JP5815701B2 - 広告を置き換える方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、広告を置き換える方法及び装置に関する。

放送事業者、ウェブサービス、ソフトウェアプロバイダ他は、広告がそれらの主な収入源であるで、無料コンテントにユーザがアクセスすることを可能にするのと同時に、ユーザを商業広告にさらす。例えば、ＴＶ放送事業者は、視聴者を引きつけるために無料ＴＶコンテントを提供するが、ＴＶコンテントの間に商業広告を挿入するために広告スペースを広告主に販売する。同様に、多くのウェブサイトは、訪問者をそれらのウェブサイトに引きつけるために、無料サービス（例えばインターネット検索）を提供するが、グラフ、アニメーションのバナー又は「スポンサリンク」の形で商業広告のためのスペースも販売する。

ある広告はユーザに訴えかけることができるが、特にユーザが、広告されている製品又はサービスに関心がない場合、広告の多くは、ユーザにとって煩わしいものである。ユーザは、ほとんどの場合、提供されているサービス又はコンテントには関心があるが、彼らの経験が広告によって中断されることを望まない。ユーザは、思いのままにしたいと考え、広告が、他のコンテント（例えばウェブページ、パーソナルＴＶチャネル、ユーザインタフェース等）の中に又はその周辺に自動的に入れられる場合、ユーザは、彼らが広告に関心がなければ、それらの広告を視聴しない又は広告を排除する可能性をもっていたいと思う。

これに対処するために、あるシステムは、各ユーザの挙動、各ユーザの嗜好（例えば好きなアーティスト又は映画のジャンル）、及びより重要なこととして、広告が入れられるコンテクストに基づいて、各ユーザにあわせて広告を仕向けることによって、広告がユーザに少なくとも一層受け入れられるようにする。例えば、あるシステムは、ユーザにとって適切であるコンテントを含むウェブサイト及びウェブページにのみ広告を入れるために、及び更に、（例えば、当該コンテントは、ユーザプロファイルに列挙される又はユーザプロファイルの中で高くレーティングされているという理由で）ユーザが関心をもつであろうコンテントを有する広告を選択するために、ユーザプロファイルにおいて特定されるキーワード、ドメイン名、トピック、人口統計学的なターゲット等を使用する。

１つの従来の広告挿入システムにおいて、コンテント（例えば、ウェブページ、ＴＶショー等）又はコンテクスト（例えば、サーチエンジンに送られるクエリ、パーソナルチャネルのスケジュール等）の一部が与えられる場合、システムは、広告データベースから、（例えばデモグラフィック、視聴履歴又は購買履歴によって）ユーザプロファイルの内容に合う１又は複数の広告を選択する。システムは、ユーザプロファイルに基づいて、各広告の好きの程度を計算する。このような好きの程度は、例えばナイーブベイジアン分類技法又は協調フィルタリングのような、既存の知られている機械学習技法を使用して計算されることができ、ユーザがどのくらい広告を好きであるかの評価値を表す。好きの程度は、挿入されることができる広告を優先付けするために使用される。

しかしながら、これのようなシステムは、ユーザにとって適切であり、関心のある可能性が比較的高い広告をユーザに提供することができるが、ユーザプロファイルが概してユーザによって好かれるコンテントを列挙するだけであるので、システムが、ユーザが嫌う又はユーザにとって関心のない広告をユーザに提供しないという保証はない。

あるシステムにおいて、これは、現在広告を排除し、現在広告が嫌われていることの標示を提供する又は現在広告に（一般に二つ星、五つ星又は十星のレーティングスケールで）貧弱なレーティングを与えるためのオプションをユーザに与えることによって、克服される。例えば、米国特許第２００９／０２８７５６６号公報は、システムがユーザに受け入れられる見込みのある広告を選択するために、ユーザが広告を好きであるか／嫌いであるか、及びユーザが広告を好きである／嫌いである理由を示すことを、ユーザが要求されるシステムを開示している。更に、あるシステムでは、ユーザが上述のオプションの１つを実行する場合、システムは、現在広告が将来ユーザに提供されることを防ぐために、現在広告をブラックリストに載せ、現在広告と同様の別の広告がユーザに提供される機会がより低くされるように、ユーザプロファイルを適応させる。

