メッセージＭ１に対して選好度Ｐ１を有する場合、当該メッセージＭ１は、当該ユーザ端末１０Ｂなど同一グループ内のユーザにさらに推奨されてもよい。一部の実施態様において、当該収集ユニット１１０はさらに、当該ユーザ端末１０Ｂへの当該メッセージＭ１に対するフィードバックを収集することができ、当該評価ユニット１２０はさらに、当該ユーザ端末１０Ｂの当該メッセージＭ１に対する当該選好度を評価することができる。さらに、当該メッセージＭ１に関連するメッセージＭ’が、ユーザ端末１０Ａとユーザ端末１０Ｂなど、同一グループ内のユーザにプッシュされてもよい。一方で、当該ユーザ端末１０Ａとユーザ端末１０Ｃが異なるグループに属する場合、当該メッセージＭ１と関連する当該メッセージＭ’は当該ユーザ端末１０Ｃに推奨されなくてもよい。

一部の実施態様において、当該比較ユニット１４０は、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃなど複数のユーザからのメッセージＭに対するリアルタイムの当該フィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３と、履歴の当該フィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３と比較することができる。リアルタイムの当該フィードバックＦ２が履歴の当該フィードバックＦ１と類似している場合、当該ユーザ端末１０Ｂは、当該ユーザ端末１０Ａの選好度Ｐ１に類似した選好度Ｐ２を有すると予測することができる。さらに、リアルタイムの当該フィードバックＦ２が履歴の当該フィードバックＦ１と類似している場合、当該ユーザ端末１０Ｂは当該ユーザ端末１０Ａと同一のグループに分類されてもよい。一方で、リアルタイムの当該フィードバックＦ３が履歴の当該フィードバックＦ１と異なる場合、当該ユーザ端末１０Ｃの当該選好度Ｐ３は、当該ユーザ端末１０Ａの当該選好度Ｐ１に基づいて予測することはできず、当該ユーザ端末１０Ｃは、当該ユーザ端末１０Ａと異なるグループに分類されてもよい。

一部の実施態様において、当該比較ユニット１４０は、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃなど複数のユーザからの当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を比較することができる。当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０ＣのフィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３が異なっていても、当該メッセージＭに対する選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が同じであることがある。例えば、 当該メッセージＭが当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｂにあるストリーマーを推奨する。当該メッセージＭについて、当該ユーザ端末１０Ａは当該ストリーマーのプロフィールをチェックし、当該ユーザ端末１０Ｂは当該ストリーマーを視聴する。両者の行動は同じでないものの、いずれの行動も肯定的である。従って、当該メッセージＭに対する当該選好度Ｐ１、Ｐ２は類似している。当該選好度Ｐ１が当該選好度Ｐ２と類似している場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｂは同一のグループに分類されてもよい。一方で、当該選好度Ｐ１が当該選好度Ｐ３と異なる場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｃは異なるグループに分類されてもよい。

一部の実施態様において、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃが類似のフィードバックＦ１、Ｆ２、Ｆ３を有していても、当該メッセージＭに対する選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が異なることがある。例えば、 当該メッセージＭが当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｂにあるストリーマーの視聴を推奨する。当該メッセージＭについて、当該ユーザ端末１０Ａは怒りの絵文字で当該ストリーマーに対してコメントするが、当該ユーザ端末１０Ｂは笑顔の絵文字でコメントする。両者の行動は同じであっても、当該メッセージＭに対する両者の選好度Ｐ１、Ｐ２は異なる。従って、同一グループ内のユーザの場合、両者は異なるサブグループにさらに分類されてもよい。例えば、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃが当該メッセージに対して類似の選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を有する場合、当該ユーザ端末１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは同一グループに分類されてもよい。類似の選好度Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に関して、当該フィードバックＦ１と当該フィードバックＦ２が類似している場合、当該ユーザ端末１０Ａと当該ユーザ端末１０Ｂはさらに同一のサブグループに分類されてもよい。サブグループ内のユーザは、サブグループ内ではないユーザよりずっと類似性が高い。

一部の実施態様において、当該メッセージＭがあるストリーマーに関連する場合、当該プッシュユニット１３０はさらに、複数のユーザ端末１０からの当該メッセージＭに対するフィードバックＦを当該ストリーマーにプッシュすることができる。当該ストリーマーは当該フィードバックＦを参考として、自身のパフォーマンスを改善することができる。例えば、当該メッセージＭは、当該ストリーマーの歌をチェックするように視聴者に推奨してもよい。しかし、ほとんどの視聴者は当該メッセージＭをクリックしない。これは、ほとんどの視聴者が当該ストリーマーの歌に興味がないことを示す。当該プッシュユニット１３０は当該フィードバックＦと当該選好度Ｐを当該ストリーマーにプッシュし、当該ストリーマーは当該視聴者が自身の歌に興味がないことを理解することができる。当該ストリーマーは次回、歌の代わりに踊りのパフォーマンスをしてもよい。一部の実施態様において、当該メッセージＭは当該ストリーマーに対するレポートと提案を含んでもよい。当該レポートは、ストリーマーの受け取ったコイン、ストリーミング時間、ストリーミング有効時間など、ストリーマーの月次報告を含んでもよい。

さらに、上記実施態様で説明したシステムまたは方法は、固体記憶装置、光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置などの非一時的なコンピューター可読ストレージ装置で提供されてもよい。あるいは、プログラムは、インターネットを介してサーバからダウンロードされるものとしてもよい。

以上、本発明の技術的内容及び特徴を説明したが、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、本発明の教示及び開示から逸脱することなく、なお多くの変形及び修正を行うことができる。したがって、本発明の範囲は、既に開示された実施態様に限定されず、本発明から逸脱しない別の変形や修正を含み、後付の特許請求の範囲に含まれる範囲である。

