JP6160694B2 - 方法、システム、及びストレージ媒体 - Google Patents

Description

本発明は、モバイルアプリケーションシステム及び方法に関する。より詳細には、本発明は、モバイルアプリケーションの使用量を決定し、そしてその使用量に基づいて収入を導出するシステム及び方法に関する。

モバイルアプリケーションの使用量は、ワイヤレスデータネットワークが広がりそしてモバイル装置の処理パワーが増加するにつれて、毎日の重要な部分となってきた。これら及び他のファクタにより、モバイルアプリケーションの開発者は、旅行アプリケーションや、パーソナルオーガナイザや、ビデオゲームや、モバイルユーザの広い区分へインターネットの完全情報能力を配信する他のモバイルアプリケーションを生成できるようになった。又、開発者は、多数のモバイル装置の高いアクセス性能のユーザインターフェイスに基づいてユーザを創造的に関与させるよう求めるモバイルアプリケーションも生成した。それにより生じるモバイルアプリケーションの変革でモバイル装置のユーザにはパワフルな情報能力及び独特の双方向体験が提供された。

モバイルアプリケーションの開発者は、従来、２つの共通のマネタイゼーションモデルを使用している。一方の共通のマネタイゼーションモデルは、インターネット又はモバイルアプリケーション市場を経てモバイルアプリケーションを販売することに関する。この販売は、モバイルアプリケーションをある期間アクチベートする契約を利用又は購入するための一括料金を支払うことをモバイルユーザに要求する。別の共通のマネタイゼーションモデルは、モバイルアプリケーションに一体化される広告を販売することに関する。広告ベースのマネタイゼーションモデルのもとで、開発者は、第三者の広告主と広告についてネゴシエーションし、そしてモバイルアプリケーションのユーザインターフェイスに戦略的にコンテンツを入れる。両マネタイゼーションモデルは、開発者に収入を生み出す潜在性を与える。

しかしながら、既存のマネタイゼーションモデルは、有効であることが証明されていない。例えば、ユーザは、慣習的に、販売ベースのマネタイゼーションモデルのもとでアプリケーションを購入することに抵抗がある。より詳細には、多くの人々は、販売ベースのマネタイゼーションモデルのもとでアプリケーションの支払をするために要求される金融情報を提出することに抵抗がある。人々は、有料のアプリケーションより、たとえ品質が低くても、無料アプリケーションに向けて引き寄せられている。ユーザは、典型的に、広告ベースのマネタイゼーションモデルがうっとうしく、ユーザを関与させるモバイルアプリケーションの能力から削除すべきであることが分かった。その結果、既存のモバイルアプリケーションのマネタイゼーションモデルは、開発者がモバイルアプリケーションの販売を充分にマネタイズできるものではない。

モバイルアプリケーション使用量に基づく収入ターゲットシステム及び方法が開示される。サーバー方法は、モバイルアプリケーションのセットを収入関連パラメータに基づいてプロファイリングし；モバイルアプリケーションとのユーザの対話を追跡し；ユーザの対話レベルをスコア化し、そしてそのスコアに基づき、ユーザを、ターゲットプロファイルに関連したモバイル分析グループへとグループ化し；及びユーザ情報、ユーザ対話データ及び特定のモバイル分析グループの、広告キャンペーンへの送信を促進する；ことを含む。サーバー方法は、デジタル装置において実行される。

サーバーシステムは、ターゲットプロファイルエンジン、モバイル分析グループ生成エンジン、ユーザ情報プロビジョニングエンジン、アプリケーションデータストア、ユーザデータストア、及びモバイル分析グループデータストアを含むサーバーを備えている。ターゲットプロファイルエンジンは、モバイル分析時間選択エンジンと、モバイルアプリケーション選択エンジンと、アプリケーション記述捕獲エンジンと、アプリケーション記述パースエンジンと、ターゲットプロファイルマネージメントエンジンと、を含む。ターゲットプロファイルエンジンの幾つか又は全部がアプリケーションデータストアに結合される。種々の実施形態において、モバイル分析グループ生成エンジンは、ターゲットプロファイルエンジンに結合されたユーザプロファイル収集エンジンと、ユーザデータベースに結合されたユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンと、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン並びにユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンに結合された使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジンと、を含む。

クライアント方法は、モバイルアプリケーションの実行を開始し；収入ターゲットクライアントを起動し；モバイルアプリケーションタイマーを開始し；及びモバイルアプリケーション特有のトリガーを監視する；ことを含む。ある実施形態では、モバイルアプリケーション特有のトリガーが検出されない場合には、クライアント方法は、モバイルアプリケーションを退出するインストラクションが受け取られたかどうか評価することを含む。更に、モバイルアプリケーション特有のトリガーが検出された場合には、クライアント方法は、トリガーに関連したモバイルアプリケーション特有のイベントをレポートすることを含む。次いで、クライアント方法は、モバイルアプリケーションを退出するインストラクションが受け取られたかどうか評価することを含む。モバイルアプリケーションを退出するインストラクションが受け取られない場合には、クライアント方法は、モバイルアプリケーションを終了し、モバイルアプリケーション使用時間をレポートし、収入ターゲットクライアントを終了し、そしてモバイルクライアントを退出するインストラクションを与えることを含む。クライアント方法は、デジタルサーバーにおいて実行される。

クライアントシステムは、クライアントデータストアに結合されたモバイルアプリケーション実行エンジンを備えている。モバイルアプリケーション実行エンジンは、モバイル装置においてモバイルアプリケーションを実行するように構成され、又、モバイルアプリケーション実行エンジンは、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジンと、収入ターゲットクライアントエンジンとを備えている。収入ターゲットクライアントエンジンは、タイマーエンジン及びイベント監視エンジンと、レポートエンジンとを備えている。種々の実施形態において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン、収入ターゲットクライアントエンジン及びレポートエンジンは、クライアントデータストアに結合される。

ある実施形態による規範的なモバイルシステムの動作環境を示す。 ある実施形態によるモバイルアプリケーション実行エンジン及びクライアントデータストアを含む規範的なモバイル装置を示す。 ある実施形態によるターゲットプロファイルエンジン及びアプリケーションデータストアを含む規範的なサーバーを示す。 ある実施形態によるターゲットプロファイルエンジン、モバイル分析グループ生成エンジン、ユーザ情報プロビジョニングエンジン、及びユーザデータストアを含む規範的なサーバーを示す。 ある実施形態によりモバイルアプリケーション特有のトリガーを検出しそしてレポートする方法の規範的なフローチャートである。 ある実施形態により分析期間中にモバイルアプリケーション収入ターゲットプロファイルを生成し及び／又はマネージする方法の規範的なフローチャートである。 ある実施形態によりモバイルアプリケーションユーザをモバイル分析グループへグループ化する方法の規範的なフローチャートである。 ある実施形態によりターゲットを定めた広告コンテンツをモバイルアプリケーションユーザに与える方法の規範的なフローチャートである。 ある実施形態による規範的なコンピュータシステムを示す。

図１は、ある実施形態によるモバイルシステムの動作環境１００を示す。このモバイルシステムの動作環境１００は、モバイル装置１０２、ネットワーク１０４、及びサーバー１１０を備えている。

モバイル装置１０２は、任意のデジタル装置である。デジタル装置は、メモリ及びプロセッサを有する電子装置である。モバイル装置１０２は、図８に一例が示されたコンピュータシステムの要素の幾つか又は全部を合体してもよい。モバイル装置１０２は、モバイルオペレーティングシステムのようなオペレーティングシステムを合体し、そしてネットワーク１０４（種々の実施形態においてワイヤレスデータネットワークである）への接続をサポートする。種々の例において、モバイル装置１０２は、セルラーホン、スマートホン、コンピューティングタブレット、ラップトップ、或いは他のデジタル又は電子装置である。

モバイル装置１０２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６を備え、これは、次いで、収入ターゲットクライアントエンジン１０８を含む。モバイルアプリケーション実行エンジン１０６は、モバイルアプリケーションを実行するためのハードウェア及び／又はソフトウェアより成る。ここで使用する「モバイルアプリケーション」とは、モバイル装置１０２のプロセッサで実行されるコンピュータインストラクションのセットであり、タスクのセットを遂行するのに使用される。モバイルアプリケーションは、モバイル装置１０２のオペレーティングシステムがモバイル装置１０２のメモリ及び／又はストレージからモバイルアプリケーションをロードできるようにするスタートアッププロトコルを含む。又、モバイルアプリケーションは、モバイル装置１０２のオペレーティングシステムがモバイル装置１０２のメモリ及び／又はストレージからモバイルアプリケーションを除去できるようにするシャットダウンプロトコルを含む。種々の実施形態において、スタートアップ及び／又はシャットダウンプロトコルは、モバイルアプリケーションのコンポーネントをメモリ及び／又はストレージから各々ロード及び／又は除去することができる。

モバイルアプリケーションは、モバイルアプリケーションソフトウェア開発者キット（ＳＤＫ）のような開発者キットを使用して開発される。ここで使用する「ＳＤＫ」とは、アプリケーションを生成し又はアプリケーションをパッケージできるようにする開発者ツールのセットである。モバイルアプリケーションＳＤＫは、実行可能なアプリケーションを構築するために開発者が使用できるテンプレート又はライブラリを含む。種々の実施形態において、モバイルアプリケーションは、モバイルアプリケーションＳＤＫと共に開発される必要はなく、他の仕方で開発されてもよい。

モバイルアプリケーション実行エンジン１０６は、収入ターゲットクライアントエンジン１０８を合体する。収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、モバイルアプリケーションの使用を監視するためにハードウェア及び／又はソフトウェア動作を含む。ある例において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、ユーザがモバイルアプリケーションを使用して費やした時間をレポートするように構成される。又、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、モバイルアプリケーション内に又はモバイルアプリケーションにより生じるイベントを追跡することでもモバイルアプリケーションの使用を監視する。ここで使用する「イベント」とは、モバイルアプリケーションのアクティビティから生じるアクションである。イベントは、アプリケーション内又はモバイルアプリケーション外での出来事（例えば、オペレーティングシステム、ハードウェア、ソフトウェア、或いはアプリケーションのユーザにより開始されるイベントに関連した出来事）によって生じる。ある実施形態において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、タイマーを実施し、及び／又はモバイルアプリケーション、オペレーティングシステム又は他の装置（例えば、入力装置、出力装置及び／又はハードウェア）からのイベントトリガーの特定リストを監視する。ここで使用する「トリガー」とは、モバイルアプリケーションのイベントであって、発生すると、モバイルアプリケーション又は関連モバイルアプリケーションの別のイベントを生じさせるものである。