しかしながら、広告の挿入は、ユーザが間接的にしか制御することができないさまざまなファクタに依存するので、これは、排除された／嫌われた／貧弱にレーティングされた広告と同様の広告が、将来ユーザに提供されないことを保証しない。例えば、システムは、広告のすべての特徴を等しく扱うことによって、ユーザプロファイルを適応させる。これは、システムが、特にユーザが何を好きであり、何を嫌いであるかを学習することができるようになる前に、及びシステムが有用な推薦を生成することができるようになる前に、システムが、現在広告と同様であるが特徴の異なる組み合わせをもつ他の広告のより多くの否定的なレーティングを必要とすることを意味する。ユーザは、自分が広告に関心のないことを繰り返しシステムに示すことを要求され、システムは、それが有用な推薦を生成することができようになる前に、相対的に多数のレーティングを必要とし、これは、ユーザに歯がゆさを感じさせる可能性がある。

本発明は、照準を定めた広告を提供する方法及び装置であって、ユーザが、自分がどの広告を好きであり／嫌いであるかを繰り返し示す必要なく、より適切な広告がユーザに自動的に提供される方法及び装置を提供することを目的とする。

これは、本発明の１つの見地によれば、広告を置き換える方法であって、現在広告に関する否定的な入力を受け取るステップと、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴を識別するステップと、識別された少なくとも１つの特徴に関して、現在広告と異なる新しい広告を選択するステップと、現在広告及び／又は現在広告と同様の広告を、選択された新しい広告と置き換えるステップと、を含む方法によって、達成される。

これは、本発明の別の見地により、広告を置き換える装置であって、現在広告に関する否定的な入力を受け取るユーザインタフェースと、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴を識別する識別子と、識別された少なくとも１つの特徴に関して、現在広告と異なる新しい広告を選択する選択器と、現在広告及び／又は現在広告と同様の広告を、選択された新しい広告と置き換えるプロセッサと、を有する装置によって達成される。

このようにして、新しい広告は、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される少なくとも１つの特徴に関して、現在広告と異なるので、ユーザが、自分がどの広告を好きである／嫌いであるかを繰り返し示す必要なく、ユーザは、より迅速にユーザにとって適切な広告を提供される。これは、否定的な入力が受け取られる場合にすべての特徴が等しく扱われ、ゆえに、すべての特徴がユーザによって嫌われていると考えられるものとは対照的である。このような場合、システムが有用な推薦を生成することができるようになる前に、ユーザによるより多くのレーティングが要求される。従って、ユーザは、装置がユーザにとってより適切な広告を生成することができるようになる前に、より少ない広告をレーティングする（否定的な入力を提供する）ことを要求される。

方法は、現在広告と同様の広告を、別の新しい広告と置き換えるステップを更に含むことができる。このようにして、広告を否定的にレーティングすることは、置き換えられた広告が少なくとも１つの特徴に関して異なるように、現在広告と同様の存在しうる他の広告を、従来の推薦器が使用される場合よりも急進的に置き換える即時効果をもたらす。

別の新しい広告は、それが、識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と同様の広告と異なるように、又は識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と異なるように、選択されることができる。

方法は、識別された少なくとも１つの特徴を少なくとも含まない広告をユーザに提供するステップを更に含みうる。このようにして、ユーザは、適切である可能性が比較的高い広告を提示される。

否定的な入力は、現在広告を排除するための命令、ユーザが現在広告を嫌いであるという標示、又は予め決められた値を下回る現在広告のレーティングのうちの１つでありうる。このようにして、ユーザは、ユーザの広告の嗜好をどのように示すかについて、より多くの制御を有する。