１ 通信システム
１０ ユーザ端末
２０ サーバ
１００ メッセージ配布システム
Ｍ メッセージ
Ｍｕ ユーザメッセージ
Ｆ フィードバック
Ｆｒｅｑ 頻度
Ｐ 選好度
１１０ 収集ユニット
１２０ 評価ユニット
１２１ メッセージ分析要素
１２２ 頻度分析要素
１２３ 関連性分析要素
１２４ 選好度評価要素
１２４１ 基準計算部
１２４２ 基準評価部
１２４３ 基準モジュール
１２４４ 重み付けモジュール
１２４５ トレーニング・ペアリング要素
１２４６ モデル生成部
１３０ プッシュユニット
１４０ 比較ユニット

Claims (20)

1. メッセージ配布システムであって、
   ユーザ端末からのメッセージに関するフィードバックを収集するように構成された収集ユニットと、
   前記収集ユニットに接続され、前記フィードバックに基づいて、前記ユーザ端末の前記メッセージに対する選好度を評価するように構成された評価ユニットと、を含み、
   前記フィードバックが、応答アクションフィードバック及び/または影響アクションフィードバックを含み、前記応答アクションフィードバックが前記ユーザ端末による前記メッセージに対する操作を含み、前記影響アクションフィードバックが、前記操作の後の行動を含む、ことを特徴とする、メッセージ配布システム。
2. 前記評価ユニットがさらに、前記操作または前記行動に基づいて前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
3. 前記フィードバックがさらにデバイス情報を含み、前記デバイス情報が、操作時間を含み、前記操作時間が、前記メッセージが読まれてから操作されるまでであり、前記評価ユニットが前記デバイス情報に基づいて前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
4. 前記フィードバックが、前記ユーザ端末により送信されたデータを指し、前記評価ユニットが、異なる種類の前記データに基づいて、前記メッセージに対する前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
5. 前記行動が、アイドル状態、検索、訪問、フォロー、購入、送信、視聴、コメント、サポート、印付け、収集、請求などのうち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ配布システム。
6. 前記フィードバックがさらに時間情報及び/または位置情報を含み、前記評価ユニットが、前記時間情報及び/または前記位置情報に基づいて、前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ配布システム。
7. 前記評価ユニットが、メッセージ分析要素を含み、前記メッセージ分析要素が、前記ユーザ端末により残されたユーザメッセージを分析するように構成され、前記評価ユニットが、前記ユーザメッセージに基づいて前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ配布システム。
8. 前記評価ユニットが、頻度分析要素を含み、前記頻度分析要素が、前記メッセージに対する前記フィードバックの頻度を分析するように構成され、前記評価ユニットが前記頻度に基づいて前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ配布システム。
9. 前記評価ユニットが、関連性分析要素を含み、前記関連性分析要素が、前記メッセージと前記フィードバック間の関連性を特定するように構成され、前記評価ユニットが前記関連性に基づいて前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項４に記載のメッセージ配布システム。
10. さらに、プッシュユニットを含み、前記プッシュユニットが前記評価ユニットに接続され、前記ユーザ端末が前記メッセージに対して前記選好度を有する場合、前記ユーザ端末に前記メッセージをプッシュするように構成された、ことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
11. さらに、選好度評価要素を含み、前記選好度評価要素が、前記ユーザ端末の定着率、前記メッセージのクリック率、前記メッセージの通知解除率、前記メッセージを通じてアプリを開いてアプリに関わるセッション長、アプリを開く頻度などの少なくとも１つに基づいて、前記選好度を評価する、ことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
12. 前記収集ユニットと前記評価ユニットが、動的に前記フィードバックを収集して前記選好度を評価し、前記フィードバックが履歴フィードバックとリアルタイムのフィードバックを含む、ことを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
13. さらに、比較ユニットを含み、前記比較ユニットが前記収集ユニットと前記評価ユニットにそれぞれ接続され、異なるユーザ端末からの前記フィードバックを比較して、前記ユーザ端末をグループに分類することを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
14. 前記メッセージがプッシュ通知であり、前記メッセージの内容がライブストリーミングに関連するものであることを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配布システム。
15. メッセージ配布方法であって、
    ユーザ端末からのメッセージに関するフィードバックを収集する工程と、
    前記フィードバックに基づいて前記ユーザ端末の前記メッセージに対する選好度を評価する工程と、を含み、
    前記フィードバックが、応答アクションフィードバックと、影響アクションフィードバックを含み、前記応答アクションフィードバックが、前記ユーザ端末による前記メッセージに対する操作を含み、前記影響アクションフィードバックが、前記操作の後の行動を含む、ことを特徴とする、メッセージ配布方法。
16. 前記ユーザ端末により残されたユーザメッセージを分析し、前記ユーザメッセージに基づいて前記選好度が評価される工程を含む、ことを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ配布方法。
17. 前記メッセージに対する前記フィードバックの頻度を分析し、前記頻度に基づいて前記選好度が評価される工程を含む、ことを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ配布方法。
18. さらに、前記メッセージと前記フィードバック間の関連性を特定し、前記関連性に基づいて前記選好度が評価される工程を含む、ことを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ配布方法。
19. さらに、前記ユーザ端末が前記メッセージに対して前記選好度を有する場合、前記メッセージを前記ユーザ端末にプッシュする工程を含む、ことを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ配布方法。
20. 前記メッセージがプッシュ通知であり、前記メッセージの内容がライブストリーミングに関連するものである、ことを特徴とする、請求項１５に記載のメッセージ配布方法。

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