JP5478889B2 - 広告キーワード相互販売 - Google Patents

Description

インターネットは、いずれの主題に関する情報をも入手するメカニズムを、ユーザに提供する。例えば、世界、国内、および地方のニュースに関するテキスト、画像、およびビデオを公表する(post)ことを専門とする種々のウェブ・サイトがある。このようなウェブ・サイトと関連のあるユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）の知識があれば、ユーザは簡単にＵＲＬをウェブ・ブラウザに入力し、ウェブ・サイトおよびアクセス・コンテンツの提供を受けることができる。しかしながら、これは非常に厄介な場合が多い。インターネットから所望の情報を突き止める別のもっと簡単な手法は、サーチ・エンジンを利用することである。例えば、ユーザは単語または一連の単語をサーチ・フィールドに入力し、サーチを開始することができる（例えば、ボタン、１つ以上のキーストローク、音声コマンドなどによって）。すると、サーチ・エンジンは、サーチ・アルゴリズムを利用して、ユーザがサーチ・フィールドに入力した単語または一連の単語に関係するウェブ・サイトを突き止めることができ、次いで、ユーザはサーチ・エンジンが戻したウェブ・サイトから１つを選択し、関連するコンテンツを見ることができる。

サーチ・エンジンは、通例、検索能力を供給することによってではなく、オンライン広告の収益を通じて、収益を発生する。広告元は、従前では、広告板、テレビジョン、ラジオ、ならびに新聞および雑誌のような印刷媒体を利用していた。しかしながら、インターネットの出現により、広告元は、広大で多様な地理的範囲全域における膨大な数の潜在的顧客に到達する新たなそして恐らくは費用が少なくて済む媒体を発見した。サーチ・エンジンは、検索用語と関連のある広告を提供し、これらと共に、検索結果、ウェブ・ページ、またはウェブ・サイトを表示するだけでなく、特定のサイトを訪問したときにはポップアップ・ウィンドウに表示することができる。

多くの場合、情報を検索しているユーザは、関係する広告を見て、製品を購入するためにこのような広告の上でクリックすることにより、その特定の小売店にとって商売が成り立つ。このように、サーチ・エンジンは、関連する単語を検索用語として利用するときに、広告を小売店に販売することによって、広告元の収益を高める。つまり、「花」という用語をサーチ・エンジンに入力する個人は、花に関係する品目を購入することに関心がある可能性があり、したがって、ユーザが関連する用語を検索している時点で、そのユーザに広告することは、花飾り(floral arrangement)やアクセサリを販売する会社にとっては利益をもたらすことになる。

通例、サーチ・エンジンに設けられる、検索用語に関する広告空間は、競売のように売買される。更に具体的には、サーチ・エンジンは、複数の購入者に関心がある１つ以上の検索用語を含むクエリを（ユーザから）受信することができる。購入者は、検索用語の少なくとも１つに関して入札を行うことができ、最高の入札に対応する購入者が、彼らの広告を、得られるページ・ビューに表示する。入札および指し値の選択は、ミリ秒の間に行うことができるので、これによってサーチ・エンジンの使い勝手に悪影響を及ぼすことはない。検索用語と関連のある広告空間を競売にかけることは、サーチ・エンジンにとって大きな収益源であり、広告元にとっても収益源となり得る。

関係する検索用語を用いた広告から収益が大幅に押し上げられる潜在的可能性のために、業者(business)はできるだけ多くの検索用語および変形を、彼らの広告と関連付けようとする。広告元の意図は、サーチの間ユーザが使用する可能性が高い全ての用語および変形を選択することである。しかしながら、これらの用語リストは多くの場合手作業で編成され、広告元によって販売を増大させる可能性がある用語／変形を削除することも頻繁にある。また、広告元は、これら関係用語を決める最良の起源(source)ではない場合もある。彼らは、通例、検索情報にはアクセスせず、どの用語が彼らの業務と関係があるかについての論理的な仮定に頼らなければならない。

以下に、主題の実施形態の態様の一部の基本的な理解を得るために、主題を簡略化した摘要を紹介する。この摘要は、主題の広い全体像ではない。これは、実施形態の鍵となる／なくてはならない要素を特定することや、主題範囲を正確に叙述することは意図していない。その唯一の目的は、後に提示する更に詳細な説明に対する序論として、簡略化した形態で、主題の概念の一部を紹介することである。

主題は、一般的には、サーチ・エンジンに関し、更に特定すれば、広告主に関係するサーチ・キーワードを自動的に決める、および／またはサーチ・キーワードを広告主に相互販売するシステムおよび方法に関する。シード・キーワードを利用して、拡大キーワードを提供し、次いでこれらを該当する広告主と関連付ける。また、実例では、拡大キーワードに基づいて潜在的な広告主を突き止めることも含むことができる。逆参照技法を用いて、どのキーワードを広告主に関連付けるか判定する。次いで、フィルタリングを用いて、当該広告主にとって不適切なキーワードを取り除く。次に、広告主がその広告に合った関連検索用語として考慮するために、キーワードを自動的に広告主に明示する。このようにして、サーチ・エンジンおよび／または広告主に対する収益は、関連する検索用語の自動拡大によって、大幅に増大させることができる。また、広告主には自動的に利用可能な検索用語の選択を広げて関連性を高めることによって、時間および金銭の双方を節約するという利点も、広告主には得られる。

前述の目的および関連する目的の遂行について、実施形態の例示的態様について、以下の説明および添付図面と関連付けて説明する。これらの態様は、しかしながら、主題の原理を採用することができる種々の手法の一部を示すに過ぎず、主題は、このような態様の全ておよびその均等物を含むことを意図している。主題のその他の利点および新規な特徴は、以下の詳細な説明を図面と合わせて検討することにより明白となるであろう。

これより、図面を参照しながら主題について説明する。図面において、同様の参照符号を全体で用いて同様の要素を示すこととする。以下の記載において、説明の目的上、主題の完全な理解を得るために、多数の具体的な詳細を明記する。しかしながら、主題の実施形態はこれらの具体的な詳細がなくても、実用化することができることは明白であろう。別の場合には、実施携帯を説明し易くするために、周知の構造やデバイスをブロック図形態で示す。

本願において用いる場合、「コンポーネント」という用語は、コンピュータ関連エンティティを指すことを意図しており、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、または実行ソフトウェア(software in execution)のいずれでもよい。例えば、コンポーネントは、プロセッサ上で走るプロセス、プロセッサ、オブジェクト、エクゼキュータブル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができるが、これらに限定されるのではない。例示として、サーバ上で走るアプリケーションおよびそのサーバ双方共、コンピュータ・コンポーネントであることができる。１つ以上のコンポーネントは、プロセスおよび／または実行スレッド内部に位置することができ、コンポーネントは１つのコンピュータに集中する(localize)ことおよび／または２つ以上のコンピュータ間で分散することもできる。