少なくとも１つの特徴は、現在広告と関連付けられるメタデータを含むことができる。このようにして、方法は、より適切な広告を提供するために、既存のデータを使用する。

受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴を識別するステップは、ユーザプロファイル及び弁別力の少なくとも一方に基づいて、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴を識別することを含みうる。

方法は、否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、当該特徴が受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測されるかどうかに関する標示、を保持するステップを更に含みうる。このようにして、広告の将来の選択が、一層正確になる。

方法は、否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、当該特徴が受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測されるかどうかに関する標示、を使用して、ユーザプロファイルを更新するステップを更に含みうる。このようにして、記録は記憶され、ユーザにとってより適切である広告を提供する際により正確な結果を提供するために、将来使用されることが可能である。

識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と異なる新しい広告を選択するステップは、現在広告の識別された少なくとも１つの特徴と最も異なる識別された少なくとも１つの特徴を有する新しい広告を選択することを含みうる。このようにして、ユーザに提供されるより適切な広告の見込みが増大される。

識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と異なる新しい広告を選択するステップは、ユーザプロファイルに最も良くフィットする識別された少なくとも１つの特徴を有する新しい広告を選択することを含みうる。このようにして、新しい広告は、ユーザにとって関心のあるものである見込みが比較的高い。

本発明により、広告を置き換える装置の簡略図。 本発明により、広告を置き換える方法のフローチャート。

本発明をより良く理解するために、また、本発明がどのように実行に移されるかをより明確に示すために、単なる例示として、添付の図面が参照される。

図１を参照して、装置１００は、現在広告に関する入力を受け取るためのユーザインタフェース１０２を有し、入力は、現在広告に関する否定的な又は肯定的な入力を含む。現在広告は、例えば、コンテントアイテムの周り（例えばパーソナルチャネルのＴＶショーの周り）に挿入された広告でありうる。ユーザインタフェース１０２は、（図示されるように）装置１００に組み込まれることができ、又は装置１００から隔てられ、装置１００にワイヤレスで接続され又はワイヤ接続されることができる。ユーザインタフェース１０２の出力は、識別器１０４に接続される。識別器１０４の出力は、選択器１０６に接続される。選択器１０６の出力は、プロセッサ１０８に接続される。プロセッサ１０８は、出力端子１１２を通じて外部装置１１６にワイヤレスで接続され又はワイヤ接続されることができる。代替として、装置１００は、外部装置１１６に組み込まれてもよい。外部装置１１６は、例えばＴＶ、ステレオ、コンピュータ、スクリーン、移動端末のような移動装置、ポータブルＴＶ等でありうる。ユーザインタフェース１０２、識別器１０４及び選択器１０６は、記憶装置１１４に接続される。ユーザインタフェース１０２は、ユーザに広告を提供するためのレンダリング装置１１０を含みうる。代替として、プロセッサ１０８は、外部装置１１６を制御して、ユーザに広告を提供することができる。

装置１００の動作は、図２に示されるフローチャートに関して記述される。

ユーザインタフェース１０２は、現在広告に関する否定的な入力を受け取る（ステップ２００）。否定的な入力は、現在広告を排除するための命令、ユーザが現在広告を嫌いであるという標示、又は（一般に二つ星、五つ星又は十星をレーティングスケールで）予め決められた値を下回る現在広告のレーティングのうちの１つである。

ユーザインタフェース１０２は、記憶装置１１４と通信し、記憶装置１１４は、否定的な入力を受け取った現在広告及び該現在広告と関連付けられる特徴の記録を記憶する（ステップ２０２）。特徴は、属性（例えばジャンル）及び関連する値（例えばアクション、ロマンス等）を含みうる現在広告と関連付けられるメタデータを有する。例えば、ビデオ広告の場合、ビデオ広告に関連付けられるメタデータは、特徴の２つのサブセットに分けられることができる：製品カテゴリ、標的グループ、ブランド名、その他の広告される製品に関連するメタデータ、及びジャンル、キャスト、その他のビデオ広告自体に関連するメタデータ。