ある実施形態において、トリガーは、「モバイルアプリケーション特有のトリガー」、即ち特定のモバイルアプリケーション又はモバイルアプリケーションのセットに対して独特のトリガーを含む。種々の実施形態において、モバイルアプリケーション特有のトリガーは、モバイルアプリケーションの状態に関するトリガーを含む。ここで使用するモバイルアプリケーションの「状態」とは、モバイルアプリケーションにおける情報（例えば、メモリのデータ、クライアントデータストアのデータ、ユーザ入力及び／又は出力に関連したデータ、並びに他のデータ）の構成である。モバイルアプリケーションの状態は、例えば、ゲームのポイント又はレベル、入力された特定のデータ（例えば、旅行アプリケーションに入力された行先、ショッピングアプリケーションに入力された購入額）、モバイルアプリケーションが所与の時間にクライアントデータストア、物理的メモリ又は他のシステムパラメータに現在書き込まれるか又は以前に書き込まれたデータ、及び／又はグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ユニットのような地理ベースの送信器から導出されるユーザの位置を含むが、これに限定されない。

ある実施形態において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、モバイルアプリケーションの使用に基づいて収入発生のターゲットを定めるように構成される。ここで使用する「ターゲットとされた収入発生」とは、おそらく同様に応答するモバイルアプリケーションユーザの特定の区分に向けた資料又は概念の指令通信又はマーケティングである。「ターゲットとされた収入発生源」とは、ターゲットとされた収入発生に対する通信又はマーケティングを与えるエンティティである。ターゲットとされた収入発生源とは、例えば、モバイルアプリケーションユーザの特定の区分に特定の広告を指令する広告主である。

収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、特殊な収入ターゲットＳＤＫを使用して開発されたものである。ここで使用する「特殊な収入ターゲットＳＤＫ」とは、アプリケーション開発者がアプリケーションアクティビティを収入源にリンクできるようにするＳＤＫである。ここで使用する「収入源」とは、アプリケーションユーザのアクションに対して収入をアプリケーションに与えるエンティティである。収入源は、例えば、どのようにユーザをアプリケーションに関与させるかをマネタイズするように求める広告主である。広告主は、モバイルアプリケーション開発者とは個別のエンティティでもよいし、又はモバイルアプリケーション開発者と同じエンティティでもよい。収入ターゲットＳＤＫは、モバイルアプリケーション開発者がモバイルアプリケーションの使用を計時し、そしてモバイルアプリケーションにおけるイベント及び関連イベントトリガーを監視できるようにするコンパイラー、リンカー、及び／又は他のプログラムを含む。種々の実施形態において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、収入ターゲットＳＤＫと共に開発される必要はなく、他の仕方で開発されてもよい。

ある実施形態において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、モバイルアプリケーションサークルに合体される。ここで使用する「モバイルアプリケーションサークル」とは、ターゲットとされた収入発生情報を互いに共有するモバイルアプリケーションのセットである。ある実施形態において、モバイルアプリケーションサークルは、共通の収入ターゲットＳＤＫを使用して開発されたモバイルアプリケーションのセットとして実施される。モバイルアプリケーションサークルは、旅行のような共通の要旨を有するモバイルアプリケーションを含む。又、モバイルアプリケーションサークルは、個別の要旨を有するモバイルアプリケーションも含む。

図１は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６内に存在する収入ターゲットクライアントエンジン１０８を示しているが、他の変形も考えられる。ある実施形態において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６とモバイル装置１０２のオペレーティングシステムとの間に分散されたエンジンのセットを備えている。更に、ある実施形態において、収入ターゲットクライアントエンジン１０８は、モバイル装置１０２に存在する必要は全くない。ある実施形態では、収入ターゲットクライアントエンジン１０８の幾つか又は全部が、別の装置（モバイル装置１０２とは個別の）上に存在し、そしてネットワーク接続（ネットワーク１０４を経ての接続のような）を使用してモバイル装置１０２における特定のモバイルアプリケーションの使用を監視する。例えば、ここに述べる本発明の概念の範囲及び実体から逸脱せずに、収入ターゲットクライアントエンジン１０８の幾つか又は全部がサーバー１１０に存在してもよい。図２及び４は、モバイル装置１０２、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６、及び収入ターゲットクライアントエンジン１０８の属性の例を詳細に探求するものである。

図１は、モバイル装置１０２を種々の実施形態における「モバイル装置」として示しているが、該要素１０２は、ここに述べる機能を一般的に有するデジタル装置を指す。例えば、要素１０２は、汎用コンピュータの部分を指す。要素１０２がデジタル装置を指す実施形態では、要素１０６は、収入ターゲットクライアントエンジン１０８を収容するアプリケーション実行環境を指す。それ故、図１は、図示簡単化のために「モバイル装置」を示すが、ここに述べる方法及びシステムは、ここに述べる発明の概念の範囲及び実体から逸脱せずに、モバイル以外の装置でも実施できることが当業者に明らかであろう。

ネットワーク１０４は、モバイル装置１０２とサーバー１１０との間の接続を容易にする。ネットワーク１０４は、コンピュータネットワークを含む。ネットワーク１０４は、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ホームネットワーク、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、企業プライベートネットワークのような企業ネットワーク、バーチャルプライベートネットワーク（ＶＰＮ）のようなバーチャルネットワーク、又は他のネットワークとして実施される。ネットワーク１０４は、学校や職場や近所のような共通エリアに位置する人々を接続するように働く。又、ネットワーク１０４は、職場のような共通の組織に属する人々も接続する。ネットワーク１０４のある部分は、安全が確保されているが、他の部分は、安全が確保されていない。

ある実施形態において、ネットワーク１０４は、ワイヤレスネットワークテクノロジーを合体する。ワイヤレスネットワークテクノロジーは、コンピュータケーブルを使用せずに１つ以上の装置を互いに接続するコンピュータネットワークである。ワイヤレスネットワークは、データパケットを電磁波（例えば、高周波）に合体し、そしてそれにより生じるパッケージ型電磁波を装置間に送信する。適合装置は、データパケットに情報を合体する変調器に結合された送信器を有する。又、適合装置は、データパケットから情報を抽出する復調器に結合された受信器も有する。

サーバー１１０は、デジタル装置である。サーバー１１０は、図８に一例が示されたコンピュータシステムの要素の幾つか又は全部を合体する。サーバー１１０は、オペレーティングシステムを合体し、そしてネットワーク１０４への接続をサポートする。ある実施形態では、サーバー１１０のオペレーティングシステムは、企業ベースのオペレーティングシステムを含む。又、サーバー１１０は、モバイル装置１０２で実行されるモバイルアプリケーションのようなアプリケーションの要求に応じるプログラムも合体する。種々の実施形態において、サーバー１１０は、データベースサーバー、アプリケーションサーバー、ファイルサーバー、メールサーバー、ウェブサーバー、ゲームサーバー、或いは他の種類のサーバーのある組み合わせである。

サーバー１１０は、ターゲットプロファイルエンジン１１２、アプリケーションデータストア１１４、モバイル分析グループ生成エンジン１１６、ユーザデータストア１１８、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０、及びモバイル分析グループデータストア１２２を備えている。ターゲットプロファイルエンジン１１２、アプリケーションデータストア１１４、モバイル分析グループ生成エンジン１１６、ユーザデータストア１１８、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０、及びモバイル分析グループデータストア１２２のいずれか又は全部がハードウェア及び／又はソフトウェアを備えている。ターゲットプロファイルエンジン１１２、アプリケーションデータストア１１４、モバイル分析グループ生成エンジン１１６、ユーザデータストア１１８、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０、及びモバイル分析グループデータストア１２２のいずれか又は全部がＳＤＫを使用して開発されている。

ターゲットプロファイルエンジン１１２は、１つ以上の分析時間周期に対してターゲットプロファイルをマネージする。ここで使用する「ターゲットプロファイル」（或いは又「ペルソナ(persona)」とも称される）は、潜在的な購入者のグループをモバイルアプリケーション記述のセットに関連させるデータ構造である。ある実施形態では、ターゲットプロファイルは、モバイルアプリケーションのユーザを、どのようにユーザをアプリケーションに関与させるかをマネタイズすることを求めるエンティティとリンクさせる。種々の実施形態において、ターゲットプロファイルエンジン１１２は、モバイルアプリケーション識別子及びモバイルアプリケーション記述のセットをアプリケーションデータストア１１４から検索する。ターゲットプロファイルエンジン１１２は、モバイルアプリケーション名及びモバイルアプリケーション記述のセットに対してターゲットプロファイル又は「ペルソナ」を生成する。ある実施形態において、モバイルアプリケーション記述のセットは、モバイルアプリケーションサークルにおけるモバイルアプリケーションのセットを含む。テーブル１及び図３Ａに付随する説明は、ターゲットプロファイル又は「ペルソナ」の例を更に与える。ターゲットプロファイルエンジン１１２は、ターゲットプロファイルをモバイル分析グループ生成エンジン１１６に与える。図３Ａ及び５は、ターゲットプロファイルエンジン１１２及びアプリケーションデータストア１１４の属性の幾つかの例を探求するものである。

モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、ユーザのモバイルアプリケーション使用パターンに基づいてユーザをモバイル分析グループにグループ化する。ここで使用する「モバイル分析グループ」とは、ユーザのグループを、同様の収入ターゲット目標を有するモバイルアプリケーションの１つ以上のグループに関連させるデータ構造である。ある実施形態において、モバイル分析グループのメンバーは、モバイルアプリケーション使用の共通のパターンを有する。例えば、モバイル分析グループのメンバーは、同様の形式のモバイルアプリケーションを同様に使用するか、同様の形式のモバイルアプリケーションを同様の期間中使用するか、及び／又は同様の形式のモバイルアプリケーションに同様のイベントを遭遇させる。種々の実施形態において、モバイルアプリケーションは、互いに同様の収入ターゲット目標を有する。

