JP4903800B2 - 短期及び長期ユーザ行動的関心度の組合せに基づいてネットワーク上で広告を選択して配信するためのフレームワーク - Google Patents

Description

関連出願への相互参照
本発明は、２００５年９月１３日出願の米国特許出願出願番号第１１／２２５、２３８号の恩典を請求し、それの先行出願日の恩典をここに主張し、かつこの特許は、更にこの記述により引用によって組み込まれる。
本発明は、一般的にネットワーク上で広告コンテンツを提供することに関し、専らではないがより具体的には、広告を選択して配信するのに用いるためのスコアを判断するためにユーザ活動に関する情報を収集することに関する。

オンライン広告は、潜在顧客の間でブランド認識度を構築することから製品又はサービスのオンライン購入を容易にすることまでに及ぶ様々な営業目標を達成するために広告主によって用いることができる。現在いくつかの異なる種類のページベースのオンライン広告が、様々な関係する配信要件、広告評価指標、及び価格付け機構と共に用いられている。「ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）」及び「ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）」のような技術に関連する処理は、広告を含めるための場所を収容するようにページを設定することを可能にする。広告は、ブラウザアプリケーションにおいて表示のためにページが要求される度に動的に選択することができる。

オンライン広告の２つの例示的種類は、バナー広告及びスポンサー付きリスト広告である。一般的に、バナー広告は、ページ内の所定の位置に表示する画像（動画又は静止画）及び／又はテキストを特徴として含む。通常、バナー広告は、ページの最上部で横向きの矩形の形態を取るが、ページ上のあらゆる他の場所に様々な他の形状で配置することもできる。典型的には、ユーザがバナー広告の場所、画像、及び／又はテキストをクリックすると、ユーザは、バナー広告に関連する製品又はサービスに関する詳細情報を提供することができる新規ページに導かれる。バナー広告は、多くの場合にインプレッション数保証ベースで提供されるが、パフォーマンスベースとすることもできる。

スポンサー付きリスト広告は、ユーザの検索基準又はユーザ走査検索データに基づいてリストに表示されるテキスト及び／又は画像で表すことができる。例えば、ユーザがウェブベースの検索エンジンに検索照会を入力する場合、１組のハイパーリンクテキストリストを検索照会結果と共に戻されたページのある一定の位置に表示することができる。スポンサー付きリスト広告は、多くの場合に広告主がキーワードに対して入札し、より高い入札がリスト内への掲載を勝ち取る入札モデルに従って提供され、価格は、多くの場合に「クリック数に応じた支払い」及び／又は頻度ベースで計算される。

オンライン広告は、広告努力のターゲットが、広告コンテンツが存在する対話媒体において典型的に積極的に関わっているユーザであることにおいて従来形態の広告とは異なっている。そのようなユーザのオンライン活動に関する情報は、多くの場合に記録及び分析を受けやすい。原理的には、そのような行動情報を使用して、ユーザが広告中の製品又はサービスの潜在的購入者であることをオンライン活動及び行動が示唆するユーザに対して特定の広告努力を集中させることができる。しかし、このようにしてオンライン広告を目標に向けるための有効かつ実際的な技術の開発は、未解決の問題のままである。
添付図面を参照して本発明の非限定的かつ非網羅的実施形態を説明する。図面では、特に断らない限り、同じ参照番号は、様々な図を通して同じ部分を指す。
本発明のより良い理解のために、添付図面と関連付けて読まれることになる本発明の以下の詳細説明を参照する。

米国特許出願出願番号第１１／２２５、２３８号

ここで、本発明の一部を形成し、かつ本発明を実施することができる特別な例示的な実施形態を例示的に示す添付図面を参照して、本発明を以下により完全に説明する。しかし、本発明は、多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書に列挙する実施形態に限定されるように見なすべきではない。むしろ、これらの実施形態は、本発明の開示が徹底して完全であり、かつ当業者に本発明の範囲を十分に伝達することになるように提供するものである。従って、以下の詳細説明は、限定する意味に取られないものとする。

本発明は、ユーザの短期及び長期の行動的関心度の判断に基づいて広告を選択する、ウェブページのようなネットワーク上のページに表示するためのターゲット広告コンテンツを提供することに関する。この判断は、１つ又はそれよりも多くの発見的技術を用いる段階を含むことができる。ユーザのオンライン活動に関連する情報が取得される。そのような情報は、現在又は最近の活動並びに長期間にわたって発生する活動を含む。情報は、例えば、ユーザの走査検索又は他のナビゲーション活動、検索関連活動、及びユーザアカウント登録において提出された申告個人データなどに基づく場合がある。取得した情報は、１つ又はそれよりも多くの所定の関心度カテゴリにマッピングされ、又はその他の方法で関連付けられる。この分類したユーザ活動情報から、特定のカテゴリに対するユーザ行動的関心度スコアが判断される。

判断したユーザ行動的関心度スコアは、一般的に、所定の関心度カテゴリ内の製品又はサービスを購入する際のユーザの関心度の強さのモデル化を試みるものである。特定のカテゴリにおける短期ユーザ関心度スコア並びに長期ユーザ関心度スコアが判断される。そのようなスコアを判断するための様々な方法を用いることができる。発生したスコアは、ユーザに関する追加情報が収集されて古い情報が失効するので、時間と共に修正することができる。ユーザのスコアは、１つ又はそれよりも多くの行動的関心度プロフィールに含めることができる。ユーザが、１つ又はそれよりも多くの広告を含むように設定されたページを要求した場合には、ユーザの短期及び長期の行動的関心度スコアを用いて、要求されたページ内に含めるべき広告を選択するのに用いるための値が発生される。広告主は、それによって広告されている製品又はサービスを購入することに比較的強い関心度を有すると期待することができるユーザに向けて広告コンテンツの配信のターゲットを絞ることができる。

