JP6436445B2 - メディアインプレッションを特定する方法及び装置 - Google Patents

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Description

関連出願
[0001]本特許は、2011年3月18日に出願された米国特許仮出願第61/454,326号に対する優先権を主張し、この仮出願は、参照によってその全体が本明細書に組み込まれている。
[0002]本開示は、一般には、メディアをモニタすることに関し、より詳細には、メディアインプレッションを特定する方法及び装置に関する。
[0003]伝統的に、視聴者測定エンティティーは、登録されたパネルメンバーに基づいて、メディア番組編成のために視聴者の関与レベルを特定する。すなわち、視聴者測定エンティティーは、モニタされることに同意する人々をパネルに登録する。次いで視聴者測定エンティティーは、それらのパネルメンバーをモニタして、それらのパネルメンバーに露出されたメディア(たとえば、テレビジョン番組又はラジオ番組、映画、DVD、広告など)を特定する。この方法においては、視聴者測定エンティティーは、収集されたメディア測定データに基づいて、さまざまなメディアに関する露出測定値を特定することができる。
[0004]ウェブページ、広告、及び/又はその他のコンテンツなどのインターネットリソースへのユーザアクセスをモニタするための技術は、数年にわたって著しく進化してきた。いくつかの知られているシステムは、そのようなモニタリングを、主としてサーバログを通じて実行する。特に、インターネット上でメディアを提供するエンティティーは、自分たちのメディアを求める受信された要求の数を自分たちのサーバにおいてログに記録するための知られている技術を使用することができる。
[0024]ウェブページ、広告、コンテンツ、及び/又はその他のメディアなどのインターネットリソースへのユーザアクセスをモニタするための技術は、数年にわたって著しく進化してきた。過去のある時点では、そのようなモニタリングは、主としてサーバログを通じて行われていた。特に、インターネット上でメディアを提供するエンティティーは、自分たちのメディアを求める受信された要求の数を自分たちのサーバにおいてログに記録する。サーバログに基づいてインターネットの利用を調査することには、いくつかの理由から問題がある。たとえばサーバログは、直接、又は、サーバログカウントを増やすためにメディアをサーバに繰り返し要求するゾンビプログラムを介して、改ざんされることがある。第2に、メディアは、ときとして、いったん取り出されて、ローカルにキャッシュされ、そのローカルキャッシュから繰り返し視聴されて、繰り返しの視聴にサーバを関与させない場合がある。サーバログは、キャッシュされたメディアのこれらの視聴を追跡把握することはできない。したがって、サーバログは、カウントが多すぎる誤差と、カウントが少なすぎる誤差との両方に陥りやすい。
[0025]Blumenauの米国特許第6,108,637号に開示されている発明は、インターネットのモニタリングが実行される方法を根本から変え、上述のサーバ側でのログモニタリング技術の限界を克服した。たとえば、Blumenauは、追跡把握されるインターネットメディア(たとえば、コンテンツ、広告など)にビーコン命令(たとえば、タグ命令)がタグ付けされる技術を開示した。特に、モニタリング命令が、追跡把握されるメディア(たとえば、広告、又はその他のインターネットコンテンツ)のHTMLに関連付けられる。クライアントがメディアを要求すると、コンテンツと、ビーコン命令又はタグ命令との両方が、同時に(たとえば、タグ命令がHTML内に存在する状態で)、又はその後の要求を介して(たとえば、コンテンツのHTML内に埋め込まれているモニタリング命令を取り出す要求の実行を介して)、そのクライアントにダウンロードされる。したがってタグ命令は、メディアがアクセスされるときには常に、サーバからであるか、又はキャッシュからであるかにかかわらず、実行される。
[0026]タグ命令は、メディアへのアクセスに関する情報を反映するモニタリングデータが、そのメディアをダウンロードしたクライアントからモニタリングエンティティーへ送信されるようにする。モニタリングエンティティーは、メディアをクライアントに提供しなかった視聴者測定エンティティーである場合があり、正確な利用統計を提供するための信頼されているサードパーティー(たとえば、The Nielsen Company, LLC)である。有利なことに、タグ命令はメディアに関連付けられており(たとえば、メディアの何らかの部分に埋め込まれているか又はその他の形でリンクされており)、メディアがアクセスされるときには常にクライアントブラウザによって実行されるため、モニタリング情報は、クライアントが視聴者測定会社のパネリストであるかどうかにかかわらず、視聴者測定会社に提供される。
[0027]いくつかの場合においては、人口統計をモニタリング情報にリンクさせることが重要である。この問題に対処するために、視聴者測定会社は、自分の人口統計情報を提供すること、及び自分のインターネット閲覧活動がモニタされることに同意したユーザのパネルを確立する。個人がパネルに加わるとき、彼らは、自分の身元及び人口統計(たとえば、性別、人種、収入、家の場所、職業など)に関する詳細な情報を視聴者測定会社に提供する。視聴者測定エンティティーは、パネリストのコンピュータ上にクッキー(たとえば、パネリストクッキー)を設定し、このクッキーは、タグ付けされているメディア(たとえば、ビーコン命令又はタグ命令に関連付けられているメディア)にパネリストがアクセスするときには常にそのパネリストを視聴者測定エンティティーが識別できるようにし、ひいてはモニタリング情報を視聴者測定エンティティーに送信する。
[0028]タグ付けされているページからモニタリング情報を提供するクライアントのほとんどは、パネリストではなく、ひいては視聴者測定エンティティーに知られていないため、パネリストに関して収集されたデータに基づく人口統計情報を、タグ付けされているメディアに関するデータを提供するユーザのより大きな集団に帰する統計的な方法を使用することが、これまで必要であった。しかし、視聴者測定エンティティーのパネルのサイズは、ユーザの一般的な集団と比較すると、依然として小さい。したがって、パネルの人口統計データが正確である状態を確保しながらパネルのサイズをいかに大きくするかという問題が提示される。
[0029]インターネット上で運営している多くのデータベース所有者がいる。これらのデータベース所有者は、多数の加入者又は登録ユーザにサービスを提供している。サービスの提供と引き換えに、加入者は、所有者に登録する。この登録の一環として、加入者は、詳細な人口統計情報を提供する。そのようなデータベース所有者の例としては、Facebookや、Myspaceなどのソーシャルネットワークプロバイダが含まれる。これらのデータベース所有者は、自分の加入者たちのコンピューティングデバイス(たとえば、コンピュータ、携帯電話など)の上にクッキーを設定して、自分のウェブサイトにユーザたちが訪れたときにそのユーザたちを認識できるようにする。
[0030]インターネットのプロトコルは、クッキーが設定されたドメイン(たとえば、インターネットドメイン、ドメイン名など)以外ではそのクッキーにアクセスできないようにする。したがって、HFZlaw.comドメインに設定されたクッキーは、HFZlaw.comドメイン内のサーバにとってはアクセス可能であるが、そのドメイン以外のサーバにとってはアクセス不可能である。したがって、視聴者測定エンティティーは、データベース所有者によって設定されたクッキーにアクセスすることが有利だと気づくかもしれないが、それを行うことはできない。
[0031]前述のことを考慮して、図1〜図15において示され、本明細書の対応する部分において説明されるのは、データベース所有者の既存のデータベースを活用して、より広範囲に及ぶインターネット利用及び人口統計のデータを収集するための方法及び装置である。たとえば、例示的な方法及び装置のうちのいくつかは、ユーザのコンピュータ上に格納されているクッキーを活用し、それらのクッキーは、データベースプロバイダにログインしたことのあるユーザを識別する。しかし、共有されているコンピュータに関しては、データベースプロバイダにログインしたユーザの識別情報が、そのコンピュータを実際に使用している人物と一致しない場合がある。第1のユーザがデータベースプロバイダにログインして、クッキーがコンピュータ上に格納されるという状況を考えていただきたい。第1のユーザは、コンピュータを使用するのをやめるが、データベースプロバイダからログアウトしないと想定する。さらに、次いで第2のユーザが、そのコンピュータを使用し始めると想定する。第2のユーザがそのコンピュータを使用している間に、コンピュータユーザを識別するためにデータベースプロバイダからのクッキーが使用される場合、そのコンピュータにおける活動は、誤って第1のユーザに帰せられることになる。データベースプロバイダのクッキーがコンピュータ上にまったく存在しない場合には、別の問題が生じる。クッキーがコンピュータ上にまったく存在しない場合、クッキーを活用する技術は、人口統計情報をコンピュータの活動に関連付けることができないであろう。
[0032]コンピューティング活動中のユーザを不正確に予測することに起因して不正確に帰することを補うために、図16〜図28に関連して説明されている例示的な方法及び装置は、データベースプロバイダを使用して特定されるデータ(たとえば、図1〜図15に関連して説明されているように特定される情報)に関する(1つ又は複数の)調整係数を特定する。一部のパネリスト(「従来のパネリスト」)は、自分の人口統計情報を測定エンティティーに提供すること、及び/又は自分のコンピュータ活動に関するさらに詳細な情報の収集を許可することに前向きである。たとえば、一部の従来のパネリストは、コンピュータ活動の詳細な活動を追跡把握するためのパネリストメーターソフトウェアが自分のコンピュータ上にインストールされることを許可する。本明細書において開示されているいくつかの例においては、コンピューティングセッションに関してパネリストメーターソフトウェアから収集された人口統計情報を、同じコンピューティングセッションに関してデータベースプロバイダを使用して特定された人口統計情報と比較することによって、調整係数(たとえば、誤差率、訂正係数、補正係数など)が特定される。言い換えれば、コンピューティングセッションに関する人口統計情報は、2つの異なる技術(たとえば、パネリストメータリングソフトウェアを使用して自分自身を名乗るようにユーザに促すこと、及びデータベースプロバイダを使用してユーザの識別情報を特定すること)を使用して特定され、それらの2つの技術に関する人口統計情報を比較して、調整係数が特定される。次いで、例示的な調整係数を、その他のコンピューティングセッション(たとえば、データベースプロバイダを使用して特定されたすべてのコンピューティングセッション(又はサブセット)に関する人口統計情報)に適用することができる。いくつかの例においては、調整係数をさらに正確に特定するために、比較及び調整係数の特定が、すべての従来のパネリストに関して行われる。調整係数は、それぞれのメディアプロバイダごとに、メディアプロバイダのそれぞれのグループごとに、メディアプロバイダの母集団全体に関して、及び/又はそれらの任意の組合せに関して特定することができる。
[0033]図1〜図15の例を参照すると、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、システム、及び/又は製品は、1つ又は複数のデータベース所有者(本明細書においては、パートナーとも呼ばれる)と連携する。データベース所有者は、自分の登録ユーザ(たとえば、それらのデータベース所有者のユーザ)にインターネットサービスを提供し、それらの登録ユーザに関する人口統計情報を(たとえば、ユーザアカウントレコード内に)格納する。この取り組みの一環として、データベース所有者は、コンテンツ及び/又は広告などのメディアへの人口統計ベースの露出を測定する目的で自分の登録ユーザの人口統計情報を視聴者測定エンティティーに提供することに同意する。データベース所有者の登録ユーザとのプライバシー合意に違反することを防止するために、本明細書において開示されている例は、クッキーマッピング技術を採用する。すなわち、データベース所有者は、自分の登録ユーザクッキー(すなわち、データベース所有者が自分の登録ユーザに割り当てているパートナークッキー)の、同じ登録ユーザに視聴者測定エンティティーが割り当てているクッキー(すなわち、視聴者測定エンティティー(AME)クッキー)へのマッピングを保持することができる。この方法においては、視聴者測定エンティティーは、AMEクッキーに基づいて登録ユーザのインプレッションをログに記録し、完全な又は部分的なAMEクッキーベースのインプレッションログをデータベース所有者へ送信することができる。そしてデータベース所有者は、自分のパートナー/AMEクッキーマップに基づいて、自分の登録ユーザをAMEクッキーベースのインプレッションにマッチさせることができる。次いでデータベース所有者は、マッチしている登録ユーザに関する人口統計情報を、対応するインプレッションログに関連付けるために、それらのマッチを使用することができる。次いでデータベース所有者は、あらゆる識別データ(すなわち、パートナークッキーデータ)を人口統計ベースのインプレッションログから除去し、その人口統計ベースのインプレッションログを視聴者測定エンティティーに提供することができ、データベース所有者の登録ユーザの識別情報が視聴者測定エンティティーに明かされることはない。したがって、本明細書において開示されている例示的な技術は、視聴者測定エンティティーと提携しているデータベース所有者の登録ユーザのプライバシーを危うくすることなく、視聴者の人口統計に基づいてインプレッションを追跡把握するために実施することができる。
[0034]データベース所有者(たとえば、Facebook)は、自分がクライアントデバイス(たとえば、コンピュータ)上に設定したクッキーにアクセスし、それによって、自分の内部レコード(たとえば、ユーザアカウントレコード)に基づいてクライアントを識別することができる。クライアントデバイスの識別は、典型的な視聴者測定パネルに存在する人々の数量をはるかに超える登録ユーザの膨大なデータベースを参照して行われるため、このプロセスは、きわめて正確な、信頼できる、詳細なデータを作成するために使用することができる。
[0035]視聴者測定エンティティーは、データ収集プロセスの第1の行程に留まっている(すなわち、インプレッションをログに記録するためのクライアントデバイスからのタグ命令によって生成されたタグ要求を受信している)ため、データベース所有者が、自分の加入者のうちで視聴者測定エンティティーがインプレッションをログに記録した加入者たちに対応する人口統計情報を提供する能力を危うくすることなく、ログに記録されているメディアアクセスのソース、並びに、メディア(たとえば、コンテンツ、ウェブページ、広告、及び/又はその他のタイプのメディア)そのものの識別情報をデータベース所有者から見えなくすること(それによって、メディアソースのプライバシーを保護すること)ができる。