ある実施形態において、モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、ターゲットプロファイルエンジン１１２からターゲットプロファイルを受け取る。又、モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、所与のモバイルアプリケーションをインストールしたユーザ識別子のセットをユーザデータストア１１８から検索する。モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、所与のユーザセットにおける所与のユーザがモバイルアプリケーションを使用した時間量、及びモバイルアプリケーションに生じる種々のイベントに対する所与のユーザの応答をユーザデータストア１１８から得る。ある実施形態において、モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、ユーザの使用時間及び／又は種々のイベントに対する応答に基づき特定のモバイルアプリケーションにおける１つ以上のユーザ関与をスコア化する。モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、更に、ユーザのセットを、ターゲットとされた収入発生の目的でモバイル分析グループへとグループ化する。ある実施形態では、モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、１つ以上のモバイル分析グループをユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０へ送信もする。図３Ｂ及び６は、更に、モバイル分析グループ生成エンジン１１６及びユーザデータストア１１８の属性の例を探求するものである。

ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループに関する情報を、ターゲットにされた収入発生源に与える。ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ターゲットを定めた広告の配信を容易にするために他のエンジン（例えば、他のサーバーエンジン）とインターフェイスする。

ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、特定モバイル分析グループ又はモバイル分析グループのセットの名前を広告主に供給する。例えば、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、使用のモバイル分析パターンが、業務旅行者の使用パターンに関連したプロファイルに対応する個人のグループを指定するために、広告主にグループ名「業務旅行者(Business Traveler)」を与える。好都合にも、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、与えられたモバイル分析グループにおける個人の、個人的に識別可能な情報を広告主に与える必要はない。ここで使用する「個人的に識別可能な情報（ＰＩＩ）」とは、特定モバイルアプリケーションユーザのアイデンティティを誰でも見出せるようにする情報である。このＰＩＩは、ユーザ名、連絡情報、金融情報、識別情報（例えば、ソーシャルセキュリティナンバー又はバイオメトリック情報）、又はユーザを個人的に識別できるようにする他の情報を含む。

ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループのメンバーに関するＰＩＩを与えることなく、モバイル分析グループ（例えば、グループ名で一般的に指定された）を広告主に供給する。種々の実施形態において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、広告主からのモバイル分析グループにおける個人のＰＩＩのアクセスをセキュアなものとするためにセキュリティ手段を使用する。特定モバイル分析グループ又はモバイル分析グループのセットの名前を広告主に供給した後に、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、広告主から広告コンテンツを受け取り、そして広告主の好みに基づいて広告コンテンツを１つ以上のモバイル分析グループのメンバーへプッシュすることができる。

ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、広告主が特定ユーザのモバイル分析グループ情報を要求する場合には特定ユーザに関するモバイル分析グループ情報を与える。例えば、広告主は、特定の個人「ジョン・ドウ」が属するモバイル分析グループを知りたいとする。この例では、ドウ氏は、「業務旅行者」モバイル分析グループ及び「余暇旅行者」モバイル分析グループに属している。ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ドウ氏が「業務旅行者」モバイル分析グループ及び「余暇旅行者」モバイル分析グループに属している事実を広告主に与える。好都合なことに、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ドウ氏のＰＩＩを明らかにせずに広告コンテンツで広告主がドウ氏を特にターゲットと定められるようにする。

種々の実施形態において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループにおけるメンバーの何人か又は全員のリストを、或いはメンバーのＰＩＩも、広告主に供給する。例えば、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、特定のイベント、及び／又は特定のイベントトリガーを広告主に供給する。種々の実施形態において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループにおけるメンバーのリスト、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、ユーザの連絡情報（例えば、ユーザのｅ−メールアドレス）のいずれか又は全部、ユーザのアカウント情報及び／又はプロファイル情報、特定のイベント、及び／又は特定のイベントトリガーの幾つか又は全部を、広告キャンペーンエンジン（図示せず）へ供給する。広告キャンペーンエンジンは、収入発生資料（例えば、広告）を人々及び／又はエンティティのセットに与えるのに使用されるハードウェア及び／又はソフトウェアのセットである。ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループのメンバーのリスト、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、特定のイベント、又は特定のイベントトリガーのいずれか又は全部をモバイル分析グループデータストア１２２に記憶する。

図２は、ある実施形態により、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６及びクライアントデータストア２１２を含むモバイル装置１０２を示す。モバイルアプリケーション実行エンジン１０６は、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２、収入ターゲットクライアントエンジン２０４、及びレポートエンジン２１０を備えている。モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２、収入ターゲットクライアントエンジン２０４、及びレポートエンジン２１０のいずれか又は全部がハードウェア及び／又はソフトウェアを含む。又、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２、収入ターゲットクライアントエンジン２０４、及びレポートエンジン２１０のいずれか又は全部がＳＤＫを使用して開発されたものである。

モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、システム、アプリケーション及び／又は他のコンポーネントを初期化する。ある実施形態では、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、ストレージからメモリへアプリケーションコンポーネントをロードするためのインストラクションをモバイル装置１０２のプロセッサに対して実施する。種々の実施形態において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、アプリケーションを終了させるためのハードウェア及び／又はソフトウェアも備えている。モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６のランタイム環境において実行されるモバイルアプリケーションの１つ以上の状態をクライアントデータストア２１２にセーブするためのインストラクションをプロセッサに対して実施する。

図２は、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２をモバイルアプリケーション実行エンジン１０６内に示しているが、当業者であれば、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６内になくてもよいことが明らかであろう。ある実施形態では、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２の一部又は全部がモバイル装置１０２のオペレーティングシステム内にあってもよい。種々の実施形態において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２の若干又は全部が、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６により実行されるアプリケーション以外のアプリケーション内にあってもよい。

収入ターゲットクライアントエンジン２０４は、モバイル装置１０２に発生するイベントを監視する。収入ターゲットクライアントエンジン２０４は、タイマーエンジン２０６及びイベント監視エンジン２０８を備えている。

タイマーエンジン２０６は、モバイルアプリケーションが使用された時間を監視する。ある実施形態では、タイマーエンジン２０６は、モバイル装置１０２のシステムクロックへのリンクとして又はクロックとして実施される。種々の実施形態において、タイマーエンジン２０６は、モバイル装置１０２のオペレーティングシステムに関連したタイマーとのインターフェイスを含む。タイマーエンジン２０６は、ユーザがモバイルアプリケーションと対話した時間量に対応する値をレポートエンジン２１０に与える。

イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーションの状態を監視する。この状態は、メモリのデータ、クライアントデータストア２１２のデータ、ユーザ入力及び／又は出力に関連したデータ、及び／又はモバイルアプリケーションの他のデータを含む。モバイルアプリケーションの状態は、例えば、ゲームのポイント又はレベル、特定の入力データ（例えば、旅行アプリケーションに入力された行先、ショッピングアプリケーションに入力された購入額）、モバイルアプリケーションがクライアントデータストア２１２に現在書き込まれる又は以前に書き込まれたデータ、所与の時間の物理的メモリ又は他のシステムパラメータ、及び／又はグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ユニットのような地理ベースの送信器から導出されるユーザの位置を含むが、これに限定されない。

種々の実施形態において、イベント監視エンジン２０８は、所与の時間間隔で、及び／又はモバイルアプリケーションの状態が変化するたびに、モバイルアプリケーションの状態を捕獲する。イベント監視エンジン２０８は、所与の時間間隔で及び／又は状態が変化するときに更新されるログを合体する。ある実施形態では、イベント監視エンジン２０８は、捕獲した状態を記憶された状態（例えば、クライアントデータストア２１２）と比較する。種々の実施形態において、イベント監視エンジン２０８は、捕獲した状態を、タイムスタンプ及び／又は他の情報と共にレポートエンジン２１０に与えるよう構成される。

レポートエンジン２１０は、収入ターゲット情報を出力する。ある実施形態では、レポートエンジン２１０は、ネットワーク（例えば、図１のネットワーク１０４）とインターフェイスし、そして時間及び／又は状態情報を与える。又、レポートエンジン２１０は、時間及び／又は状態情報をクライアントデータストア２１２に記憶する。

クライアントデータストア２１２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６のランタイム環境内で実行されるモバイルアプリケーションに関連したデータを記憶する。クライアントデータストア２１２は、持続性ストレージにおいて実施され、揮発性及び／又は不揮発性ストレージを含む。クライアントデータストア２１２は、実行されないモバイルアプリケーションの部分を保持するためにストレージを備えている。更に、クライアントデータストア２１２は、モバイルアプリケーションの部分を実行のために容易に与えることのできるキャッシュを備えている。又、クライアントデータストア２１２は、アプリケーションを実行した時間量に対応する数字を記憶するようにも構成される。ある実施形態において、クライアントデータストア２１２は、モバイルアプリケーションの状態を記憶するように構成される。

図３Ａは、ある実施形態によるサーバー１１０を示す。ターゲットプロファイルエンジン１１２は、モバイル分析時間選択エンジン３０２、モバイルアプリケーション選択エンジン３０４、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６、アプリケーション記述パースエンジン３０８、及びターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０を備えている。モバイル分析時間選択エンジン３０２、モバイルアプリケーション選択エンジン３０４、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６、アプリケーション記述パースエンジン３０８、及びターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０のいずれか又は全部がハードウェア及び／又はソフトウェアを含む。又、モバイル分析時間選択エンジン３０２、モバイルアプリケーション選択エンジン３０４、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６、アプリケーション記述パースエンジン３０８、及びターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０のいずれか又は全部がＳＤＫを使用して開発されたものである。