一実施形態では、短期スコアと同様に２つの長期スコアが判断される。第１の長期スコアは、所定のカテゴリに関するユーザの認識度をモデル化する認識度スコアである。第２の長期スコアは、所定のカテゴリに関連する製品又はサービスの購入を行うことなどによって所定のカテゴリに関して特別なアクションを行うか又は別種のレスポンスに関わる際のユーザの関心度をモデル化するレスポンスオリエンテッドスコアである。広告を選択するために発生させる値は、様々な技術を用いて短期及び長期の行動的関心度スコアから導出することができる。一実施形態では、各ユーザについてかつ各カテゴリに関して、認識度ブール値及びレスポンスオリエンテッドブール値が、バナー広告を選択するのに使用するために、レスポンスオリエンテッド短期スコアに及び認識度又はレスポンスオリエンテッド長期スコアに対して減衰関数を適用し、これらの結果を組み合わせて閾値関数を適用することによって判断される。スポンサー付きリスト広告を選択するのに使用するためのある一定の範囲内のスカラー値が、短期及び長期レスポンスオリエンテッドスコアに対して減衰関数を適用してこれらの結果を組み合わせることによって判断される。別の実施形態では、レスポンススコア及び認識度スコアは、広告及び適格ユーザに到達するために各広告主が進んで支払う価格も格納する最適化モジュールに出力される。最適化モジュールは、ユーザ関心度の強さ及び広告主が進んで支払う価格に基づいて最良の広告を判断する。

本発明の実施形態は、ユーザに対して行動ターゲット化かつパーソナル化したコンテンツを提供するための汎用システムの一部として配備することができる。以下に限定されるものではないが、バナー広告、スポンサー付きリスト広告、インプレッション保証型広告、及びパフォーマンスベース広告を含み、かつオーディオ及び／又はビデオ媒体のようなテキスト又は画像以外の媒体を用いる広告を含む様々な種類のオンライン広告を本発明により提供することができる。

例示的動作環境
図１は、本発明が作動することができる環境１００の一実施形態の概略図を与えている。しかし、本発明を実施するためには図示の構成要素の全てを必要としなくてもよい。本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、構成要素の配置及び種類において変更を加えることができる。
図１に例示しているように、環境１００は、ページをナビゲートする、検索を実行する、及びその他の方法でポータルサーバ１０４及び／又は第三者サーバ１０２によってホストされるサイトと対話するユーザの短期及び長期ユーザ行動的関心度プロフィールを発生させて利用可能にする行動ターゲット化サーバ１１４を含む。行動ターゲット化サーバ１１４は、ユーザ行動的関心度プロフィールデータの固定記憶域を提供するユーザプロフィールサーバ１１６と通信している。図１では、ユーザは、ユーザ１０６（ここでは従来のパーソナルコンピュータで示している）及びウェブ対応モバイル装置１１２で表している。環境１００はまた、ポータルサーバ１０４及び第三者サーバ１０２が提供するページ内へ含めるために広告の選択及び配信のための統合プラットフォームを提供する汎用広告サービスサーバ１１０を含む。行動ターゲット化サーバ１１４によって生成され、取得され、ユーザプロフィールサーバ１１６によって永続的に維持されるユーザ行動的関心度プロフィールは、例えば、汎用広告サービスサーバ１１０、ポータルサーバ１０４、第三者サーバ１０２、及び／又は図１に明示的に示していない他の構成要素から取得されるユーザ活動情報に少なくとも部分的に基づいている。

行動ターゲット化サーバ１１４、汎用広告サービスサーバ１１０、ポータルサーバ１０４、及び第三者サーバ１０２は、ネットワーク１０８を通じて通信している。行動ターゲット化サーバ１１４、汎用広告サービスサーバ１１０、及びポータルサーバ１０４は、各々、複数の連結されたコンピュータ装置、及び第三者サーバ１０２のような複数の第三者サーバを表すことができ、環境１００内に含めることができることが理解されるであろう。ネットワーク１０８は、私設ネットワーク接続と見なすことができ、例えば、仮想私設ネットワーク、暗号化、又は公的「インターネット」などを通じて用いられる他のセキュリティ機構を含むことができる。

一般的に、ユーザ１０６及びモバイル装置１１２は、ブラウザアプリケーションなどを作動させる装置を表している。そのような装置は、ネットワーク１０９によってポータルサーバ１０４及び／又は第三者サーバ１０２と通信している。（第三者サーバ１０２とネットワーク１０９の間のリンクは、図１には明示的に示していない。）ネットワーク１０９は、公的「インターネット」とすることができ、かつネットワーク１０８の全て又は一部を含むことができ、ネットワーク１０８は、ネットワーク１０９の全て又は一部を含むことができる。

ポータルサーバ１０４、第三者サーバ１０２、行動ターゲット化サーバ１１４、汎用広告サービスサーバ１１０、ユーザ装置１０６、及びモバイル装置１１２は、各々、様々な種類のコンピュータ装置を表している。一般的に、そのようなコンピュータ装置は、コンピュータを実行するように設定され、１つ又はそれよりも多くの有線及び／又は無線通信インタフェースによってデータ通信を送受信する機能があるあらゆる装置を含むことができる。そのような装置は、以下に限定はしないが「送信制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）」プロトコルの組内のプロトコルを含む様々なネットワークプロトコルのいずれかに従って通信するように設定することができる。例えば、ユーザ装置１０６は、ポータルサーバ１０４又は第三者サーバ１０２上で実行されるプログラムとすることができるウェブサーバからのウェブページのような情報を要求するためにＨＴＴＰを用いるブラウザアプリケーションを実行するように設定することができる。