主要なサーチ・エンジンでは、毎月数億ものキーワード検索が行われている。しかしながら、広告リンクとして購入されているのは、これらのキーワードの内わずかな部分に過ぎない。これは、多くの広告元が、大抵の場合、彼らの製品やサービスに直接関係するキーワードだけを考えているからである。彼らは、間接的であるが強く関連するキーワードを識別する洞察力に欠ける。本発明のシステムおよび方法の一実例は、キーワード相互販売システム（ＫＣＳ：keyword cross-sell system）を提供し、サーチ・キーワードから商業的に価値のあるキーワードを選択し、これらを購入することに関心があるかもしれない潜在的な広告主を自動的に探し、次いでこれらのキーワードをこれらの広告主に積極的に提案する。別の実例では、キーワード相互販売プロセスを含み、広告主およびキーワードのキーワード相互販売対を規定する。別の実例では、キーワード・サーチ・ファンネル・プロセスを提供し、関連するキーワードを判定し易くする。

図１において、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売システム１００のブロック図を示す。広告キーワード相互販売システム１００は、入力１０４を受け取り、出力１０６を与える広告キーワード相互販売コンポーネント１０２を備えている。通例、入力１０４は、サーチ・キーワード情報などを収容する。これ１０４は、キーワード、およびキーワード・メタデータ（例えば、検索にキーワードが用いられた回数等）等を含むことができる。入力１０４のソースは、ローカルおよび／またはグローバル・ネットワーク等のサーチ・クエリ・ログ、および／または広告データ・ソース等とすることができる。広告データ・ソースは、特定の広告主等に合った広告キーワード等を収容することができる、編集済み広告情報のソースを含むことができるが、これに限定されるのではない。

つまり、入力１０４からのサーチ・キーワードは、例えば、広告と関連付けることができることもできないこともあり、サーチ・エンジンにおいて利用される一般的な検索用語、および／または特定の広告主に関連があった関連サーチ・キーワード、および／または広告等とすることができる。広告キーワード相互販売コンポーネント１０２は、広告に関連があるサーチ・キーワードおよび／または広告に関連がないサーチ・キーワードを処理して、出力１０６を与えることができる。広告キーワード相互販売コンポーネント１０２は、広告主に相互販売することができるキーワードを判定し易くする。入力１０４に基づいて追加のキーワードを発見し、特定の広告主に結びつける。出力１０６は、例えば、キーワード、特定の広告主（または広告等）等を備えている相互販売対によって構成することができる。

場合によっては、広告キーワード相互販売コンポーネント１０２は、広告主自身との相互作用も行い、発見したキーワードを積極的に提供する。つまり、出力１０６は、電子メール、手紙、および／またはその他の通信、電子、またはそれ以外の相互販売対を広告主に伝達する形態を含むことができるが、これらに限定されるのではない。このように、広告キーワード相互販売コンポーネント１０２は、相互販売対および／または先回りした対の相互販売を提唱する。これによって、どのキーワードが彼らの広告と関連があるか判断する際に広告主側の手間を大幅に削減し、広告収益を増大させつつ、製品／サービスの販売を増大させる尤度(likelihood)を大幅に高めることになる。

図２を見ると、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売システム２００の別のブロック図が示されている。広告キーワード相互販売システム２００は、サーチ・キーワード２０４を受け取り、相互販売対２０６を提案する広告キーワード相互販売コンポーネント２０２を備えている。広告キーワード相互販売コンポーネント２０２は、受信コンポーネント２０８と、相互販売対判定コンポーネント２１０とを備えている。受信コンポーネント２０８は、例えば、ローカルおよび／またはグローバル・ネットワークのサーチ・クエリ・ログ・データ・ソースおよび／または広告データ・ソースのような、キーワード・データ・ソースからサーチ・キーワード２０４を入手する。広告データ・ソースは、特定の広告主に合った広告キーワードを収容することができる、編集済み広告情報のソースを含むことができるが、これに限定されるのではない。また、受信コンポーネント２０８は、必要であれば、サーチ・キーワード２０４の予備フィルタリングを設けることもできる（例えば、筋違いの情報等を除去する）。

相互販売対判定コンポーネント２１０は、サーチ・キーワード２０４を受信コンポーネント２０８から受け取り、サーチ・キーワード２０４を処理して、相互販売対２０６を提案する。相互販売対判定コンポーネント２１０は、サーチ・エンジン２１２を用いて、キーワード等を広く発見し易くすることができる。これ２１０は、キーワードを広告主２１４に相互リンクし易くするインデックスを構築し易くするために、広告主２１４を用いることもできる。 相互販売対判定コンポーネント２１０は、不適切な相互販売を取り除き易くするために、クラシファイア２１６を用いることもできる。これらの態様については以下で詳細に論ずる。

図３に移ると、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売コンポーネント３００のブロック図が示されている。広告キーワード相互販売コンポーネント３００は、サーチ・キーワード３０４を受け取り、相互販売対３０６を提案する相互販売対判定コンポーネント３０２を備えている。相互販売対判定コンポーネント３０２は、キーワード判定コンポーネント３０８、相互リンク・コンポーネント３１０、および相互販売フィルタ・コンポーネント３１２を備えている。この実例では、キーワード判定コンポーネント３０８は、サーチ・キーワード３０４をキーワード・データ・ソースから直接入手する。キーワード・データ・ソースは、ローカルおよび／またはグローバル・ネットワークのサーチ・クエリ・ログ・データ・ソース、および／または広告データ・ソース等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。

キーワード判定コンポーネント３０８は、所要の判断基準を満たす「シード・キーワード」をサーチ・キーワード３０４から選択する。例えば、キーワードがシード・キーワードになることができるのは、それが商業的価値を有する場合、使用頻度が所与の期間において所要のしきい値を超過する場合、および／または広告競売において、最少量の広告主が既に入札し終えている場合である。次に、キーワード判定コンポーネント３０８は、これらのシード・キーワードを拡大して、相互販売することができる別のキーワードを発見する。一実例では、キーワード判断コンポーネント３０８は、サーチ・ファンネル・プロセスを採用して、シード・キーワードの拡大をし易くする。別の実例では、キーワード判定コンポーネント３０８は、サーチ・エンジン３１４を用いる検索結果抽出プロセスを採用して、キーワード・シードの拡大をし易くする。これらのプロセスについては、以下で更に詳しく論ずる。別のキーワード拡大手段も適用可能であり、本発明のシステムおよび方法の範囲に該当することは、当業者であれば認めることができよう。

相互リンク・コンポーネント３１０は、拡大したキーワードをキーワード判定コンポーネント３０８から受け取り、広告主および／または広告に対する関連性に基づいて、これらを広告主３１６に結び付ける。広告主情報は、地域限定広告主リストから入手することができ、および／またはインターネット等のようなネットワークを通じて積極的に関連のある広告主を検索することによって入手することができる。相互リンク・コンポーネント３１０は、拡大キーワードの広告主３１６に対するインデックス付けを行う、つまり、これらを「相互に結び付ける」。相互リンク・コンポーネント３１０は、次に、インデックス表（以下で更に詳しく説明する）の逆参照を行うことによって、「相互販売対」（即ち、キーワードと関連広告主との対）の候補を入手することができる。