モバイル分析時間選択エンジン３０２は、分析時間周期を特定する。ここで使用する「分析時間周期」とは、広告主がモバイルアプリケーションユーザのアプリケーション使用を監視するところの時間巾である。分析時間周期は、広告ターゲット基準に依存する。ここで使用する広告ターゲット基準とは、広告に関連すると思われる時間的、地理的、又は他の基準／範囲である。ある実施形態では、広告ターゲット基準及び／又は分析時間周期は、モバイル分析時間選択エンジン３０２を（例えば、収入ターゲットＳＤＫで）コード化するときに開発者により特定される所定値である。種々の実施形態において、モバイル分析時間選択エンジン３０２は、ネットワーク接続を経て、又はアプリケーションデータストア１１４又は他のデータストアから、広告ターゲット基準及び／又は分析時間周期を受け取る。

モバイルアプリケーション選択エンジン３０４は、分析時間周期中に使用分類のためにモバイルアプリケーションを選択する。ここで使用する「使用分類」とは、ターゲットとされた収入発生の目的でモバイルアプリケーションに関連したアプリケーション記述に基づいてモバイルアプリケーションを類別することを意味する。選択は、構造化問合せ言語（ＳＱＬ）問合せ又は他の関係データベース問合せのようなデータベース問合せと一貫したものである。

アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、モバイルアプリケーションのアプリケーション記述を収集する。アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、アプリケーションデータストア１１４におけるモバイルアプリケーション名に関連したモバイルアプリケーションの記述の問合せを実施する。ある実施形態では、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６からの問合せは、構造化問合せ言語（ＳＱＬ）問合せ又は他の関係データベース問合せと一貫したものである。モバイルアプリケーション記述の問合せは、モバイルアプリケーションに関連したモバイルアプリケーション市場記述において特定キーワードの存在をサーチすることを含む。ここで使用する「モバイルアプリケーション市場」とは、モバイルアプリケーションユーザが、購入及び／又はインストールしたモバイルアプリケーションを管理できるようにするアプリケーションである。ある実施形態では、モバイルアプリケーション市場は、ｉＴｕｎｅｓ（Ｒ）アプリケーションストア又はＧｏｏｇｌｅプレイ（Ｒ）ストアを含む。モバイルアプリケーション市場におけるモバイルアプリケーションごとに、モバイルアプリケーションに関する情報を含む関連記述がある。この記述は、モバイルアプリケーション開発者により供給されるか、又はモバイルアプリケーションの他のユーザのような他のソースから到来する。

ある実施形態において、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、分析時間周期を使用して、その周期に対するモバイルアプリケーション名及び記述を収集する。ここに述べる本発明の概念を完全に開示するために分析時間周期が使用されるが、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６の実施形態は、分析時間周期を使用せずに、アプリケーション名及びアプリケーション記述を収集することに注意されたい。

アプリケーション記述パースエンジン３０８は、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６により収集されたアプリケーション記述をパースする。より詳細には、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、アプリケーション記述をコンポーネント部分に分離する。又、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、データ構造体を他のエンジンに与えるか、或いはデータ構造体をアプリケーションデータストア１１４のようなストレージに、又はターゲットプロファイルエンジン１１２に通信結合された他のデータストアに記憶する。

ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、ターゲットプロファイルを生成し及び／又は更新する。ここに述べるように、ターゲットプロファイル又は「ペルソナ」は、潜在的な購入者のグループをモバイルアプリケーション記述のセットに関連させるデータ構造体である。前記ターゲットプロファイルに対応するモバイルアプリケーション記述の例がテーブル１に見られる。

種々の実施形態において、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、アプリケーション記述パースエンジン３０８からのパースされたモバイルアプリケーション記述に基づいてターゲットプロファイルを構築する。更に、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、ターゲットプロファイルをデータストア（例えば、アプリケーションデータストア１１４又は他のデータストア）に記憶する。又、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、サーバー１１０又は他の装置に存在する他のエンジン又は他のアプリケーションにターゲットプロファイルを与える。アプリケーションデータストア１１４は、アプリケーション名及びアプリケーション記述を記憶する。

ある実施形態において、アプリケーションデータストア１１４は、モバイルアプリケーション市場にリンクされる。その結果、アプリケーションデータストア１１４は、ｉＴｕｎｅｓ（Ｒ）アプリケーションストア又はＧｏｏｇｌｅプレイ（Ｒ）ストアにリンクされる。又、アプリケーションデータストア１１４は、オンラインモバイルアプリケーション市場を、アプリケーション、アプリケーション記述及び関連更新について周期的に監視する。アプリケーションデータストア１１４は、サーバー１１０に対してローカルなストレージ又はサーバー１１０に対してリモートのストレージとして実施される。ある実施形態では、アプリケーションデータストア１１４は、ネットワーク接続を使用してサーバー１１０に通信結合される。

図３Ｂは、ある実施形態によるサーバー１１０を示す。サーバー１１０は、ターゲットプロファイルエンジン１１２、モバイル分析グループ生成エンジン１１６、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０、及びユーザデータストア１１８を備えている。ターゲットプロファイルエンジン１１２、モバイル分析グループ生成エンジン１１６、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０、及びユーザデータストア１１８のいずれか又は全部がハードウェア及び／又はソフトウェアを含む。ターゲットプロファイルエンジン１１２、モバイル分析グループ生成エンジン１１６、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０及びユーザデータストア１１８のいずれか又は全部がＳＤＫを使用して開発されている。

ターゲットプロファイルエンジン１１２は、ターゲットとされた収入発生のためのモバイルアプリケーションのセットを登録する。ターゲットプロファイルエンジン１１２は、ターゲットプロファイルを構築及び／又は変更できるようにモバイルアプリケーションに関連したアプリケーション記述についてアプリケーションデータストア１１４（図３Ａに示す）をサーチする。

モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、ユーザが特定ターゲットプロファイルにおいてモバイルアプリケーションと対話する仕方に基づきユーザのグループのためのモバイル分析グループを生成する。モバイル分析グループ生成エンジン１１６は、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６を備えている。ある実施形態では、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、ターゲットプロファイルエンジン１１２と、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６とに結合される。種々の実施形態において、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザデータストア１１８と、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６とに結合される。使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２と、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４と、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０とに結合される。

ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、モバイルアプリケーションに対するターゲットプロファイルを得る。１つの例では、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、ターゲットプロファイルエンジン１１２から２列データ構造体を要求するためのインストラクションを与えるように構成される。第１列は、ターゲットプロファイル名に対応し、そして第２列は、特定ターゲットプロファイル名に関連したモバイルアプリケーション記述に対応する。ある実施形態では、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、収集したターゲットプロファイルを記憶する。種々の実施形態において、ストレージは、モバイル分析グループ生成エンジン１１６に対してローカルでもよいし、サーバー１１０の別の部分に対してローカルでもよいし、或いはネットワーク接続を経てサーバー１１０に対してリモートでもよい。ターゲットプロファイルが記憶されるかどうかに関わらず、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、ターゲットプロファイルを更なる処理のためにモバイル分析グループ化エンジン３１８へ送信する。

ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザプロファイルを得、及び／又は所与のユーザに対応するアプリケーション特有のイベントを得る。ある実施形態では、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザデータストア１１８から３列データ構造体を要求するように構成される。第１列は、ユーザ名、独特のユーザ識別、又はユーザ番号のようなユーザ識別子を含む。第１列は、更に、ユーザの連絡先情報、好み、及び個人的情報のようなプロファイル情報を含む。第２列は、ユーザが対話するモバイルアプリケーションを含む。第３列は、モバイルアプリケーション及びユーザに対応するアプリケーション特有のイベントのセットを含む。例えば、第３列は、ユーザがモバイルアプリケーションと対話した期間を含む。種々の実施形態において、第３列は、所与の時間におけるモバイルアプリケーションの状態を含む。

使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザがモバイルアプリケーション又はモバイルアプリケーションのセットと対話したコンテンツをスコア化し、そしてそれらのスコアに基づいてユーザをグループ化する。より詳細には、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２からターゲットプロファイルのセットを受け取ることができる。ターゲットプロファイルのセットは、ターゲットプロファイル名を一方の列に及び特定のターゲットプロファイル名に関連したモバイルアプリケーション記述を第２の列に含む２列データ構造体を構成する。又、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、所与のユーザに対応するユーザプロファイル及びアプリケーション特有のイベントも受け取る。ユーザプロファイルのセットは、ユーザ識別子／プロファイル情報と、ユーザが対話したモバイルアプリケーションと、モバイルアプリケーション及びユーザに対応するアプリケーション特有のイベントのセットとを含む３列データ構造体の形態をとる。

使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、モバイルアプリケーション又はモバイルアプリケーションのセットとのユーザの対話をスコア化するように構成される。ここに述べるように、スコアは、特定のモバイルアプリケーション又はモバイルアプリケーションのセットとのユーザの関与の程度のインジケータ、例えば、数値インジケータである。スコアは、周期的に計算されてもよいし、又はモバイルアプリケーション特有のトリガーに依存してもよい。

ある実施形態では、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザの１つ以上のモバイル分析グループをそれらのスコアに基づいて生成又は更新するためのハードウェア及び／又はソフトウェアを備えている。

ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ターゲットとされた収入発生源にモバイル分析グループを与えるように動作するハードウェア及び／又はソフトウェアを備えている。例えば、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループの全メンバーのリストを広告主に供給する。ここに述べるように、ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、特定のイベント、又は特定のイベントトリガーも広告主に供給する。種々の実施形態において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループのメンバーのリスト、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、特定のイベント、又は特定のイベントトリガーのいずれか又は全部を広告キャンペーンエンジン（図示せず）に供給する。ある実施形態では、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループのメンバーのリスト、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、特定のイベント、又は特定のイベントトリガーのいずれか又は全部をモバイル分析グループデータストア１２２に記憶する。

図４は、ある実施形態により、モバイルアプリケーション特有のトリガーを検出し及びレポートするための方法４００の規範的なフローチャートである。以下の記述は、図２に開示された構造に鑑み方法４００のステップを説明する。

ステップ４０２において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーションの実行を開始する。ある実施形態では、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６のランタイム環境で実行するためにモバイルアプリケーションの部分を検索するようモバイル装置１０２のプロセッサに命令する。種々の実施形態において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、クライアントデータストア２１２からモバイルアプリケーションのコンポーネントを検索し、そしてモバイルアプリケーションのコンポーネントをモバイル装置１０２のメモリに入れる。