ネットワーク１０８〜１０９は、装置間のデータ通信を可能にするために１つのコンピュータ装置を別のコンピュータ装置に結合するように設定される。一般的に、ネットワーク１０８〜１０９は、１つの装置から別の装置に情報を通信するために機械可読媒体のいずれかの形態を用いることを可能にすることができる。ネットワーク１０８〜１０９の各々は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、及び「ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）」ポートなどを通じた直接接続のうちの１つ又はそれよりも多くを含むことができ、かつ「インターネット」を構成する１組の相互接続ネットワークを含むことができる。異なるプロトコルを用いるネットワークを含む相互接続したＬＡＮの集合では、ルータがＬＡＮ間のリンクとしての役割を達成し、１つのＬＡＮから他のＬＡＮにメッセージを発信することを可能にする。一般的に、ＬＡＮ内の通信リンクは、ツイスト線対又は同軸ケーブルを含む。一般的に、ネットワーク間の通信リンクは、アナログ電話線、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、及びＴ４を含む全体的又は部分的専用デジタル線、「総合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）」、「デジタル加入者線（ＤＳＬ）」、衛星リンクを含む無線リンク、又は当業者に公知の他の通信リンクを用いることができる。ＬＡＮ又はＷＡＮには、モデム及び一時的な電話リンクによって遠隔コンピュータ及び他のネットワーク対応電子装置を遠隔地から接続することができる。本質的に、ネットワーク１０８〜１０９は、コンピュータ装置間で情報を伝えることができるあらゆる通信方法を含むことができる。

上述の情報リンクにわたって情報を送信するために用いる媒体は、一種類の機械可読媒体、すなわち、通信媒体を示す。一般的に、機械可読媒体は、コンピュータ装置又は他の電子装置がアクセス可能なあらゆる媒体を含む。機械可読媒体は、プロセッサ可読媒体、データ記憶媒体、及びネットワーク通信媒体などを含むことができる。一般的に、通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラム構成要素、又は他のデータを含む情報を搬送波、データ信号、又は他の伝送機構のような変調データ信号内に収録し、そのような媒体は、あらゆる情報供給媒体を含むことができる。「変調データ信号」及び「搬送波信号」という用語は、その特性集合の１つ又はそれよりも多くを有する信号、又は情報、命令、及びデータなどを信号内に符号化するような方式で変化させた信号を含む。例示的に、通信媒体は、ツイスト対、同軸ケーブル、光ファイバケーブルのような有線媒体、及び他の有線媒体、並びに音響、ＲＦ、赤外線のような無線媒体、及び他の無線媒体を含む。

広告の行動ターゲット化のためのフレームワーク
図２は、行動ターゲット化による広告を提供するためのフレームワーク２００を示す図である。最上位レベルには、図１のユーザ１０６及びモバイル装置１１２に対応させることができるユーザ２０２〜２０４がある。ブラウザアプリケーションなどを作動させるユーザ２０２〜２０４は、ネットワーク上でポータルサーバ１０４及び／又は第三者サーバ１０２と通信することによってネットワーク上でページをナビゲートし、これらのページと対話する。通信は、ポータルサーバ１０４又は第三者サーバ１０２が提供するページへの要求を行う段階を含み、検索照会条件のようなデータを提供する段階を含むことができる。要求されたページが、バナー広告又はスポンサー付きリスト広告のような１つ又はそれよりも多くの広告を含むように設定したものであった場合には、ポータルサーバ１０４又は第三者サーバ１０２は、図１の汎用広告サービスサーバ１１０の構成要素とすることができ、要求されたページ内への包含に適合する広告の中から判断及び選択する汎用広告サービスオプティマイザ又はアービトレータ２１０と通信する。

汎用広告サービスオプティマイザ／アービトレータ２１０は、次に、図１の行動ターゲット化サーバ１１４に対応させることができる行動ターゲット化システム２１２と通信する。行動ターゲット化システム２１２との通信において、オプティマイザ／アービトレータ２１０は、クッキー又は別の識別機構によって識別する、ページを要求しているユーザに関連付けられた短期及び長期ユーザ行動的関心度プロフィールを要求する。オプティマイザ／アービトレータ２１０は、取得したユーザ行動的関心度プロフィール内に含まれるスコアを操作し、ユーザによって要求されたページ内に含めるべき適切な広告を選択するのに用いるための値を生成する。

図３は、行動ターゲット化システム２１２の一部を形成することができる構成要素を示している。行動ターゲット化システム２１２は、図１のユーザプロフィールサーバ１１６に関連付けることができる、長期及び短期の永続的に格納するユーザ行動的関心度プロフィール３０６を発生させ、更新するために用いる長期モデラー３１０及び短期モデラー３１２を含む。長期及び短期の両方の行動的関心度プロフィールの使用は、長期間及び複数のセッションにわたって明らかになるユーザ行動並びに直前か又は非常に最近の活動に基づく広告コンテンツのターゲット化を可能にする。長期モデラー３１０は、イベントデータ取込器３０２によって取り込んだデータから導出したイベントログ３０４から収集したユーザ活動データを取得する。長期モデラーはまた、コンテンツのパーソナル化において用いるために格納したユーザ申告の個人属性のような図３に明示的に示していない他の情報源からユーザ情報を取得することができる。長期モデラー３１０は、イベントデータを所定の関心度カテゴリにマップして長期ユーザ行動的関心度スコアを発生させ、これらのスコアを用いて、このユーザに関する長期ユーザ行動的関心度プロフィールを構築する。

短期モデラー３１２は、イベントハンドラ３０８から短期ユーザ活動情報を取得する。イベントハンドラ３０８は、イベントデータ取込器３０２又はイベントオブザーバのような図３には明示的に示していない他の情報源から最近又は実時間のユーザ活動情報を取得して処理する。イベントハンドラ３０８によって取得したイベントデータの例は、広告クリック、検索照会キーワード、検索クリック、スポンサー付きリストクリック、ページ閲覧、広告ページ閲覧、及び他種のオンラインでのナビゲーション的、対話的、及び／又は検索関連イベントを含む。イベントハンドラ３０８は、イベントをある一定の重みを有する関心度カテゴリの中にマップする。例えば、イベントがページ閲覧であった場合には、そのページは、編集処理を通じて又は意味検索エンジンなどによって分類化したページコンテンツに基づく特定のカテゴリに関連付けることができる。イベントが検索照会であった場合には、検索キーワードを構文分析し、分類化する。短期モデラー３１２は、変換したイベントデータを用いて、ユーザに関する新規又は最新の短期行動的関心度スコアを判断する。