相互販売フィルタ・コンポーネント３１２は、相互販売対候補を相互リンク・コンポーネント３１０から入手し、相互販売対候補をフィルタにかけて、相互販売対３０６を得る。相互販売フィルタ・コンポーネント３１２は、クラシファイア３１８を用いて、相互販売対候補のフィルタリングをし易くすることができる。また、クラシファイア・モデルを構築し易くするために、機械学習技法を採用することもできる。例えば、クラシファイア３１８は、ウェブ・ページ３２０および／またはサーチ・クエリ３２２を利用して、特定の広告主には不適切な相互販売対候補はどれか判定し易くすることができる。例えば、煙草生産広告主であれば、禁煙等に関するサーチ・キーワードに結び付く相互販売対を受けようとは思わないであろう。

図４に移ると、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売システム４００の更に別のブロック図が示されている。広告キーワード相互販売システム４００は、サーチ・キーワード４０４を受け取り、広告元相互作用４０６を行う広告キーワード相互販売コンポーネント４０２を備えている。広告キーワード相互販売コンポーネント４０２は、相互販売対判定コンポーネント４０８と、先取相互販売コンポーネント４１０とを備えている。この場合、相互販売対判定コンポーネント４０８は、サーチ・キーワード４０４を入手し、これらを処理して相互販売対を先取相互販売コンポーネント４１０に供給する。処理は、例えば、シード・キーワードの発生、キーワードの抽出、相互リンク、および／またはフィルタリング等を含むことができる。先取相互販売コンポーネント４１０は、相補販売対を相互販売対判定コンポーネント４０８から受け取り、広告主相互作用４０６を行う。広告主相互作用４０６は、広告主との電子的、非電子的、ローカル、および／またはリモート相互作用等を含むことができる。広告主は、所与のサービス等の既知の顧客および／または未知の顧客とすることができる。

このように、例えば、先取相互販売コンポーネント４１０は、関連する相互販売キーワードの自動通知電子メールを作成し、それをしかるべき広告主に送ることができる。それ４１０は、キーワードおよび広告主を収容する相互販売対を利用することによって、これを遂行する。先取相互販売コンポーネント４１０は、例えば、特定の広告主に関連のある全てのキーワードを集合化し、広告主に１回通知することができ、および／または関連するキーワードが発見された通知を送ることができる。一実例では、先取相互販売コンポーネント４１０は、広告主に送る広告請求明細書において、相互販売キーワードを供給する。これによって、広告主は、彼らの販売収益を増大させる尤度が高い新しいキーワードを容易に選択することが可能になる。

この種の広告キーワード相互販売システム４００は、広告主が常に彼らの広告にとってより良いキーワードを探さなければならないことから、かなりの負担を軽減する。彼らには、今や自動的に選択が供給されるのである。別の実例では、先取相互販売コンポーネント４１０は、広告主と相互作用を行い、確認を自動的に受信して、新しい相互販売キーワードをオンライン・オークション・システムにおいて利用することができる。このように、広告主は、回答プロセスを自動化することによって、１ステップ先んずることができる。これによって、広告主は、余計な手間をかけずに、彼らの広告に合った最新のキーワードの最上位を占めることが可能となる。

既存のキーワード提案ツールは、ある程度まではこの目標を達成しようとする。広告主が彼らが選択したキーワードを入力すると、キーワード提案ツールは、広告主に関係するキーワードの集合をリストに纏める。しかしながら、キーワード提案ツールが必要とする元のキーワードを考え出すのは、広告主の仕事であることに変わりはない。つまり、提案するキーワードの範囲は、従前のツールでは非常に限定される。全く対照的に、本発明のシステムおよび方法の実例によって提供するキーワード相互販売システム（ＫＣＳ）は、商業的に価値のあるキーワードをサーチ・キーワードから自動的に選択し、これらに関心があると考えられる潜在的な広告主を積極的に探し、次いでこれらのキーワードをこれらの広告主に積極的に提案する。このプロセスは自動であり、提案するキーワードは、例えば、個人用ニュースレター、電子メール、および／またはその他の通知等によって、広告主に定期的に送出することができる。ＫＣＳを採用することによって、以前は着想しなかった潜在的なキーワードを発見するために、広告主を効果的に助けることが可能になり、キーワードの販売を先取的に推し進め、支払われる検索収入を増大させることができる。

今説明したように、本発明のシステムおよび方法の実例は、潜在的に商業的に価値があるキーワードを自動的に発見し、先取的にこれらを関連する広告主に相互販売するプロセスを提供することができる。また、実例では、キーワードに最も関心がある可能性がある広告主にキーワードを結び付けるプロセスも提供することができる。このプロセスは、概略的に、次の３つのステップから成る。（１）「シード・キーワード」として利用する商業的に価値のあるキーワードを発見し、次いでシード・キーワードを拡大して順次および／または概念的に関係のあるキーワードを検索する。これらを「拡大キーワード」と呼び、サーチ・ファンネル・プロセス（以下で説明する）を採用して、例えば、関係するキーワードを判定することができる。（２）キーワード対広告主逆インデックス表を構築し、拡大キーワードをクエリとして用い関連する広告主をリトリーブする。各＜キーワード、広告主＞対にスコアを割り当て、次いで最も関連が深いＮ個の広告主を戻す。ここで、Ｎは１から無限大までの整数である。および／または（３）態度および／または因果関係を分析することによって、不適切な相互販売をフィルタリングにより取り除く。例えば、キーワードが「喫煙を止める」である場合、煙草会社には提案しないことにする。また、キーワードが「足の痛み」である場合、靴販売業者に提案するが、キーワードが「ハイヒール」である場合、足の痛みを治療する器具の販売者には提案しない。

図５において、一実施形態の態様によるキーワード相互販売プロセス５００の全体像の一例を示す。プロセス５００は、次のように説明する。
シード・キーワードの選択および拡大

このプロセス５００では、ＫＣＳは、最初に、クエリ・ログ５０２のサーチ・キーワード全体を検索し、潜在的に価値のあるキーワードをシード・キーワード５０４として選択し、次いでサーチ・ファンネル５０６および検索結果抽出５０８を用いることによって、シード・キーワードを拡大する。これらのプロセス５０４〜５０６は、次のように実行することができる。
シード・キーワードの選択