ステップ４０４において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、収入ターゲットクライアントエンジン２０４を起動する。ある実施形態では、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６のランタイム環境で実行するために収入ターゲットクライアントエンジン２０４の部分を検索する。モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、クライアントデータベース２１２から収入ターゲットクライアントエンジン２０４のコンポーネントを検索し、そして収入ターゲットクライアントエンジン２０４をモバイル装置１０２のメモリに入れる。

ステップ４０６において、タイマーエンジン２０６は、モバイルアプリケーションタイマーを始動する。モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、それが収入ターゲットクライアントエンジン２０４をメモリにロードすると、タイマーエンジン２０６のインスタンスを生成する。ある実施形態では、タイマーエンジン２０６は、収入ターゲットクライアントエンジン２０４がメモリにロードされて以来経過した時間量を監視するためにモバイル装置１０２のシステムクロックへのリンク又はクロックを使用する。又、タイマーエンジン２０６は、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２が収入ターゲットクライアントエンジン２０４をメモリにロードした時間と、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２がモバイルアプリケーションの他のコンポーネントをメモリにロードした時間との相違の程度を補償するための調整も行う。

ステップ４０８において、イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーション特有のトリガーを監視する。モバイルアプリケーション特有のトリガーが発生すると、モバイルアプリケーション特有のイベントが生じる。モバイルアプリケーション特有のトリガーは、モバイルアプリケーションの状態変化を含む。モバイルアプリケーションの状態は、例えば、ゲームのポイント又はレベル、入力された特定のデータ（例えば、旅行アプリケーションに入力された行先、ショッピングアプリケーションに入力された購入額）、モバイルアプリケーションが所与の時間にクライアントデータストア２１２、物理的メモリ又は他のシステムパラメータに現在書き込まれるか或いは以前に書き込まれたデータ、及び／又はグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ユニットのような地理ベースの送信器から導出されるユーザの位置を含むが、これに限定されない。種々の実施形態において、イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーション特有のトリガーにおける状態更新又は変化を周期的にチェックする。

判断点４１０において、イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーション特有のトリガーを検出したかどうか決定する。モバイルアプリケーションの状態のいずれか１つが変化すると（例えば、旅行アプリケーションにおけるユーザの行先が変更になると）、イベント監視エンジン２０８は、その状態変化を捕獲する。又、イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーションの状態を、所与の時間間隔で、又はモバイルアプリケーションの状態が変化するたびに、捕獲してもよい。又、イベント監視エンジン２０８は、捕獲された状態と、ストレージ（例えば、クライアントデータストア２１２）に入れられた記憶された状態との比較も行う。捕獲された状態が、記憶された状態に一致すると、イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーション特有のトリガーが検出されたことを指示する。

イベント監視エンジン２０８は、モバイルアプリケーション特有のトリガーを検出すると、捕獲された状態をタイムスタンプ及び他の情報と共にレポートエンジン２１０に与え、そしてステップ４１２へ進む。ステップ４１２において、レポートエンジン２１０は、トリガーに関連したモバイルアプリケーション特有のイベントをレポートする。ある実施形態では、レポートエンジン２１０は、ネットワーク１０４（図１に示す）とインターフェイスし、そして状態情報を与える。又、ステップ４１２に従い、レポートエンジン２１０は、状態情報をクライアントデータストア２１２に記憶する。

イベント監視エンジン２０８がモバイルアプリケーション特有のトリガーを検出しなかった場合には、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６は、判断点４１４へ進む。判断点４１４において、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６は、モバイルアプリケーションを退出するインストラクションを受信したかどうか決定する。モバイルアプリケーション実行エンジン１０６がモバイルアプリケーションを退出するインストラクションを受信していない場合には、フローチャート４００は、ステップ４０８へ戻る。モバイルアプリケーション実行エンジン１０６がモバイルアプリケーションを退出するインストラクションを受信した場合には、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６は、ステップ４１６へ進む。

ステップ４１６において、タイマーエンジン２０６は、モバイルアプリケーションタイマーを終了させる。ある実施形態において、タイマーエンジン２０６は、モバイル装置１０２のメモリからタイマーデータをクリアし、クライアントデータストア２１２に情報を書き込む。又、タイマーエンジン２０６は、初期化以来経過した時間量に対応する数値をレポートエンジン２１０に与える。

ステップ４１８において、レポートエンジン２１０は、モバイルアプリケーション使用時間をレポートする。種々の実施形態において、レポートエンジン２１０は、ネットワーク（例えば、図１のネットワーク１０４）とインターフェイスし、そして経過時間を与える。又、ステップ４１２に従い、レポートエンジン２１０は、経過時間をクライアントデータストア２１２に記憶する。

ステップ４２０において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、収入ターゲットクライアントエンジン２０４のインスタンスを終了させる。種々の実施形態において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイル装置１０２のメモリから収入ターゲットクライアントエンジン２０４のインスタンスをクリアする。

ステップ４２２において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーションを退出するインストラクションを与える。種々の実施形態において、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、モバイルアプリケーション実行エンジン１０６に従って実行されるアプリケーションの状態をクライアントデータベース２１２にセーブするようにモバイル装置１０２のプロセッサに命令する。又、モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン２０２は、収入ターゲットクライアントエンジン２０４及びレポートエンジン２１０の部分をモバイル装置１０２のメモリからクリアする。

図５は、分析時間周期中にモバイルアプリケーション収入ターゲットプロファイルを生成し及び／又は管理するための方法５００の規範的なフローチャートである。以下の記述は、図３Ａに開示された構造に鑑み方法５００のステップを説明する。

ステップ５０２において、モバイル分析時間選択エンジン３０２は、広告ターゲット基準をベースとして分析時間周期を選択する。広告ターゲット生成及び／又は分析時間周期は、モバイル分析時間選択エンジン３０２を収入ターゲットＳＤＫで開発するときに開発者により特定される所定値である。又、種々の実施形態において、モバイル分析時間選択エンジン３０２は、ネットワーク接続を経て、或いはアプリケーションデータストア１１４又は他のデータストアから、広告ターゲット生成及び／又は分析時間周期を受け取る。ある実施形態では、広告ターゲット基準は、広告ニーズの所与のセットが、分析データが得られる短い周期（例えば、３０日）中にターゲットとされた収入発生のためにモバイルアプリケーションのセットの登録を要求することを特定する。そのようなケースでは、モバイル分析時間選択エンジン３０２は、アプリケーション登録のその期間に関する広告ターゲット基準をベースとして３０日の分析時間周期を特定する。

ステップ５０４において、モバイルアプリケーション選択エンジン３０４は、分析時間周期中の使用分類のためにモバイルアプリケーションを選択する。ある実施形態では、モバイルアプリケーション選択エンジン３０４は、アプリケーションデータストア１１４に記憶されたモバイルアプリケーションの名前をサーチし、そして問合せされたモバイルアプリケーションの名前をメモリにロードする。問合せは、ＳＱＬ問合せに一貫したものである。種々の実施形態において、アプリケーションデータストア１１４は、１つの列としてアプリケーション名を及び第２の列としてアプリケーション記述を有するデータ構造体をモバイルアプリケーション選択エンジン３０４に返送する。又、アプリケーションデータストア１１４は、使用量の指示もモバイルアプリケーション選択エンジン３０４に返送する。例えば、アプリケーションデータストア１１４は、ユーザが所与のモバイルアプリケーションと対話する平均時間量をモバイルアプリケーション選択エンジン３０４に返送する。モバイルアプリケーション選択エンジン３０４は、選択されたアプリケーションを、その選択されたアプリケーションの記述と共に、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６に与える。

ステップ５０６において、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、モバイルアプリケーションのためのアプリケーション記述を収集する。ある実施形態では、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、データ構造体の第２列（即ち、アプリケーション記述列）をモバイルアプリケーション選択エンジン３０４から分離する。

アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、データベース問合せ（例えば、ＳＱＬ問合せ）を実行して、モバイルアプリケーションに関連したモバイルアプリケーション市場記述における特定キーワードの存在をサーチする。例えば、モバイルアプリケーション“Ｋａｙａｋ”がアプリケーションデータストア１１４においてそれに関連した次のアプリケーション記述、即ち「フライト、ホテル及びレンタカーを比較し、フライトを追跡し、安価な旅行取り扱いを得、・・・」を有すると仮定する。更に、モバイルアプリケーション“Ｔｒｉｐｉｔ”がアプリケーションデータストア１１４においてそれに関連した次のアプリケーション記述、即ち「全てのプランを一箇所で立てることで旅行中安心感が得られます。Ｔｒｉｐｉｔは、旅行を組織立てシェアする容易な方法です。」を有すると仮定する。これらの例では、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、モバイルアプリケーションＫａｙａｋ及びＴｒｉｐｉｔのアプリケーション記述を収集する。種々の実施形態において、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、特定モバイルアプリケーションの名前を直接収集することでもアプリケーション記述を収集する。例えば、キーワード“Ｈｉｐｓｔｅｒ／Ｉｎｄｉｅ”は、モバイル分析グループを容易に定義するものではない。そのようなケースでは、“ＰＢＲ ｍｅ ＡＳＡＰ”及び“Ｂａｎｄ Ｎａｍｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ”のようなモバイルアプリケーション名は、特定モバイルアプリケーションのアプリケーション記述“ＰＢＲ ｍｅ ＡＳＡＰ”及び“Ｂａｎｄ Ｎａｍｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ”に関するインジケータを与える。

これらの例では、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６は、３０日のような分析時間周期を使用して、その周期に対するモバイルアプリケーション名及び記述を収集する。ここに述べる本発明の概念を完全に開示するために分析時間周期が使用されるが、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６の実施形態は、分析時間周期を使用せずにアプリケーション名及びアプリケーション記述を収集する。