[0036]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、インターネット上のさまざまなデータベース(たとえば、さまざまなウェブサイト所有者、さまざまなサービスプロバイダなど)にわたって分散されている人口統計情報を使用して、ウェブページ、広告、及び/又はその他のタイプのメディアへのインプレッション又は露出を特定するために使用することができる。本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、人口統計をメディアインプレッションにさらに正確に相関付けることを可能にするだけでなく、パネルのサイズ及び構成を、レーティングエンティティーのパネルに参加している(及び/又は参加することに前向きである)人々の枠を超えて、Facebook、Twitter、Googleなどのソーシャルメディアサイトのデータベースなどのその他のインターネットデータベースに登録されている人々へ効果的に拡張することも行う。この拡張は、視聴者レーティングエンティティーのメディアタグ付け能力と、ソーシャルメディア及びその他のウェブサイトなど、レーティングエンティティー以外のデータベースの使用とを効果的に活用して、膨大で、人口統計的に正確なパネルを作成し、その結果、ウェブページ、広告、任意のタイプのコンテンツ、及び/又は番組などのインターネットメディアへの露出の正確で、信頼できる測定がもたらされる。
[0037]伝統的に、視聴者測定エンティティー(本明細書においては「レーティングエンティティー」とも呼ばれる)は、登録されているパネルメンバーに基づいて、広告及びメディア番組編成のための人口統計範囲を特定する。すなわち、視聴者測定エンティティーは、モニタされることに同意する人々をパネルに登録する。登録の最中に、視聴者測定エンティティーは、登録を行っている人々から人口統計情報を受信し、それによって、それらのパネリストへのメディア(たとえば、コンテンツ及び/又は広告)の露出と、さまざまな人口統計市場との間において、その後の相関関係を形成することができる。視聴者測定エンティティーが、人口統計ベースの視聴者測定値を収集する上で自分自身のパネルメンバーデータのみに依存する従来の技術とは異なり、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、視聴者測定エンティティーが、ユーザ登録モデルに基づいて運営しているその他のエンティティーから人口統計情報を入手できるようにする。本明細書において使用される際には、ユーザ登録モデルとは、ユーザが、ユーザアカウントを作成して自分自身に関する人口統計関連情報を提供することによって、それらのエンティティーのサービスに加入するモデルである。データベース所有者の登録ユーザに関連付けられているそのような人口統計情報を入手することによって、視聴者測定エンティティーは、外部ソース(たとえば、データベース所有者)からの実質的に信頼できる人口統計情報を用いて自分のパネルデータを拡張又は補完し、ひいては、自分の人口統計ベースの視聴者測定の範囲、正確さ、及び/又は完全性を拡張することができる。このようなアクセスによって、視聴者測定エンティティーは、これが行われていなければ視聴者測定パネルに参加していなかったであろう人々をモニタすることもできる。
[0038]一群の個人の人口統計を識別するデータベースを有するいかなるエンティティーも、視聴者測定エンティティーと連携することができる。そのようなエンティティーは、本明細書においては「データベース所有者」と呼ばれ、Facebook、Google、Yahoo!、MSN、Twitter、Apple iTunes、Experianなどのエンティティーを含む。そのようなデータベース所有者は、たとえば、オンラインウェブサービスプロバイダである場合がある。たとえば、データベース所有者は、ソーシャルネットワークサイト(たとえば、Facebook、Twitter、MySpaceなど)、マルチサービスサイト(たとえば、Yahoo!、Google、Experianなど)、オンライン小売業者サイト(たとえば、Amazon.com、Buy.comなど)、及び/又は、それらのカテゴリーのうちのいずれにも該当しないか、若しくはそれらのカテゴリーのうちの1つ若しくは複数に該当するかにかかわらず、ユーザ登録レコードを保持するその他の任意のウェブサービスのサイトである場合がある。
[0039]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、視聴者測定エンティティー、レーティングエンティティー、並びに/又は、コンテンツ、広告、及び/若しくはその他の任意の(1つ又は複数の)タイプのメディアへの視聴者の露出を測定又は追跡把握することに関心があるその他の任意のエンティティーによって実施することができる。
[0040]測定された視聴率が正しい人口統計に正確に帰する可能性を高めるために、本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品は、視聴者測定エンティティーのレコード内で見つかった人口統計情報、並びに、アカウントを有するユーザのレコード又はプロフィールを保持する1つ又は複数のデータベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)において見つかった人口統計情報を使用する。このように、例示的な方法、装置、及び/又は製品を使用して、レーティングエンティティー(たとえば、メディア露出測定値及び/又は人口統計を収集する、アメリカ合衆国イリノイ州ショウンバーグのThe Nielsen Companyなどの視聴者測定会社)によって保持されている人口統計情報を、1つ又は複数の異なるデータベース所有者(たとえば、ウェブサービスプロバイダ)からの人口統計情報で補完することができる。
[0041]異種のデータソースからの人口統計情報(たとえば、視聴者測定会社のパネルからの高品質の人口統計情報、及び/又はウェブサービスプロバイダの登録ユーザデータ)を使用する結果、オンライン及び/又はオフラインの広告キャンペーンに関する指標を報告する有効性が改善する。本明細書において開示されている例は、オンライン登録データを使用して、ユーザの人口統計を識別する。このような例はまた、サーバインプレッションカウント、タグ付け(ビーコニングとも呼ばれる)、及び/又はその他の技術を使用して、それらのユーザに帰することができる広告インプレッション及び/又はメディアインプレッションの数量を追跡把握する。ソーシャルネットワーキングサイト及びマルチサービスプロバイダなどのオンラインウェブサービスプロバイダ(本明細書においては、総称して、及び個々にオンラインデータベース所有者と呼ばれる)は、ユーザ登録プロセスを介して収集された詳細な人口統計情報(たとえば、年齢、性別、地理的場所、人種、収入レベル、教育レベル、宗教など)を保持する。インプレッションは、対応するメディア(たとえば、コンテンツ及び/又は広告)に露出された世帯又は個人に対応する。したがって、インプレッションは、広告及び/若しくはコンテンツ、又は広告若しくはコンテンツのグループに露出された世帯又は個人を表す。インターネット広告においては、インプレッションの数量、又はインプレッションカウントとは、広告又は広告キャンペーンがウェブの人々によってアクセスされた合計回数である(例としては、たとえばポップアップブロッカーによって減らされたアクセス回数、及び/又は、たとえばローカルキャッシュメモリからの取り出しによって増やされたアクセス回数が含まれる)。
[0042]本明細書において開示されている例示的な方法、装置、及び/又は製品を使用して生成される例示的なインプレッションレポートは、TV GRP及びオンラインGRPを横に並べた様式で報告するために使用することができる。たとえば、広告主は、TV広告及び/又はオンライン広告の範囲に個人として及び/又は集団として入る一意の人々又はユーザの数量を報告するために、インプレッションレポートを使用することができる。
[0043]本明細書においては、広告、広告露出、及び/又は広告インプレッションに関連して、例が開示されているが、そのような例は、追加として、又は代替として、広告に加えて、又は広告の代わりに、その他のタイプのメディアに関連して実施することができる。すなわち、本明細書において広告に関連して開示されているプロセス、装置、システム、オペレーション、構造、データ、及び/又は情報は、その他のタイプのメディア、たとえばコンテンツなどとともに、同様に使用すること、及び/又は使用のために実装することが可能である。本明細書において使用される際には、「メディア」は、コンテンツ(たとえば、ウェブサイト、映画、テレビジョン、及び/若しくはその他の番組)、並びに/又は広告を指す。
[0005] 分散された人口統計情報を使用して広告インプレッション及び/又はメディアインプレッションを特定するための例示的なシステムを示す図である。 [0006] ユーザが(1つ又は複数の)データベース所有者の(1つ又は複数の)ウェブサイトにログインしたことに応答して、視聴者測定エンティティー及び(1つ又は複数の)データベース所有者にクッキーを報告する例示的な方法を示す図である。 [0007] ウェブブラウザが図1の例示的なシステムのインプレッションモニタにインプレッションを報告することができる例示的な方法を示す図である。 [0008] 1つ又は複数のデータベース所有者に登録されているユーザの人口統計にインプレッションを関連付けるために使用することができる例示的な装置を示す図である。 [0009] 視聴者測定エンティティーに関連付けられているユーザ識別子を、インターネットサービスデータベース所有者に登録されているユーザのユーザ識別子にマップするために、インターネットサービスデータベース所有者によって使用することができる例示的なパートナークッキーマップである。 [0010] モニタされている視聴者メンバーのユーザ識別子にインプレッションを相関付けるために、図1の例示的なシステムのインプレッションモニタシステムによって生成された例示的なインプレッションテーブルである。 [0011] インターネットサービスデータベース所有者の登録されているユーザのユーザ識別子にインプレッションを相関付けるために、インターネットサービスデータベース所有者によって生成された例示的なパートナーベースのインプレッションテーブルである。 [0012] モニタされているユーザに関連付けられているインプレッションの数量を示す例示的なインプレッションテーブルである。 [0013] データベース所有者によって生成された例示的なキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブルである。 [0014] ログインイベント及びユーザクッキーをデータベース所有者に報告するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0015] データベース所有者に登録されているユーザのユーザ識別子に視聴者測定エンティティー(AME)クッキー識別子をマップするために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0016] インプレッションをログに記録するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0017] 人口統計ベースのインプレッションレポートを生成するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0018] 図1〜図3のインプレッションモニタを実施するために使用することができる例示的な装置を示す図である。 [0019] 図2のクッキーレポータを実施するために使用することができる例示的な装置を示す図である。 [0020] 調整係数を生成するための例示的なシステムを示すブロック図である。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0021] 図16のシステムによって生成することができる例示的なテーブルである。 [0022] (1つ又は複数の)調整係数を生成するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0022] (1つ又は複数の)調整係数を生成するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0022] (1つ又は複数の)調整係数を生成するために実行することができる例示的なマシン可読命令を表すフロー図である。 [0023] 図1、図2、図3、図4、及び/又は図16の例示的な装置及びシステムを実施する目的で図10〜図13及び/又は図26〜図28の例示的な命令を実行するために使用することができる例示的なプロセッサシステムを示す図である。
[0044]次いで図1を参照すると、例示的なシステム100が示されている。示されている例においては、システム100は、インプレッションモニタシステム102を含み、インプレッションモニタシステム102は、視聴者測定エンティティー103によって所有及び/又は運営されることが可能である。示されている例においては、インプレッションモニタシステム102は、1つ又は複数のデータベース所有者と連携して機能し、それらのデータベース所有者のうちの2つが、パートナーAデータベース所有者104a、及びパートナーBデータベース所有者104bとして示されており、データベース所有者104a及び104bによって収集された分散された人口統計情報を使用して、インプレッションレポート106a及び106bが生成される。示されている例においては、インプレッションレポート106a及び106bは、識別された広告又はコンテンツに露出された人口統計セグメント、集団、又はグループを示している。「分散された人口統計情報」とは、本明細書においては、オンラインウェブサービスプロバイダなどのデータベース所有者から得られる人口統計情報を指すために使用される。示されている例においては、インプレッションモニタシステム102は、たとえば、クライアントデバイス108上に設定されている視聴者測定エンティティー(AME)クッキーを使用して、それらのクライアントデバイス108からインプレッションを収集してログに記録するために、視聴者測定エンティティーによって所有及び/又は運営されることが可能である。本明細書において示され説明されている例においては、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)は、視聴者測定エンティティー103に連絡を取ったことに応答して、モニタリング命令又はタグ命令を実行した後に、クライアントデバイス108のうちのすべてが、視聴者測定エンティティー103の視聴者メンバーパネルに関連付けられているか、クライアントデバイス108のうちの一部が、視聴者測定エンティティー103の視聴者メンバーパネルに関連付けられているか、又はクライアントデバイス108のうちのいずれも、視聴者測定エンティティー103の視聴者メンバーパネルに関連付けられていないかにかかわらず、クライアントデバイス108内に設定される。すなわち、AMEクッキーをクライアントデバイス108内に設定することによって、視聴者測定エンティティー103は、広告インプレッション及び/又はメディアインプレッションが、パネリストに帰することができるか、又は非パネリストに帰することができるかにかかわらず、それらの広告インプレッション及び/又はメディアインプレッションをログに記録することができる。図1の示されている例においては、クライアントデバイス108は、固定式コンピュータ若しくはポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス(たとえば、iPad(登録商標)などのタブレット)、スマートフォン、インターネット機器、及び/又は、インターネットに接続することができ、メディアを提示することができるその他の任意のタイプのデバイスとすることができる。