オンライン・ユーザが検索するキーワードの内、これらの全てが広告主にとって関心がある訳ではない。したがって、ＫＣＳは最初にキーワード全てを自動的に検索して、例えば、シード・キーワードについての以下の判断基準を満たすキーワードを選択する。（ａ）商業的価値がある。（ｂ）頻度がサーチ・クエリ・ログの所与の期間（例えば、システムの更新率等に応じて、１月または１日等）においてある回数を超過する。および／または（ｃ）実質的に少量の広告主がキーワードに入札している。次に、ＫＣＳはブリッジの概念を利用して、キーワードを相互販売キーワードに関心がある可能性が高い広告主に接続する。ブリッジの最初の半分は、キーワード拡大プロセスであり、例えば、サーチ・ファンネル拡大および／または検索断片抽出拡大等を含むことができる。
サーチ・ファンネル

「サーチ・ファンネル」は、キーワード間における検索者の類似した関心を分析し易くする。つまり、ファンネルは検索者のあるキーワードから別のキーワードへの変遷を表す。ファンネルを纏めて１つにして、キーワード相互販売の推進を一層強力にそして堅固にすることができる。例えば、キーワードＡを検索する１０００人の検索者の内、９００人がキーワードＡの直後にキーワードＢも検索したという場面を考える。このような類似した検索パターンを示す検索者がこのように多くいる場合、検索者の情報の関心を表す際に、キーワードＢがキーワードＡに深く関係する可能性は非常に高い。そして、これらの検索者がキーワードＢを検索するときに示される広告に関心がある場合、彼らは、キーワードＡを検索するときの広告にも関心がある可能性が高い。このように、キーワードＡからキーワードＢへの変遷によって、これら２つのキーワード間において同様の関心を示すサーチ・ファンネルを構築する。つまり、キーワードＢだけを元々目標としていた広告主に、キーワードＡも目標にすることも考慮するように提案することができる。

ときとして、単純にサーチ・セッションにおけるクエリ用語を接続することによってサーチ・ファンネルを構築する場合、余りに多くの薄いファンネル即ち「粗雑なファンネル」ができる可能性がある。ファンネルを纏めて１つにするためには、以下のプロセスを利用する。（ａ）ファンネルのクラスタリング、（ｂ）テキスト・マイニング(text mining)技法によるノイズ・フィルタリング、および／または（ｃ）キーワードの種類の類別。図６において、一実施形態の態様にしたがって同じキーワード６０６に到達する仮説的サーチ・ファンネル６０２、６０４の例示６００を示す。サーチ・ファンネル６０２、６０４から、「ドイツ車」６０８および「ラグジュアリー車」６１０双方が、最終的にクエリ「ＢＭＷ５００シリーズ」６０６に到達する２つの上流クエリとなる。即ち、これら２つのキーワードを検索する多くの検索者が、最終的に「ＢＭＷ５００シリーズ」６０６を結局検索することになる。ファンネルのサイズ、即ち、これらのキーワードの検索者の数は、かなり多くの検索者に同じ傾向があり、ファンネルは希な場合ではないことを示す。つまり、元々は「ＢＭＷ５００シリーズ」６０６のみを目標としていた広告主に、「ドイツ車」６０８および「ラグジュアリー車」６１０等のようなキーワードも目標とすることを検討するように提案することができる。同様に、「ＢＭＷ５００シリーズ」６０６の後に検索されるキーワードも、同様の情報に対する関心を表すことができる。これらのキーワードを「下流」キーワードと呼び、関連するファンネルを「出立ファンネル」と表記する。

図７に移ると、一実施形態の態様による出立サーチ・ファンネル７０２、７０４の例示７００が示されている。図６と同様、元々は「ＢＭＷ５００シリーズ」７０６のみを目標としていた広告主は、「ＢＭＷ５００シリーズ・ホイール」７０８、「ステンレス・ホイール」７１０、「ホットライド・ホイール」(Hottride Wheels)７１２および／または「ＢＭＷ５２８ｉ」７１４等も考慮すべきである。このように、これらの例示から分かるように、サーチ・ファンネルの視覚化を利用することにより、キーワードがどのように関係付けられるか直観的な図式表示を設け、広告主にキーワード相互販売の説得力のある提案を行うことができる。

通例、サーチ・ファンネルを構築するには、以下のプロセスを用いる。（ａ）最初にサーチ・ページ・ビューをセッションに分ける（即ち、ページ・ビューが属するセッションを判定する）、（ｂ）各セッションからサーチ・キーワードを順に抽出し、ファンネルを形成する。（ｃ）キーワード毎に検索者の数をカウントし、ファンネルのサイズを決める。（ｄ）グラフおよび／またはその他の図で結果を視覚化する。しかしながら、場合によっては、薄いファンネル（粗雑なファンネル）が多すぎることもある。例えば、キーワードＡに対して、これに到達する可能性があるファンネルおよびこれから発する可能性があるファンネルが多くあり、多くの場合、各ファンネルは１度または２度発生するに過ぎない。これらのファンネルは、余りに多くの不規則性を内包し、広告主のキーワード相互販売に対して説得力のある提案を形成することができない。そこで、ファンネルを纏めて１つにするためには、以下のプロセスを利用することができる。
（ａ）ファンネルのクラスタ化
順次クラスタ化アルゴリズムを適用して、同様のファンネルをクラスタ化して厚く大きくしたファンネルにする。例えば、
ファンネル１：Ａ−＞Ｂ−＞Ｄ−＞Ｅ
ファンネル２：Ａ−＞Ｂ−＞Ｃ−＞Ｄ−＞Ｅ
ファンネル２のトラフィックがファンネル１よりも著しく少ない場合、ファンネル２をファンネル１に融合する。
（ｂ）テキスト・マイニング技法によるノイズ・フィルタリング
例えば、スペル・チェック（例えば、flowere−＞flower）、複数形の排除（例えば、flowers−＞flower）、ステミング（例えば、moving−＞move）、ストップワード・リスト（例えば、a、the、is）を用いて、サーチ・キーワードにおけるノイズを排除する。
（ｃ）キーワード種類の類別
種類によってキーワードを類別する。表１は、キーワードの種類および数個の例を収容する。

検索結果抽出

シード・キーワードを、関係するキーワードに拡大するために、ＫＣＳは、例えば、キーワードをサーチ・エンジンに送り、上位Ｚ個のページ名称および断片を得て、これらを融合して高次元構造(high dimension feature)（例えば、ほぼ１，０００用語）を発生することもできる。ここで、Ｚは１から無限大までの整数である。このプロセスは、新たなキーワードおよび／または広告主のウェブ・ページおよび／または既存の広告等には殆ど出てこない同義語を扱う。サーチ・エンジンを用いてこのキーワードを拡大することによって、このキーワードについて関係する用語を入手することができ、広告主のウェブ・ページおよび／または広告等に対する一致度が高くなる。
インデックス化および広告主のリトリーブ

