JP6362602B2 - デジタルトラフィックメトリックを処理するためのシステムおよび方法 - Google Patents

デジタルトラフィックメトリックを処理するためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

発明の分野
本発明は一般的に、コンピュータネットワークの一部を形成する相互接続エンティティ同士の間で発生するデジタルトラフィックに関するメトリックを処理するための方法およびシステムに関する。発明は、インターネット上でのデジタル広告活動に関するデジタルトラフィックメトリックを処理する分野での特定の適用例を有し、その例示的な適用例に関連して発明を記載することが好都合である。
しかしながら、発明はその適用例にのみ限定されるものではないことが認められる。たとえば、発明は、データウェアハウス中に維持される任意のデータ、または(広告などの)ペイドメディア、(電子メール、ウェブサイト分析などの)オウンドメディア、(ツイッターおよびフェイスブックを含むソーシャルメディアアプリケーションから発生するトラフィックなどの)アーンドデジタルトラフィック、ならびに携帯およびタブレットデジタルトラフィックに関する任意のデータセットに適用可能である。
背景
既存の広告サービスシステムは、広告トラフィックの流れおよび関連のユーザの挙動についてのおびただしい量の情報を含有する。これらのデータセットは非常に詳細であるものの、ビジネスに有用なようには整理されていない。なぜなら、データの構造が非常に実効的でかつ一般的には個々のキャンペーンに誂えられているからである。さらに、そのようなデータセットは、予算、目標、および予測などのビジネスに有用な極めて重要な情報を欠いている。これらのデータセットは同じマーケティング活動の異なる観点も表わし、そのため、複数のプラットフォームにわたる活動のビューの構築には手作業でのデータの結合および重複排除が必要となる。
したがって、ユーザが、便利かつ有用な態様でデジタルトラフィックに関するデータセットを再編成するおよび/または強化することができるようにする、デジタルトラフィックメトリックを処理するための方法およびシステムを提供すること、ならびにそのユーザにそのようなデータセットのより意味のある報告を提供することが望ましいであろう。公知のデジタルトラフィックメトリック処理システムおよび方法の1つ以上の欠点または不都合を軽減するまたは解消する、デジタルトラフィックメトリックを処理するための方法およびシステムを提供することも望ましいであろう。
発明の要約
本発明の第1の局面に従うと、コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法が提供され、コントローラは、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、
1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
データセット仕切りのデータ構造を表わす1つ以上の仕切り識別子を受信するステップと、
1つ以上のメトリックグループ分けを1つ以上の仕切り識別子に割当てるステップと、
仕切り識別子に従ってデータセットを分析するステップと、を実現させるプログラム命令を格納するメモリとを備える。
デジタルトラフィックは、広告トラフィックの流れ、または電子メール、ウェブサイト分析、およびソーシャルメディアから生じるデジタルトラフィックの流れを含んでもよい。デジタルトラフィックは、固定されたコンピューティング端末、携帯コンピューティング端末、およびタブレットを含む多数のネットワーク化された装置の任意のものの間で流れてもよい。
データセットに関連付けられるディメンションは、日付、キャンペーン記述子、およびキーワードを含んでもよい。
1つ以上の実施形態では、コードは、プロセッサによって実行されると、仕切り識別子をデータセットに書込むステップをさらに実現させてもよい。1つ以上の実施形態では、仕切り識別子は、データセット中のデータの行を線形の一覧、階層ツリー、または複数の接続されたグラフ構造などの予め定められたデータ構造中のノードに関連付け、こうしてメトリックグループ分けならびにそれらの関連付けられたディメンションおよびメトリックをデータセット仕切りに従って案内可能および統合可能にする。
1つ以上の実施形態では、1つ以上のメトリックグループ分けを複数の仕切りに割当ててもよい。しかしながら、他の実施形態では、1つ以上のメトリックグループ分けを単一の仕切りに割当ててもよい。
発明の第2の局面に従うと、コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法が提供され、コントローラは、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、
1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
補足メトリックおよび/またはディメンションデータを受信するステップと、
データセットに補足メトリックおよび/またはディメンションデータを書込むステップと、を実現させるプログラム命令を格納したメモリとを備える。
1つ以上の実施形態では、前述の一連のステップは、仕切り識別子が1つ以上のメトリックグループ分けに割当てられる一連のステップとは別個にまたはそれに加えて実行されてもよい。
本発明の別の局面に従うと、コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法が提供され、コントローラは、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、
第1および第2のソースから、デジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
第1のソースから導出されるメトリックの第1のデータセットXおよび第2のソースから導出されるメトリックの第2のデータセットYを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
第1および第2のデータセットXおよびYに対するマッピング関数の適用によって複数のデータセットを単一のデータセットに併合するステップとを実現させるコードを格納するメモリとを備え、マッピング関数は、第1のデータセット中のディメンションのどのレベルが第2のデータセット中の別のディメンションのどのレベルにマッピングされるかを決めるように機能する。
発明の1つ以上の実施形態では、コードは、プロセッサによって実行されると、第1および第2のデータセットからマッピング関数Bを学習するステップをさらに実現させる。
1つ以上の実施形態では、マッピング関数Bは、
Figure 0006362602
であり、
Aは、第2のデータセットYから構築されかつ|T|行および|Y|列からなる行列であり、A中の各々の行は、予め定められた期間の第1および第2のデータセットの両方で発生するメトリックMの値を含有し、A中の各々の列は、ディメンションY中の1つのレベルについてのMの値を含有し、
Cは、|T|行および|X|列からなる第1のデータセットXから構築される行列であり、C中の各々の行は予め定められた期間Mの値を含有し、C中の各々の列はディメンションX中の1つのレベルについてのMの値を含有する。
1つ以上の実施形態では、予め定められた期間は1日または他の期間であってもよい。
1つ以上の実施形態では、Bが正の整数行列でありかつ行列B中のすべてのセルの和がMAX(|X|,|Y|)に等しい場合、プロセッサによって線形または非線形のソルバーが実行されてマッピング関数Bを学習する。
1つ以上の実施形態では、プロセッサによって最小二乗行列ソルバーが実行されてマッピング関数Bを学習する。
発明の別の局面に従うと、メトリックを処理するためのコントローラが提供され、コントローラは、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、
1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
データセット仕切りのデータ構造を表わす1つ以上の仕切り識別子を受信するステップと、
1つ以上のメトリックグループ分けを1つ以上の仕切り識別子に割当てるステップと、
仕切り識別子に従ってデータセットを分析するステップと、を実現させるプログラム命令を格納するメモリとを備える。
発明のさらなる局面に従うと、メトリックを処理するためのコントローラが提供され、コントローラは、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、
1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
補足もしくは付加的なメトリックおよび/またはディメンションデータを受信するステップと、
補足もしくは付加的なメトリックおよび/またはディメンションデータをデータセットに書込むステップと、を実現させるプログラム命令を格納するメモリとを備える。
発明のまたさらなる局面に従うと、メトリックを処理するためのコントローラが提供され、コントローラは、プロセッサと、プロセッサによって実行されると、
第1および第2のソースから、デジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
第1のソースから導出されるメトリックの第1のデータセットXおよび第2のソースから導出されるメトリックの第2のデータセットYを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