ステップ５０８において、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、収入関連ターゲットワードのためのアプリケーション記述をパースする。ここで使用する「収入関連ターゲットワード」とは、ターゲットとされた収入発生に関連したキーワードである。ある実施形態では、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、アプリケーション記述捕獲エンジン３０６により収集されたアプリケーション記述をコンポーネント部分に分離するように構成される。ステップ５０６に関連した前記例では、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、モバイルアプリケーションＫａｙａｋの記述を、次のパースされたモバイルアプリケーション記述、即ち「比較」「フライト」「ホテル」「レンタカー」「追跡」「フライト」「安価な旅行取り扱い」へと分離する。更に、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、モバイルアプリケーションＴｒｉｐｉｔの記述を、次のパースされたモバイルアプリケーション記述、即ち「旅行」「プラン」「旅行を組織立て」「旅行をシェアし」へと分離する。ある実施形態では、アプリケーション記述パースエンジン３０８は、アプリケーション名を１つのフィールドとして含み且つパースされたモバイルアプリケーション記述を第２のフィールドとして含む新たなデータ構造体を生成する。アプリケーション記述パースエンジン３０８は、データ構造体を他のエンジンに与えるか、或いはアプリケーションデータストア１１４のようなストレージ、又はターゲットプロファイルエンジン１１２に通信結合された他のデータストアにデータ構造体を記憶する。

ステップ５１０において、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、収入関連ターゲットワードを使用してターゲットプロファイルを変更する。ここに述べるように、ターゲットプロファイル又は「ペルソナ」は、潜在的な購入者のグループをモバイルアプリケーション記述に関連付けるデータ構造体である。例えば、モバイルアプリケーション“Ｋａｙａｋ”及び“Ｔｒｉｐｉｔ”は、それらの記述に基づき、「業務旅行者(Business Traveler)」のターゲットプロファイルに関連付けられる。他のターゲットプロファイルは、余暇旅行者(Leisure Traveler)、社会的影響／社会的コネクション(Socially Influenced/Socially Connected)、不動産信者(Real Estate Follower)、自動車保険消費者(Auto Insurance Consumer)、車好き(Auto Enthusiast)、個人融資オタク(Personal Finance Geek)、カジュアル／ソーシャルゲーマー(Casual/Social Gamer)、ハードコアゲーマー(Hardcore gamer)、スポーツ愛好者(Sport Fanatic)、ヘルス＆フィットネス意識(Health & Fitness Conscious)、メンズライフスタイル熱中者(Men’s Lifestyle Addict)、子育て(Parenting)、大学生(College Student)、ヒップスター／インディー(Hipster/Indie)、ファッション通(Fashionista)、ヘビーグローサリーショッパー(Heavy Grocery Shopper)、ディスカウントハンター／オファーシーカー(Discount hunter/Offer Seekers)、娯楽：映画、娯楽：ＴＶ、娯楽：イベント、音楽ファン(Music Enthusiast)、テク／ガジェットファン(Tech/Gadget Enthusiast)、ペットオーナー(Pet Owner)、ホームインプルーブメント(Home Improvement)、独身者(Singles)、熱心な読書家(Avid Readers)、フード＆ダイニング(Food & Dining)、ヤングビジネスプロフェッショナル(Young Business Professionals)、ビジネスデシジョンメーカー(Business decision Maker)、新米ママ(New Moms)、等を含む。前記ターゲットプロファイルに対応するモバイルアプリケーション記述の例がテーブル１に見られる。ターゲットプロファイルの変更は、新たなターゲットプロファイルを生成すること、又は既存のターゲットプロファイルを更新することを含む。

ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、アプリケーションデータストア１１４にターゲットプロファイルが存在するかどうか決定するためのチェックを行う。アプリケーションデータストア１１４にターゲットプロファイルがない場合には、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、アプリケーション記述パースエンジン３０８からのパースされたモバイルアプリケーション記述に基づいてターゲットプロファイルを構築する。更に、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、ターゲットプロファイルをアプリケーションデータストア１１４に記憶する。アプリケーションデータストア１１４にターゲットプロファイルが存在する場合には、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、アプリケーション記述パースエンジン３０８からのパースされたモバイルアプリケーション記述を含ませるように、ターゲットプロファイルを更新する。又、ターゲットプロファイルマネージメントエンジン３１０は、サーバー１１０又は他の装置に存在する他のエンジン又は他のアプリケーションにターゲットプロファイルを与える。

図６は、ある実施形態によりモバイルアプリケーションユーザをモバイル分析グループへグループ化する方法６００の規範的なフローチャートである。以下の記述は、図３Ｂに開示された構造に鑑み方法６００のステップを説明する。

ステップ６０２において、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、モバイルアプリケーション又はモバイルアプリケーションサークルのためのターゲットプロファイルを得る。ある実施形態において、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、ターゲットプロファイルエンジン１１２から２列のデータ構造体を要求するように構成される。第１の列は、ターゲットプロファイル名に対応し、そして第２の列は、特定のターゲットプロファイル名に関連したモバイルアプリケーション記述に対応する。ある実施形態では、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２は、収集されたターゲットプロファイルを記憶する。ある実施形態では、ターゲットプロファイルは、多数のモバイルアプリケーションのモバイルアプリケーションサークルに関連している。

ステップ６０４において、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザデータストア１１８からユーザのセットを得、このユーザのセットは、ターゲットプロファイルに関連している。ある実施形態では、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザデータストア１１８から３列のデータ構造体を要求するように構成される。第１の列は、ユーザ名、独特のユーザ識別、又はユーザ番号のようなユーザ識別子を含む。第１の列は、更に、ユーザの連絡先情報、好み、及びパーソナル情報のようなプロファイル情報を含む。第２の列は、ユーザが対話するモバイルアプリケーションを含む。

ステップ６０６において、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザのセットに対するモバイルアプリケーション使用パラメータを得る。ここで使用する「アプリケーション使用パラメータ」とは、モバイルアプリケーションとのユーザの関与の属性を含む。アプリケーション使用パラメータは、例えば、使用時間、及び／又はモバイルアプリケーション特有のトリガーのリストを含む。ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザデータストア１１８から３列のデータ構造体を要求するように構成される。この３列データ構造体の第３列は、モバイルアプリケーション及びユーザに対応するアプリケーション特有のイベントのセットを含む。例えば、第３列は、ユーザがモバイルアプリケーションと対話する期間を含む。種々の実施形態において、この第３列は、所与の時間におけるモバイルアプリケーションの状態を含む。例えば、第３列は、ゲームのポイント又はレベル、入力された特定のデータ（例えば、旅行アプリケーションに入力された行先、ショッピングアプリケーションに入力された購入額）、モバイルアプリケーションが所与の時間にクライアントデータストア２１２、物理的メモリ又は他のシステムパラメータに現在書き込まれるか又は以前に書き込まれたデータ、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ユニットのような地理ベースの送信器から導出されるユーザの位置、等の１つ以上を含む。種々の実施形態において、ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン３１４は、ユーザプロファイル及び／又はアプリケーション特有のイベントを使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６へ送信するように構成される。

ステップ６０８において、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、モバイルアプリケーションとのユーザの対話のセットを、モバイルアプリケーション使用パラメータに基づいてスコア化して、ユーザのセットに対するスコアを発生する。ある実施形態では、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザターゲットプロファイル収集エンジン３１２からターゲットプロファイルのセットを受け取るように構成される。ある実施形態では、ターゲットプロファイルのセットは、１つの列にターゲットプロファイル名をそして第２の列に特定ターゲットプロファイル名に関連したモバイルアプリケーション記述を含む２列データ構造体を含む。又、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、所与のユーザに対応するユーザプロファイル及びアプリケーション特有のイベントを受け取るようにも構成される。種々の実施形態において、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザの識別子／プロファイル情報と、ユーザが対話するモバイルアプリケーションと、モバイルアプリケーション及びユーザに対応するアプリケーション特有のイベントのセットとを含む３列データ構造体を受け取る。

ある実施形態では、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、モバイルアプリケーション又はモバイルアプリケーションのセットとのユーザの対話をスコア化するように構成される。例えば、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザが特定のモバイルアプリケーションを実行した時間量を計算するように構成される。そのようなケースでは、ユーザがモバイルアプリケーションを実行した時間は、モバイルアプリケーションとのユーザの対話に関連したスコアのインジケータを与える。ある実施形態では、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ターゲットプロファイル内に入るモバイルアプリケーションのグループとのユーザの対話をスコア化するように構成される。例えば、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、モバイルアプリケーションＫａｙａｋ及びモバイルアプリケーションＴｒｉｐｉｔを有するユーザを「業務旅行者」のターゲットプロファイルへ分類する。例えば、テーブル１を参照されたい。使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、そのユーザのスコアを、所与の期間（例えば、過去Ｘ日）中にそれらのモバイルアプリケーションが使用された合計セッション期間に基づいて決定する。所与の期間は、ターゲットプロファイルごとに変化する。例えば、「業務旅行者」のターゲットプロファイルに対する関連ターゲット期間として３０日が考えられ、一方、個人融資オタクのターゲットプロファイルに対する関連ターゲット期間として７日が考えられる。

種々の実施形態において、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザのスコアを周期的に、例えば、毎日、計算する。例えば、ユーザは、最近３０日にわたってＫａｙａｋを５分そしてＴｒｉｐｉｔを３分、合計８分間、使用した。使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、そのユーザのスコアを（Ｋａｙａｋ及びＴｒｉｐｉｔの組み合わせ使用に基づいて）毎日計算することができる。

又、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、モバイルアプリケーション特有のトリガーに基づいてユーザのスコアを計算することができる。例えば、ユーザのスコアは、ゲームのポイント又はレベル、入力された特定のデータ（例えば、旅行アプリケーションに入力された行先、ショッピングアプリケーションに入力された購入額）、モバイルアプリケーションが所与の時間にクライアントデータストア、物理的メモリ又は他のシステムパラメータに現在書き込まれるか又は以前に書き込まれたデータ、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ユニットのような地理ベースの送信器から導出されるユーザの位置、等のある組み合わせに依存してもよい。