「短期」が過去にどの程度遡るか、従って、「短期」と「長期」の境界の判断は、特定の実施及び運営ポリシーに特異なものとすることができる。短期及び長期の両方のスコア判断において、所定の関心度カテゴリ内のスコアは、特定の時点にいて製品を購入することへのユーザの関心度の強さをモデル化することを試みることができる。例えば、ユーザが「デジタルカメラ」への検索を行った場合には、関心度カテゴリ「カメラ→デジタル」内のスコアを小さな値だけ増分することができる。同じユーザがデジタルカメラの特定モデルに関連するページを閲覧し始めたか又は広告上をクリックし始めた場合には、「カメラ→デジタル」内のスコアをより大きな値だけ更に増分する。ユーザが特定の店舗サイトにおける価格を調査し、特定のデジタルカメラのモデルを購入する特別な意志が明らかになった場合には、「カメラ→デジタル」内のスコアを非常に高い値、場合によっては最大レベルへと更に上げることができる。一般的に、花のような低価格製品に対してユーザが高いスコアを有することは予想することができる。対照的に、自動車又は不動産のような高価格の製品及びサービスでは、ユーザが購入を行う強い意志を明示する時に高いレベルへとスコアを上げる前の最初の期間中は、ユーザが低いスコアを有すると予想することができる。

長期スコアは、ニューラルネットワークを用いることなどによる所定のモデルの使用に基づいて判断することができ、かつ取り込んだユーザイベントデータなどの定期的なパッチ処理に基づくものとすることができる。短期スコアは、多くの手法で判断することができる。例えば、関心度カテゴリ内の製品又はサービスを購入する強い意志は、特別なウェブページ又は検索キーワードに関連付けることができる。これらのページ又はキーワードからの相対距離は、次に、特定のページ又はサイトに対して判断することができる。従って、ユーザが「意志を示す」行先ページに接近する時に、関連付けた関心度カテゴリにおけるユーザのスコアは増分される。ある一定の期間にわたる所定の関心度カテゴリにおける活動の不在を反映するようにスコアを修正するために減衰関数を用いることができる。

一般的に、ユーザ行動的関心度プロフィール３０６は、各追跡するユーザに関する長期プロフィール及び短期プロフィールを含む。一般的に、プロフィールは、各々を１つ又はそれよりも多くのスコアに関連付ける所定の関心度カテゴリのベクトルを含む。一実施形態では、長期行動的関心度プロフィールは、各カテゴリにおいて認識度スコア及びレスポンスオリエンテッドスコアという２つのスコアを含むことができる。認識度スコアは、所定のカテゴリ内の製品及びサービスへのユーザの認識度及び基本的関心度を判断する。そのようなスコアは、例えば、ブランド設定又はブランド認識度広告努力を方向付けするのに用いることができる。レスポンスオリエンテッドスコアは、所定のカテゴリ内の製品又はサービスの購入を行うか又はそのカテゴリに関する別の種類のレスポンスに関わる際のユーザの関心度を判断する。レスポンスオリエンテッドスコアは、直接マーケティング広告努力又はターゲットとする顧客が近い将来に購入を行うことを決断する見込みが高い可能性がある他の広告努力において有用なものとすることができる。一実施形態では、レスポンスオリエンテッド短期スコアは、短期行動的関心度プロフィールと関連付けられる。
所定のユーザに対して、匿名（非ログイン）ユーザ行動及びログインユーザ行動に対して２組のプロフィールを維持することができ、ログインユーザ行動におけるプロフィールは、ユーザがサイト又はサイトのネットワークに登録されたユーザアカウントの下でログインしている間のユーザの活動をモデル化する。

短期及び長期ユーザ行動的関心度に基づく広告の提供
これより、短期及び長期のユーザ行動的関心度の判断に基づいてページ内の位置に含めるために広告を選択して配信するための処理要素を示している図４〜７の論理流れ図を含む図４〜８に関連して本発明のある一定の態様の作動を説明する。流れ図に示す実施順序は例示的であり、別途が示さない限り、異なる順序付けを排除しないことは認められるであろう。
図４は、ユーザ行動的関心度スコアに基づいて選択した広告を有するページの表示を可能にするための処理４００を示している。開始ブロックに続いて、処理４００は、ブロック４０２に流れ、そこでネットワークを通じてページへの要求（例えば、ユーザが操作するウェブブラウザ・クライアントアプリケーションからのウェブページへの要求）を受信する（例えば、ウェブサーバにより）。次に、ブロック４０４で、要求されたページに対してページレイアウト及びコンテンツを発生させる（例えば、ウェブサーバにより）。続いて、処理４００は、決定ブロック４０６に流れ、そこで、このページが、ページ内の特定の場所での１つ又はそれよりも多くの広告を含むようにフォーマット設定されているか否かを判断する。ページ内に含めるべき広告がない場合には、処理４００は、ブロック４０８へと分岐し、ここで要求されたページの表示を可能にし、処理は、戻りブロックに流れ、他のアクションを実行する。

しかし、ページが少なくとも１つの広告を含むように設定されている場合には、処理４００は、決定ブロック４１０へと進み、ここでこの１つ又はそれよりも多くの広告が、ユーザ行動又は性別又は地理的な場所のようないずれか他のユーザ属性をターゲットにしているか否かを判断する。判断が偽の場合は、処理は、ブロック４１２に進み、ここで他種のターゲット広告の選択を判断し、これに続いて、処理４００は、元に戻って他のアクションを実行する。しかし、広告が行動ターゲット化広告であった場合には、処理は、ブロック４１４に分岐し、ここでページ内の指定場所に単一の広告又は複数の広告を有するページの表示を可能にする。広告は、要求しているユーザに関連付けた行動的関心度スコアの判断に基づいて選択する。続いて、処理は、戻りブロックに流れ、他のアクションを実行する。図４の流れ図は、例示目的で単純化した形式で示していることが認められるであろう。ページは、行動特徴分析並びに他種のターゲット化の両方を含む１つより多い種類のユーザ属性又は特性をターゲットとする広告を含むように設定することができる。