キーワードを広告主に接続するブリッジの他方の半分は、以下に説明するようなインデックス化およびリトリーブ・プロセスである。
インデック化

ＫＣＳは、インデックス化５１０（図５参照）を利用して、各広告主のテキスト内容（即ち、広告主のデータ５１２）に対して逆インデックスを組み立てることができる。テキスト内容５１２は、広告主のウェブ・ページ（例えば、ページ本体、名称、メタデータ等）、広告主の現在の広告（例えば、名称および説明等）、ならびにこれらの既存のキーワードを含む。図８は、一実施形態の態様によるキーワード相互販売プロセスにおけるインデックス化の役割の一例の図８００である。キーワードKi８０２をシードとして利用して、キーワードKi８０４と関係のあるキーワードの集合を判定し易くする。次いで、集合８０４を逆インデックス表８０６の中にインデックス化する。次いで、逆インデックス表８０６を通じて、広告主８０８を集合８０４と関連付ける。
広告主のリトリーブ

次に、関連する広告主のリトリーブ５１４（図５参照）のためのクエリとして拡大キーワードを用いて、逆インデックスに基づいて広告主をリトリーブすることができる。その結果得られた広告主に対して、彼らのキーワードに対する関連性に応じて、ランク付けする。広告主のウェブ・ページ、広告主の現在の広告、および／またはこれらの既存のキーワード等の組み合わせに対してパラメータを調整して、リトリーブの関連性を高めることもできる。
不適切な相互販売のフィルタリング

不適切な相互販売のフィルタリング５１６（図５参照）によって、キーワードに関係するものを何も販売しない広告主を取り除く。例えば、「禁煙」というキーワードに対して、前述のリトリーブ・プロセスにしたがって、広告主をそのウェブ・コンテンツに基づいて選択する。しかしながら、広告主のコンテンツでは実際に煙草を販売している場合、「禁煙」は広告主に相互販売されない。別の例では、キーワードが「足の痛み」である場合、これを靴販売業者には提案することができるが、キーワードが「ハイヒール」である場合、足の痛みを治療する器具の販売者には提案しない。

また、ＫＣＳはクラシファイアも用いて、特定の題目(topic)に応じてウェブ・ページ（および／またはクエリ）の意向を出力することもできる。クラシファイアは、no、not、bad、stop、prevent、unhealthy等のような用語は否定的意向を識別することができるように、例えば、人が指定した文章から訓練することができる。識別部は、各文章の話題の単語に対する意向を判定しようとする。そして、文書全体の意向は、その全ての文章の組み合わせとなる。機械学習クラシファイアも同様に用いることができる。こうして、不適切な相互販売のフィルタリング５１６および／または分類を遂行した後、＜キーワード、広告主＞５１８の相互販売対を提供する。

以上に示し説明したシステム例に関して、実施形態に応じて実施することができる方法論は、図９から図１１のフロー・チャートを参照することによって、一層深く理解できよう。説明を簡素化する目的のために、一連のブロックとして方法論を示し説明するが、実施形態は、ブロックの順序には限定されないことは言うまでもなく、認められてしかるべきである。何故なら、一実施形態によれば、一部のブロックは異なる順序で現れる場合も、ここに示し説明する別のブロックと同時に現れる場合もあり得るからである。更に、図示するブロック全てが、実施形態による方法論を実施するために必要とならない場合もある。

実施形態について、１つ以上のコンポーネントが実行するプログラム・モジュールのようなコンピュータ実行可能命令という一般的な文脈で説明することができる。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造等を含み、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ・タイプを実装する。通例、プログラム・モジュールの機能性は、実施形態の種々の実例において、組み合わせることまたは分散することができる。

図９において、一実施形態の態様にしたがって広告キーワード相互販売を促進する方法９００のフロー図が示されている。方法９００は、９０２において開始して、サーチ・キーワードを入手する（９０４）。サーチ・キーワードは、例えば、サーチ・エンジンにおいて利用される一般的な検索用語とすることができ、特定の広告主および／または広告等に既に関連付けられている広告および／または関連するサーチ・キーワードと関連付けられていてもいなくてもよい。サーチ・キーワード（および関係する情報）は、例えば、ローカルおよび／またはグローバル・ネットワーク等のサーチ・クエリ・ログ、および／または広告データ・ソース等から入手することができる。広告データ・ソースは、特定の広告主等に合った広告キーワードを収容することができる、編集済み広告情報のソースを含むことができるが、これに限定されるのではない（この種のソースは、通例、特定の広告主にとって品質を高めてシード・キーワードを提供する）。

次に、潜在的に商業的な価値があるキーワードを自動的に発見する（９０６）。これは、例えば、サーチ・エンジン結果技法および／またはサーチ・ファンネル等を利用してシード・キーワードから拡大することによって遂行することができる。キーワードを先取的に関連する広告主に相互販売し（９０８）、フローを終了する（９１０）。先取的販売手段は、電子、非電子、ローカル、および／またはリモート相互作用等を含むことができる。関連する広告主は、所与のサービス等の既知の顧客および／または未知の顧客とすることができる。例えば、関連相互販売キーワードは、自動電子メール通知を通じて広告主に送ることができ、および／または広告請求明細書等において提供することができる。これによって、広告主は、彼らの販売収益を増大させる尤度が高い新たなキーワードを容易に選択することが可能となる。

図１０を参照すると、一実施形態の態様にしたがって広告キーワード相互販売を促進する方法１０００の別のフロー図が示されている。方法１０００は、１００２において開始し、サーチ・キーワード１００４を入手する。サーチ・キーワードは、例えば、サーチ・エンジンにおいて利用される一般的な検索用語とすることができ、特定の広告主および／または広告等に既に関連付けられている広告および／または関連するサーチ・キーワードと関連付けられていてもいなくてもよい。サーチ・キーワード（および関係する情報）は、例えば、ローカルおよび／またはグローバル・ネットワーク等のサーチ・クエリ・ログ、および／または広告データ・ソース等から入手することができる。広告データ・ソースは、特定の広告主等に合った広告キーワードを収容することができる、編集済み広告情報のソースを含むことができるが、これに限定されるのではない（この種のソースは、通例、特定の広告主にとって品質を高めてシード・キーワードを提供する）。

次いで、商業的価値１００６に基づいて、シード・キーワードを判定する。別の要素も利用することができる。例えば、キーワードの使用頻度、および／または以前の競売等において見込みのある広告主がキーワードに入札しているか否かがある。次いで、シード・キーワードを拡大して、順次および／または概念的に関係するキーワードを判定する１００８。これは、サーチ・ファンネル技法および／またはサーチ・エンジン結果抽出技法等を利用することによって遂行することができる。キーワード対広告主逆インデックス表を構築する（１０１０）。インデックス表は、例えば、テキスト内容５１２は、ウェブ・ページ、広告主の現在の広告、および／または既存の広告キーワード等のような、各広告主のテキスト内容を用いて構築することができる。次いで、関連する広告主をリトリーブするクエリとして、拡大キーワードを用いる（１０１２）。広告主／キーワード対にスコアを割り当てる（１０１４）。