ステップ６１０において、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザのセットのためのスコアに基づいてユーザのセットをグループ化し、他のユーザは、モバイル分析グループとする。種々の実施形態において、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、特定ターゲットプロファイル内での使用のパーセンタイルに基づいてユーザをグループ化する。例えば、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ターゲットプロファイルごとに、あるパーセント（例えば、トップＹパーセント）のユーザを、そのターゲットプロファイル及び／又はそのターゲットプロファイルのモバイル分析グループに関連付ける。（例えば、業務旅行者ターゲットプロファイルにおけるモバイルアプリケーションのユーザのトップ２０％が、そのターゲットプロファイルに関連したモバイル分析グループに含まれる。）パーセント（即ち、“Ｙ”）は、ターゲットプロファイル間で変化し、とりわけ、収入ターゲットＳＤＫの製造者により調整することができる。ある実施形態では、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、特定の期間にわたりユーザのアプリケーションセッションの最小数に基づいてユーザをグループ化する。例えば、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、特定のモバイルアプリケーション又はあるクラスのモバイルアプリケーション（例えば、旅行アプリケーション）を過去１０日にわたり５０回使用したユーザをグループ化する。種々の実施形態において、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザが指定の期間にわたりモバイルアプリケーション又はあるクラスのモバイルアプリケーションと対話した時間量に基づいてユーザをグループ化する。例えば、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ある時期のある総計時間、例えば、特定期間、例えば、過去１０日のうちの３６００秒にわたり、特定のモバイルアプリケーション又はあるクラスのモバイルアプリケーション（例えば、旅行アプリケーション）と対話したユーザをグループ化する。好都合にも、強くカスタマイズされた使用インジケータに基づいてモバイル分析グループを生成することにより、使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン３１６は、ユーザのモバイル使用パターンの特定インジケータを広告主に与えることができる。

図７は、ある実施形態により、ターゲットを定めた広告コンテンツをモバイルアプリケーションユーザに与えるための方法７００の規範的なフローチャートである。以下の記述は、図３Ｂに開示された構造に鑑み方法７００のステップを説明する。

ステップ７０２において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループに関する情報を広告キャンペーンエンジンに与える。ステップ７０４において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、特定のモバイル分析グループ又はモバイル分析グループのセットの名前、広告主の要求があれば特定ユーザのモバイル分析グループに関する情報、ユーザのスコア、ユーザの使用時間、及びユーザのアプリケーション特有のトリガー、のうちの１つ以上を広告キャンペーンエンジンに与える。ステップ７０６において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、モバイル分析グループのためのターゲットを定めた広告コンテンツを広告キャンペーンエンジンから受け取る。ステップ７０８において、ユーザ情報プロビジョニングエンジン１２０は、ターゲットを定めた広告コンテンツをモバイル分析グループのユーザへプッシュする。

図８は、ある実施形態によるデジタル装置８００を示す。このデジタル装置８００は、プロセッサ８０２と、メモリシステム８０４と、ストレージシステム８０６と、通信ネットワークインターフェイス８０８と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス８１０と、ディスプレイインターフェイス８１２とを備え、これらは、バス８１４に通信結合されている。プロセッサ８０２は、実行可能なインストラクション（例えば、プログラム）を実行するように構成される。ある実施形態では、プロセッサ８０２は、実行可能なインストラクションを処理できる回路又はプロセッサを備えている。

メモリシステム８０４は、データを記憶するように構成されたメモリである。メモリシステム８０４の幾つかの例は、ＲＡＭ又はＲＯＭのようなストレージ装置である。メモリシステム８０４は、ＲＡＭキャッシュを含む。種々の実施形態において、メモリシステム８０４にデータが記憶される。メモリシステム８０４内のデータは、クリアされるか又は最終的にストレージシステム８０６へ転送される。

ストレージシステム８０６は、データを検索及び記憶するように構成されたストレージである。ストレージシステム８０６の幾つかの例は、フラッシュドライブ、ハードドライブ、光学的ドライブ、及び／又は磁気テープである。ある実施形態では、デジタル装置８００は、ＲＡＭの形態のメモリシステム８０４と、フラッシュデータの形態のストレージシステム８０６とを備えている。メモリシステム８０４及びストレージシステム８０６は、両方とも、プロセッサ８０２を含むコンピュータプロセッサにより実行可能なインストラクション又はプログラムを記憶するコンピュータ読み取り可能な媒体より成る。

通信ネットワークインターフェイス８０８は、リンク８１６を経てデータネットワーク１０４（図１に示す）に結合される。通信ネットワークインターフェイス８０８は、例えば、イーサネット（登録商標）接続、シリアル接続、パラレル接続、又はＡＴＡ接続を経て通信をサポートする。又、通信ネットワークインターフェイス８０８は、ワイヤレス通信（例えば、８０２．８ａ／ｂ／ｇ／ｎ、ＷｉＭＡＸ）もサポートする。当業者であれば、通信ネットワークインターフェイス８０８は、多数のワイヤード及びワイヤレス規格をサポートすることが明らかであろう。

Ｉ／Ｏインターフェイス８１０は、ユーザから入力を受け取りそしてデータを出力する装置である。ディスプレイインターフェイス８１２は、グラフィック及びデータをディスプレイに出力するように構成された装置である。１つの例では、ディスプレイインターフェイス８１２は、グラフィックアダプタである。

当業者であれば、デジタル装置８００のハードウェア要素は、図８に示すものに限定されないことが明らかであろう。デジタル装置８００は、図示されたものより多数又は少数のハードウェア要素を含んでもよい。更に、ハードウェア要素は、ここに述べる種々の実施形態の中で機能を分担してもよい。１つの例では、プロセッサ８０２及び／又はＧＰＵに位置するコプロセッサによりエンコーディング及び／又はデコーディングが遂行されてもよい。

以上に述べた機能及びコンポーネントは、コンピュータ読み取り可能な媒体のようなストレージ媒体に記憶されたインストラクションで構成される。インストラクションは、プロセッサにより検索され、実行される。インストラクションの幾つかの例は、ソフトウェア、プログラムコード、及びファームウェアである。ストレージ媒体の幾つかの例は、メモリ装置、テープ、ディスク、集積回路、及びサーバーである。インストラクションは、プロセッサにより実行されたときに作用して、プロセッサがある実施形態に従って動作するように指令する。当業者は、インストラクション、プロセッサ、及びストレージ媒体に精通している。

スマートホンユーザは、自分の電話に多数のａｐｐｓをインストールして、異なる頻度で使用する。ＦＡを通して、それらａｐｐｓの使用データへのアクセスがユーザごとに得られる。各ａｐｐは、これらに限定されないが、（１）ａｐｐ記憶カテゴリ、（２）ａｐｐ記憶記述に存在するキーワード、及び（３）キーワード（例えば、キーワードは、フラリ(Flurry)により手動又は自動的に指定される）、に基づいて１つ以上のペルソナに分類される。各ユーザには、ペルソナのａｐｐｓの最近の使用状態に基づいてペルソナごとにスコアが与えられる。各ペルソナのターゲットグループには高いスコアが含まれる。

ペルソナ − キーワード − Ａｐｐ関連性
ある実施形態では、ペルソナは、（Ａ）キーワードのセット又は（Ｂ）ａｐｐｓのセットのいずれかにより定義される。いずれのａｐｐｓも、いつでも、多数の方法で分類することができる。１つの例では、最近（３０日）の分析データが存在するところのａｐｐｓが分類される。
●キーワード：ａｐｐｓは、ａｐｐ記憶記述における特定のキーワードの存在に基づいてペルソナに関連付けられる。例えば、次のことを考える。
○Ｋａｙａｋ：フライト、ホテル及びレンタカーを比較し、フライトを追跡し、安価な旅行取り扱いを得、・・・、及び
○Ｔｒｉｐｉｔ：全てのプランを一箇所で立てることで旅行中の安心感を得る。ＴｒｉｐＩｔは、旅行を組織立てシェアする容易な方法であり、そこから、フライト(flight)、ホテル(hotel)、カーレンタル(car rental)、トリップ(trip)、バゲージ(baggage)、空港(airport)、トラベル(travel)のキーワードは、業務旅行者(Business Traveler)及び余暇旅行者(Leisure Traveler)に対するａｐｐを分類するのに有用である。
●Ａｐｐｓ：あるペルソナは、キーワード、例えば、ヒップスター／インディー(Hipster/Indie)によって容易に定義されるものではない。ヒップスターは、不適合（あごひげやフラネルのような）に従うものであるから、そのようなペルソナは、“ＰＢＲ ｍｅ ＡＳＡＰ”及び“Ｂａｎｄ Ｎａｍｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ”のようなａｐｐｓにそれらを直接関連させることで定義される。

ユーザ − ペルソナスコア化
例えば、Ｋａｙａｋ及び／又はＴｒｉｐｉｔアプリケーションをインストールしたユーザは、「業務旅行者」カテゴリに分類される。ユーザのスコアは、過去Ｘ日にそれらのａｐｐｓが使用された合計セッション期間に基づいて決定される。Ｘは、ペルソナごとに変化する（例えば、「業務旅行者」では３０日、そして個人融資オタク(Personal Finance Geek)では7日）。

例えば、ユーザは、最近３０日にわたってＫａｙａｋを５分そしてＴｒｉｐｉｔを３分、合計８分間、使用した。このスコアは、各ユーザペルソナ組み合わせで毎日計算することができる。

ユーザ − ペルソナターゲット関連性
ある実施形態では、各ペルソナに対して、スコアのトップＹパーセントのユーザには、そのペルソナに対するターゲット及び／又は分析グループが関連付けられる。例えば、「業務旅行者」ａｐｐｓのユーザのトップ２０％がそのペルソナのターゲットに含まれる。Ｙは、ペルソナ間で変化し、Ｆｌｕｒｒｙによって調整可能である。
設計の規範的なテスト及び洗練化
●各ペルソナに関連したキーワード又はａｐｐｓを完成させる
●ｉＯＳ及びＡｎｄｒｏｉｄからの全ての分析イネーブルａｐｐｓをストア記述に基づいてペルソナに分類する
○分類の手動健全性チェックを行う
○キーワードリストを洗練化して偽の肯定を最小にする
○洗練化されたリストを伴うペルソナにａｐｐｓを再分類する
●３０日のａｐｐ使用に基づいて全てのユーザをペルソナに分類する
○各ペルソナにおけるユーザの数の手動チェックを行う
○７０、８０、９０、９５パーセンタイルユーザの使用を調べて、各ペルソナの適当なカットオフを決定する