図５は、行動的関心度スコアに基づいてユーザに提供すべき広告を選択するための処理５００の態様を示す流れ図である。開始ブロックの後に、処理５００は、ブロック５０２に流れ、ここでナビゲーション及び検索関連行動のようなユーザのオンライン活動をログ内に収集する。これらの情報は、最近又は現在の活動データ並びに長期にわたって収集した情報を含む。次に、ブロック５０４で、このユーザに関する短期及び長期の行動的関心度スコアが別々に判断される。短期スコアは、所定の関心度カテゴリにマッピングした現在又は最近のユーザ活動データに基づいている。長期スコアは、所定の関心度カテゴリにマッピングした長期ユーザ活動データに基づいている。長期スコアは、ニューラルネットワークを用いることなどによる所定のモデルの使用に基づいて判断することができる。判断したスコアは、新規又は最近に取得したユーザ活動データに基づいて更新することができる。いくつかの場合には、特定の時点において、所定のユーザは、ユーザのオンライン活動に依存するが関連付けられた短期及び／又は長期スコア情報を持たない場合がある。次に、処理は、ブロック５０６へと流れ、ここで特定のユーザに関連付けた短期及び長期の行動的関心度プロフィールを短期及び長期スコアに基づいて発生させて永続的に格納する。一実施形態では、ユーザ行動的関心度プロフィールは、短期及び長期の両方のスコア情報を含む。

次に、処理５００は、ブロック５０８へと進み、ここで要求されたページ内へ含めるのに適格な広告が、ユーザ行動的関心度プロフィールから導出した値を用いて判断される。これらの値は、短期及び長期スコアに対する減衰関数及び閾値関数の適用並びにこれらのスコアを組み合わせることによるものを含む様々な手法で導出することができる。続いて、処理は、ブロック５１０に流れ、ここで適格な広告を選択し、ユーザが要求したページ内の場所における包含に向けて提供される。この後、処理５００は、戻りブロックに流れ、他のアクションを実行する。

図６は、ユーザ関心度に関連する行動情報を取得し、取得した情報に基づいて行動的関心度スコアが判断される処理６００を示す流れ図である。ブロック６０２〜６１０は、ユーザの一般的な及び特別な関心度を推測するために記録する異なる種類のオンラインユーザ活動を参照する。開始ブロックに続き、処理６００は、ブロック６０２に流れ、ここでユーザが閲覧するページ、ユーザのナビゲーション活動の形式を判断する。ページは、特定の主題に関連付けることができ、例えば、ページは、大規模なポータルサービスサイトの一部として提供されるスポーツコンテンツ又は金融コンテンツページとすることができ、又はページは、特定のトピックの記事（例えば、ベストセラーの自動車に関する記事）を含むことができる。ページは、そのページの「ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）」又は別の識別機構によって識別することができる。ブロック６０４では、ユーザが入力した検索照会で用いられたキーワード及び他の検索関連ユーザ活動データを判断する。例えば、「デジタルカメラ」に関する検索を入力するユーザは、デジタル写真における関心度及び潜在的にデジタルカメラ及び関連製品又はサービスを購入することに関心度を有すると仮定することができ、この事実を記録することができる。ブロック６０６では、ユーザがクリックしたリンク（スポンサー付き広告リンク等）を判断する。ブロック６０８では、ユーザがクリックした広告（バナー広告等）を判断する。ブロック６１０では、特定のページ内に含まれる記事コンテンツのようなユーザが閲覧するページ内の素材コンテンツを判断する。

次に、処理６００は、ブロック６１２に流れ、ここで判断したユーザ活動データを所定の関心度カテゴリにマップする。関心度カテゴリは、「自動車→ＳＵＶ→西欧製」又は「カメラ→デジタル」のように主題によって階層的に編成することができる。マッピングは、編集手段によって及び／又は自動手段を通じて達成することができる。次に、処理は、ブロック６１４に流れ、ここで判断したユーザ活動データに基づいてこれらのカテゴリにおける短期及び長期行動的関心度スコアが別々に判断される。一実施形態では、ユーザ活動データ内のイベントに対して重みを判断し、この重みは、関心度カテゴリに対するイベントのマッピング強度の尺度とすることができる。続いて、関心度カテゴリにおける行動的関心度スコアが、カテゴリ内のイベントの重みから判断される。この後、処理６００は、戻りブロックに流れ、他のアクションを実行する。

図７は、１つ又はそれよりも多くの関心度カテゴリにおける短期及び長期の行動的関心度スコアに基づいて判断した値を用いて広告を選択するための処理７００を示す流れ図である。開始ブロックに続いて、処理は、ブロック７０２に進み、ここで１つ又はそれよりも多くの関心度カテゴリの各々における認識度長期スコアが判断される。ブロック７０４では、１つ又はそれよりも多くの関心度カテゴリの各々におけるレスポンスオリエンテッド長期スコアが判断される。次に、処理７００は、ブロック７０６に流れ、ここで１つ又はそれよりも多くの関心度カテゴリにおける新規又は最新のレスポンスオリエンテッド短期スコアが判断される。新しい短期スコアは、ページ閲覧のようなユーザの直前のページ要求に関連するトリガイベントに基づくものとすることができる。長期及び短期の関心度スコアの判断は、以前に判断したスコアを更新又は置換する段階を含むことができる。