次に、上位の「Ｎ」個の最も関連がある広告主を判定する（１０１６）。ここで、「Ｎ」は１から無限大までの整数である。態度および／または因果関係を分析することによって、不適切な相互販売を取り除き（１０１８）、フローを終了する（１０２０）。クラシファイアを用いて、フィルタリング・プロセスを促進することができる。例えば、クラシファイアは、特定の題目に応じてウェブ・ページおよび／またはクエリの意向を学習することができる。クラシファイアは、例えば、人が指定した文章等から訓練することができる。否定的な意向を組み込んで、適格性を判断し易くすることができる。

図１１に移ると、一実施形態の態様にしたがって、広告キーワード相互販売を促進するためのサーチ・ファンネルを構築する方法１１００のフロー図が示されている。方法１１００は１１０２において開始し、サーチ・ページ・ビューを入手する（１１０４）。サーチ・ページ・ビューは、例えば、イントラネットおよび／またはインターネット・ソース等のような、ローカルおよび／リモート・ソースから入手することができる。次に、サーチ・ページ・ビューをセッション毎に分ける（１１０６）（即ち、ページ・ビューが属するセッションを判定する）。次に、各セッションからサーチ・キーワードを順に抽出し、ファンネルを形成する（１１０８）。キーワード毎に検索者数をカウントして、ファンネル・サイズを決める（１１１０）。ファンネルのクラスタリング、ノイズ・フィルタリング、および／またはキーワード種類類別を利用して、ファンネルを纏めて１つにする（１１１２）。実例によっては、サーチ・ファンネルを纏めて１つにするのは、任意選択肢である。結果を視覚化して、キーワード拡大をし易くして（１１１４）、フローを終了する（１１１６）。図６および図７は、サーチ・キーワードの関係を示し易くするために、サーチ・ファンネルを視覚化した例を示す。実際の視覚化は、必ずしも全ての実例において必要となる訳ではない。例えば、あるシステムにおいて、サーチ・ファンネル・パラメータを用いれば、システムが「視覚的に」サーチ・ファンネルを分析してキーワード関係情報を求めなくても済むようにすることができる。尚、サーチ・ファンネル技法は、他の設定においても用いることができ、キーワードの相互販売のみにその応用が限定されるのではないことは、当業者は認めることができよう。

以上の実施形態の種々の態様を実施するために追加の文脈(context)を提示するために、図１２および以下の論述は、実施形態の種々の態様を実施することができる、適した計算環境１２００の端的な総合的な説明を行うことを意図している。以上ではローカル・コンピュータおよび／またはリモート・コンピュータ上で走るコンピュータ・プログラムのコンピュータ実行可能命令という一般的な文脈において実施形態を説明したが、実施形態は、他のプログラム・モジュールとの組み合わせでも実施できることは、当業者には認められよう。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造等を含み、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象的データ・タイプを実現する。更に、当業者には、本発明の方法は他のコンピュータ・システム構成でも実用化可能であることが認められよう。他のコンピュータ・システム構成には、単一プロセッサまたはマルチプロセッサ・コンピュータ・システム、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、ならびにパーソナル・コンピュータ、ハンド・ヘルド計算デバイス、マイクロプロセッサに基づくおよび／またはプログラマブル消費者用電子機器等が含まれ、これらの各々は１つ以上の関連するデバイスと動作的に通信することができる。また、図示した実施形態の態様は、通信ネットワークを通じてリンクされているリモート処理デバイスがタスクを実行する分散型計算機環境においても実用可能である。しかしながら、実施形態の態様の全てではないにしても、その一部は単体コンピュータ上で実用化することができる。分散型計算環境では、プログラム・モジュールは、ローカルおよび／またはリモート・メモリ記憶装置に配することができる。

図１２を参照すると、実施形態の種々の態様を実施するためのシステム環境例１２００は、従来のコンピュータ１２０２を含む。コンピュータ１２０２は、演算装置１２０４、システム・メモリ１２０６、およびシステム・バス１２０８を含むことができる。システム・バス１２０８は、システム・メモリを含む種々のシステム構成要素を演算装置１２０４に結合する。演算装置１２０４は、いずれの市販されているプロセッサまたは企業固有のプロセッサでもよい。加えて、演算装置は、並列に接続することができるような、１つよりも多いプロセッサで形成されているマルチプロセッサとして実施することもできる。

システム・バス１２０８は、数種類のバス構造のいずれでもよく、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺バス、ならびにＰＣＩ、ＶＥＳＡ、Microchannel、ＩＳＡ、およびＥＩＳＡ等、その他数多くの種々の従来のバス・アーキテクチャのいずれかを用いるローカル・バスを含む。システム・メモリ１２０６は、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）１２１０およびランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１２１２を含む。基本入出力システム（ＢＩＯＳ）１２１４は、起動中のように、コンピュータ１２０２内のエレメント間におけるデータ転送を補助する基本的なルーチンを含み、ＲＯＭ１２１０内に格納されている。

また、コンピュータ１２０２は、例えば、ハード・ディスク・ドライブ１２１６、リムーバブル・ディスク１２２０からの読み取りおよびこれへの書き込みを行なう磁気ディスク・ドライブ１２１８、ならびにＣＤ−ＲＯＭディスク１２２４またはその他の光学媒体からの読み取りおよびこれへの書き込みを行なう光ディスク・ドライブ１２２２を示す。ハード・ディスク・ドライブ１２１６、磁気ディスク・ドライブ１２１８、および光ディスク・ドライブ１２２２は、ハード・ディスク・ドライブ・インターフェース１２２６、磁気ディスク・ドライブ・インターフェース１２２８、および光ドライブ・インターフェース１２３０によって、それぞれ、システム・バス１２０８に接続されている。ドライブ１２１６〜１２２２およびそれらと関連のあるコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ１２０２のために、データ、データ構造、コンピュータ実行可能命令等の不揮発性格納を行う。以上のコンピュータ読み取り可能媒体の説明は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、およびＣＤに言及したが、磁気カセット、フラッシュ・メモリ、ディジタル・ビデオ・ディスク、ベルヌーイ・カートリッジ等のような、コンピュータによる読み取りが可能な他の種類の媒体も、動作環境例１２００において用いることができ、更に、このような媒体は、実施形態の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を収容することができることは、当業者には認められてしかるべきである。

多数のプログラム・モジュールは、ドライブ１２１６〜１２２２およびＲＡＭ１２１２に格納することができ、オペレーティング・システム１２３２、１つ以上のアプリケーション・プログラム１２３４、その他のプログラム・モジュール１２３６、およびプログラム・データ１２３８を含む。オペレーティング・システム１２３２は、適したオペレーティング・システムであれば、そのいずれでもまたはオペレーティング・システムの組み合わせでもよい。一例として、アプリケーション・プログラム１２３４およびプログラム・モジュール１２３６は、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売方式を含むことができる。