ユーザインタフェース１０２は更に、識別器１０４に、現在広告に関する否定的な入力を通信する。否定的な入力を受け取ると、識別器１０４は、現在広告と関連付けられる特徴にアクセスするために、記憶装置１１４と通信し、受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴を識別する（ステップ２０４）。例えば、識別器１０４は、ユーザプロファイルに基づき、例えば最も否定的なレーティングを有する特徴、又は可能性のある値のうち最も低い数をもつ属性のような、例えば最も高い弁別力をもつ特徴を選択することによって、受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴を識別する。１つのアプローチは、指定される長さの視聴履歴の間にユーザに提供された広告内に、重要な特徴の各々がどれだけ頻繁に存在したか、及びこのような広告の提示が否定的なユーザ入力をどれだけ頻繁に生じさせたか、の統計を保持することである。別のアプローチは、単に特徴の予め規定された順序を使用することである。弁別力の尺度は、識別ステップにおいて決定され、使用されることができる。

識別器１０４は、否定的な入力の原因となったと推測される現在広告の少なくとも１つの特徴として、属性の値を識別することができる。ビデオ広告の場合、識別器１０４は、現在広告に関する否定的な入力を、特徴の１つのサブセット（製品関連又はビデオ関連）にのみ関連付けることができ、これにより、製品又はビデオのいずれかがユーザにとって関心のないものであるとみなす。ユーザインタフェース１０２が、現在広告と同様の広告に関する否定的な入力を次に受け取ったとき、識別器１０４は、特徴の両方のサブセットに否定的な入力を関連付けて、ユーザが製品にもビデオにも関心がないと結論付け、又は、特徴の他のサブセットに否定的な入力を関連付け、特徴のこのサブセットが関心のないものと考えられることを結論付ける。

記憶装置１１４は、少なくとも１つの特徴が、受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されることを示す、少なくとも１つの特徴についての標示を記憶する（ステップ２０６）。

従って、装置１１４は、否定的な入力を受け取った広告、及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、それが受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を記憶する。この記録は、「推測」テーブルと呼ばれる。これは、「推測」テーブルが、ユーザインタフェース１０２が否定的な入力を受け取った各広告について作られた又は捨てられたという推測を追跡するからである。推測テーブルの例が、以下に示される：

推測テーブルは、特定の特徴（例えば製品カテゴリ、広告ジャンル等）が特定の広告について嫌われているかどうかを示す複数のドメインを含む。記憶装置１１４が記憶するドメインの数は、ユーザが一貫性をもって２つのサブドメインを何回レーティングするかに依存して、変化する（例えば、ユーザが常に、製品関連及びビデオ関連の広告の両方をレーティングする場合、このユーザについては製品ドメインとビデオドメインを切り離すことは意味がない）。装置１１４は、ユーザごとに推測テーブルに異なる特徴を記憶し、これは、ユーザプロファイルに依存しうる。

ユーザインタフェース１０２が、現在広告に関する否定的な入力を受け取るたびに、識別器１０４は、予め決められたストラテジに従って、又は専用の機械学習アルゴリズムを使用してユーザとの対話から学習したストラテジに基づいて、推測テーブルを更新するために記憶装置１１４と通信する。例えば、否定的な入力が、ユーザインタフェース１０２によって受け取られる場合、識別器１０４は、否定的な入力を引き起こしたと推測される、広告と関連付けられる特定の特徴を示すドメインに「はい」を挿入し、広告と関連付けられるすべての他の特徴に関するドメインに「いいえ」を挿入することによって、推測テーブルを更新する。代替として、２以上の特徴が否定的な入力を引き起こしたと推測される場合、識別器１０４は、２以上のドメインに「はい」を挿入することができる。特定の例として、否定的な入力は、広告がビデオジャンルに関連する特徴に、又は広告の製品カテゴリの特徴に、又は両方の特徴に適用されることができる。識別器１０４は、推測テーブルを更新するために、バイナリシステムを使用することができ、この場合、値１は、特徴が嫌われていることを示し（否定的な入力を引き起こしたと推測される）、値０は、特徴が好かれていることを示す（否定的な入力を引き起こしたと推測されない）。