第1および第2のデータセットXおよびYに対するマッピング関数の適用によって複数のデータセットを単一のデータセットに併合するステップと、を実現させるコードを格納するメモリとを備え、マッピング関数は、第1のデータセット中のディメンションのどのレベルが第2のデータセット中の別のディメンションのどのレベルにマッピングされるかを決めるように機能する。
発明のさらなる局面に従うと、上述のようなコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスが提供され、ユーザインターフェイスはウインドウ機能(windowing capability)を有し、ウインドウ機能は、ユーザが、データセット仕切りのデータ構造を表わす1つ以上の仕切り識別子を特定し、かつ1つ以上のメトリックグループ分けを1つ以上の仕切り識別子に割当てることができるようにする。
発明のまたさらなる局面に従うと、上述のようなコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスが提供され、ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、ウインドウ機能は、ユーザが、補足メトリックおよび/またはディメンションデータを入力し、かつ1つ以上の仕切り識別子を補足メトリックおよび/またはディメンションデータに割当てることができるようにする。
ユーザインターフェイスは、ユーザが、データセットにメトリックおよびディメンションの付加的なデータの行を追加できるようにするウインドウ機能をさらに含んでもよい。
ユーザインターフェイスは、ユーザが、データセット中のメトリックおよびディメンションのデータの行を分割できるようにするウインドウ機能をさらに含んでもよい。
ユーザインターフェイスは、ユーザが、結合されるべきメトリックおよび/またはディメンションを表わすグラフィック要素上に少なくとも1つのコネクタの対向端を位置決めすることによって、結合されるべき第1および第2のデータセットからメトリックおよび/またはディメンションを選択できるようにするウインドウ機能をさらに含んでもよい。
発明のまた別の局面に従うと、上述のようなコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスが提供され、ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、ウインドウ機能は、ユーザが、結合されるべき第1および第2のデータセットからメトリックおよび/またはディメンションを選択できるようにする。
本発明のまたさらなる局面に従うと、プロセッサによって実行されると上述のような方法を実現させるプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ読出可能媒体が提供される。
添付の図面を参照して、発明をここでさらに詳細に説明する。図面の詳細性は発明の先の説明の一般性に代わるものではないことを理解すべきである。
本発明の1つの実施形態に従うメトリックを処理するためのシステムの概略図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムの一部を形成するコントローラの概略図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムの一部を形成する広告プラットフォームデータベースの任意の1つに格納され得る種類の例示的な表計算データセットの図である。 図3に描かれるデータセットがセグメント化される階層ツリーデータ構造を描く表である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムの一部を形成する広告プラットフォームデータベースの任意の1つに格納され得る種類の例示的な表計算データセットの図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムとともに用いるためのグラフィックユーザインターフェイスウインドウを示す図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムとともに用いるためのグラフィックユーザインターフェイスウインドウを示す図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムとともに用いるためのグラフィックユーザインターフェイスウインドウを示す図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムとともに用いるためのグラフィックユーザインターフェイスウインドウを示す図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムとともに用いるためのグラフィックユーザインターフェイスウインドウを示す図である。 システムのグラフィックユーザインターフェイスを介して、図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムのユーザが行なうことができるさまざまな動作を示す概略図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムの一部を形成するサーバ中の格納されたディメンション、メトリック、ならびに格納された仕切り識別子および関連付けられた強化メトリックのために用いられるデータベース構造を示す図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムの一部を形成するサーバが行なう2つのデータセットの併合を描く概略図である。 図1に描かれるメトリックを処理するためのシステムとともに用いるためのさらなるグラフィックユーザインターフェイスウインドウを示す図である。
詳細な説明
まず図1および図9を参照して、デジタル広告メトリックを処理するための例示的なシステム10が示される。
システム10は、インターネットなどのデータネットワーク22を介して一連の広告プラットフォームデータベース14〜20に接続されるデータウェアハウス12を含む。一連の広告プラットフォームデータベース14〜20は、デジタルトラフィックおよび関連のユーザの挙動に関する情報のデータセットを格納する。データベース14〜20の各々に格納されるデータセットは、データベース14〜20の各々の所有者によって実行される別個のトラフィック測定プラットフォームに関する。これらのデータセットは、データウェアハウス12に、具体的にはネットワーク22と通信するデータベースサーバ24に与えられ、データベースサーバ24に関連付けられるデータベース26中に格納される。
端末28および関連付けられたグラフィックユーザインターフェイス30は、キャンペーンマネージャまたは他のユーザが、データベース26中に格納されたデータセットと対話できるようにする。データセットが一旦データウェアハウス12で再編成される、強化される、および/または併合されると、結果的に得られるデータセットが顧客端末32に送信されて、顧客端末32のディスプレイ上での集約キャンペーン報告ボード34のビューを可能にするか、または代替的に、顧客端末32と通信するプリンタから印刷キャンペーン報告を生成する。さらに、集約されたデータセットは、データベースサーバ24から、データネットワーク22と通信する顧客データベースサーバ38および関連付けられたデータベース40へ送信されてもよい。
データウェアハウス12は、さまざまなデータセットを仕切ることによって、さまざまな広告プラットフォームデータベース14〜20からのデータセットを予め定められたデータ構造に再編成することを可能にして、付加的なビジネスに特有のメトリックデータでデータセットを改良し、さらに、活動の複数のビューを単一の重複排除されたデータセットに組合せるやり方を提供する。グラフィックユーザインターフェイス30は、キャンペーンマネージャに、無限に深いツリー階層200または他の予め定められた構造を特定するのに必要とされる機能性と、複数の広告システムからこのユーザが規定する階層190中の任意のノード(仕切り)に広告活動データを割当てるためのポイントアンドクリック機構とを与える。グラフィックユーザインターフェイス30はさらに、階層170中の任意のノードで新しいまたは上書きする既存のメトリックデータを入力する手段を提供する。さらに、2つ以上の広告システムからのデータが階層中のノードに割当てられると、機械学習アルゴリズムは、第1のシステム中のどのディメンションが他のシステム中のディメンションの中へのどのディメンションにマッピングされるべきかを検出する。
本明細書中に記載のメトリックを処理するコンピュータで実現される方法は、広告データセットだけではなく一般的な任意のデータセットに適用可能であることを認めるべきである。自身のデータセットを再編成する、付加的なデータを自身のデータセットに追加する、および/または複数のデータセットをともに併合する必要性を有するデータウェアハウスを有する任意の企業または組織は、本発明が提供する利点から利するであろう。
システム10は、ハードウェア、ソフトウェア、またはその組合せを用いて実現されてもよく、1つ以上のコンピュータシステム、コントローラ、または処理システムにおいて実現されてもよい。特に、クライアントユーザ端末32およびそのグラフィックユーザインターフェイス34ならびにサーバ24の機能性は、上述の機能性を実行することができる1つ以上のコンピュータシステムによって提供されてもよい。