ユーザは、キーボード１２４０およびポインティング・デバイス（例えば、マウス１２４２）のような１つ以上のユーザ入力デバイスによって、コマンドおよび情報をコンピュータ１２０２に入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲーム・パッド、衛星ディッシュ、ワイヤレス・リモコン、スキャナ等を含むことができる。これらおよびその他の入力デバイスは、多くの場合、シリアル・ポート・インターフェース１２４４を介して、演算装置１２０４に接続されている。シリアル・ポート・インターフェース１２４４は、システム・バス１２０８に結合されているが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、またはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のようなその他のインターフェースによって接続することも可能である。モニタ１２４６またはその他の形式の表示装置も、ビデオ・アダプタ１２４８のようなインターフェースを介して、システム・バス１２０８に接続されている。モニタ１２４６に加えて、コンピュータ１２０２は、スピーカおよびプリンタ等のような、その他の周辺出力装置（図示せず）も含むことができる。

尚、コンピュータ１２０２は、１つ以上のリモート・コンピュータ１２６０への論理接続を用いて、ネットワーク環境において動作することも可能である。リモート・コンピュータ１２６０は、ワークステーション、サーバ・コンピュータ、ルータ、ピア・デバイス、またはその他の共通ネットワーク・ノードとすればよく、通例、コンピュータ１２０２に関して先に説明したエレメントの多くまたは全てを含むが、図１２には、簡略化の目的上、メモリ記憶装置１２６２のみを示す。図１２に示す論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１２６４およびワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）１２６６を含む。このようなネットワーク環境は、事務所、企業規模のコンピュータ・ネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいては、珍しくない。

ＬＡＮネットワーク環境で用いる場合、例えば、コンピュータ１２０２は、ネットワーク・インターフェースまたはアダプタ１２６８を介してローカル・ネットワーク１２６４に接続する。ＷＡＮネットワーク環境で用いる場合、コンピュータ１２０２は、通例、モデム（例えば、電話機、ＤＳＬ、ケーブル等）１２７０を含み、あるいはＬＡＮ上の通信サーバに接続し、あるいはインターネットのようなＷＡＮ１２６６を通じて通信を確立するその他の手段を有する。モデム１２７０は、コンピュータ１２０２に対して内部または外部でも可能であり、シリアル・ポート・インターフェース１２４４を介してシステム・バス１２０８に接続することができる。ネットワーク環境では、プログラム・モジュール（アプリケーション・プログラム１２３４を含む）および／またはプログラム・データ１２３８をリモート・メモリ記憶装置１２６２に格納することができる。尚、図示のネットワーク接続は一例であり、一実施形態の態様を実行するときに、コンピュータ１２０２および１２６０間で通信リンクを確立する他の手段（例えば、有線またはワイヤレス）も使用可能であることは認められよう。

コンピュータ・プログラミングの当業者の慣例に応じて、特に別の指示がない限り、コンピュータ１２０２またはリモート・コンピュータ１２６０のようなコンピュータが実行する動作を表す行為および象徴的表現を参照しながら実施形態について説明した。このような行為および動作を、コンピュータが実行すると言うことがある。尚、これらの行為および象徴的に表現した動作は、演算装置１２０４による、データ・ビットを表す電気信号の操作を含み、その結果、電子信号表現の変換または減少、およびデータ・ビットのメモリ・システム（システム・メモリ１２０６、ハード・ドライブ１２１６、フロッピー・ディスク１２２０、ＣＤ−ＲＯＭ１２２４、およびリモート・メモリ１２６２を含む）内におけるメモリ場所への維持が生ずることにより、コンピュータ・システムの動作、およびその他の信号処理を再構成する、またはそれ以外で変更することは認められよう。このようなデータ・ビットを維持するメモリ場所は、物理的な場所であり、データ・ビットに対応する特定の電気的、磁気的、または光学的プロパティを有する。

図１３は、実施形態が双方向処理することができる計算環境１３００の見本の別のブロック図である。システム１３００は、更に、１つ以上のクライアント１３０２を含むシステムも示す。クライアント１３０２は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、計算デバイス）とすることができる。また、システム１３００は、１つ以上のサーバ１３０４も含む。サーバ１３０４も、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、計算デバイス）とすることができる。クライアント１３０２とサーバ１３０４との間で可能な１つの通信は、２つ以上のコンピュータ・プロセス間で送信するように構成したデータ・パケットの形態とするとよい。システム１３００は、クライアント１３０２とサーバ１３０４との間における通信をし易くするために用いることができる通信フレームワーク１３０８を含む。クライアント１３０２は、クライアント１３０２に対してローカルな情報を格納するために用いることができる１つ以上のクライアント・データ・ストア１３１０に接続されている。同様に、サーバ１３０４は、サーバ１３０４に対してローカルな情報を格納するために用いることができる１つ以上のサーバ・データ・ストア１３０６に接続されている。

尚、前述の実施形態のシステムおよび／または方法は、広告キーワード相互販売に利用すれば、コンピュータ・コンポーネントおよび非コンピュータ関連コンポーネントも同様に理容し易くすることができることは認められよう。更に、前述の実施形態のシステムおよび／または方法は、コンピュータ、サーバ、および／またはハンド・ヘルド電子デバイス等を含むがこれらに限定されない、広範囲に及ぶ電子関連技術においても採用可能であることは、当業者には認められよう。

以上説明したことは、実施形態の例を含む。勿論、実施形態を記載する目的のためにコンポーネントおよび方法論の想起し得る全ての組み合わせを記載することは可能ではないが、実施形態の更に別の多くの組み合わせおよび変形も可能であることは、当業者には認められよう。したがって、本主題は、添付した特許請求の範囲の主旨および範囲に該当するこのような変更、修正、および変形を全て包含することを意図している。更に、「含む」(include)という用語を詳細な説明または特許請求の範囲において用いている場合に、この用語は、「備える」という用語が特許請求の範囲において移行性単語(transitional word) として用いられているときに「備える」を解釈するのと同じように、内包的であることを意図している。

図１は、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売システムのブロック図である。 図２は、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売システムの別のブロック図である。 図３は、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売コンポーネントのブロック図である。 図４は、一実施形態の態様による広告キーワード相互販売systemの更に別のブロック図である。 図５は、一実施形態の態様によるキーワード相互販売プロセスの全体像の一例である。 図６は、一実施形態の態様にしたがって同じキーワードに通ずる仮説的サーチ・ファンネルの図である。 図７は、一実施形態の態様による出立サーチ・ファンネルの図である。 図８は、一実施形態の態様によるキーワード相互販売プロセスにおけるインデックス付けの役割の一例の図である。 図９は、一実施形態の態様にしたがって広告キーワード相互販売を促進する方法のフロー図である。 図１０は、一実施形態の態様にしたがって広告キーワード相互販売を促進する方法の別のフロー図である。 図１１は、一実施形態の態様にしたがって、広告キーワード相互販売を促進するサーチ・ファンネルを構築する方法のフロー図である。 図１２は、一実施形態が機能することができる動作環境の一例を示す。 図１３は、一実施形態が機能することができる動作環境の別の例を示す。