ユーザインタフェース１０２が、現在広告に関する否定的な入力を受け取るたびに、識別器１０４は、当該現在広告及びユーザインタフェース１０２が否定的な入力を受け取った当該現在広告と同様の広告について、推測テーブルのエントリを更新するために、記憶装置１１４と通信する。

識別器１０４は、推測テーブルに記憶された記録を使用して、ユーザプロファイルを更新する（ステップ２０８）。例えば、識別器１０４が、広告のジャンルが、受け取られた否定的な入力をユーザがユーザインタフェース１０２に入力する原因となったと推測した場合、識別器１０４は、１又は複数の否定的な点数をそれらの特徴に適用することによって、ジャンルに関するユーザプロファイルの特徴を更新し、それらの特徴は、ユーザの嗜好に関してより低くみえる。

常に、識別器１０４は、推測テーブルに記録された多くの現在結果を使用して、より早い時期の否定的な入力の理由を解釈し直すことができ、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと以前に推測された特徴とは別の特徴が、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測されることを示すように、テーブルを適応させることができる。

識別器１０４は、選択器１０６に現在広告の識別された少なくとも１つの特徴を出力し、選択器１０６は、識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と異なる新しい広告を選択する（ステップ２１０）。選択器１０６は、局所的にキャッシュされた／記憶装置１１４に記憶された広告から、新しい広告を選択することができ、又は選択器１０６は、外部ソースから新しい広告をダウンロードすることができる。

これは、選択器１０６が、嫌われていることを表す値（受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される値）と異なる属性の値を有する新しい広告を選択すること、又は、嫌われていることを表す値（受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される値）を含まない新しい広告を選択し、すなわち、属性のいずれかの値として嫌われていることを表す値をもたない新しい広告を選択する、ことを含む。前の例において、選択器１０６は、現在広告の識別された少なくとも１つの特徴と最も異なる識別された少なくとも１つの特徴を有する（すなわち、現在広告とは可能な限り異なる）新しい広告を選択することができる。

代替として、選択器１０６は、ユーザプロファイルに最も良く合っている識別された少なくとも１つの特徴を有する新しい広告を選択することができる。これを達成するために、選択器１０６は、ユーザプロファイルに基づいて、ユーザが特定の広告を好きであり、想定として視聴する蓋然性を評価する。言い換えると、選択器１０６は、ユーザプロファイルに基づいて、各広告の好きの程度を計算し、新しい広告として、計算された最も高い好きの程度を有する広告を選択する。好きの程度は、レンジ［０，１］の値によって表現されることができ、広告に関連付けられるメタデータの意義のあるサブドメインを表す特徴のサブセットを使用して、計算されることができる。例えば、ビデオ広告に関連付けられるメタデータは、２つのサブドメインに分けられることができる：製品カテゴリ、標的グループ、ブランド名等、の製品広告に関するメタデータ、及びジャンル、キャスト等のビデオ広告自体に関するメタデータ。

選択器１０６は、現在広告の識別された少なくとも１つの特徴と最も異なる識別された少なくとも１つの特徴を有し、且つ高い好きの程度を有する新しい広告を選択することができる。これを達成するために、選択器１０６は、各々の新しい広告について、新しい広告について計算された好きの程度と、新しい広告及び現在広告の間の相違との積を計算する。新しい広告及び現在広告の間の相違は、広告特徴空間の距離尺度（例えばJaccard距離）を使用して計算される。選択器１０６は、最も高い積を有する広告を、新しい広告として選択する。

選択器１０６は、プロセッサ１０８に、選択された新しい広告を通信し、プロセッサ１０８は、現在広告を、選択された新しい広告と置き換える（ステップ２１２）。プロセッサ１０８は、現在広告と同様の広告を、選択された新しい広告又は新しい広告と異なる別の新しい広告と、置き換えることもできる。別の新しい広告は、それが、識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と同様の広告と異なるように、又は識別された少なくとも１つの特徴に関して現在広告と異なるように、選択されることができる。