図2に例示的なコントローラ50が示される。コントローラ50は、プロセッサ52などの1つ以上のプロセッサを含む。プロセッサ52は通信インフラストラクチャ54に接続される。コントローラ50は、ディスプレイユニット58に供給するために、通信インフラストラクチャ54からグラフィック、テキスト、および他のデータを転送するディスプレイインターフェイス56を含んでもよい。コントローラ50は、メインメモリ60、好ましくはランダムアクセスメモリも含んでもよく、二次メモリ62も含んでもよい。
二次メモリ62は、たとえば、ハードディスクドライブ64、磁気テープドライブ、光学ディスクドライブなどを含んでもよい。着脱可能記憶ドライブ68は、周知の態様で着脱可能記憶ユニット70から読出すおよび/またはこれに書込む。着脱可能記憶ユニット70はフロッピー(登録商標)ディスク、磁気テープ、光学ディスクなどを表わす。
認められるように、着脱可能記憶ユニット70は、プロセッサ52に所望の機能性を実行させるプログラム命令の形態でその中にコンピュータソフトウェアを格納する、コンピュータで使用可能な非一時的記憶媒体を含む。代替的な実施形態では、二次メモリ62は、コンピュータプログラムまたはプログラム命令がコントローラ50にロードされるのを可能にする他の同様の手段を含んでもよい。そのような手段は、たとえば、着脱可能記憶ユニット72およびインターフェイス74を含んでもよい。
コントローラ50は通信インターフェイス76も含んでもよい。通信インターフェイス76は、ソフトウェアおよびデータがコントローラ50と外部デバイスとの間で転送されるのを可能にする。通信インターフェイス76の例は、モデム、ネットワークインターフェイス、通信ポート、PCMIAスロット、およびカードなどを含んでもよい。通信インターフェイス76を介して転送されるソフトウェアおよびデータは、通信インターフェイス76が受信可能な電磁的、電子的、光学的、または他の信号であってもよい信号78の形態である。信号は、配線もしくはケーブル、光ファイバ、電話回線、携帯電話リンク、無線周波数、または他の通信チャネルなどの通信経路80を介して通信インターフェイス76に与えられる。
ここで図3および図9を参照して、広告プラットフォームデータベース14〜20の任意の1つに格納され得る種類の例示的な表計算データセット90が示される。データセット90は、広告キャンペーンのさまざまな特性またはパラメータを規定する一連のディメンション94とともに、デジタルトラフィックおよび広告キャンペーンから生じる関連のユーザの挙動を特徴付ける一連のメトリック92を含む。この場合、記録されるメトリックは、インプレッション、クリック、およびコンバージョンを含む。ディメンションX、Y、およびZは、活動のデータ、特定のキャンペーン、およびユーザに表示されるコンテンツで用いられる予め定められたキーワードに対応してもよく、x1、x2、およびx3は異なる日付を表わし、y1、y2、およびy3は異なる広告キャンペーンを表わし、z1、z2、およびz3は異なるキーワードを表わす。
表計算データセット90は、メトリックおよびディメンションの行からなり、各行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わす。応じて、データセット中の各々の行は、(日付、キャンペーン、キーワードなどの)ディメンションの異なる組合せを実行するメトリックグループ分けを備え、そのディメンションの具体的な組合せが発生した際に発生するインプレッション、クリック、およびコンバージョンを記録する。異なるディメンションを有しかつディメンションのさまざまな組合せに対して異なるメトリックを記録する他のデータセットを他の広告プラットフォームデータベースに記録してもよい。
グラフィックユーザインターフェイス30の使用により、キャンペーンマネージャ160はまず、階層、またはその後の分析のためにデータセットを分割することができる仕切り200の他のデータ構造を特定することができる。仕切り識別子を用いて、データセット中のデータの行を線形の一覧、階層ツリー、または複数の接続されたグラフ構造などのデータ構造中のノードに関連付ける。1つのそのような例示的な階層ツリーデータ構造100を図4に示す。この階層では、上のレベルが仕切り識別子p1で同定され、すべてのメトリックをカバーし、これについて第1のディメンションXは、(たとえば、2日間に記録されたすべてのメトリックに対応し得る)x1またはx2の値を有する。
上レベル仕切りp1の下に、仕切り識別子p2およびp3によって同定される2つのデータ仕切りが存在する。仕切りは、ブール論理、設定された論理などの論理によって規定されてもよい。たとえば、仕切りp2は、データ仕切りp1内に入り、y3としてYディメンションの値を有する(かつたとえば設定された論理によってY={y3]として規定される)すべてのメトリックを含む。データ仕切りp3は、データ仕切りp1内に入るすべてのメトリックを含み、当該ディメンションの値はz1またはz2のいずれかであり、インプレッションは1よりも大きい(かつたとえば、ブール論理によって(Z=z1 OR Z=z2)ANDインプレッション>1として規定される)。最後に、データ構造100は、それぞれ仕切り識別子p4およびp5を有する2つのさらなる低レベルのデータセット仕切りを含む。データ仕切りp4は、データ仕切りp3内に入り、y1の値を有するYディメンションを有するメトリックを含む一方で、データ仕切りp5は、データ仕切りp3内に入りかつy2のYディメンション値を有するすべてのメトリックを含んでもよい。仕切り識別子p1〜p5は、データセット90中に描かれるメトリックグループ分け(行)の1つ以上に割当てられる。
図5は、データセット90に対応するデータセット110を描くが、ここでは、図4に描かれる仕切り識別子が関連のメトリックグループ分けに追加されているさらなるディメンションPを含む。データセット90に1つ以上の付加的なディメンションを設けることにより、データセットは、図4に示されるデータ仕切りp1〜p5に従ってセグメント化されかつ分析されて、これにより広告キャンペーンの顧客に対して改良されたまたは有用なデータ報告を与えられるようになる。
仕切り識別子によって与えられる補足ディメンションデータに加えて、データセット110は、メトリック92に追加された補足メトリック112と、100で描かれたデータ構造に従ってデータセット90に関して記載されたディメンション94に追加された補足ディメンション113とを描く。この例では、補足メトリックは、補足のディメンションが注釈を規定する一方で、目標コンバージョン、コスト、および予算原価を規定する。
例示的なデータ構造100では、p1は、割当てがクリックメトリックに応じて重み付けされた、10に設定されるべき補足メトリック目標コンバージョンを含有する。112を参照してこの結果を見ることができ、目標コンバージョン列はここでは和が10になっており、クリックメトリックに従って重み付け平均が適用されている。
別の例として、データ構造100では、p4およびp5は、各々が$200に設定されるべきである予算原価についての補足メトリックを含有する。再び112を参照して、予算原価の列はここでは和が$400になっており、$200がインプレッション(p4)に対する重み付けされた平均に従って行1および11にわたって分散され、付加的な$200がクリック(p5)に対する重み付け平均に従って行4および7にわたって分散されている。
補足メトリックおよび/またはディメンションデータを受信することと、補足メトリックおよび/またはディメンションデータならびに仕切り識別子を特定のデータセットに書込むこととともに、データウェアハウス12は、更新されたメトリックおよび/またはディメンションデータが受信されてデータセットに書込まれるのを可能にするようにも適合される。
ここで図6から図9を参照して、ユーザがデータセット仕切りの階層または他のデータ構造を規定することができるようにするグラフィックユーザインターフェイス30の動作を説明する。
図6および図9に見られるように、ユーザ160がデータセット仕切りを特定のデータセットに追加することを意図する場合、ユーザはグラフィックユーザインターフェイス30のインターフェイス部分120を選択して、データセット中のデータを分離するのに用いるべき仕切り202を作成する。たとえば、ユーザは、表示、探索、およびソーシャルカテゴリなどの、仕切りが実行するすべての別個のデジタル媒体チャネル用の仕切りを作成することを望んでもよい。仕切りの名称が一旦インターフェイスウインドウ122に入力されると、ユーザは、子仕切り202、すなわち、入力したばかりの仕切りよりも下の階層レベルに配置される仕切りを追加することができる。このように、子仕切りを用いて各々の仕切りをさらにセグメント化することができる。たとえば、ユーザは、出版社によって各々のデジタル媒体チャネル仕切りを分割することを望んでもよい。
グラフィックユーザインターフェイス30は、各々の作成された仕切りを描くさまざまなインターフェイス部分を提供する。階層データ構造内の各々の仕切りの位置は、ユーザフレンドリーなドラッグアンドドロップ機能性204および206によって変更することができ、これにより、ユーザは、仕切りを削除するかまたは特定のデータ仕切りに対応するインターフェイス部分を選択して、そのインターフェイスウインドウを、表示される他のデータ仕切りに対してより高いまたはより低い階層位置に再位置決めすることができる。所望の階層構造中にグラフィックに提示される各々の仕切りに対応するインターフェイス部分のグラフィック表示124が一旦定着すると、次にキャンペーンマネージャがデータベースサーバ24中に変更を記録することができる。