[0045]示されている例においては、メディアプロバイダ及び/又は広告主は、ウェブサイト及び/又はオンラインテレビジョンサービス(たとえば、ウェブベースのTV、インターネットプロトコルTV(IPTV)など)にアクセスするユーザに、インターネットを介して広告110を分散させる。示されている例においては、広告110は、個々の独立した広告とすること、及び/又は、1つ若しくは複数の広告キャンペーンの一部とすることができる。示されている例の広告は、関連付けられている広告キャンペーン(たとえば、もしもあるならば、キャンペーンID)、クリエイティブタイプID(たとえば、フラッシュベースの広告、バナー広告、リッチタイプの広告などを識別する)、ソースID(たとえば、広告発行者を識別する)、及び/又は配置ID(たとえば、スクリーン上における広告の物理的な配置を識別する)を識別する識別コード(すなわち、データ)とともにエンコードされる。示されている例の広告110はまた、たとえばインターネットを介して広告110にアクセスするウェブブラウザによって実行される、コンピュータによって実行可能なモニタリング命令(たとえば、Java(登録商標、以下同じ)、ジャバスクリプト、又はその他の任意のコンピュータ言語若しくはスクリプト)を含むようにタグ付け又はエンコードされる。図1の示されている例においては、広告110は、クライアントデバイス108を介して視聴者メンバーに提示される。コンピュータによって実行可能なモニタリング命令は、追加として、又は代替として、モニタされるメディアに関連付けることができる。したがって本開示は、広告を追跡把握することに関して論じる場合が多いが、いかなる特定のタイプのメディアを追跡把握することにも限定されない。それどころか、本開示は、ネットワーク内のいかなるタイプ又は形式のメディア(たとえば、コンテンツ及び/又は広告)を追跡把握することにも使用することができる。追跡把握されているメディアのタイプにかかわらず、モニタリング命令が実行されると、ウェブブラウザは、(1つ又は複数の)インプレッション要求112(たとえば、本明細書においてはタグ要求112と呼ばれる)を指定のサーバ(たとえば、視聴者測定エンティティー)へ送信する。(1つ又は複数の)タグ要求112は、HTTP要求を使用して実施することができる。しかし、HTTP要求は伝統的に、ダウンロードされるウェブページ又はその他のリソースを識別する一方で、示されている例の(1つ又は複数の)タグ要求112は、視聴者測定情報(たとえば、広告キャンペーン識別表示、メディア識別子、コンテンツ識別子、及び/又はユーザ識別情報)を自分のペイロードとして含む。(1つ又は複数の)タグ要求112が導かれる先のサーバ(たとえば、インプレッションモニタシステム102)は、その(1つ又は複数の)タグ要求112によってもたらされる視聴者測定データをインプレッションとして(たとえば、それらのモニタリング命令にタグ付けされているメディアの性質に応じて、広告インプレッション及び/又はメディアインプレッションとして)ログに記録するようにプログラムされている。露出測定値を収集してログに記録するために、インプレッションモニタシステム102は、AMEインプレッションストア114を含む。例示的なインプレッションロギングプロセスについては、以降で図3に関連して詳細に説明する。
[0046]いくつかの例においては、そのようなタグ命令にタグ付けされている広告は、たとえば、ウェブページ、ストリーミングビデオ、ストリーミングオーディオ、IPTVコンテンツなど、インターネットベースのメディアとともに分散される。上述のように、本明細書において開示されている方法、装置、システム、及び/又は製品は、広告のモニタリングに限定されるものではなく、任意のタイプのコンテンツのモニタリング(たとえば、ウェブページ、映画、テレビジョン番組など)に適合することができる。そのようなモニタリング命令、タグ命令、及び/又はビーコン命令を実施するために使用することができる例示的な技術が、Blumenauの米国特許第6,108,637号に開示されており、この米国特許は、参照によってその全体が本明細書に組み込まれている。
[0047]図1の示されている例においては、インプレッションモニタシステム102は、クライアントデバイス108が、タグ付けされている広告(たとえば、広告110)、及び/又はその他のタグ付けされているメディアを提示したときにAMEクッキー(たとえば、汎用一意識別子(UUID)の名前−値のペア)を使用してインプレッションに関連付けられたユーザを追跡把握する。インターネットセキュリティープロトコルに起因して、インプレッションモニタシステム102は、自分のドメインに設定されたクッキー(たとえば、AMEクッキー)を収集することしかできない。したがって、たとえば、インプレッションモニタシステム102は、「Nielsen.com」ドメイン内で機能している場合には、Nielsen.comドメイン内で設定されたクッキーを収集することしかできない。したがって、インプレッションモニタシステム102は、クライアントデバイス108から(1つ又は複数の)タグ要求112を受信した場合には、たとえばNielsen.comドメイン用にそのクライアントデバイス上に設定されたAMEクッキーにしかアクセスできず、そのドメイン以外で(たとえば、Nielsen.comドメイン以外で)設定されたクッキーにはアクセスできない。
[0048]クッキー情報を収集することに関連するドメインの制限を克服するために、インプレッションモニタリングシステム102は、クライアントデバイス108のユーザのうちで、パートナーAデータベース所有者104a及びパートナーBデータベース所有者104bのうちの一方又は両方の登録ユーザであるユーザのインプレッションをモニタする。クライアントデバイス108のうちの1つのクライアントデバイスのユーザが、データベース所有者104a又は104bのうちの一方のサービスにログインした場合には、クライアントデバイス108は、インプレッションモニタシステム102との初期設定(INIT)AMEクッキーメッセージのやり取り116を実行するためにインプレッションモニタシステム102へ導かれて、そのサービスを提供しているデータベース所有者へログイン報告メッセージ118を送信する。たとえば、以降で図2に関連してさらに詳細に説明するように、ユーザがパートナーAデータベース所有者104aのサービスにログインした場合には、INIT AMEクッキーメッセージのやり取り116によって、パートナーAデータベース所有者104aのサービスにログインしたユーザに関するインプレッションモニタシステム102のドメインに基づいて、クライアントデバイス108内にAMEクッキーが設定される。加えて、パートナーAデータベース所有者104aへ送信されるログイン報告メッセージ118は、クライアントデバイス108に関する同じAMEクッキーと、同じクライアントデバイス108に関してパートナーAデータベース所有者104aによって設定されたパートナーAクッキーとを含む。示されている例においては、パートナーAデータベース所有者104aは、クライアントデバイス108がパートナーAデータベース所有者104aのウェブページを訪れたとき、及び/又は、ユーザがパートナーAデータベース所有者104aのログインページ(たとえば、図2のログインウェブページ204)を介してパートナーAデータベース所有者104aのサービスにログインしたときに、クライアントデバイス108内にパートナーAクッキーを設定する。示されている例においては、AMEクッキーは、パートナーAクッキーのドメイン(たとえば、ルートドメイン)以外にある。ログイン報告メッセージ118は、AMEクッキーを含んでいるため、それによって、パートナーAデータベース所有者104aは、自分のパートナーAクッキーをクライアントデバイス108のユーザに関するAMEクッキーにマップすることができる。INIT AMEクッキーメッセージのやり取り116は、指定されたAMEクッキーに関連付けられているユーザがパートナーAデータベース所有者104aにいつログインしたかを示すログインタイムスタンプを含む。AMEクッキーが、以前にそのクライアントに関して設定されていた場合には、その以前のAMEクッキーが、そのクライアントから除去されるまで、そのクライアント上にもはや存在しなくなるまで、及び/又は有効期限が切れるまで、新たなAMEクッキーは設定されない。これらのプロセスについては、以降で図2に関連してさらに詳細に説明する。
[0049]その後、インプレッションモニタシステム102は、クライアントデバイス108を介して提示された広告及び/又はコンテンツに基づく(1つ又は複数の)タグ要求112を受信し、それらの提示された広告及び/又はコンテンツに基づくインプレッションを、以降で図3に関連して詳細に説明するように、クライアントデバイス108のそれぞれのAMEクッキーに関連付けてログに記録する。図1の示されている例においては、インプレッションモニタシステム102は、ログに記録されたインプレッションをAMEインプレッションストア114内に格納し、その後、AMEインプレッションストア114からのログに記録されたインプレッションのうちのいくつか又はすべてを含むAMEインプレッションログ122をパートナーデータベース所有者104a及び104bへ送信する。
[0050]パートナーデータベース所有者104a〜bのそれぞれは、その後、各自のAMEクッキー/パートナークッキーマッピングを使用して、パートナークッキーに基づいて識別されたクライアントデバイス108のユーザの人口統計を、AMEインプレッションログ122内のAMEクッキーに基づいてログに記録されたインプレッションにマッチさせることができる。例示的な人口統計のマッチング及び報告については、以降で図4に関連してさらに詳細に説明する。視聴者測定エンティティー103は、自分にタグ要求を送信するあらゆるクライアント(すなわち、非パネリストを含む)上にAMEクッキーを設定するため、パートナークッキーへのAMEクッキーのマップは、パネリストに限定されず、それどころか、タグ付けされているメディアにアクセスするあらゆるクライアントに及ぶ。結果として、視聴者測定エンティティー103は、AMEクッキーを有する非パネリストがあたかも視聴者測定エンティティー103のパネリストであるかのようにパートナーのデータを活用し、それによって、パネルのサイズを効果的に大きくすることができる。いくつかの例においては、視聴者測定エンティティーのパネルは設けられない。
[0051]図2は、インプレッションモニタシステム102を用いてクッキーを設定し、ユーザがデータベース所有者(たとえば、パートナーAデータベース所有者104a、及び/又はパートナーBデータベース所有者104b)のウェブサイトにログインしたことに応答して、それらのクッキーをデータベース所有者に報告する例示的な方法を示している。図1のクライアントデバイス108のうちの1つが、図2において示されており、このクライアントデバイス108は、クッキーレポータ202を備えており、クッキーレポータ202は、クライアントデバイス108上のログインイベントをモニタして、クッキーをインプレッションモニタシステム102並びにデータベース所有者104a及び104bへ送信するように構成されている。図2の示されている例においては、クッキーレポータ202は、インプレッションモニタシステム102とのINIT AMEクッキーメッセージのやり取り116を実行して、ログイン報告メッセージ118をパートナーAデータベース所有者104aへ送信するものとして示されている。
[0052]図2の示されている例においては、クッキーレポータ202は、ウェブブラウザによって実行されるコンピュータ実行可能命令(たとえば、Java、ジャバスクリプト、又はその他の任意のコンピュータ言語若しくはスクリプト)を使用して実施される。また、図2の示されている例においては、クッキーレポータ202は、インプレッションモニタシステム102を所有及び/若しくは運営する視聴者測定エンティティーによって、直接又は間接的に、クライアントに提供される。たとえば、クッキーレポータ202は、AME103からデータベース所有者に提供することができ、その後、クライアントデバイス108がパートナーAデータベース所有者104a(又はパートナーBデータベース所有者104b、又はその他の任意のパートナーデータベース所有者)のログインウェブページ204を要求したことに応答して、そのログインウェブページを提供するサーバからクライアントデバイス108にダウンロードすることができる。
[0053]クライアントデバイス108のウェブブラウザは、ログインページ204に関連付けられているログインイベントを探してモニタを行うためにクッキーレポータ202を実行することができる。ユーザがログインページ204を介してパートナーAデータベース所有者104aのサービスにログインした場合には、クッキーレポータ202は、要求206をインプレッションモニタシステム102へ送信することによって、INIT AMEメッセージのやり取り116を開始する。図2の示されている例においては、要求206は、ダミーの要求である。なぜなら、その目的が、ウェブページを実際に取り出すことではなく、むしろ、クライアントデバイス108に関するAMEクッキー208をインプレッションモニタシステム102に生成させることにあるためである(AMEクッキーが、そのクライアントに関してまだ設定されていない、及び/又はそのクライアント上に存在しないと想定する)。AMEクッキー208は、クライアントデバイス108を一意に識別する。しかし、そのクライアントデバイス108は、AME103のパネリストに関連付けられていない可能性があるため、そのユーザの識別情報及び/又は特徴は、知られていない可能性がある。その後、インプレッションモニタシステム102は、AMEクッキー208を使用して、以降で図3に関連して説明するように、クライアントデバイス108がAME103のパネリストであるかどうかにかかわらず、クライアントデバイス108に関連付けられているインプレッションを追跡把握するか、又はログに記録する。開示されている例は、たとえクライアントが登録されていない(すなわち、AME103のパネリストになることに同意していない)可能性があるとしても、それらのクライアントをパネリストとしてモニタするため、そのようなクライアントは、本明細書においては疑似パネリストと呼ぶことができる。
[0054]示されている例の要求206は、ヘッダフィールド210と、クッキーフィールド212と、ペイロードフィールド214とを含むHTTP要求を使用して実施される。ヘッダフィールド210は、HTTP要求に関連付けられている標準的なプロトコル情報を格納する。クライアントデバイス108が、まだAMEクッキーを設定されていない場合には、AMEクッキー208を作成してそのクライアントデバイス108内に設定する必要があるということをインプレッションモニタシステム102に示すために、クッキーフィールド212は空である。AMEクッキー208を含んでいない要求206を受信したことに応答して、インプレッションモニタシステム102は、AMEクッキー208を生成し、そのAMEクッキー208を図1のINIT AMEクッキーメッセージのやり取り116の一環として応答メッセージ216のクッキーフィールド218内に含めてクライアントデバイス108へ送信し、それによって、そのAMEクッキー208をクライアントデバイス108内に設定する。
[0055]図2の示されている例においては、インプレッションモニタシステム102はまた、ユーザがログインページ204にログインした時刻を示すログインタイムスタンプ220を生成し、ログインタイムスタンプ220を応答216のペイロードフィールド222内に含めてクライアントデバイス208へ送信する。示されている例においては、ログインタイムスタンプ220は、(たとえば、クライアントデバイス108ではなく)インプレッションモニタシステム102によって生成され、それによって、すべてのクライアントデバイス108からのすべてのログインイベントが、同じクロック(たとえば、インプレッションモニタシステム102のクロック)に基づいてタイムスタンプを付けられる。この方法においては、ログイン時刻は、互いの間において時間の差を有する可能性があるそれぞれのクライアントデバイス108のクロックに基づいて歪められる又は相殺されることはない。いくつかの例においては、タイムスタンプ220を応答216のペイロード222から省略することができ、その代わりに、インプレッションモニタシステム102は、タイムスタンプに基づくログイン時刻を応答216のヘッダフィールド224内に示すことができる。いくつかの例においては、応答216は、クッキーレポータ202がAMEクッキー208を送信すべきであるパートナーAデータベース所有者104aのURL226を含むHTTP302リダイレクト応答である。インプレッションモニタシステム102は、そのリダイレクト応答にそのURLを投入する。