プロセッサ１０８は、出力端子１１２を通じて外部装置１１６を制御して、外部装置１１６上の現在広告を、選択された新しい広告と置き換える（ステップ２１４）。代替として又は付加的に、プロセッサ１０８は、レンダリング装置１１０を制御して、レンダリング装置１１０上の現在広告を、選択された新しい広告に置き換える（ステップ２１４）。

プロセッサ１０８は更に、レンダリング装置１１０及び／又は外部装置１１６を制御して、識別された少なくとも１つの特徴を少なくとも含まない広告をユーザに提供する（ステップ２１４）。

以下、装置が、パーソナル映画チャネルにメインジャンルとして「アクション」をもつＢＭＷ広告を入れ、ユーザインタフェース１０２が、その広告に関して否定的な入力を受け取った特定の実施形態について記述する。

選択器１０６が、製品に関するユーザプロファイルの一部を使用して、高い好きの程度を有するとして自動車広告を計算したので、選択器１０６は、なお自動車に関するが、異なるジャンル（例えば「ドキュメンタリ／インフォマティブ」）をもつ新しい広告を選択する。この場合、推測は、自動車というジャンルが、ユーザが広告を好きでない理由ではないことを示す。ジャンルは、キャストより高い弁別力を有すると考えられるので、選択器１０６は、異なるキャストの新しい広告ではなく、異なるジャンルの新しい広告を選択する。選択器１０６は、プロセッサ１０８に、選択された新しい広告を通信し、プロセッサ１０８は、現在広告を、選択された新しい広告と置き換える。

装置１００は、広告を、別の広告と置き換えるという観点で記述された。広告は、例えばウェブページ、バナー、オンラインマガジン、プレロールビデオ広告等に存在しうる。装置１００は更に、否定的にレーティングされた広告だけでなく、同じページ又はＴＶチャネル又はウェブサイトに存在する他の（同様の）広告を置き換えるためにも、使用されることができる。装置１００は、肯定的なレーティング及び肯定的なレーティングに基づくアイテムの選択のケースにも適用されることができる。この場合、ユーザインタフェース１０２は、現在広告に関して肯定的な入力を受け取り、識別器１０４は、受け取られた肯定的な入力に従って推測テーブルを更新するために、記憶装置１１４と通信する。例えば、識別器１０４は、推測テーブル内の特定の特徴を肯定的な意味で高めるために、記憶装置１１４と通信することができ、これは、より短い学習時間でより適切な推薦を与えることができる。

ここに記述される装置１００は、ＴＶセット、パーソナルビデオレコーダ（ＰＶＲ）、セットトップボックス、オーディオシステム（ポータブルオーディオを含む）、サービス（インターネットのビデオ及び音楽サービスを含む）、及び推薦が使用される他のシステムに適用されることができる。更に、装置１００は、例えばウェブ広告のような多くのコンテントベースの及びコンテクスベースの広告システムにおいて利用されることができる。

本発明の実施形態は、添付の図面に示され上述の詳細な説明に記述されたが、本発明は、開示される実施形態に限定されず、添付の請求項に記述される本発明の範囲を逸脱することなく、多数の変更が可能であることが理解される。

「手段」という語は、当業者には明らかであるが、任意のハードウェア（例えば別個の又は集積された回路又は電子素子）又はソフトウェア（例えばプログラム又はプログラムの一部）を含むことを意図し、それらは、指定された機能を、単独で又は他の機能と関連して、独立して又は他の素子と協力して、動作中に再現し又は再現するように設計される。本発明は、幾つかの別個の素子を含むハードウェアによって実現されることが可能であり、適切にプログラムされたコンピュータによって実現されることも可能である。いくつかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段の幾つかは、ハードウェアの同じ１つのアイテムによって具体化されることができる。「コンピュータプログラム製品」は、例えばフロッピーディスクのようなコンピュータ可読媒体に記憶される、又はインターネットのようなネットワークを通じてダウンロード可能である、又は他のやり方で売買可能である、任意のソフトウェア製品を意味することが理解されるべきである。