ユーザが特定のデータ仕切り190に対応するインターフェイス部分を選択し、その後インターフェイスウインドウ126中にその特定のデータ仕切り192と関連付けられるさまざまなメトリックを表示させてもよいように、さらなるインターフェイスウインドウ126が設けられる。図6に示される例では、「Fairfax」出版社データ仕切りが「表示」デジタル媒体チャネルデータ仕切り内の子仕切りとして規定されており、これはそれ自身が「ペイドメディア」データ仕切り内の子データ仕切りである。「Fairfax」インターフェイス部分の選択は、インターフェイスウインドウ126およびその階層レベルのさまざまなデータ仕切りの各々によって記録されるさまざまなメトリック128の表示を生じさせる。
その特定のデータ仕切り192の編集を可能にする機能性もグラフィックユーザインターフェイス30によって提供される。たとえば、「Fairfax」出版社からのデータを選択することよりもむしろ、異なる出版社に対応するデータ仕切りをインターフェイスウインドウ126上で選択してもよい。
さらに、図7に示されるように、階層構造内のデータ仕切りの位置をインターフェイスウインドウ124から変更することができる。図7に示される例では、「NineMSN」インターフェイス部分を作成し、その部分を所望の階層位置のインターフェイス部分にドロップすることによって、「表示」デジタル媒体チャネルと同じ階層レベルになるように、「NineMSN」出版社データ仕切りを「表示」デジタル媒体チャネルに対する子位置から移動させる206。この場合、図7に、ユーザが「表示」仕切りから「ペイドメディア」データ仕切り下のそれ自身の仕切りへ「NineMSN」仕切りを移動させたのを見ることができる。
図6および図7に表示されるインターフェイス部分およびウインドウは階層データ仕切り構造に関するが、当業者には、他の予め定められたデータ構造を容易に企図することができることが理解されるべきである。さらに、特定のデータセットでは、複数の仕切り(すなわち重なり合う仕切り)に1つ以上のメトリックグループ分け(すなわち図5に描かれる表中の行)が割当てられてもよく、または単一の仕切りのみ(すなわち重なり合っていない部分)に1つ以上のメトリックグループ分けが割当てられてもよいことを理解すべきである。
グラフィックユーザインターフェイス30は、ユーザ160がデータセット170に補足メトリックおよび/またはディメンションを与えられるようにもする。図8a〜図8cおよび図9に見られるように、ユーザが編集を望むデータ仕切り125に対応するインターフェイス部分をユーザがクリックするかまたはそれ以外のやり方で選択すると、編集インターフェイスウインドウ140が提示される。これらの図に描かれる例では、ユーザは2012年という年についてカスタムデータ172をデータ階層に入力する。
1.「ペイドメディア」セグメントについては、オプションの上限機能性174および152を有する可変レートを用いて予算を入力毎年する。
2.「表示」セグメントについては、間隔当たり固定レート機能性154および176を用いて目標を毎年入力する。
3.「Fairfax」セグメントについては、1日当たりの固定レート156および178ならびに間隔当たり固定レート機能性を用いてコストおよび収入を四半期毎に入力する。
4.「NineMSN」セグメントについては、カスタムデータを入力しない。
図8aおよび図9に示されるように、ユーザが「ペイドメディア」仕切りに対応するインターフェイスウインドウ140のゾーン142中に表示される「新データ追加」をクリックすると、グラフィックユーザインターフェイス30において、184に対してカスタムデータを入力することを望むデータ範囲をユーザが入力できるようにするインターフェイスウインドウ144がユーザに提示される。インターフェイスウインドウ144は、システム内に含まれる現在のデータのリアルタイムの見え方も与える。
その日付範囲が一旦入力されると、図8bに示されるようなさらなるインターフェイス146がユーザに提示されて、その日付範囲についてカスタムメトリックを入力することができる。描かれた例では、予算データ148が「予算」列中にユーザによって入力される。
編集のために特定のメトリックが一旦選択されると、さらなるインターフェイスウインドウ150がユーザに提示されて、そのメトリックの編集を可能にする。描かれる例では、ウインドウ部分152の中に「可変予算レート」データを入力することができ、ウインドウ部分154の中に「固定予算」データを入力することができる。
第2のメトリックに固定係数(たとえばクリック当たりの固定コスト)を乗算することによって第1のメトリックが第2のメトリックから導出される例では、ユーザは、第2のメトリックが限界を超えないようにするというオプションを用いて、図8bに描かれるパネル152を用いる。この限界は、たとえば、広告挿入注文がペイパークリックに対するレートおよびその月についての最大支出を含む一般的用途の場合に有用である。
メトリックの絶対値が即座にわかる(たとえば、活動が実行を終えた後に合計支出が絶対項でわかる)例では、図8bに描かれるパネル154を用いる。しかしながら、推測しかわかっていない場合は、これを毎日特定することが有用であり(たとえば、将来を考慮した予算)、したがって図8bに描かれる「毎日固定レートを適用」ボックス156をチェックする。さらに、いずれの場合も、今のところ所与の間隔の間はデータウェアハウス12の中にデータが存在しないかもしれず、このため所望のメトリックを含むようにメトリックグループ分けをデータセットに追加する必要があるかもしれない(たとえば、将来を考慮した予算の場合、今のところ発生していない月の間のデータは存在しない)。この例では、ボックス154および156中の「活動がなくても常に示す」オプションをチェックして、所望の成果を送達するのに求められる必要なメトリックグループ分けを作成させる。
選択されたメトリックが一旦編集されると、グラフィックユーザインターフェイス30は、図8cおよび図9に示されるように、インターフェイスウインドウ146をもう一度ユーザに提示して、インターフェイスウインドウ144および180に入力される日付範囲の修正を可能にする。
補足メトリックの追加または既存のメトリック変更が所望されるすべての他のデータセグメントについて、上述のプロセスをグラフィックユーザインターフェイス30で繰返すことができる。データセットの確認および更新の前に、強化されたデータセットまたは補足メトリックをユーザが閲覧するインターフェイスウインドウ158の中に表示することができる。
図9は、グラフィックユーザインターフェイス30のキャンペーンマネージャ160が行なうことができるさまざまなシステム挙動、ならびにETL管理人162およびETLパイプライン164が行なうことができるシステム挙動を要約するユーザの場合の図を描く。
格納されたディメンション、メトリック、ならびに格納された仕切り識別子(階層情報)および関連付けられたメトリックを用いた結果的に得られるデータベース構造が図10に示される。
仕切り表220は、親仕切りID222がツリー構造を作成するのに用いられる仕切りIDの階層を含有する。この表には、どのディメンションが仕切りによってカバーされるかを規定したフィルタ群224および226と、特定の間隔の間の補足ディメンション221およびメトリック229強化を含有するデータ行228および230とが接続される。
データ仕切りは、同じデータセット(たとえば、探索プラットフォームからのデータおよび第三者広告サーバからのデータ、電子メールプラットフォームからおよびウェブサイト分析パッケージからのデータ)の複数のビューを含むことができる。この例では、コストなどのメトリックが1つのデータセット中に、コンバージョンが他のデータセット中に存在してもよく、クリックが2回カウントされてもよい。これを扱うため、データベースサーバ24によって、さまざまなソースからのデータセットを、グループ分け(行)が組合されかつマッピング関数の適用によって重複が除去された単一のビューに併合することができる。
説明のため、図11は、日付およびキャンペーンのディメンションを含み、インプレッション、クリック、およびコンバージョンのメトリックを含む第1のデータセット250を描く。さらなるデータセット252は、データおよびキーワードのディメンションならびにクリックおよびコストのメトリックを含む。各々がディメンションの異なる組合せを規定するメトリックグループ分けを備える、異なるソースからのデータセットがデータベースサーバ24によって一旦受信されると、マッピング関数255の適用によってデータベースサーバ24によって併合されたデータセット254が生成されて、複数のデータセットは、第1および第2のデータセット250および252へのマッピング関数256の適用によって単一のデータセットに併合される。マッピング関数は、第1のデータセット250中のディメンションのどのレベルが第2のデータセット252中の別のディメンションのどのレベルにマッピングされるかを決めるように働く。
好ましくは、マッピング関数は、第1および第2のデータセットから学習されるものである。マップ関数を学習するため、データベースサーバ24は、2つのデータセットと、両方のデータセット(たとえばクリックおよび訪問)で発生する高度に相関した(しかしおそらくはノイズのある)メトリック(M)と、第2のデータセット(Y)中の何らかの他の名称のディメンションのレベルがマッピングされるべき第1のデータセット(X)中のディメンションの名称と、両方のデータセットで同時に発生する数日(T)または他の期間とを必要とする。