[0056]図2の示されている例においては、応答216を受信した後に、クッキーレポータ202は、ログイン報告メッセージ118を生成して、パートナーAデータベース所有者104aへ送信する。たとえば、示されている例のクッキーレポータ202は、ログインページ204によって示されたURLへログイン報告メッセージ118を送信する。或いは、応答216がHTTP302リダイレクトであり、URL226を含む場合には、クッキーレポータ202は、そのURL226を使用して、ログイン報告メッセージ118をパートナーAデータベース所有者104aへ送信する。図2の示されている例においては、ログイン報告メッセージ118は、クッキーフィールド230内にパートナーAクッキー228を含む。パートナーAクッキー228は、パートナーAデータベース所有者104aのためにクライアントデバイス108を一意に識別する。また、示されている例においては、クッキーレポータ202は、AMEクッキー208及びログインタイムスタンプ220をログイン報告メッセージ118のペイロードフィールド232内に含めて送信する。したがって、図2の示されている例においては、AMEクッキー208が、パートナーAデータベース所有者104aのドメイン内に設定されなかったという事実、及び、したがって通常のクッキーとしてサードパーティーへ送信することができなかったという事実を克服するために、AMEクッキー208は、ログイン報告メッセージ118内の正規のデータ(たとえば、データパラメータ)又はペイロードとしてパートナーAデータベース所有者104aへ送信される。示されている例においては、AMEクッキー208は、パートナーAクッキー228のドメイン(たとえば、Facebook.comルートドメイン)以外の別のドメイン(たとえば、Nielsen.comルートドメイン)に対応する。図2において示されている例示的なプロセスを使用することによって、有利なことに、クッキーデータを別々のドメインにわたって送信することが可能になり、これをその他の形で既知のクッキー通信技術を使用して行うことは不可能であろう。データベース所有者104aは、AMEクッキー208をパートナーAクッキー228に関連付けて受信し、それによって、AMEクッキー/パートナークッキーマップ(たとえば、パートナークッキーマップ236)内にエントリーを作成する。
[0057]ログイン報告メッセージ118は、図2の例においては、パートナーAクッキー228を含むものとして示されているが、パートナーAデータベース所有者104aがパートナーAクッキー228をクライアントデバイス108内にまだ設定していない場合には、ログイン報告メッセージ118内においてクッキーフィールド230は空である。この方法においては、空のクッキーフィールド230は、パートナーAクッキー228をクライアントデバイス108内に設定するようにパートナーAデータベース所有者104aに促す。そのような場合においては、パートナーAデータベース所有者104aは、パートナーAクッキー228を含む応答メッセージ(図示せず)をクライアントデバイス108に送信し、そのパートナーAクッキー228をAMEクッキー208に関連付けて記録する。
[0058]いくつかの例においては、パートナーAデータベース所有者104aは、自分の登録ユーザのオンライン活動を追跡把握するために、パートナーAクッキー228を使用する。たとえば、パートナーAデータベース所有者104aは、自分がホストしているウェブページへのユーザの訪問を追跡把握すること、それらのウェブページをユーザの好みに従って表示することなどを行うことができる。パートナーAクッキー228は、「ドメイン固有の」ユーザ活動を収集するために使用することもできる。本明細書において使用される際には、「ドメイン固有の」ユーザ活動とは、単一のエンティティーの(1つ又は複数の)ドメイン内で関連付けられているユーザのインターネット活動である。ドメイン固有のユーザ活動は、「ドメイン内活動」と呼ぶこともできる。いくつかの例においては、パートナーAデータベース所有者104aは、ドメイン内活動、たとえば、それぞれの登録ユーザによって訪問されたウェブページ(たとえば、その他のソーシャルネットワークメンバーのページなど、ソーシャルネットワークドメインのウェブページ、若しくはその他のドメイン内ページ)の数、及び/又は、アクセスのために使用されるモバイルデバイス(たとえば、スマートフォン、タブレットなど)若しくは固定式デバイス(たとえば、デスクトップコンピュータ)などのデバイスのタイプを収集する。パートナーAデータベース所有者104aは、アカウントの特徴、たとえば、それぞれの登録ユーザによって保持されている社会的なつながり(たとえば、友達)の数量、それぞれの登録ユーザによって投稿された写真の数量、それぞれの登録ユーザによって送信若しくは受信されたメッセージの数量、及び/又はユーザアカウントのその他の任意の特徴などを追跡把握することもできる。
[0059]いくつかの例においては、クッキーレポータ202は、ログインページ204を介したユーザのログインが成功したことをパートナーAデータベース所有者104aが示した後にのみ、要求206をインプレッションモニタシステム102へ送信し、ログイン報告メッセージ118をパートナーAデータベース所有者104aへ送信するように構成されている。この方法においては、もしもログインが成功しない場合に、要求206及びログイン報告メッセージ118が不必要に実行されることはない。図2の示されている例においては、ログインが成功すれば必ず、パートナーAデータベース所有者104aは、ログインした登録ユーザの正しい人口統計をパートナーAクッキー228及びAMEクッキー208に関連付けることになる。
[0060]図2の示されている例においては、パートナーAデータベース所有者104aは、サーバ234と、パートナークッキーマップ236と、ユーザアカウントデータベース238とを含む。図示されていないが、視聴者測定エンティティー103(図1)と提携しているその他のデータベース所有者(たとえば、図1のパートナーBデータベース所有者104b)も、パートナークッキーマップ236に類似しているそれぞれのパートナークッキーマップと、ユーザアカウントデータベース238に類似しているが、もちろん、自分自身のユーザたちに関するユーザアカウントデータベースとを含む。示されている例のサーバ234は、クライアントデバイス108と通信して、たとえば、ログイン情報を受信すること、クライアントデバイス108からクッキーを受信すること、クライアントデバイス108内にクッキーを設定することなどを行う。
[0061]パートナークッキーマップ236は、パートナークッキー(たとえば、パートナーAクッキー228)を、それぞれのAMEクッキー(たとえば、AMEクッキー208)、及びそれぞれのタイムスタンプ(たとえば、タイムスタンプ220)に関連付けて格納する。図2の示されている例においては、パートナークッキーマップ236は、パートナーAクッキー228の名前−値のペア(すなわち、「user_ID」などのパラメータ名、及びUUIDなどの値)で見つかったユニークユーザID(UUID)を、AMEクッキー208の名前−値のペアで見つかったユニークユーザIDに関連付けて格納する。加えて、パートナークッキーマップ236は、対応するユーザログインが生じた時刻を示すために、ログインタイムスタンプ220をUUIDに関連付けて格納する。手短に図5を参照すると、パートナークッキーマップ236の例示的な一実施態様が示されており、この実施態様においては、AMEユーザID列502が、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)からのUUIDを格納し、パートナーユーザID列504が、パートナークッキー(たとえば、図2のパートナーAクッキー228)からのUUIDを格納し、ログインタイムスタンプ列506が、ログインタイムスタンプ(たとえば、図2のログインタイムスタンプ220)を格納する。本明細書において開示され示されている例においては、パートナーAデータベース所有者104aは、AMEクッキー(たとえば、AMEクッキー208)に基づいてインプレッションモニタシステム102から受信されたインプレッションを、それぞれのパートナーAクッキー(たとえば、パートナーAクッキー228)によって識別されたパートナーAデータベース所有者104aの登録ユーザにマッチさせるために、パートナークッキーマップ236を使用する。この方法においては、パートナーAデータベース所有者104aは、インプレッションモニタシステム102によってログに記録された特定のインプレッションに自分の登録ユーザのうちのどのユーザが関連付けられているかを特定することができる。
[0062]図2に戻ると、パートナーAデータベース所有者104aは、とりわけ、自分の登録ユーザに関する人口統計情報を格納するために、ユーザアカウントデータベース238を使用する。図2の示されている例においては、そのような人口統計情報は、登録ユーザから、入会及び/若しくは登録プロセス中に、又はその後の個人情報更新プロセス中に受信される。ユーザアカウントデータベース238内に格納される人口統計情報は、たとえば、年齢、性別、関心(たとえば、音楽への関心、映画への関心、製品への関心、若しくはその他の任意のトピックに関連する関心)、パートナーAデータベース所有者104aを介してそれぞれの登録ユーザによって保持されている友達若しくは社会的なつながりの数、個人の年収、世帯の収入、住居の地理的場所、職場の地理的場所、(1つ若しくは複数の)卒業年、集団的な交友関係の数量、又はその他の任意の人口統計情報を含むことができる。パートナーAデータベース所有者104aは、自分の登録ユーザのうちのどのユーザが、ログに記録されたインプレッションのうちのどれに対応するかを、パートナークッキーマップ236に基づいて特定した後に、インプレッションモニタシステム102によってログに記録された特定のインプレッションに人口統計情報を関連付けるために、ユーザアカウントデータベース238を使用する。
[0063]図3は、図1の例示的なシステム100のインプレッションモニタシステム102においてインプレッションをログに記録するために使用することができる例示的なシステム300を示している。例示的なシステム300は、図1及び図2のインプレッションモニタシステム102が、クライアントデバイス(たとえば、図1及び図2の任意のクライアントデバイス108)によって実行されたウェブブラウザ302から受信されたタグ要求(たとえば、図1の(1つ又は複数の)タグ要求112)に基づいて、インプレッションを、対応するAMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)に関連付けてログに記録することを可能にする。図3の示されている例においては、インプレッションモニタシステム102は、以降で説明するように、タグ要求112を受信する元となる任意のクライアントデバイス(たとえば、図1のクライアントデバイス108)からのインプレッションをログに記録する。インプレッションモニタシステム102は、受信されたインプレッションデータをAMEインプレッションデータストア114内で編集する。
[0064]図3を詳細に参照すると、このクライアントデバイスは、図1及び図2のクライアントデバイス108のうちの任意の1つ、又は図1若しくは図2において示されていない別のデバイスである場合がある。しかし、一般性を失うことなく論考を簡潔にするために、このクライアントデバイスをクライアントデバイス108と呼ぶことにする。図示されているように、クライアントデバイス108は、インプレッションモニタシステム102へ通信を送信する。示されている例においては、クライアントデバイス108は、ウェブブラウザ302を実行し、ウェブブラウザ302は、広告発行者303から受信された(1つ又は複数の)広告110のうちの1つを表示するホストウェブサイト(たとえば、www.acme.com)へ導かれる。示されている例の広告110には、識別子情報(たとえば、キャンペーンID、クリエイティブタイプID、配置ID、発行者のソースURLなど)及びタグ命令304がタグ付けされている。タグ命令304は、クライアントデバイス108によって実行されると、そのクライアントデバイス108に、タグ命令304内で指定されているインプレッションモニタシステム102のURLアドレスへタグ要求112を送信させる。或いは、タグ命令304内で指定されているURLアドレスは、視聴者測定エンティティー103(図1)又は別のエンティティーによって所有され、運営され、及び/又はアクセス可能なその他の任意のサーバへタグ要求112を導くことができる。タグ命令304は、ジャバスクリプト、又は、たとえば、Java、HTMLなどを含む、その他の任意の(1つ若しくは複数の)タイプの実行可能な(1つ若しくは複数の)命令を使用して実施することができる。ウェブページなどのタグ付けされているコンテンツ、及び/又はその他の任意のメディアは、タグ付けされている広告110と同じ方法で処理されるということに留意されたい。すなわち、いかなるタグ付けされているメディアに関しても、対応するタグ命令が、そのタグ付けされているコンテンツのダウンロードとともに受信され、そのタグ付けされているコンテンツをダウンロードしたクライアントデバイスからインプレッションモニタシステム102(又は、それらの命令によって示されるその他の任意のサーバ)へタグ要求が送信されるようにする。
[0065]図3の示されている例においては、タグ要求112は、HTTP要求を使用して実施され、ヘッダフィールド310と、クッキーフィールド312と、ペイロードフィールド314とを含むものとして詳細に示されている。図3の示されている例においては、ウェブブラウザ302は、図2のAMEクッキー208をクッキーフィールド312内に格納し、広告キャンペーン情報316及び発行者サイトID318をペイロードフィールド314内に格納する。示されている例においては、広告キャンペーン情報316は、関連付けられている広告キャンペーン(たとえば、広告キャンペーンID)、クリエイティブタイプID(たとえば、フラッシュベースの広告、バナー広告、リッチタイプの広告などを識別する)、及び/又は配置ID(たとえば、スクリーン上における広告の物理的な配置を識別する)のうちの1つ又は複数を識別する情報を含むことができる。いくつかの例においては、メディアインプレッションをログに記録するために、広告キャンペーン情報316は、メディアを識別するメディア情報(たとえば、メディア識別子)、クリエイティブID、及び/又は配置IDと置き換えられる。示されている例においては、発行者サイトID318は、広告110及び/又はコンテンツのソース(たとえば、広告発行者303及び/又はメディア発行者を識別するソースID)を識別する。