処理７００は、ブロック７０８に続き、ここで各利用可能なカテゴリにおいて、レスポンスオリエンテッド短期スコア及び認識度長期スコアに対して減衰関数を適用し、これらの結果を組み合わせて閾値関数を適用し、ブール値（真又は偽）を生成する。ブロック７１０では、各利用可能なカテゴリにおいて、レスポンスオリエンテッド短期スコア及びレスポンスオリエンテッド長期スコアに対して減衰関数を適用し、これらの結果を組み合わせて閾値関数を適用し、ブール値（真又は偽）を生成する。ブロック７１２では、各利用可能なカテゴリにおいて、レスポンスオリエンテッド短期スコア及びレスポンスオリエンテッド長期スコアに対して減衰関数を適用し、ある一定の範囲にあるスカラー値を生成する。続いて、処理７００は、ブロック７１４に流れ、ここで、判断したブール値を用いて、ユーザに提供すべき１つ又はそれよりも多くのバナー広告を選択する元になる適格バナー広告を選択する。ブロック７１６では、スカラー値を用いて、ユーザに提供すべき１つ又はそれよりも多くのスポンサー付きリスト広告を選択する元になる適格スポンサー付きリスト広告を選択する。次に、処理７００は、戻りブロックに流れ、他のアクションを実行する。

図８の図面は、ユーザに提供すべき適格な広告を選択するのに用いる値が判断されるのにユーザに関連付けた短期及び長期行動的関心度スコアを用いる処理を更に例示している。図に示すように、各所定の関心度カテゴリにおいて、入力は、短期スコア８０８及び長期スコア８０２を含む。長期スコア８０２は、１つ又はそれよりも多くのモデル化技術を用いて判断することができる。モデル化した長期スコア８０２は、認識度スコア８０４及びレスポンスオリエンテッドスコア８０６を含む。減衰関数８１０をこれらのスコアに対して適用する。ここでは、減衰関数を一般的にαで表すが、減衰関数は、特定の関心度カテゴリ及び特定の種類のスコアに特異のものとすることができることが認められるであろう。一般的に、減衰関数α（Ｔ₂、Ｔ₁）は、現在時間Ｔ₂と記録した最も最近の活動又はスコア更新の時間Ｔ₁との間で経過した時間の影響をモデル化するために用いる。減衰関数８１０への入力は、Ｔ_now８１４（現在時間）並びにＴ_LSU８１６（前の短期スコア更新時間）又はＴ₀８１８（前の関連長期スコア更新時間）のいずれかを含む。Ｔ_LSU及びＴ₀に対する値は、記録したタイムスタンプに基づいて判断することができる。

図８に例示するように、所定の関心度カテゴリにおいて、認識度バナー広告選択スコア８２０は、レスポンスオリエンテッド短期スコア８０８に対して減衰関数を適用し、認識度長期スコア８０４に対して減衰関数を適用し、これらの結果を組み合わせることによって判断される：
認識度バナースコア＝α（Ｔ_now、Ｔ_LSU）^*レスポンスオリエンテッド短期スコア＋α（Ｔ_now、Ｔ₀）^*認識度長期スコア
所定の関心度カテゴリにおいて、レスポンスオリエンテッドバナー広告選択スコア８２２は、レスポンスオリエンテッド短期スコア８０８に対して減衰関数を適用し、レスポンスオリエンテッド長期スコア８０６に対して減衰関数を適用し、これらの結果を組み合わせることによって判断される：
レスポンスオリエンテッドバナースコア＝α（Ｔ_now、Ｔ_LSU）^*レスポンスオリエンテッド短期スコア＋α（Ｔ_now、Ｔ₀）^*レスポンスオリエンテッド長期スコア
閾値関数８２６、８２８を、認識度バナー広告選択スコア８２０及びレスポンスオリエンテッドバナー広告選択スコア８２２にそれぞれ適用し、各場合で入力スコアが所定の閾値を超えるか否かに依存してブール値を生成する。所定の関心度カテゴリにおいて、スポンサー付きリスト広告値８２４は、短期スコア８０８に対して減衰関数を適用し、レスポンスオリエンテッドスコア８０６に対して減衰関数を適用し、これらの結果を組み合わせることによって判断される：
スポンサー付きリスト値＝α（Ｔ_now、Ｔ_LSU）^*レスポンスオリエンテッド短期スコア＋α（Ｔ_now、Ｔ₀）^*レスポンスオリエンテッド長期スコア

図８に示すように、所定のカテゴリにおいて、最新のレスポンスオリエンテッド短期スコアは、現在のレスポンスオリエンテッド短期スコア８０８に対して減衰関数を適用し、この結果を重み付きイベントスコアと組み合わせることによって発生させることができ、ここでイベントは、最近のユーザ活動イベントである：
レスポンスオリエンテッド短期スコア’（新規）＝α（Ｔ_now、Ｔ_LSU）^*レスポンスオリエンテッド短期スコア＋重み^*スコア（イベント）

以下の表は、適格バナー広告及びスポンサー付きリスト広告を選択するために値を判断するための図６及び７に例示する処理の使用の簡単な例を与えている。

（表）

ここでは、例示の簡略化の目的で入力（表の第２、第３、及び第４列）は、バイナリとして扱い、様々な事例（表の第１の列）に対応し、更に、出力（第５、第６、及び第７列）も同じくバイナリである。同様に簡略化のために、ここでは、認識度バナー広告をブランド設定目的のために用い、レスポンスオリエンテッドバナー広告を直接マーケティングのために用いると仮定することができる。事例１では、ユーザは、長期又は短期スコアが未だ利用可能ではない新規ユーザである。所定のカテゴリにおける最初のレスポンスオリエンテッド短期スコアが、ユーザ行動的関心度プロフィール情報への参照をトリガしたイベントに基づいて発生される。最初のレスポンスオリエンテッド短期スコアが、ある一定の閾値を超える場合には、ユーザにバナー広告及び／又はスポンサー付きリスト広告を提供することができる。事例２では、ユーザは、活動履歴の乏しい最近のユーザであり、このユーザは、ある程度の短期スコアを有するが長期スコアは持たない。この事例は、短期スコア総計がより高い見込みがあり、より多くのカテゴリ内に短期スコアが存在する見込みがあり、従って、より多くのカテゴリ内のより多くの広告に対してユーザを適格にすると見なすことを除いて、事例１に類似している。