次にマップ関数(B)は、以下の一次方程式を解くことによって回復することができる。
Figure 0006362602
この式は、Bに対して以下の制約がある。
Bは正の整数行列であり、
行列B中のすべてのセルの和はMAX(|X|,|Y|)に等しい。
式中、Aは、|T|行および|Y|列からなる第2のデータセットから構築される行列である。行列中の各々の行は丸1日間のMの値を含有し、各々の列はディメンションY中の1つのレベルについてのMの値を含有し、
Cは、|T|行および|X|列からなる第1のデータセットから構築される行列である。行列中の各々の行は丸1日間のMの値を含有し、各々の列はディメンションX中の1つのレベルについてのMの値を含有する。
Bはマップ関数である。
データベースサーバ24によって実現されると、以下の所見を適用することができる。
Bを算出するのに線形または非線形ソルバーを用いてもよい。同じ一般形態が当てはまる。
制約なしに最小二乗行列ソルバーを用いることができるが、最低でもMAX(|X|,|Y|)日のデータを必要とする。
ある線形代数ソルバーは行列が正方行列にされていることを要件とする。アルゴリズムの挙動は同じである。
制約を導入すると、必要とされるデータの日数が少なくなる。
メトリックMにノイズがある(すなわち完全なマッピングでない)場合、その代わりに比例を用いるべきである。
Mの平方誤差を最小化するマップ行列Bを選ぶ、最適化に基づくソルバーは最良の結果を生じるが、計算上高価である可能性がある。
以下の例は、図10に描かれるデータベース252および254からのデータを用いる。ここでは以下のマップ関数を学習すべきである。
{c1}={k1,k2,k3,k4,k5,k6,k7,k8}
{c2}={k9,k10,k11}
次に以下の連立一次方程式を解くべきである。
Figure 0006362602
図12は、グラフィックユーザインターフェイス30に表示されるインターフェイスウインドウ256を描き、これは、結合されるべきメトリックおよび/またはディメンションを表わすグラフィック要素上に少なくとも1つのコネクタの対向端を位置決めすることによって、結合すべき2つのデータセットからメトリックおよび/またはディメンションをユーザが選択できるようにする。インターフェイスウインドウ256の上側部分258で、ユーザは、ドロップダウンリストから、結合されるべき2つのデータセットの各々からディメンションおよびメトリックの両方を選択することができる。インターフェイスウインドウの下側部分260で、ユーザは、上側部分258で選択されたディメンション同士の間の関連付けを選択することができ、第1のデータセットから選択されるメトリックと第2のデータセットから選択されるメトリックとの間の相互接続線をドラッグすることによってユーザは容易にそれらの関連付けを変更することができる。
以上から、本発明は、ユーザが、自身の広告データセットを再編成し、かつ広告活動が実行される前、その間およびその後に、自身のデータセットを付加的なディメンションおよびメトリック情報で強化できるようにすることが認められる。
ユーザに使用の容易さおよび柔軟性を与える階層的ドラッグアンドドロップインターフェイスを用いてデータセットを容易にセグメント化することができる。セグメント定義およびカスタムデータは、ユーザのビジネスが進化する必要がある場合に、ユーザが自身のデジタル広告データを容易に管理しかつ更新し続けることができるようにセグメントを移動させる際に保持される。
カスタムデータは、コストなどの単一のメトリックのみよりもむしろ、ある範囲のディメンションおよびメトリックに対して入力することができる。デジタル媒体購入の成績を評価するためにデジタルマーケティングチームによってしばしば用いられる、目標、予測、予算などのビジネスエントリメトリックを含む付加的なメトリックを入力することができる。
本発明は、変更を保存する前にカスタムデータのリアルタイムプレビューを提供することもできるようにする。このビューは保証階層(assurance layer)を提供し、システム内の既存のデータの精度を低下させる可能性がある誤りを防止するのを助ける。
発明は、カスタムデータ日付範囲186および157を容易に分割するためのメカニズムも提供し、既存の解決策よりもカスタムデータ入力をより容易かつより直感的にする。
特定の報告に現われるカスタムデータを、そう望まれれば限定することもできる。
先に言及したように、本発明を広告データセットへのその適用例に関連して説明したが、発明は一般的に任意のデータセットに適用可能でもある。自身のデータセットを再編成する必要があるデータウェアハウスを有する任意の企業は、自身のデータセットに付加的なデータを追加し、これらの複数のデータセットをともに併合することができる。
上述の実施形態では、発明はコンピュータソフトウェアを用いて主に実現されるが、他の実施形態では、発明は、たとえば、特定用途向け集積回路(ASIC)などのハードウェアコンポーネントを用いて主にハードウェアで実現されてもよい。本明細書中に記載の機能を実行するハードウェア状態機械の実現例が関連技術分野の当業者には明らかであろう。他の実施形態では、発明は、ハードウェアとソフトウェアとの両者の組合せで実現されてもよい。
発明は限られた数の実施形態と関連して説明されたが、当業者には、以上の記載に照らしてさまざまな代替例、修正例、および変形例が可能であることが認められる。これに応じて、本発明は、開示されるような発明の精神および範囲内に入り得るすべてのそのような代替例、修正例、および変形例を包含することが意図される。

Claims (21)

  1. コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法であって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行は第1のディメンションと前記第1のディメンションとは異なる特性を規定する第2のディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
    データセット仕切りのデータ構造を表わす複数の仕切り識別子を受信するステップであって、前記複数の仕切り識別子は、少なくとも前記第1のディメンションの値を用いてデータセットを仕切る第1の仕切り識別子と、少なくとも前記第2のディメンションの値を用いてデータセットを仕切る第2の仕切り識別子とを含むステップと、
    1つ以上のメトリックグループ分けを前記複数の仕切り識別子に割当てるステップと、
    前記複数の仕切り識別子に応じて前記データセットを分析するステップと、を実現させるプログラム命令を格納したメモリとを備える、コンピュータで実現される方法。
  2. 前記プログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記仕切り識別子を前記データセットに書込むステップをさらに実現させる、請求項1に記載のコンピュータで実現される方法。
  3. 前記仕切り識別子は、前記データセット中の前記行を予め定められたデータ構造中のノードに関連付ける、請求項1または2に記載のコンピュータで実現される方法。
  4. 前記1つ以上のメトリックグループ分けは複数の仕切り識別子に割当てられる、請求項1から3のいずれか1項に記載のコンピュータで実現される方法。
  5. 前記1つ以上のメトリックグループ分けは単一の仕切り識別子のみに割当てられる、請求項1から4のいずれか1項に記載のコンピュータで実現される方法。
  6. コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法であって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、前記データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
    データセット仕切りのデータ構造を表わす1つ以上の仕切り識別子を受信するステップであって、前記1つ以上の仕切り識別子は、補足ディメンションデータを有する第1の仕切り識別子を含む、ステップと、
    前記データセットのうち前記第1の仕切り識別子によってセグメント化されたデータ関連付けられるように、前記データセットに前記補足ディメンションデータを書込むステップと、を実現させるプログラム命令を格納したメモリとを備える、コンピュータで実現される方法。
  7. 前記プログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、
    補足メトリックおよび/またはディメンションデータを受信し、
    前記補足メトリックおよび/またはディメンションデータに1つ以上の仕切り識別子を割当てるステップと、
    前記データセットに前記補足メトリックおよび/またはディメンションデータを書込むステップとをさらに実現させる、請求項1から5のいずれか1項に記載のコンピュータで実現される方法。
  8. コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法であって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    第1および第2のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記第1のソースから導出される前記メトリックの第1のデータセットXおよび前記第2のソースから導出される前記メトリックの第2のデータセットYを生成するまたは受信するステップであって、前記データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、さらに