[0066]示されている例においては、タグ要求112を受信したことに応答して、インプレッションモニタシステム102は、AMEクッキー208をメディア識別子(たとえば、広告キャンペーン情報316、及び/又は発行者サイトID318)に関連付けて格納することによって、クライアントデバイス108に関連付けられているインプレッションをAMEインプレッションストア114内に記録する。加えて、インプレッションモニタシステム102は、インプレッションが生じた時刻/日付を示すタイムスタンプを生成し、そのタイムスタンプを、ログに記録されたインプレッションに関連付けて格納する。例示的なAMEインプレッションストア114の例示的な一実施態様が、図6において示されている。手短に図6を参照すると、AMEインプレッションストア114は、AMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)を格納するためのAMEユーザID列602と、クライアントデバイス(たとえば、図1〜図3のクライアントデバイス108)においてインプレッションがいつ生じたかを示すインプレッションタイムスタンプを格納するためのタイムスタンプ列604と、図3のキャンペーン情報316を格納するためのキャンペーンID列606と、図3の発行者サイトID318を格納するためのサイトID列608とを含む。
[0067]図4は、1つ又は複数のデータベース所有者(たとえば、図1〜図3のパートナーデータベース所有者104a〜b)に登録されているユーザ(たとえば、図1〜図3のクライアントデバイス108のユーザ)の人口統計にインプレッションを関連付けるために使用することができる例示的な装置400である。いくつかの例においては、装置400は、1つ又は複数のデータベース所有者(たとえば、図1〜図3のパートナーデータベース所有者104a〜b)において実装される。或いは、装置400は、その他のサイトにおいて実装することもできる。いくつかの例においては、装置400は、データベース所有者が、自分の所有している人口統計情報を、視聴者測定エンティティー103によって提供されるインプレッションログと結合できるようにするために、視聴者測定エンティティー103(図1)によって開発されて、データベース所有者に提供されることが可能である。データベース所有者の登録ユーザのプライバシーを確保するために、視聴者測定エンティティー103は、例示的な装置400をデータベース所有者のところにインストール又は配置することができ、それによって、データベース所有者は、ログに記録されたインプレッションに人口統計情報を関連付けるために自分の登録ユーザの識別情報を視聴者測定エンティティー103に提供する必要がなくなる。その代わりに、視聴者測定エンティティー103は、自分のログに記録されたインプレッション(たとえば、AMEインプレッションログ122)をデータベース所有者に提供することができ、データベース所有者は、自分の登録ユーザの識別情報(たとえば、名前及び連絡先情報)を隠したまま、ログに記録されたインプレッションにそれぞれの人口統計を関連付けることができる。
[0068]示されている例においては、装置400は、例示的なクッキーマッチャー402と、例示的な人口統計アソシエータ404と、例示的な人口統計アナライザ406と、例示的な人口統計モディファイヤ408と、例示的なユーザIDモディファイヤ410と、例示的なレポートジェネレータ412と、例示的なデータパーサ414と、例示的なマッパ416と、例示的な命令インターフェース418とを備えている。装置400を実装する例示的な方法が、図4において示されているが、図4において示されている要素、プロセス、及び/又はデバイスのうちの1つ又は複数は、その他の任意の方法で、結合、分割、再構成、省略、削除、及び/又は実装することができる。さらに、クッキーマッチャー402、人口統計アソシエータ404、人口統計アナライザ406、人口統計モディファイヤ408、ユーザIDモディファイヤ410、レポートジェネレータ412、データパーサ414、マッパ416、命令インターフェース418、及び/又は、より一般には、図4の例示的な装置400は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、並びに/又は、ハードウェア、ソフトウェア、及び/若しくはファームウェアの任意の組合せによって実装することができる。したがって、たとえば、クッキーマッチャー402、人口統計アソシエータ404、人口統計アナライザ406、人口統計モディファイヤ408、ユーザIDモディファイヤ410、レポートジェネレータ412、データパーサ414、マッパ416、命令インターフェース418、及び/又は、より一般には、例示的な装置400のうちのいずれも、1つ若しくは複数の回路、(1つ若しくは複数の)プログラマブルプロセッサ、(1つ若しくは複数の)特定用途向け集積回路((1つ若しくは複数の)ASIC)、(1つ若しくは複数の)プログラマブルロジックデバイス((1つ若しくは複数の)PLD)、及び/又は(1つ若しくは複数の)フィールドプログラマブルロジックデバイス((1つ若しくは複数の)FPLD)などによって実装することができる。本特許の装置請求項又はシステム請求項のうちの任意の請求項が、純粋にソフトウェア及び/又はファームウェアの実装形態をカバーするものとして読まれる場合には、クッキーマッチャー402、人口統計アソシエータ404、人口統計アナライザ406、人口統計モディファイヤ408、ユーザIDモディファイヤ410、レポートジェネレータ412、データパーサ414、マッパ416、及び/又は命令インターフェース418のうちの少なくとも1つは、そのソフトウェア及び/又はファームウェアを格納するメモリ、DVD、CD、BluRayディスクなどの有形のコンピュータ可読メディアを含むものとして本明細書によって明示的に定義される。さらにまた、図4の例示的な装置400は、図4に示されている要素、プロセス、及び/若しくはデバイスに加えて、若しくはそれらの代わりに、1つ若しくは複数の要素、プロセス、及び/若しくはデバイスを含むことができ、並びに/又は、示されている要素、プロセス、及びデバイスのうちの任意のもの若しくはすべてのうちの複数を含むことができる。
[0069]図4を詳細に参照すると、示されている例においては、装置400は、パートナーAデータベース所有者104a(図1及び図2)のところに実装されている。装置400のその他の例は、AME103とともに参加しているその他の任意のデータベース所有者(たとえば、パートナーBデータベース所有者104b)のところに同様に実装することができる。図4の示されている例においては、装置400は、インプレッションモニタシステム102からAMEインプレッションログ122を受信し、それによって、装置400は、ユーザアカウントデータベース238からのユーザ/視聴者メンバーの人口統計を、ログに記録されたインプレッションに関連付けることができる。
[0070]示されている例においては、装置400は、AMEインプレッションログ122からのAMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)からのAMEユーザIDを、パートナーAクッキーマップ236内のAMEユーザIDにマッチさせるためのクッキーマッチャー402を備えている。装置400は、ログに記録されたインプレッションが帰することができるパートナーAデータベース所有者104aの登録ユーザ(たとえば、インプレッションモニタシステム102が、図2に関連して上述したようにAMEクッキーを設定して、図3に関連して上述したようにインプレッションを追跡把握したパートナーAの登録ユーザ)を識別するために、そのようなクッキーのマッチングを実行する。たとえば、パートナークッキーマップ236は、AMEユーザID列502内のAMEユーザIDを、パートナーユーザID列504内のパートナーユーザIDに関連付けるものとして、図5において示されている。AMEインプレッションログ122は、AMEユーザIDごとにインプレッションを記録する、図6において示されているようなAMEインプレッションストア114内のデータと同様に構築されている。したがって、クッキーマッチャー402は、AMEインプレッションログ122のAMEユーザID列602からのAMEユーザIDを、パートナークッキーマップ236のAMEユーザID列502のAMEユーザIDにマッチさせて、AMEインプレッションログ122からのログに記録されたインプレッションを、図5のパートナークッキーマップ236においてマップされている対応するパートナーユーザIDに関連付ける。いくつかの例においては、AME103は、AMEインプレッションログ122をパートナーデータベース所有者(たとえば、図1及び図2のパートナーデータベース所有者104a及び104b)へ送信する前に、AMEインプレッションログ122内のキャンペーンIDを暗号化すること、わかりにくくすること、変更することなどを行って、そのキャンペーンIDが対応するメディアをパートナーデータベース所有者が認識するのを防止するか、又はそのメディアの識別情報をその他の形で保護する。そのような例においては、キャンペーンID情報のルックアップテーブルをインプレッションモニタシステム102において格納することができ、それによって、パートナーデータベース所有者から受信されたインプレッションレポート(たとえば、図1のインプレッションレポート106a及び106b)をメディアに相関付けることができる。
[0071]いくつかの例においては、クッキーマッチャー402は、図5のログインタイムスタンプ列506内に格納されているログインタイムスタンプ(たとえば、図2のログインタイムスタンプ220)と、図6のタイムスタンプ列604内に格納されているインプレッションタイムスタンプとを使用して、インプレッションモニタシステム102によってログに記録されたインプレッションが帰することができる別々のユーザを見分ける。すなわち、パートナーAデータベース所有者104aに関するそれぞれのユーザ名/パスワードログイン証明書を有する2人のユーザが、同じクライアントデバイス108を使用する場合には、インプレッションモニタシステム102によってログに記録されるすべてのインプレッションは、インプレッションが生じたときにクライアントデバイス108をどのユーザが使用していたかにかかわらず、クライアントデバイス108内に設定された同じAMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)に基づくことになる。しかし、(たとえば、図6のタイムスタンプ列604内の)ログに記録されたインプレッションタイムスタンプを、(たとえば、図5のログインタイムスタンプ列506内の)ログインタイムスタンプと比較することによって、クッキーマッチャー402は、対応するインプレッションが生じたときにどのユーザがパートナーAデータベース所有者104aのログに記録されたかを特定することができる。たとえば、ユーザ「TOM」が、2010年1月1日の午前12時57分にパートナーAデータベース所有者104aにログインし、ユーザ「MARY」が、同じクライアントデバイス108を使用して、2010年1月1日の午後3時にパートナーAデータベース所有者104aにログインした場合には、これらのログインイベントは、同じAMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)に関連付けられる。このような例においては、クッキーマッチャー402は、2010年1月1日の午前12時57分から午後3時までに同じAMEクッキーに関してインプレッションモニタシステム102によってログに記録されたすべてのインプレッションをユーザ「TOM」に関連付け、2010年1月1日の午後3時以降に同じAMEクッキーに関してインプレッションモニタシステム102によってログに記録されたすべてのインプレッションをユーザ「MARY」に関連付ける。このような時間ベースの関連付けについては、以降で説明する図7の示されている例示的なデータ構造において示されている。
[0072]示されている例においては、クッキーマッチャー402は、マッチした結果を、図7において詳細に示されている例示的なパートナーベースのインプレッションデータ構造700へと編集する。手短に図7を参照すると、パートナーベースのインプレッション構造700は、AMEユーザID列702と、インプレッションタイムスタンプ列704と、キャンペーンID列706と、サイトID列708と、ユーザログインタイムスタンプ710と、パートナーユーザID列712とを含む。AMEユーザID列702においては、クッキーマッチャー402は、AMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)を格納する。インプレッションタイムスタンプ列704においては、クッキーマッチャー402は、それぞれのインプレッションがいつログに記録されたかを示す、インプレッションモニタシステム102によって生成されたタイムスタンプを格納する。キャンペーンID列706においては、クッキーマッチャー402は、たとえば、図3のキャンペーン情報316内に格納されている広告キャンペーンIDを格納する。いくつかの例においては、キャンペーンID列706の代わりに、又はキャンペーンID列706に加えて、パートナーベースのインプレッションデータ構造700は、メディアの識別情報を格納するためのコンテンツID列を含む。いくつかの例においては、一部のメディア(たとえば、広告、コンテンツ、及び/又はその他のメディア)は、キャンペーンID又はコンテンツIDに関連付けられない。図7の示されている例においては、キャンペーンID列706内の空欄は、キャンペーンID及び/又はコンテンツIDに関連付けられていないメディアを示している。サイトID列708においては、クッキーマッチャー402は、広告発行者サイトID(たとえば、図3の発行者サイトID318)を格納する。ユーザログインタイムスタンプ列710においては、クッキーマッチャー402は、パートナーログインページ(たとえば、図2のログインページ204)を介してそれぞれのユーザがいつログインしたかを示すタイムスタンプ(たとえば、図2のタイムスタンプ220)を格納する。パートナーユーザID列712においては、クッキーマッチャー402は、パートナークッキー(たとえば、図2のパートナーAクッキー228)を格納する。
[0073]図4に戻ると、示されている例においては、装置400は、ユーザアカウントデータベース238からの人口統計情報を、パートナーベースのインプレッション構造700からの対応するパートナーベースのインプレッションに関連付けるための人口統計アソシエータ404を備えている。たとえば、人口統計アソシエータ404は、パートナーユーザID列712(図7)に記載されているパートナーユーザIDに関する人口統計情報を取り出し、その取り出した人口統計情報を、パートナーベースのインプレッション構造700内のレコードのうちの対応するレコードに関連付けることができる。
[0074]図4の示されている例においては、人口統計情報を正確さ及び/又は完全性に関して分析するために、装置400は、人口統計アナライザ406を備えている。加えて、不正確な及び/又は不完全なレコード内の人口統計情報を更新、修正、及び/又は補完するために、装置400は、人口統計モディファイヤ408を備えている。いくつかの例においては、人口統計アナライザ406、及び/又は人口統計モディファイヤ408は、2011年8月12日に出願された「Methods and Apparatus to Analyze and Adjust Demographic Information」という名称の米国特許出願第13/209,292号において開示されている例示的な方法、システム、装置、及び/又は製品を使用して、不正確な人口統計情報を分析及び/又は調整し、この米国特許出願第13/209,292号は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれている。