事例３ａ、３ｂ、ａ３ｃでは、ユーザは、ある程度の長期スコアを有するものの短期スコアを持たない低活動ユーザである。ユーザがレスポンスオリエンテッド長期スコアを有する場合（事例３ａ）には、ユーザに直接マーケティングバナー広告を提供することができ、及び／又はユーザにスポンサー付きリスト広告を提供することができる。ユーザが認識度長期スコアを有する場合（事例３ｂ）には、ユーザにブランド設定バナー広告を提供することができる。長期スコアの両方の種類が利用可能である場合（事例３ｃ）には、ユーザにブランド設定及び直接マーケティングバナー広告並びにスポンサー付きリスト広告を提供することができる。ユーザが活動を示す関心度カテゴリでは、短期スコアが迅速に構築されることが予想される。

事例４ａ、４ｂ、ａ４ｃでは、ユーザは、ある程度の長期スコア及びある程度の短期スコアを有する高活動ユーザである。ユーザが認識度長期スコアを持たない場合（事例４ａ）には、このユーザに対して、このユーザが短期スコアを有する関心度カテゴリ内でブランド設定バナー広告を提供することができる。ユーザがレスポンスオリエンテッド長期スコアを持たない場合（事例４ｂ）には、このユーザに対して、このユーザが短期スコアを有する関心度カテゴリ内で直接マーケティングバナー広告及び／又はスポンサー付きリスト広告を提供することができる。事例４ｃでは、ユーザは、認識度及びレスポンスオリエンテッド長期スコア並びに短期スコアを有する。ここでは、このユーザに対して、ブランド設定及び／又は直接マーケティングバナー広告並びにスポンサー付きリスト広告を提供することができる。
以上の明細は、本発明の構成の製造及び使用の完全な説明を提供するものである。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく本発明の多くの実施形態を作ることができるので、本発明は、添付の特許請求の範囲に存在するものである。

本発明を実施することができる動作環境の一実施形態を示す図である。 行動ターゲット化を広告に備えるためのフレームワークを示す図である。 広告を選択するために用いることができる行動ターゲット化システムの構成要素を示す図である。 広告を有するページの表示がユーザ行動的関心度スコアに基づいて選択されることを可能にするための処理の一実施形態を一般的に示す論理流れ図である。 ユーザ行動的関心度スコアに基づいて広告を選択するための処理の一実施形態を一般的に示す論理流れ図である。 ユーザ関心度に関連する行動情報を取得するための処理の一実施形態を一般的に示す論理流れ図である。 短期及び長期行動的関心度スコアに基づいて判断された値を用いて広告を選択するための処理の一実施形態を一般的に示す論理流れ図である。 本発明の一実施形態において短期及び長期行動的関心度スコアを用いて広告を選択するための値を判断するための関数の概念図である。

符号の説明

１００ 環境
１０２ 第三者サーバ
１０４ ポータルサーバ
１１４ 行動ターゲット化サーバ
１１６ ユーザプロフィールサーバ

Claims (19)