    前記第1および第2のデータセットXおよびYに対するマッピング関数の適用によって前記第1および第2のデータセットXおよびYを単一のデータセットに併合するステップと、を実現させるコードを格納するメモリとを備え、前記マッピング関数は、前記第1のデータセットX中のディメンションのどのレベルが前記第2のデータセットY中の別のディメンションのどのレベルにマッピングされるかを決めるように機能し、前記マッピング関数は、前記第1のデータセットから構築される第1の行列を前記第2のデータセットから構築される第2の行列に関連付ける行列として表される、コンピュータで実現される方法。
  9. 前記コードは、前記プロセッサによって実行されると、前記第1および第2のデータセットXおよびYからマッピング関数Bを学習するステップをさらに実現させる、請求項8に記載のコンピュータで実現される方法。
  10. コントローラを介してメトリックを処理するコンピュータで実現される方法であって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    第1および第2のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記第1のソースから導出される前記メトリックの第1のデータセットXおよび前記第2のソースから導出される前記メトリックの第2のデータセットYを生成するまたは受信するステップであって、前記データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、さらに
    前記第1および第2のデータセットXおよびYに対するマッピング関数の適用によって前記複数のデータセットを単一のデータセットに併合するステップと、を実現させるコードを格納するメモリとを備え、前記マッピング関数は、前記第1のデータセットX中のディメンションのどのレベルが前記第2のデータセットY中の別のディメンションのどのレベルにマッピングされるかを決めるように機能し、
    前記コードは、前記プロセッサによって実行されると、前記第1および第2のデータセットからマッピング関数Bを学習するステップをさらに実現させ、
    前記マッピング関数Bは
    Figure 0006362602
    であり、
    Aは、前記第2のデータセットYから構築されかつ|T|行および|Y|列からなる行列であり、A中の各々の行は予め定められた期間の前記第1および第2のデータセットの両方で発生するメトリックMの値を含有し、A中の各々の列は前記ディメンションY中の1つのレベルについてのMの前記値を含有し、
    Cは、|T|行および|X|列からなる前記第1のデータセットXから構築される行列であり、C中の各々の行は前記予め定められた期間のMの前記値を含有し、C中の各々の列は前記ディメンションX中の1つのレベルについてのMの前記値を含有する、コンピュータで実現される方法。
  11. Bが正の整数行列でありかつ行列B中のすべてのセルの和がMAX(|X|,|Y|)に等しい場合、
    前記プロセッサによって線形または非線形ソルバーが実行されて前記マッピング関数Bを学習する、請求項10に記載のコンピュータで実現される方法。
  12. 前記プロセッサによって最小二乗行列ソルバーが実行されて前記マッピング関数Bを学習する、請求項10に記載のコンピュータで実現される方法。
  13. メトリックを処理するためのコントローラであって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、前記データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行は第1のディメンションと前記第1のディメンションとは異なる特性を規定する第2のディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
    データセット仕切りのデータ構造を表わす複数の仕切り識別子を受信するステップであって、前記複数の仕切り識別子は、少なくとも前記第1のディメンションの値を用いてデータセットを仕切る第1の仕切り識別子と、少なくとも前記第2のディメンションの値を用いてデータセットを仕切る第2の仕切り識別子とを含むステップと、
    1つ以上のメトリックグループ分けを前記複数の仕切り識別子に割当てるステップと、
    前記複数の仕切り識別子に応じて前記データセットを分析するステップと、を実現させるプログラム命令を格納したメモリとを備える、コントローラ。
  14. メトリックを処理するためのコントローラであって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    1つ以上のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記メトリックと関連付けられる表計算データセットを生成するまたは受信するステップであって、前記データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
    データセット仕切りのデータ構造を表わす1つ以上の仕切り識別子を受信するステップであって、前記1つ以上の仕切り識別子は、補足ディメンションデータを有する第1の仕切り識別子を含む、ステップと、
    前記データセットのうち前記第1の仕切り識別子によってセグメント化されたデータ関連付けられるように、前記データセットに前記補足ディメンションデータを書込むステップと、を実現させるプログラム命令を格納したメモリとを備える、コントローラ。
  15. メトリックを処理するためのコントローラであって、前記コントローラは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されると、
    第1および第2のソースからデジタルトラフィックおよび/または関連のユーザの挙動を特徴付けるメトリックを生成するまたは受信するステップと、
    前記第1のソースから導出される前記メトリックの第1のデータセットXおよび前記第2のソースから導出される前記メトリックの第2のデータセットYを生成するまたは受信するステップであって、前記データセットはメトリックおよびディメンションの行を備え、各々の行はディメンションの組合せによって特徴付けられるメトリックグループ分けのサブセットを表わすステップと、
    前記第1および第2のデータセットXおよびYに対するマッピング関数の適用によって前記複数のデータセットを単一のデータセットに併合するステップと、を実現させるコードを格納するメモリとを備え、前記マッピング関数は、前記第1のデータセットX中のディメンションのどのレベルが前記第2のデータセットY中の別のディメンションのどのレベルにマッピングされるかを決めるように機能する、コントローラ。
  16. 請求項13に記載のコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスであって、前記ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、前記ウインドウ機能は、ユーザが、
    データセット仕切りのデータ構造を表わす1つ以上の仕切り識別子を特定し、かつ
    1つ以上のメトリックグループ分けを1つ以上の仕切り識別子に割当てる、ことができるようにする、ユーザインターフェイス。
  17. 請求項14に記載のコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスであって、前記ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、前記ウインドウ機能は、ユーザが、
    メトリックおよびディメンションの付加的なデータ行を前記データセットに追加できるようにする、ユーザインターフェイス。
  18. 請求項14に記載のコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスであって、前記ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、前記ウインドウ機能は、ユーザが、
    前記データセット中のメトリックおよびディメンションのデータ行を分割できるようにする、ユーザインターフェイス。
  19. 請求項15に記載のコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスであって、前記ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、前記ウインドウ機能は、ユーザが、
    結合されるべきメトリックおよび/またはディメンションを表わすグラフィック要素上に少なくとも1つのコネクタの対向端を位置決めすることによって、結合されるべき前記第1および第2のデータセットからメトリックおよび/またはディメンションを選択できるようにする、ユーザインターフェイス。
  20. 請求項14に記載のコントローラとともに用いるためのユーザインターフェイスであって、前記ユーザインターフェイスはウインドウ機能を有し、前記ウインドウ機能は、ユーザが、