[0075]示されている例においては、人口統計情報を追加した後に、且つそのデータをAME103に提供する前に、パートナーベースのインプレッション構造700からユーザIDを除去するために、示されている例の装置400は、ユーザIDモディファイヤ410を備えている。示されている例においては、ユーザIDモディファイヤ410は、パートナーAデータベース所有者104aの登録ユーザのプライバシーを保護するために、少なくともパートナーユーザIDを(パートナーユーザID列712から)除去するように構成されている。いくつかの例においては、ユーザIDモディファイヤ410は、AMEユーザIDを(たとえば、AMEユーザID列702から)除去することもでき、それにより、装置400によって生成されるインプレッションレポート106aは、人口統計レベルのインプレッションレポートになる。(たとえば、ユーザIDモディファイヤ410による、及び/又はレポートジェネレータ412による)ユーザIDの「除去」は、対応するユーザIDフィールドから何らかのデータを削除することとは対照的に、それらのフィールド内にデータのコピーを提供しないことによって、行うことができる。AMEユーザIDがインプレッションデータ構造700内で保持されている場合には、示されている例の装置400は、ユーザレベルのインプレッションレポートを生成することができる。
[0076]図4の示されている例においては、インプレッションレポート106aを生成するために、装置400は、レポートジェネレータ412を備えている。レポートジェネレータ412がインプレッションレポート106aに関して生成することができる例示的な情報については、以降で図8及び図9に関連して詳細に説明する。
[0077]図4の示されている例においては、情報を解析するために、装置400は、データパーサ414を備えている。いくつかの例においては、データパーサ414は、クライアントデバイス及び/又はその他のシステムからメッセージを受信し、それらの受信したメッセージからの情報を解析する。たとえば、装置400は、データパーサ414を使用して、クッキーレポータ202(図2)からログイン報告メッセージ118を受信し、そのログイン報告メッセージ118を解析して、そこからパートナーAクッキー228、AMEクッキー208、及び/又はログインタイムスタンプ220を取り出すことができる。いくつかの例においては、装置400はまた、データパーサ414を使用して、AMEインプレッションログ122内の情報を解析し、及び/又はその他の任意のデータ構造及び/又はメッセージからの情報を解析する。
[0078]図4の示されている例においては、情報をマップするために、装置400は、マッパ416を備えている。いくつかの例においては、マッパ416は、同じユーザに関連付けられているが別々のインターネットドメインに対応するクッキー識別子をマップする。たとえば、装置400は、マッパ416を使用して、パートナーAクッキー228を、パートナークッキーマップ236(図2、図4、及び図5)内のAMEクッキー208(図2)にマップすることができる。いくつかの例においては、マッパ416はまた、ログインタイムスタンプを、対応するクッキー識別子にマップする。たとえば、装置400は、マッパ416を使用して、ログインタイムスタンプ220(図2)を、パートナークッキーマップ236内の対応するパートナーAクッキー228及びAMEクッキー208にマップすることができる。
[0079]図4の示されている例においては、ログインウェブページ(たとえば、図2のログインウェブページ204)を介したユーザログインをモニタするためのコンピュータ実行可能命令を(1つ又は複数の)クライアントデバイス108へ送信するために、装置400は、命令インターフェース418を備えている。たとえば、装置400は、命令インターフェース418を使用して、コンピュータ実行可能命令(たとえば、Java、ジャバスクリプト、又はその他の任意のコンピュータ言語若しくはスクリプト)をクライアントデバイス108へ送信することができ、それらのコンピュータ実行可能命令は、クッキーレポータ202(図2)を実施するためにウェブブラウザ302(図3)によって実行される。いくつかの例においては、命令インターフェース418は、装置400を実装しているエンティティー(たとえば、データベース所有者パートナー104a及び104bのうちの1つ)によって提供されるインターネットベースのサービスのログインウェブページ(たとえば、ログインウェブページ204)を求めるウェブブラウザ302からの要求を受信したことに応答して、コンピュータ実行可能命令をクライアントデバイス108へ送信する。この方法においては、クライアントデバイス108は、ログインウェブページにおけるログインイベントをモニタするためのコンピュータ実行可能命令を実行することができる。
[0080]図15は、図1〜図3のインプレッションモニタシステム102を実施するために使用することができる例示的な装置である。示されている例においては、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)が、クライアントデバイス(たとえば、図1〜図3のクライアントデバイス108のうちのいずれか)の中に設定されているか(たとえば、格納されているか)どうかを検知するために、インプレッションモニタシステム102は、クッキーステータスディテクタ1402を備えている。たとえば、クッキーステータスディテクタ1402は、クライアントデバイスからのメッセージ(たとえば、図2の要求206)を検査又は分析して、AMEクッキーがそのクライアントデバイス内に存在するかどうかを特定することができる。示されている例においては、AMEクッキー(たとえば、AMEクッキー208(図2))を生成するために、インプレッションモニタシステム102は、クッキージェネレータ1404を備えている。
[0081]示されている例においては、ログインタイムスタンプ(たとえば、図2のログインタイムスタンプ220)を生成するために、インプレッションモニタシステム102は、タイムスタンプジェネレータ1406を備えている。たとえば、タイムスタンプジェネレータ1406は、時刻を追跡把握してタイムスタンプを生成するために、リアルタイムクロック(RTC)、或いはその他の任意のタイミングデバイス若しくはタイミングインターフェース又はクロックデバイス若しくはクロックインターフェースを使用して実施することができる。示されている例においては、メッセージ(たとえば、図2の応答216)を生成するために、インプレッションモニタシステム102は、メッセージジェネレータ1408を備えている。示されている例においては、インプレッションをログに記録するために、インプレッションモニタシステム102は、インプレッションロガー1410を備えている。たとえば、インプレッションロガー1410は、図6において示されているようなAMEインプレッションストア114内にインプレッションを記録することができる。
[0082]示されている例においては、メッセージ及び/又は情報をクライアントデバイス108から受信し、メッセージ及び/又は情報をクライアントデバイス108へ、並びに/又はパートナーデータベース所有者104a及び104bへ送信するために、インプレッションモニタシステム102は、通信インターフェース1412を備えている。たとえば、通信インターフェース1412は、(1つ又は複数の)タグ要求112(図1)及び要求206(図2)などのメッセージをクライアントデバイス108から受信することができる。加えて、通信インターフェース1412は、応答216(図2)などのメッセージをクライアントデバイス108へ送信すること、並びにログに記録されたインプレッション(たとえば、AMEインプレッションストア114内に記録されたインプレッション)をパートナーデータベース所有者104a及び104bへ送信することができる。
[0083]図15は、図2のクッキーレポータ202を実施するために使用することができる例示的な装置である。示されている例においては、ログイベントを検知するために、クッキーレポータ202は、ログインイベントディテクタ1502を備えている。たとえば、ログインディテクタ1502は、クライアントデバイス(たとえば、図1〜図3のクライアントデバイス108)のウェブブラウザ(たとえば、図3のウェブブラウザ302)によって生成されるログインイベントをモニタするように構成することができる。示されている例においては、ユーザが図2のログインウェブページ204にログインしたときに、ログインディテクタ1502は、ログインイベントを検知する。
[0084]示されている例においては、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)又はパートナークッキー(たとえば、図2のパートナークッキー228)が、クライアントデバイス(たとえば、図1〜図3のクライアントデバイス108)の中に設定されているか(たとえば、格納されているか)どうかを検知するために、クッキーレポータ202は、クッキーステータスディテクタ1504を備えている。たとえば、クッキーステータスディテクタ1502は、クライアントデバイス内のクッキーファイル又はクッキーエントリーを検査又は分析して、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)又はパートナークッキー(たとえば、図2のパートナークッキー228)が以前に設定されているかどうかを特定することができる。示されている例においては、クッキーステータスディテクタ1504は、クッキーの有効期限が切れているかどうかを特定することもできる。示されている例においては、クッキーは、有効期限が切れている場合には、無効なものとして、又はもはやクライアントデバイス内に存在しないかのように扱われ、対応するサーバドメインによって再び設定されなければならない。
[0085]示されている例においては、クッキーをクライアントデバイス(たとえば、図1〜図3のクライアントデバイス108)内の格納場所から取り出すために、クッキーレポータ202は、クッキーインターフェース1506を備えている。たとえば、クッキーインターフェース1506は、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)又はパートナークッキー(たとえば、図2のパートナークッキー228)をクライアントデバイス内におけるそれらのクッキーのそれぞれの格納場所から取り出すことができる。加えて、クッキーインターフェース1506は、インプレッションモニタシステム102及び/又は任意のパートナーデータベース所有者によって設定されたクッキー、並びにインプレッションモニタシステム102及び/又は任意のパートナーデータベース所有者から受信されたクッキーをクライアントデバイス内に格納することもできる。
[0086]示されている例においては、メッセージ(たとえば、図1及び図3の(1つ又は複数の)タグ要求112、図1及び図2のログ報告メッセージ118、並びに図2の要求206)を生成するために、クッキーレポータ202は、メッセージジェネレータ1508を備えている。示されている例においては、メッセージ及び/若しくは情報をインプレッションモニタシステム102へ、及び/若しくはパートナーデータベース所有者(たとえば、図1及び図2のパートナーデータベース所有者104a及び104b)へ送信するために、並びに/又はメッセージ及び/若しくは情報をインプレッションモニタシステム102から受信するために、クッキーレポータ202は、通信インターフェース1510を備えている。たとえば、通信インターフェース1510は、(1つ又は複数の)タグ要求112(図1及び図3)及び図2の要求206をインプレッションモニタシステム102へ送信すること、応答216(図2)をインプレッションモニタシステム102から受信すること、並びにログイン報告メッセージ118(図1及び図2)をパートナーデータベース所有者104a及び104bへ送信することができる。
[0087]装置102及び202を実装する例示的な方法が、図14及び図15において示されているが、図14及び図15において示されている要素、プロセス、及び/又はデバイスのうちの1つ又は複数は、その他の任意の方法で、結合、分割、再構成、省略、削除、及び/又は実装することができる。さらに、クッキーステータスディテクタ1402、クッキージェネレータ1404、タイムスタンプジェネレータ1406、メッセージジェネレータ1408、インプレッションロガー1410、通信インターフェース1412、及び/又は、より一般には、図14の例示的な装置102は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、並びに/又は、ハードウェア、ソフトウェア、及び/若しくはファームウェアの任意の組合せによって実装することができる。加えて、ログインイベントディテクタ1502、クッキーステータスディテクタ1504、クッキーインターフェース1506、メッセージジェネレータ1508、通信インターフェース1510、及び/又は、より一般には、図15の例示的な装置202は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、並びに/又は、ハードウェア、ソフトウェア、及び/若しくはファームウェアの任意の組合せによって実装することができる。したがって、たとえば、クッキーステータスディテクタ1402、クッキージェネレータ1404、タイムスタンプジェネレータ1406、メッセージジェネレータ1408、インプレッションロガー1410、通信インターフェース1412、及び/若しくは、より一般には、例示的な装置102のうちのいずれも、並びに/又は、ログインイベントディテクタ1502、クッキーステータスディテクタ1504、クッキーインターフェース1506、メッセージジェネレータ1508、通信インターフェース1510、及び/若しくは、より一般には、例示的な装置202のうちのいずれも、1つ若しくは複数の回路、(1つ若しくは複数の)プログラマブルプロセッサ、(1つ若しくは複数の)特定用途向け集積回路((1つ若しくは複数の)ASIC)、(1つ若しくは複数の)プログラマブルロジックデバイス((1つ若しくは複数の)PLD)、及び/又は(1つ若しくは複数の)フィールドプログラマブルロジックデバイス((1つ若しくは複数の)FPLD)などによって実装することができる。本特許の装置請求項又はシステム請求項のうちの任意の請求項が、純粋にソフトウェア及び/又はファームウェアの実装形態をカバーするものとして読まれる場合には、クッキーステータスディテクタ1402、クッキージェネレータ1404、タイムスタンプジェネレータ1406、メッセージジェネレータ1408、インプレッションロガー1410、通信インターフェース1412、ログインイベントディテクタ1502、クッキーステータスディテクタ1504、クッキーインターフェース1506、メッセージジェネレータ1508、及び/又は通信インターフェース1510のうちの少なくとも1つは、そのソフトウェア及び/又はファームウェアを格納するメモリ、DVD、CD、BluRayディスクなどの有形のコンピュータ可読メディアを含むものとして本明細書によって明示的に定義される。さらにまた、例示的な装置102及び202は、図14及び図15に示されている要素、プロセス、及び/若しくはデバイスに加えて、若しくはそれらの代わりに、1つ若しくは複数の要素、プロセス、及び/若しくはデバイスを含むことができ、並びに/又は、示されている要素、プロセス、及びデバイスのうちの任意のもの若しくはすべてのうちの複数を含むことができる。
[0088]図8を参照すると、図4のレポートジェネレータ412によって生成することができる例示的なインプレッション集計データ構造800が、インプレッションモニタシステム102(図1〜図3)によってログに記録されたインプレッションに基づくインプレッションの集計を格納している。図8において示されているように、インプレッション集計構造800は、クライアントデバイス108(図1〜図3)に関してログに記録されたインプレッションの数量を示している。示されている例においては、インプレッション集計構造800は、レポートジェネレータ412によって、広告キャンペーン(たとえば、図1の広告110のうちの1つ又は複数)に関して、それぞれのモニタされているユーザごとの1日あたりのインプレッションの頻度を特定するために生成される。