1. 広告サーバにおいて、ネットワーク上の少なくとも１つのページに表示するための広告コンテンツを提供する方法であって、前記広告サーバはデータ及び命令を格納するのに用いるためのメモリ、及び前記メモリと通信しており、かつ前記格納した命令に基づくアクションを可能にするためのプロセッサを含むものであり、前記方法は、
   前記プロセッサによって、少なくとも１つのネットワークデバイスから、ユーザに関連する少なくとも１つの活動に基づくオンライン情報を取得する段階と、
   前記プロセッサによって、ターゲット化デバイスにおいて前記取得したオンライン情報を用いて、短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも１つの長期認識度スコア、及び少なくとも１つの長期レスポンスオリエンテッドスコアを含み、かつ少なくとも１つのカテゴリにおける前記ユーザの関心度の強さを決定する、前記ユーザのための複数のスコアを提供する段階と、
   前記プロセッサによって、サービスデバイスにおいて前記短期スコア及び前記長期スコアを用いて、前記ページに表示されるバナー広告及びスポンサー付きリスト広告の少なくとも１つを選択する段階であって、前記バナー広告の前記選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも前記長期認識度及びレスポンスオリエンテッドスコアの１つ、及び前記長期スコアの少なくとも１つに対応する少なくとも１つの閾値関数に基づくものであり、前記スポンサー付きリスト広告の選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア及び前記長期レスポンスオリエンテッドスコアに基づくものである段階と、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記少なくとも１つの活動は、前記ユーザの過去の活動を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記広告は、インプレッション保証型広告、又はパフォーマンスベース広告のうちの少なくとも１つをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記取得した情報は、ナビゲーション活動又は検索活動の一方に少なくとも部分的に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記複数のスコアを用いて前記広告を選択する段階は、少なくとも１つのスコアに対して減衰関数を適用する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記複数のスコアを用いて前記広告を選択する段階は、値を判断するために閾値関数を適用する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. ネットワーク上の少なくとも１つのページに表示するための広告コンテンツを提供するためのサーバであって、
   データ及び命令を格納するのに用いるためのメモリと、
   前記メモリと通信しており、かつ
   ユーザに関連する少なくとも１つの活動に基づくオンライン情報を取得する段階、
   前記取得したオンライン情報を用いて、短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも１つの長期認識度スコア、及び少なくとも１つの長期レスポンスオリエンテッドスコアを含み、かつ少なくとも１つのカテゴリにおける前記ユーザの関心度の強さを決定する複数のスコアを提供する段階、及び
   サービスデバイスにおいて前記短期スコア及び前記長期スコアを用いて、前記ページに表示されるバナー広告及びスポンサー付きリスト広告の少なくとも１つを選択する段階であって、前記バナー広告の前記選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも前記長期認識度及びレスポンスオリエンテッドスコアの１つ、及び前記長期スコアの少なくとも１つに対応する少なくとも１つの閾値関数に基づくものであり、前記スポンサー付きリスト広告の選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア及び前記長期レスポンスオリエンテッドスコアに基づくものである段階、
   を含む、前記格納した命令に基づくアクションを可能にするためのプロセッサと、
   を含むことを特徴とするサーバ。
8. 前記少なくとも１つの活動は、前記ユーザの過去の活動を含むことを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
9. 前記広告は、インプレッション保証型広告、又はパフォーマンスベース広告のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
10. 前記取得した情報は、ナビゲーション活動又は検索活動の一方に少なくとも部分的に基づいていることを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
11. 前記複数のスコアを用いて前記広告を選択する段階は、値を判断するために閾値関数を適用する段階を更に含むことを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
12. ネットワーク上の少なくとも１つのページに広告コンテンツを表示するためのクライアントであって、
    データ及び命令を格納するのに用いるためのメモリと、
    前記メモリと通信しており、かつ
    ユーザの少なくとも１つの活動に関連する情報の検索を可能にする段階、
    前記検索した情報に基づいて、少なくとも１つのカテゴリにおける前記ユーザの関心度の強さを決定し、かつ短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも１つの長期認識度スコア、及び少なくとも１つの長期レスポンスオリエンテッドスコアを含む、前記ユーザのための複数のスコアを供給させる段階、及び
    サービスデバイスにおいて前記短期スコア及び前記長期スコアを用いて、前記ページに表示されるバナー広告及びスポンサー付きリスト広告の少なくとも１つを選択する段階であって、前記バナー広告の前記選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも前記長期認識度及びレスポンスオリエンテッドスコアの１つ、及び前記長期スコアの少なくとも１つに対応する少なくとも１つの閾値関数に基づくものであり、前記スポンサー付きリスト広告の選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア及び前記長期レスポンスオリエンテッドスコアに基づくものである段階、
    を含む、前記格納した命令に基づくアクションを可能にするためのプロセッサと、
    を含むことを特徴とするクライアント。
13. 前記少なくとも１つの活動は、前記ユーザの過去の活動を含むことを特徴とする請求項１２に記載のクライアント。
14. 前記選択された広告は、インプレッション保証型広告、又はパフォーマンスベース広告のうちの少なくとも１つをさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のクライアント。
15. 前記検索した情報は、ナビゲーション活動又は検索活動の一方に少なくとも部分的に基づいていることを特徴とする請求項１２に記載のクライアント。
16. 前記広告の前記選択を可能にする段階は、少なくとも１つのスコアに対して減衰関数を適用する段階を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載のクライアント。
17. 前記広告の前記選択を可能にする段階は、値を判断するために閾値関数を適用する段階を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載のクライアント。
18. ネットワーク上の少なくとも１つのページに広告コンテンツを表示するためのモバイル装置であって、
    データ及び命令を格納するのに用いるためのメモリと、
    前記メモリと通信しており、かつ
    ユーザの少なくとも１つの活動に関連するオンライン情報の検索を可能にする段階、
    前記検索したオンライン情報に基づいて、少なくとも１つカテゴリにおける前記ユーザの関心度の強さを決定し、かつ短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも１つの長期認識度スコア、及び少なくとも１つの長期レスポンスオリエンテッドスコアを含む、前記ユーザのための複数のスコアを供給させる段階、及び
    サービスデバイスにおいて前記短期スコア及び前記長期スコアを用いて、前記ページに表示されるバナー広告及びスポンサー付きリスト広告の少なくとも１つを選択する段階であって、前記バナー広告の前記選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも前記長期認識度及びレスポンスオリエンテッドスコアの１つ、及び前記長期スコアの少なくとも１つに対応する少なくとも１つの閾値関数に基づくものであり、前記スポンサー付きリスト広告の選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア及び前記長期レスポンスオリエンテッドスコアに基づくものである段階、
    を含む、前記格納した命令に基づくアクションを可能にするためのプロセッサと、
    を含むことを特徴とする装置。
19. ネットワーク上のページに表示するための広告コンテンツを提供するためのプロセッサ実行可能コードを有するプロセッサ可読媒体であって、
    前記プロセッサ実行可能コードは、広告サーバによって実行可能な複数のコードセクションを含むものであり、前記広告サーバはデータ及び前記コードセクションを格納するのに用いるためのメモリ、及び前記メモリと通信しており、かつ前記コードセクションに基づくアクションを可能にするためのプロセッサを含むものであり、前記コードセクションは、
    ユーザに関連する少なくとも１つの活動に基づくオンライン情報を取得するコードセクション、
    ターゲット化デバイスにおいて前記取得したオンライン情報を用いて、短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも１つの長期認識度スコア、及び少なくとも１つの長期レスポンスオリエンテッドスコアを含み、かつ少なくとも１つのカテゴリにおける前記ユーザの関心度の強さを決定する、前記ユーザのための複数のスコアを提供するコードセクション、及び
    サービスデバイスにおいて前記短期スコア及び前記長期スコアを用いて、前記ページに表示されるバナー広告及びスポンサー付きリスト広告の少なくとも１つを選択するためのコードセクションであって、前記バナー広告の前記選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア、少なくとも前記長期認識度及びレスポンスオリエンテッドスコアの１つ、及び前記長期スコアの少なくとも１つに対応する少なくとも１つの閾値関数に基づくものであり、前記スポンサー付きリスト広告の選択は、少なくとも前記カテゴリの関心度の強さ及び少なくとも前記短期レスポンスオリエンテッドスコア及び前記長期レスポンスオリエンテッドスコアに基づくものであるコードセクション
    を含む、
    ことを特徴とする媒体。

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