    前記補足ディメンションデータを前記データセットに書込む前に、インターフェイスウインドウの中に前記補足ディメンションデータを表示することができるようにする、ユーザインターフェイス。
  21. プロセッサによって実行されると、請求項1から12のいずれか1項に規定された方法を実現させる命令を含む、プログラム
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9396283B2 (en) 2010-10-22 2016-07-19 Daniel Paul Miranker System for accessing a relational database using semantic queries
US20170011418A1 (en) * 2015-05-29 2017-01-12 Claude Denton System and method for account ingestion
US11334625B2 (en) 2016-06-19 2022-05-17 Data.World, Inc. Loading collaborative datasets into data stores for queries via distributed computer networks
US10353911B2 (en) 2016-06-19 2019-07-16 Data.World, Inc. Computerized tools to discover, form, and analyze dataset interrelations among a system of networked collaborative datasets
US11755602B2 (en) 2016-06-19 2023-09-12 Data.World, Inc. Correlating parallelized data from disparate data sources to aggregate graph data portions to predictively identify entity data
US11042548B2 (en) 2016-06-19 2021-06-22 Data World, Inc. Aggregation of ancillary data associated with source data in a system of networked collaborative datasets
US10324925B2 (en) 2016-06-19 2019-06-18 Data.World, Inc. Query generation for collaborative datasets
US11468049B2 (en) 2016-06-19 2022-10-11 Data.World, Inc. Data ingestion to generate layered dataset interrelations to form a system of networked collaborative datasets
US11036697B2 (en) 2016-06-19 2021-06-15 Data.World, Inc. Transmuting data associations among data arrangements to facilitate data operations in a system of networked collaborative datasets
US11941140B2 (en) 2016-06-19 2024-03-26 Data.World, Inc. Platform management of integrated access of public and privately-accessible datasets utilizing federated query generation and query schema rewriting optimization
US11023104B2 (en) 2016-06-19 2021-06-01 data.world,Inc. Interactive interfaces as computerized tools to present summarization data of dataset attributes for collaborative datasets
US11042560B2 (en) 2016-06-19 2021-06-22 data. world, Inc. Extended computerized query language syntax for analyzing multiple tabular data arrangements in data-driven collaborative projects
US11675808B2 (en) 2016-06-19 2023-06-13 Data.World, Inc. Dataset analysis and dataset attribute inferencing to form collaborative datasets
US11068847B2 (en) * 2016-06-19 2021-07-20 Data.World, Inc. Computerized tools to facilitate data project development via data access layering logic in a networked computing platform including collaborative datasets
US10645548B2 (en) 2016-06-19 2020-05-05 Data.World, Inc. Computerized tool implementation of layered data files to discover, form, or analyze dataset interrelations of networked collaborative datasets
US11042556B2 (en) 2016-06-19 2021-06-22 Data.World, Inc. Localized link formation to perform implicitly federated queries using extended computerized query language syntax
US10853376B2 (en) 2016-06-19 2020-12-01 Data.World, Inc. Collaborative dataset consolidation via distributed computer networks
US10438013B2 (en) 2016-06-19 2019-10-08 Data.World, Inc. Platform management of integrated access of public and privately-accessible datasets utilizing federated query generation and query schema rewriting optimization
US11947554B2 (en) 2016-06-19 2024-04-02 Data.World, Inc. Loading collaborative datasets into data stores for queries via distributed computer networks
US10452677B2 (en) 2016-06-19 2019-10-22 Data.World, Inc. Dataset analysis and dataset attribute inferencing to form collaborative datasets
US10824637B2 (en) 2017-03-09 2020-11-03 Data.World, Inc. Matching subsets of tabular data arrangements to subsets of graphical data arrangements at ingestion into data driven collaborative datasets
US10452975B2 (en) 2016-06-19 2019-10-22 Data.World, Inc. Platform management of integrated access of public and privately-accessible datasets utilizing federated query generation and query schema rewriting optimization
US11036716B2 (en) 2016-06-19 2021-06-15 Data World, Inc. Layered data generation and data remediation to facilitate formation of interrelated data in a system of networked collaborative datasets
US11042537B2 (en) 2016-06-19 2021-06-22 Data.World, Inc. Link-formative auxiliary queries applied at data ingestion to facilitate data operations in a system of networked collaborative datasets