Claims (13)

1. 広告をレンダリングするための方法であって、
   現在レンダリングされている広告がユーザプロファイル及び現在広告の特徴に基づいて置き換えられ、
   当該方法は、ユーザインタフェース、識別器、選択器及びプロセッサを有する装置により実行され、
   当該方法は、
   前記ユーザインタフェースが、前記現在レンダリングされている広告に関する否定的な入力を受け取るステップと、
   前記識別器が、前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される前記現在広告の少なくとも１つの特徴を識別するステップと、
   前記選択器が、前記識別された少なくとも１つの特徴と最も良く合っているユーザプロファイルとに関して、前記現在広告と異なる新しい広告を選択するステップと、
   前記プロセッサが、前記現在広告を、前記選択された新しい広告と置き換えるステップと、
   前記選択された新しい広告をユーザに対してレンダリングするステップとを含み、
   前記選択器は、前記ユーザプロファイルに基づいて新しい広告のための好きの程度を計算し、
   前記選択器は、前記新しい広告に対して計算された前記好きの程度と、前記新しい広告と前記現在広告との間の相違の大きさとの間の積を計算し、
   前記選択器は、最も高い積をもつ前記新しい広告を選択する、方法。
2. 前記現在広告と同様の広告を、別の新しい広告と置き換えるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記識別された少なくとも１つの特徴を少なくとも含まない広告を、ユーザに提供するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記否定的な入力が、前記現在広告を排除する命令、ユーザは前記現在広告を嫌いであるという標示、又は予め決められた値を下回る前記現在広告のレーティング、のうち１つである、請求項１に記載の方法。
5. 前記識別器は、前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される特徴として前記現在広告の属性の値を識別し、
   前記選択器は、前記属性の異なる値をもつ新しい広告を選択する、請求項１に記載の方法。
6. 前記識別するステップは、前記ユーザプロファイル及び前記特徴の弁別力のうち少なくとも１つに基づいて、前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される前記現在広告の少なくとも１つの特徴を識別することを含む、請求項１に記載の方法。
7. 否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、それが前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を保持するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
8. ユーザプロファイルを更新するために、否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の前記記録、並びに各特徴について、それが前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を使用するステップを更に含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記現在広告に関する肯定的な入力を受け取り、前記受け取られた肯定的な入力に従って、前記記録を更新するステップを更に含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記選択するステップは、前記現在広告の前記識別された少なくとも１つの特徴と最も異なる、識別された少なくとも１つの特徴を有する新しい広告を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
11. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるための複数のプログラムコード部分を含むコンピュータプログラム。
12. ユーザプロファイル及び現在広告の特徴に基づいて現在レンダリングされている広告を置き換えるように構成された、広告をレンダリングするための装置であって、
    前記現在レンダリングされている広告に関する否定的な入力を受け取るユーザインタフェースと、
    前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される前記現在広告の少なくとも１つの特徴を識別する識別器と、
    前記識別された少なくとも１つの特徴と最も良く合っているユーザプロファイルとに関して、前記現在広告と異なる新しい広告を選択する選択器と、
    前記現在広告を、前記選択された新しい広告のレンダリングのための前記選択された新しい広告と置き換えるプロセッサとを有し、
    前記選択器は、前記ユーザプロファイルに基づいて新しい広告のための好きの程度を計算し、前記新しい広告に対して計算された前記好きの程度と、前記新しい広告と前記現在広告との間の相違の大きさとの間の積を計算し、最も高い積をもつ前記新しい広告を選択するように構成される、装置。
13. 前記識別された少なくとも１つの特徴を少なくとも含まない広告を、ユーザに提供するレンダリング装置を更に有する、請求項１２に記載の装置。

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