テーブル１：ペルソナ − 規範的キーワードテーブル

１００：動作環境
１０２：モバイル装置
１０４：ネットワーク
１０６：モバイルアプリケーション実行エンジン
１０８：収入ターゲットクライアントエンジン
１１０：サーバー
１１２：ターゲットプロファイルエンジン
１１４：アプリケーションデータストア
１１６：モバイル分析グループ生成エンジン
１１８：ユーザデータストア
１２０：ユーザ情報プロビジョニングエンジン
１２２：モバイル分析グループデータストア
２０２：モバイルコンポーネント起動及び退出エンジン
２０４：収入ターゲットクライアントエンジン
２０６：タイマーエンジン
２０８：イベント監視エンジン
２１０：レポートエンジン
２１２：クライアントデータストア
３０２：モバイル分析時間選択エンジン
３０４：モバイルアプリケーション選択エンジン
３０６：アプリケーション記述捕獲エンジン
３０８：アプリケーション記述パースエンジン
３１０：ターゲットプロファイルマネージメントエンジン
３１２：ユーザターゲットプロファイル収集エンジン
３１４：ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジン
３１６：使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジン
８００：デジタル装置
８０２：プロセッサ
８０４：メモリシステム
８０６：ストレージシステム
８０８：通信ネットワークインターフェイス
８１０：Ｉ／Ｏインターフェイス
８１２：ディスプレイインターフェイス
８１４：バス

Claims (30)

1. モバイルアプリケーションにおいて潜在的な購入者となり得るユーザのセットを、前記ユーザが使用したモバイルアプリケーションの記述に関連させるためのターゲットプロファイルであって、前記記述の候補となるワードが対応付けられたターゲットプロファイルを得；
   前記得たターゲットプロファイルに対応付けられたワードの少なくとも一部で記述されたモバイルアプリケーションを使用したユーザのセットをユーザデータストアから得；
   前記得たユーザのセットに対するモバイルアプリケーション使用パラメータを得；
   前記得たユーザのセットが示すユーザが前記モバイルアプリケーションとどのように対話するのかを、前記得たモバイルアプリケーション使用パラメータに基づいてスコア化して、前記得たユーザのセットに対するスコアを発生させ；及び
   前記スコアを発生させたユーザのセットが示すユーザを、そのスコアに基づき、他のユーザと共に、前記ターゲットプロファイルごとのモバイル分析グループへとグループ化する；
   ことを含む方法。
2. 前記モバイル分析グループは、共通の収入発生をターゲット目標とするグループである、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記使用パラメータは、前記ユーザデータストアから得たユーザのセットに対するパラメータであって、前記ターゲットプロファイルに応じて設定される所与の期間において、前記モバイルアプリケーションが使用された時間に関する情報を含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記使用パラメータに含まれる前記モバイルアプリケーションが使用された時間に関する情報に基づいて、前記得たユーザのセットが示すユーザをスコア化する、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記使用パラメータは、モバイルアプリケーションの使用時間を含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記使用パラメータは、モバイルアプリケーションに対するモバイルアプリケーション特有のトリガーを含む、
   請求項１に記載の方法。
7. ターゲットを定めた広告コンテンツを前記モバイル分析グループのユーザに与えることを更に含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記モバイル分析グループを広告キャンペーンエンジンに与え、そして前記モバイル分析グループのための、前記ターゲットを定めた広告コンテンツを受け取ることを更に含む、
   請求項７に記載の方法。
9. 広告ターゲット基準に基づいて分析時間周期を設定することを更に含み、前記ユーザのセットに対するモバイルアプリケーション使用パラメータを得ることは、前記分析時間周期中に行われる、
   請求項１に記載の方法。
10. モバイルアプリケーションのアプリケーション記述を収集し、収入関連ターゲットワードのためのアプリケーション記述をパースし、及びその収入関連ターゲットワードを使用して前記ターゲットプロファイルを変更することを更に含む、
    請求項１に記載の方法。
11. モバイルアプリケーションのアプリケーション記述を収集し、収入関連ターゲットワードのためのアプリケーション記述をパースし、及びその収入関連ターゲットワードを使用して前記ターゲットプロファイルを生成することを更に含む、
    請求項１に記載の方法。
12. モバイルアプリケーションにおいて潜在的な購入者となり得るユーザのセットを、前記ユーザが使用したモバイルアプリケーションの記述に関連させるためのターゲットプロファイルであって、前記記述の候補となるワードが対応付けられたターゲットプロファイルを得るように構成されたユーザターゲットプロファイル収集エンジンと；
    前記ユーザターゲットプロファイル収集エンジンにより得られたターゲットプロファイルに対応付けられたワードの少なくとも一部で記述されたモバイルアプリケーションを使用したユーザのセットをユーザデータストアから得るように構成されたユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンと；
    前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンにより得られたユーザのセットに対するモバイルアプリケーション使用パラメータを得るように構成されたユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンと；
    使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジンであって、
    前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンにより得られたユーザのセットが示すユーザが前記モバイルアプリケーションとどのように対話するのかを、前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンにより得られた使用パラメータに基づいてスコア化して、前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンにより得られたユーザのセットに対するスコアを発生させ、及び
    前記スコアを発生させたユーザのセットが示すユーザを、当該ユーザのセットに対するスコアに基づき、他のユーザと共に、前記ターゲットプロファイルごとのモバイル分析グループへとグループ化する、
    ように構成された使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジンと；
    を備えたシステム。
13. 前記スコアを発生させたユーザのセットが示すユーザを、他のユーザと共に、共通の収入発生をターゲット目標とするモバイル分析グループへとグループ化する、
    請求項１２に記載のシステム。
14. 前記使用パラメータは、前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンにより前記ユーザデータストアから得られたユーザのセットに対するパラメータであって、前記ターゲットプロファイルに応じて設定される所与の期間において、前記モバイルアプリケーションが使用された時間に関する情報を含む、
    請求項１２に記載のシステム。
15. 前記使用パラメータに含まれる前記モバイルアプリケーションが使用された時間に関する情報に基づいて、前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンにより得られたユーザのセットが示すユーザをスコア化する、
    請求項１４に記載のシステム。
16. 前記使用パラメータは、モバイルアプリケーションの使用時間を含む、
    請求項１２に記載のシステム。
17. 前記使用パラメータは、モバイルアプリケーションに対するモバイルアプリケーション特有のトリガーを含む、
    請求項１２に記載のシステム。
18. 広告コンテンツを、前記モバイル分析グループのユーザをターゲットにするように構成されたターゲットプロファイルエンジンを更に備えた、
    請求項１２に記載のシステム。
19. 前記使用量スコア化及びモバイル分析グループ化エンジは、更に、前記モバイル分析グループを広告キャンペーンエンジンに与え、そして前記モバイル分析グループのための、前記ターゲットを定めた広告コンテンツを受け取るように構成された、
    請求項１８に記載のシステム。
20. 広告ターゲット基準に基づいて分析時間周期を設定するように構成されたモバイル分析時間選択エンジンを更に備え、前記ユーザ及びアプリケーション使用量収集エンジンは、前記分析時間周期中に前記ユーザのセットに対するモバイルアプリケーション使用パラメータを得るように構成された、
    請求項１２に記載のシステム。
21. モバイルアプリケーションのアプリケーション記述を収集し、収入関連ターゲットワードのためのアプリケーション記述をパースし、及びその収入関連ターゲットワードを使用して前記ターゲットプロファイルを変更するように構成されたアプリケーション記述捕獲エンジンを更に備えた、
    請求項１２に記載のシステム。
22. モバイルアプリケーションのアプリケーション記述を収集し、収入関連ターゲットワードのためのアプリケーション記述をパースし、及びその収入関連ターゲットワードを使用して前記ターゲットプロファイルを生成するように構成されたアプリケーション記述捕獲エンジンを更に備えた、
    請求項１２に記載のシステム。
23. モバイルアプリケーションにおいて潜在的な購入者となり得るユーザのセットを、前記ユーザが使用したモバイルアプリケーションの記述に関連させるためのターゲットプロファイルであって、前記記述の候補となるワードが対応付けられたターゲットプロファイルを得；
    前記得たターゲットプロファイルに対応付けられたワードの少なくとも一部で記述されたモバイルアプリケーションを使用したユーザのセットをユーザデータストアから得；
    前記得たユーザのセットに対するモバイルアプリケーション使用パラメータを得；
    前記得たユーザのセットが示すユーザが前記モバイルアプリケーションとどのように対話するのかを、前記得たモバイルアプリケーション使用パラメータに基づいてスコア化して、前記得たユーザのセットに対するスコアを発生させ；及び
    前記スコアを発生させたユーザのセットが示すユーザを、そのスコアに基づき、他のユーザと共に、前記ターゲットプロファイルごとのモバイル分析グループへとグループ化する；
    という段階を含む方法を構成するインストラクションを記憶するように構成された、
    非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
24. 前記モバイル分析グループは、共通の収入発生をターゲット目標とするグループである、
    請求項２３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
25. 前記使用パラメータは、前記ユーザデータストアから得たユーザのセットに対するパラメータであって、前記ターゲットプロファイルに応じて設定される所与の期間において、前記モバイルアプリケーションが使用された時間に関する情報を含む、
    請求項２３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
26. 前記使用パラメータに含まれる前記モバイルアプリケーションが使用された時間に関する情報に基づいて、前記得たユーザのセットが示すユーザをスコア化する、
    請求項２５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
27. 前記使用パラメータは、モバイルアプリケーションの使用時間を含む、
    請求項２３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
28. 前記使用パラメータは、モバイルアプリケーションに対するモバイルアプリケーション特有のトリガーを含む、
    請求項２３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
29. 前記方法は、ターゲットを定めた広告コンテンツを前記モバイル分析グループのユーザに与えることを更に含む、
    請求項２３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。
30. 前記方法は、前記モバイル分析グループを広告キャンペーンエンジンに与え、そして前記モバイル分析グループのための、前記ターゲットを定めた広告コンテンツを受け取ることを更に含む、
    請求項２９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体。