US10747774B2 (en) 2016-06-19 2020-08-18 Data.World, Inc. Interactive interfaces to present data arrangement overviews and summarized dataset attributes for collaborative datasets
US11238109B2 (en) 2017-03-09 2022-02-01 Data.World, Inc. Computerized tools configured to determine subsets of graph data arrangements for linking relevant data to enrich datasets associated with a data-driven collaborative dataset platform
US10922308B2 (en) 2018-03-20 2021-02-16 Data.World, Inc. Predictive determination of constraint data for application with linked data in graph-based datasets associated with a data-driven collaborative dataset platform
US11243960B2 (en) 2018-03-20 2022-02-08 Data.World, Inc. Content addressable caching and federation in linked data projects in a data-driven collaborative dataset platform using disparate database architectures
USD940732S1 (en) 2018-05-22 2022-01-11 Data.World, Inc. Display screen or portion thereof with a graphical user interface
USD940169S1 (en) 2018-05-22 2022-01-04 Data.World, Inc. Display screen or portion thereof with a graphical user interface
US11947529B2 (en) 2018-05-22 2024-04-02 Data.World, Inc. Generating and analyzing a data model to identify relevant data catalog data derived from graph-based data arrangements to perform an action
US11442988B2 (en) 2018-06-07 2022-09-13 Data.World, Inc. Method and system for editing and maintaining a graph schema
US11947600B2 (en) 2021-11-30 2024-04-02 Data.World, Inc. Content addressable caching and federation in linked data projects in a data-driven collaborative dataset platform using disparate database architectures

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6574587B2 (en) * 1998-02-27 2003-06-03 Mci Communications Corporation System and method for extracting and forecasting computing resource data such as CPU consumption using autoregressive methodology
JPH11316766A (ja) * 1998-04-30 1999-11-16 Pfu Ltd 多次元分析構築システム及び分析処理用データベース
US6163774A (en) * 1999-05-24 2000-12-19 Platinum Technology Ip, Inc. Method and apparatus for simplified and flexible selection of aggregate and cross product levels for a data warehouse
AUPR505601A0 (en) * 2001-05-17 2001-06-07 Traffion Technologies Pty Ltd Method of optimising content presented to a user within a communications network
JP4248819B2 (ja) * 2002-08-12 2009-04-02 富士通株式会社 名寄せ処理システム及び名寄せ処理方法
JP2004086782A (ja) * 2002-08-29 2004-03-18 Hitachi Ltd 異種データベース統合支援装置
US7590638B2 (en) * 2003-06-24 2009-09-15 Microsoft Corporation System and method for online analytical processing using dimension attributes and multiple hierarchies where first hierarchy has at least one attribute from the defined dimension not present in the second hierarchy
US7081823B2 (en) * 2003-10-31 2006-07-25 International Business Machines Corporation System and method of predicting future behavior of a battery of end-to-end probes to anticipate and prevent computer network performance degradation
US7840438B2 (en) * 2005-07-29 2010-11-23 Yahoo! Inc. System and method for discounting of historical click through data for multiple versions of an advertisement
JP4997856B2 (ja) * 2006-07-19 2012-08-08 富士通株式会社 データベース分析プログラム、データベース分析装置、データベース分析方法
US8838560B2 (en) * 2006-08-25 2014-09-16 Covario, Inc. System and method for measuring the effectiveness of an on-line advertisement campaign
US20080120165A1 (en) * 2006-11-20 2008-05-22 Google Inc. Large-Scale Aggregating and Reporting of Ad Data
JP5056384B2 (ja) * 2006-12-21 2012-10-24 富士通株式会社 検索プログラム、方法及び装置
WO2009120617A2 (en) * 2008-03-24 2009-10-01 Jda Software, Inc. Linking discrete dimensions to enhance dimensional analysis
US8521755B2 (en) * 2009-08-31 2013-08-27 Accenture Global Services Limited Flexible cube data warehousing
WO2013013237A1 (en) * 2011-07-21 2013-01-24 Movik Networks Ran analytics, control and tuning via multi-protocol, multi-domain, and multi-rat analysis
US8954580B2 (en) * 2012-01-27 2015-02-10 Compete, Inc. Hybrid internet traffic measurement using site-centric and panel data
US9900395B2 (en) * 2012-01-27 2018-02-20 Comscore, Inc. Dynamic normalization of internet traffic

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