[0089]1日あたりのユニークユーザごとのインプレッションの頻度を追跡把握するために、インプレッション集計構造800は、頻度列802を備えている。1という頻度は、1人のユニークユーザへの1つの広告キャンペーンの1日あたり1回の露出を示しており、その一方で、4という頻度は、1人のユニークユーザへの同じ広告キャンペーンの1日あたり4回の露出を示している。インプレッションが帰することができるユニークユーザの数量を追跡把握するために、インプレッション集計構造800は、UUID列804を備えている。UUID列804内の100,000という値は、100,000人のユニークユーザを示している。したがって、インプレッション集計構造800の第1のエントリーは、100,000人のユニークユーザ(すなわち、UUID=100,000)が、特定の広告キャンペーンに1日に1回露出されたこと(すなわち、頻度=1)を示している。
[0090]露出頻度及びUUIDに基づいてインプレッションを追跡把握するために、インプレッション集計構造800は、インプレッション列806を備えている。インプレッション列806内に格納されているそれぞれのインプレッションカウントは、頻度列802内に格納されている対応する頻度値に、UUID列804内に格納されている対応するUUID値をかけることによって特定されている。たとえば、インプレッション集計構造800の第2のエントリーにおいては、2という頻度値に200,000人のユニークユーザをかけて、400,000のインプレッションが特定の広告キャンペーンに帰することができるということが特定されている。
[0091]図9を参照すると、広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成データ構造900が示されており、この広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成データ構造900は、示されている例においては、図4のレポートジェネレータ412によって生成することができる。図9の広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成構造900内のインプレッションデータは、特定のパートナーデータベース(DB)所有者(たとえば、図1及び図2のパートナーAデータベース所有者104a、又は図1のパートナーBデータベース所有者104b)の登録ユーザに帰することができるインプレッションに対応する。同様のテーブルを、コンテンツ及び/又はその他のメディアに関して生成することができる。追加として、又は代替として、広告に加えてその他のメディアをデータ構造900に追加することができる。
[0092]広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成構造900は、年齢/性別列902、インプレッション列904、頻度列906、及びインプレッション構成列908を備えている。示されている例の年齢/性別列902は、別々の年齢/性別ごとの人口統計グループを示している。示されている例のインプレッション列904は、対応する年齢/性別ごとの人口統計グループに関する特定の広告キャンペーンに関する合計インプレッションを示す値を格納している。示されている例の頻度列906は、インプレッション列904内のインプレッションに寄与した広告キャンペーンに関するユーザ1人あたりの露出の頻度を示す値を格納している。示されている例のインプレッション構成列908は、年齢/性別ごとの人口統計グループのそれぞれに関するインプレッションのパーセンテージを格納している。
[0093]いくつかの例においては、図4の人口統計アナライザ406及び人口統計モディファイヤ408は、インプレッションベースの人口統計情報の最終結果をキャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成テーブル900にテーブル化する前に人口統計情報に関して人口統計の正確さの分析及び調整プロセスを実行する。これは、登録ユーザが自分自身をオンラインデータベース所有者(たとえば、パートナー104a及び104b)に示す示し方が、必ずしも真実を告げている(たとえば、正直である、及び/又は正確である)とは限らないという点で、オンライン視聴者測定プロセスに直面している問題に対処するために、行うことができる。いくつかの場合においては、視聴者の人口統計属性を特定するためにそのようなオンラインデータベース所有者におけるアカウント登録を活用するオンライン測定への例示的なアプローチは、データベース所有者サイトにおけるアカウント登録中の登録ユーザによる個人/人口統計情報の自己報告に依存する場合には、不正確な人口統計露出の結果につながる可能性がある。なぜユーザはデータベース所有者サービスに登録する際に間違った又は不正確な人口統計情報を報告するのかについては、多くの理由があるかもしれない。データベース所有者サイト(たとえば、ソーシャルメディアサイト)において人口統計情報を収集するために使用される自己報告の登録プロセスは、自己報告された人口統計情報の正確さを特定することを容易にしない。いくつかの例においては、不正確な人口統計情報を分析及び/又は調整するために、人口統計アナライザ406及び/又は人口統計モディファイヤ408は、2011年8月12日に出願された「Methods and Apparatus to Analyze and Adjust Demographic Information」という名称の米国特許出願第13/209,292号において開示されている例示的な方法、システム、装置、及び/又は製品を使用することができ、この米国特許出願第13/209,292号は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれている。
[0094]例示的な広告キャンペーンレベル/年齢/性別/インプレッション構成構造900は、年齢/性別ごとの人口統計情報のみに関連したインプレッション統計を示しているが、図4のレポートジェネレータ412は、追加として、又は代替としてその他のタイプの人口統計情報を含めるための同じ又はその他のデータ構造を生成することができる。この方法においては、レポートジェネレータ412は、別々のタイプの人口統計及び/又は別々のタイプのメディアに基づくインプレッションを反映するために、インプレッションレポート106a(図1及び図4)を生成することができる。
[0095]図10〜図13は、図1、図2、図3、及び/又は図4の装置及びシステムを実施するために実行することができるマシン可読命令を表すフロー図である。図10〜図13の例示的なプロセスは、マシン可読命令を使用して実施することができ、それらのマシン可読命令は、実行されたときに、デバイス(たとえば、プログラマブルコントローラ、又はその他のプログラマブルマシン若しくは集積回路)に、図10〜図13において示されているオペレーションを実行させる。この例においては、マシン可読命令は、以降で図29に関連して論じる例示的なコンピュータ2910内に示されているプロセッサ2912などのプロセッサによって実行するためのプログラムを含む。このプログラムは、CD−ROM、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードドライブ、デジタル多用途ディスク(DVD)、BluRayディスク、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、又はプロセッサ2912に関連付けられているメモリなどの有形のコンピュータ可読メディア上に格納されているソフトウェアにおいて具体化することができるが、別法として、プログラム全体及び/又はその一部を、プロセッサ2912以外のデバイスによって実行すること、及び/又はファームウェア若しくは専用のハードウェアにおいて具体化することもできる。
[0096]本明細書において使用される際には、有形のコンピュータ可読メディアという用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読ストレージを含むように、且つ伝搬信号を除外するように明示的に定義される。追加として、又は代替として、図10〜図13の例示的なプロセスは、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュ、又は、情報が任意の持続時間にわたって(たとえば、その情報を一時的にバッファに入れるために、及び/若しくはキャッシュに入れるために、長期間にわたって、永久に、短いインスタンスにわたって)格納されるその他の任意のストレージメディアなど、非一時的なコンピュータ可読メディア上に格納されているコード化された命令(たとえば、コンピュータ可読命令)を使用して実施することができる。本明細書において使用される際には、非一時的なコンピュータ可読メディアという用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読メディアを含むように、且つ伝搬信号を除外するように明示的に定義される。本明細書において使用される際には、「at least(少なくとも)」という語句は、請求項のプリアンブルにおいて移行語として使用される場合、「comprising(備える、含む)」という用語がオープンエンドであるのと同様に、オープンエンドである。したがって、「at least(少なくとも)」をプリアンブルにおいて移行語として使用している請求項は、その請求項において明示的に列挙されている要素のほかにも要素を含むことができる。
[0097]或いは、図10〜図13の例示的なプロセスは、(1つ又は複数の)特定用途向け集積回路((1つ又は複数の)ASIC)、(1つ又は複数の)プログラマブルロジックデバイス((1つ又は複数の)PLD)、(1つ又は複数の)フィールドプログラマブルロジックデバイス((1つ又は複数の)FPLD)、ディスクリートロジック、ハードウェア、ファームウェアなどの任意の(1つ又は複数の)組合せを使用して実施することができる。また、図10〜図13の例示的なプロセスは、前述の技術のうちの任意の技術の任意の(1つ又は複数の)組合せ、たとえば、ファームウェア、ソフトウェア、ディスクリートロジック、及び/又はハードウェアの任意の組合せとして実施することができる。
[0098]図10〜図13の例示的なプロセスについては、図10〜図13のフロー図を参照して説明するが、図1、図2、図3、及び/又は図4の装置及びシステムを実施するその他の方法を採用することもできる。たとえば、ブロックを実行する順序を変更することができ、及び/又は、説明されているブロックのうちのいくつかを変更、削除、分割、若しくは結合することができる。加えて、図10〜図13の例示的なプロセスのうちの1つ又は複数は、順次、及び/又は、たとえば、別々の処理スレッド、プロセッサ、デバイス、ディスクリートロジック、回路などによって並行して、実行することができる。
[0099]図10を詳細に参照すると、示されている例示的なプロセスを使用して、ログインイベント及びユーザクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208及びパートナーAクッキー228)をデータベース所有者(たとえば、図1及び図2のパートナーAデータベース所有者104a)に報告することができる。示されている例においては、フロー図は、クライアントデバイスプロセス1002、及びインプレッションモニタシステムプロセス1004を示している。示されている例においては、クライアントデバイスプロセス1002は、図2及び図15のクッキーレポータ202によって実行することができ、インプレッションモニタシステムプロセス1004は、図1〜図3及び図14のインプレッションモニタシステム102によって実施することができる。図10の例示的なプロセスについて、図2に関連して、クライアントデバイス108、インプレッションモニタシステム102、及びパートナーAデータベース所有者104aの間における対話として説明する。しかし、図10の例示的なプロセスと同様の又は同じ複数のプロセスを、その他のクライアントデバイス、インプレッションモニタシステム102、及び/又はその他のデータベース所有者の間において、任意の時点で、又は同時に実行して、それぞれのデータベース所有者(たとえば、図1及び図2のデータベース所有者104a及び104b)のログインページ(たとえば、図2のログインページ204)にユーザがログインしたときに同じタイプのユーザログイン報告イベントを達成することができる。
[00100]はじめに、クライアントデバイスプロセス1002の一環として、ログインイベントディテクタ1502(図15)が、ログインイベントを検知する(ブロック1006)。このログインイベントは、たとえば、クライアントデバイス108のユーザが図2のログインページ204にログインしたことである場合がある。メッセージジェネレータ1508(図15)が、ログインイベントを示すための要求206(図2)を生成する(ブロック1008)。クッキーステータスディテクタ1504(図15)が、AMEクッキー(たとえば、図2のAMEクッキー208)がクライアントデバイス108内に既に設定されているかどうかを特定する(ブロック1010)。AMEクッキー208が既に設定されている場合には、クッキーインターフェース1506(図15)及び/又はメッセージジェネレータ1508が、AMEクッキー208(たとえば、ユーザを識別する名前−値のペア)を要求206内に格納する(ブロック1012)。AMEクッキー208を要求206内に格納した後に(ブロック1012)、又はAMEクッキー208がクライアントデバイス内にまだ設定されていない場合には(ブロック1010)、通信インターフェース1510(図15)が、要求206をインプレッションモニタシステム102へ送信する(ブロック1014)。
[00101]例示的なインプレッションモニタシステムプロセス1004において示されているように、通信インターフェース1412(図14)が、要求206を受信し(ブロック1016)、クッキーステータスディテクタ1402(図14)が、AMEクッキー208がクライアントデバイス108内に既に設定されているかどうかを特定する(ブロック1018)。たとえば、クッキーステータスディテクタ1402は、要求206がAMEクッキー208を含んでいるかどうかに基づいて、AMEクッキー208が既に設定されているかどうかを特定することができる。クッキーステータスディテクタ1402が、AMEクッキー208がまだ設定されていないと特定した場合には(ブロック1018)、クッキージェネレータ1404(図14)が、AMEクッキー208を作成する(ブロック1020)。たとえば、クッキージェネレータ1404は、そのクライアントデバイス108に関するUUIDを生成することによって、AMEクッキー208を生成することができる。メッセージジェネレータ1408(図14)が、AMEクッキー208を応答216(図2)内に格納する(ブロック1022)。
[00102]AMEクッキー208を応答216内に格納した後に(ブロック1022)、又はクッキーステータスディテクタ1402が、AMEクッキー208がクライアントデバイス108内に既に設定されているとブロック1018において特定した場合には、タイムスタンプジェネレータ1406が、検知されたログインイベントに関するログイン時刻を示すために、ログインタイムスタンプ(たとえば、図2のログインタイムスタンプ220)を生成する(ブロック1024)。メッセージジェネレータ1408が、ログインタイムスタンプ220を応答216内に格納し(ブロック1026)、通信インターフェース1412が、応答216をクライアントデバイス108へ送信する(ブロック1028)。