Claims (9)

1. 広告キーワード相互販売をするコンピュータ・システムであって、コンピュータ実行可能のコンポーネントを格納した記憶装置を含み、前記コンピュータ実行可能コンポーネントが、
   キーワード・データ・ソースからサーチ・キーワードを受け取る受信コンポーネントと、
   キーワード判定コンポーネントであって、
   受信した前記サーチ・キーワードの部分集合をシード・キーワードとして選択し、
   該シード・キーワードを拡大して該シード・キーワードに関係のある他のキーワードを判定し、前記シード・キーワードは、商業的価値、使用頻度、前記シード・キーワードが前に広告主により入札された回数、のうちの少なくとも１つに基づいて選択される、
   キーワード判定コンポーネントと、
   キーワードと該キーワードに関係のある広告主とを関連付けるキーワード対広告主逆インデックス表を構築する相互リンク・コンポーネントであって、前記キーワード対広告主逆インデックス表は広告主のデータから生成する、相互リンク・コンポーネントと、
   前記拡大したキーワードを関係のある広告主に相互販売するために、前記キーワード対広告主逆インデックス表を使って前記拡大したキーワードを前記関係のある広告主と対にする相互販売対判定コンポーネントと、
   電子媒体を通じて前記関係のある広告主と自動的に接触し前記拡大したキーワードから選択した適当なキーワードを提案することにより、前記拡大したキーワードを前記関係のある広告主に販売するための相互販売コンポーネントと、
   を含み、
   前記キーワード判定コンポーネントは、前記拡大したキーワードを判定するために、前記シード・キーワードと前記他のキーワードとの間の類似の関心を分析するファンネル・サーチ・プロセスを用い、
   前記ファンネル・サーチ・プロセスは、複数の検索者が利用する最初のサーチ・キーワードから少なくとも１つの追加のサーチ・キーワードへの遷移を表すサーチ・ファンネルを形成するステップと含み、
   各サーチ・ファンネルのサイズは、前記最初のサーチ・キーワードと前記少なくとも１つの追加のサーチ・キーワードとの両方でサーチする前記複数の検索者の数により決まる、
   コンピュータ・システム。
2. 請求項１記載のシステムにおいて、前記キーワード・データ・ソースは、サーチ・クエリ・ログおよび広告データ・ソースの一方または双方を含む、システム。
3. 請求項１記載のシステムであって、更に、
   姿勢および因果関係の一方または双方に基づいて、不適切な相互販売対を排除する相互販売フィルタ・コンポーネントを含む、システム。
4. 請求項３記載のシステムにおいて、前記相互販売フィルタ・コンポーネントは、前記不適切な相互販売対を排除するために、機械学習クラシファイアを用いる、システム。
5. 命令を格納した１つ以上のコンピュータ記憶媒体であって、前記命令は、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに、広告キーワード相互販売を行うための方法を実行させ、前記方法が、
   サーチ・キーワードをキーワード・データ・ソースから得るステップと、
   前記サーチ・キーワードの少なくとも一部分について商業的価値を判定するステップと、
   シード・キーワードとして、指定されたしきい値より上の商業的価値を有する前記得たサーチ・キーワードの部分集合を選択するステップと、
   前記シード・キーワードを選択した後、サーチ・ファンネル拡大またはサーチ結果抽出のうちの１つを通して前記シード・キーワードを拡大して、該シード・キーワードに関係したキーワードを判定するステップであって、サーチ結果抽出は、サーチ・エンジンにおいて前記シード・キーワードをサーチすることと、該サーチから生ずるトップ・ウェブ・ページのタイトル及びコンテンツを得ることと、前記トップ・ウェブ・ページのタイトル及びコンテンツを融合することとを含む、ステップと、
   前記のシード・キーワードに関係したキーワードから、潜在的に商業的価値があるキーワードを自動的に発見するステップと、
   前記シード・キーワードの拡大後に特定した前記潜在的に商業的に価値があるシード・キーワードに関係したキーワードを、該キーワードに関係のある広告主と関連付けるキーワード対広告主逆インデックス表を構築するステップであって、前記キーワード対広告主逆インデックス表は広告主のデータから生成する、ステップと、
   前記シード・キーワードの拡大後に特定した前記潜在的に商業的に価値があるシード・キーワードに関係したキーワードで、前記キーワード対広告主逆インデックス表を照会することにより、前記関係のある広告主のリストをリトリーブするステップと、
   前記照会からリトリーブした広告主／キーワード対にスコアを割り当てるステップと、
   上位のＮ個の最も関係のある広告主を決定するステップであって、Ｎは１以上の整数である、ステップと、
   姿勢および因果関係の一方又は双方を解析することによって不適切な相互販売対を排除するステップと、
   前記上位のＮ個の最も関係のある広告主のうちの前記排除するステップによる排除後の広告主に対し、前記潜在的に商業的価値があるキーワードを自動的に知らせることにより、前記潜在的に商業的価値があるキーワードを相互販売するステップと、
   を含む、コンピュータ記憶媒体。
6. 請求項５記載のコンピュータ記憶媒体において、前記キーワード・データ・ソースは、サーチ・クエリ・ログおよび広告データ・ソースの一方または双方を含む、コンピュータ記憶媒体。
7. 請求項５記載のコンピュータ記憶媒体であって、前記方法は、更に、
   前記潜在的に商業的価値があるキーワードに基づいて、グローバル・ネットワークを通じて前記関係のある広告主を発見するステップを含む、コンピュータ記憶媒体。
8. 請求項５記載のコンピュータ記憶媒体において、前記の潜在的に商業的価値があるキーワードを自動的に発見するステップは、前記拡大したキーワードを判定するために、前記シード・キーワードと該シード・キーワードに関係したキーワードとの間の類似の関心を分析するファンネル・サーチ・プロセスを用い、前記ファンネル・サーチ・プロセスはサーチ・ファンネルを構築するステップを含み、該サーチ・ファンネルを構築するステップが、
   前記シード・キーワードに対し生成されたサーチ・ページ・ビューをサーチ・データ・ソースから取るステップと、
   前記サーチ・ページ・ビューが属するセッションを判定するステップと、
   １つ以上のセッションの各々から他のサーチ・キーワードを順に抽出し、サーチ・ファンネルを形成するステップと、
   前記サーチ・ファンネルのサイズを決定するために、各々の他のサーチ・キーワードに対する検索者の数をカウントするステップと、
   前記サーチ・ファンネルの前記サイズに応じて、ファンネルのクラスタリング、ノイズ・フィルタリング、キーワード種類による類別のうちの少なくとも１つを利用して、前記サーチ・ファンネルを統合するステップと、
   を含む、コンピュータ記憶媒体。
9. 請求項１記載のシステムを含むデバイスであって、コンピュータ、サーバ、およびハンド・ヘルド電子デバイスから成る群から選択した少なくとも１つを含む、デバイス。

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