[00103]クライアントデバイスプロセス1002に戻ると、通信インターフェース1510(図15)が、応答216を受信し(ブロック1030)、メッセージジェネレータ1508(図15)が、ログイン報告メッセージ118(図1及び図2)を生成する(ブロック1032)。ブロック1006において検知されたログインイベントに対応するパートナークッキー(たとえば、パートナーAクッキー228)が存在する場合には、クッキーインターフェース1506(図15)及び/又はメッセージジェネレータ1508が、そのパートナークッキーをログイン報告メッセージ118内に格納する(ブロック1034)。対応するパートナークッキーがクライアントデバイス108内に存在しない場合には、対応するパートナーに対して、そのクライアントデバイス108に関するパートナークッキーを作成すべきである旨を示すために、パートナークッキーは、ログイン報告メッセージ118内に格納されない。加えて、クッキーインターフェース1506及び/又はメッセージジェネレータ1508が、AMEクッキー208をログイン報告メッセージ118内にデータパラメータとして(たとえば、ペイロード232内に)格納する(ブロック1036)。メッセージジェネレータ1508はまた、ログインタイムスタンプ220をログイン報告メッセージ118内に(たとえば、ペイロード232内に)格納する(ブロック1038)。通信インターフェース1510は、ログイン報告メッセージ118を、対応するパートナーデータベース所有者(たとえば、パートナーAデータベース所有者104a)へ送信する(ブロック1040)。この方法においては、クッキーレポータ202は、パートナーAデータベース所有者104aが、パートナーAクッキー228を、図2及び図5のパートナークッキーマップ236内のAMEクッキー208及びログインタイムスタンプ220にマップできるようにする。そして図10の例示的なプロセスは、終了する。
[0100]次いで図11を参照すると、示されているフロー図は、AMEクッキー識別子(たとえば、図2のAMEクッキー208のUUID)を、パートナーデータベース所有者に登録されているユーザのユーザ識別子(たとえば、図2のパートナーAクッキー228のUUID)にマップするために、パートナーデータベース所有者(たとえば、図1及び図2のパートナーデータベース所有者104a及び/又は104b)によって実行することができる例示的なプロセスを表している。説明を簡潔にするために、図11は、単一のログインメッセージを受信するプロセスについて言及しているが、多くのそのようなプロセスが、並行して(たとえば、並行スレッドで)存在し、実行されることが可能である。図11の例示的なプロセスについて、図2の示されている例、図4の装置400、及びパートナーAデータベース所有者104aに関連して説明する。しかし、図11の例示的なプロセスと同様の又は同じ複数のプロセスを、その他のパートナーデータベース所有者、及び/又はその他の装置によって、任意の時点で、又は同時に実行して、同じタイプのクッキーマッピングプロセスを達成することができる。
[0101]はじめに、パートナーAデータベース所有者104aが、ログイン報告メッセージ118(図1及び図2)を受信する(ブロック1102)。データパーサ414(図4)が、パートナーAクッキー228をログイン報告メッセージ118から抽出する(ブロック1104)。示されている例においては、データパーサ414は、パートナーAクッキー228をログイン報告メッセージ118のクッキーフィールド230から抽出する。データパーサ414は、AMEクッキー208をログイン報告メッセージ118から抽出する(ブロック1106)。示されている例においては、データパーサ414は、AMEクッキー208をデータパラメータとしてログイン報告メッセージ118のペイロード232から抽出する。加えて、データパーサ414は、ログインタイムスタンプ220をログイン報告メッセージ118から抽出する(ブロック1108)。マッパ416(図4)が、たとえば、図2及び図5のパートナークッキーマップ236において、パートナーAクッキー228をAMEクッキー208にマップする(たとえば、それぞれのクッキーのUUIDを互いにマップする)(ブロック1110)。加えて、マッパ416は、ログインタイムスタンプ220を、マップされたクッキーに関連付けてパートナークッキーマップ236内に格納する(ブロック1112)。そして図11の例示的なプロセスは、終了する。
[0102]次いで図12を参照すると、示されている例示的なプロセスを実行して、インプレッションをログに記録することができる。示されている例においては、図12の例示的なプロセスについて、クライアントデバイス108から受信されたタグ要求に基づいてインプレッションモニタシステム102によって実行されるものとして、図3及び図14に関連して説明する。しかし、その他のクライアントデバイス(たとえば、図1のクライアントデバイス108のうちのいずれか、又はその他の任意のクライアントデバイス)に関連して、それらのクライアントデバイスに帰することができるインプレッションをログに記録するために、図12の例示的なプロセスと同様の又は同じ複数のプロセスを、インプレッションモニタシステム102によって、任意の時点で、又は同時に実行することができる(たとえば、複数のスレッドを生じさせて、並行して実行することができる)。
[0103]はじめに、通信インターフェース1412(図14)が、タグ要求(たとえば、図1及び図3のタグ要求112)を受信する(ブロック1202)。インプレッションロガー1410(図14)が、AMEクッキー208によって示されているAME UUIDに関するインプレッションをログに記録する(ブロック1204)。示されている例においては、インプレッションロガー1410は、図1、図3、及び図6のAMEインプレッションストア114内にインプレッションを記録する。インプレッションロガー1410は、AMEインプレッションログ122(図1及び図4)を1つ又は複数のパートナーデータベース所有者へ送信すべきかどうかを特定する(ブロック1206)。たとえば、インプレッションロガー1410は、スケジュール、及び/又は、ログに記録されたインプレッションのしきい値のうちの1つ又は複数に基づいて、1つ又は複数のパートナーデータベース所有者(たとえば、図1及び図2のパートナーデータベース所有者104a及び104b)へAMEインプレッションログ122を定期的に又は不定期に送信するように構成することができる。
[0104]インプレッションロガー1410が、AMEインプレッションログ122を1つ又は複数のパートナーデータベース所有者へ送信すべきであると特定した場合には(ブロック1206)、通信インターフェース1412は、AMEインプレッションログ122を1つ又は複数のパートナーデータベース所有者へ送信する(ブロック1208)。それに応答して、通信インターフェース1412は、1つ又は複数のインプレッションレポート(たとえば、図1及び図4のインプレッションレポート106a及び106b)を1つ又は複数のパートナーデータベース所有者から受信する(ブロック1210)。いくつかの例においては、インプレッションモニタシステム102は、別々のデータベース所有者(たとえば、パートナーデータベース所有者104a及び104b)からのインプレッションレポート内のインプレッション視聴者データに重み付け係数を適用する。いくつかの例においては、重み付け係数は、それぞれのデータベース所有者ごとに、たとえば、インプレッションデータにおける人口統計の分散及び/若しくはインプレッションの分散、並びに/又はサンプルサイズ(たとえば、特定のデータベース所有者の登録ユーザの数量、その特定のデータベース所有者に関してモニタされている登録ユーザの数量、及び/若しくは、その特定のデータベース所有者の登録ユーザに関してAME103によってログに記録されているインプレッションの数量)に基づいて特定される。
[0105]1つ若しくは複数のインプレッションレポートを受信した後に(ブロック1210)、又はインプレッションロガー1410が、AMEインプレッションログ122を1つ若しくは複数のパートナーデータベース所有者へ送信すべきではないとブロック1206において特定した場合には、インプレッションモニタシステム102が、インプレッションをモニタし続けるべきかどうかを特定する(ブロック1212)。たとえば、インプレッションモニタシステム102は、オフにされるか又は無効にされるまでインプレッションをモニタするように構成することができる。インプレッションモニタシステム102が、インプレッションをモニタし続けるべきであると特定した場合には(ブロック1212)、コントロールは、ブロック1202へ戻る。インプレッションモニタシステム102が、インプレッションをモニタし続けるべきではないと特定した場合には、図12の例示的なプロセスは、終了する。
[0106]次いで図13を参照すると、示されている例示的なプロセスを使用して、人口統計ベースのインプレッションレポート(たとえば、図1及び図4のインプレッションレポート106a及び106b)を生成することができる。図13の例示的なプロセスについて、図4に関連して、パートナーAデータベース所有者104aを介して例示的な装置400によって実施されるものとして説明する。しかし、図13の例示的なプロセスと同様の又は同じ複数のプロセスを、その他の任意の(1つ又は複数の)パートナーデータベース所有者によって、任意の時点で、又は同時に実行して、それらの(1つ又は複数の)パートナーデータベース所有者の登録ユーザに基づくインプレッションレポートを生成することができる。
[0107]はじめに、装置400が、AMEインプレッションログ122(図4)を受信する(ブロック1302)。クッキーマッチャー402(図4)が、AMEクッキーをパートナーデータベース所有者クッキーにマッチさせる(ブロック1304)。たとえば、クッキーマッチャー402は、対応するデータベース所有者のクッキーマップ(たとえば、パートナーAクッキーマップ236(図4))を使用して、AMEインプレッションログ122内に示されているAMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)からのUUIDを、パートナーデータベース所有者クッキー(たとえば、図2及び図3のパートナーAデータベース所有者クッキー228)からのUUIDにマッチさせることができる。次いでクッキーマッチャー402は、ブロック1304において見つかったマッチに基づいて、インプレッション(たとえば、AMEインプレッションログ122内に記載されているインプレッション)を、対応するパートナーデータベース所有者UUIDに関連付ける(ブロック1306)。たとえば、クッキーマッチャー402は、図7に関連して上述したパートナーベースのインプレッションデータ構造700を生成することができる。
[0108]人口統計アソシエータ404(図4)が、対応するデータベース所有者(たとえば、パートナーAデータベース所有者104a)の登録ユーザの人口統計をインプレッションに関連付ける(ブロック1308)。たとえば、人口統計アソシエータ404は、パートナーベースのインプレッションデータ構造700のパートナーユーザID列712内に記載されているパートナーユーザIDに関する人口統計情報をユーザアカウントデータベース238(図2及び図4)から取り出すことができる。
[0109]ユーザIDモディファイヤ410が、人口統計ベースのインプレッションデータ構造700からユーザIDを除去する(ブロック1310)。たとえば、ユーザIDモディファイヤ410は、AMEクッキー(たとえば、図2及び図3のAMEクッキー208)に対応するAMEユーザID列702、並びにパートナークッキー(たとえば、図2及び図3のパートナーAクッキー228)に対応するパートナーユーザID列712からUUIDを除去することができる。その他の例においては、レポートジェネレータ412が、人口統計ベースのインプレッションデータ構造700から選択された部分をコピーし、それらの選択された部分を、ユーザIDをコピーすることなく、レポート内に格納することができる。この方法においては、装置400は、人口統計ベースのインプレッションが他者(たとえば、視聴者測定エンティティー)と共有される場合には、登録ユーザの識別情報をわかりにくくして、それらの登録ユーザのプライバシーを保護することができる。
[0110]人口統計アナライザ406(図4)が、ブロック1308においてインプレッションに関連付けられた人口統計情報を分析する(ブロック1312)。人口統計アナライザ406は、いずれかの人口統計情報を修正する必要があるかどうかを特定する(ブロック1314)。人口統計情報のうちのいずれかを修正する必要がある場合には(たとえば、不完全及び/又は不正確であるため、人口統計情報を変更又は追加する必要がある場合には)、人口統計モディファイヤ408(図4)が、修正を必要とする選択人口統計データを修正する(ブロック1316)。示されている例においては、人口統計アナライザ406、及び/又は人口統計モディファイヤ408は、2011年8月12日に出願された「Methods and Apparatus to Analyze and Adjust Demographic Information」という名称の米国特許出願第13/209,292号において開示されている1つ又は複数の例示的な技術を使用して、人口統計情報を分析及び/又は調整するためのブロック1312、1314、及び1316のオペレーションを実行することができ、この米国特許出願第13/209,292号は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれている。
[0111]ブロック1316において人口統計情報を修正した後に、又は人口統計アナライザ406が、人口統計情報のうちのいずれも修正を必要としていないとブロック1314において特定した場合には、レポートジェネレータ412が、1つ又は複数のインプレッションレポート(たとえば、図1及び図4のインプレッションレポート106a)を生成する(ブロック1318)。たとえば、レポートジェネレータ412は、図8及び図9に関連して上述した1つ又は複数の例示的な技術を使用して、並びに/又はその他の任意の適切な(1つ若しくは複数の)技術を使用して、インプレッションレポート106aのうちの1つ又は複数を生成することができる。次いで装置400が、それらの1つ又は複数のインプレッションレポート106aをインプレッションモニタシステム102へ送信する(ブロック1320)。示されている例においては、それらのインプレッションレポート106aは、キャンペーンID及び/又はその他のメディアコンテンツIDによって識別されるメディア(たとえば、広告、コンテンツ、及び/又はその他のメディア)に露出された、別々のAMEクッキー208(及び対応するパートナーAクッキー228)に関連付けられている人口統計セグメント、集団、又はグループを示す。そして図13の例示的なプロセスは、終了する。
[0112]図16は、調整係数を生成するための例示的なシステム1600のブロック図である。たとえば、システム1600は、図1〜図15に関連して説明した方法及び装置に従って生成された情報に基づいてさらに正確な情報を特定するための調整係数を生成することができる。例示的なシステム1600は、1つ又は複数のパネリストメーター1602と、データストア1604と、クッキー/パネリストマッチャー1606と、パネリスト/セッションマッチャー1608と、パートナーセッションページビューアナライザ1610と、パネリストセッションページビューアナライザ1612と、調整係数ジェネレータ1614とを含む。
[0113](1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、従来のパネリストのコンピュータ上でのコンピューティング活動に関する情報を収集する。示されている例によれば、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、従来のパネリストのコンピュータ上にインストールされるソフトウェアによって実装される。或いは、その他の任意のタイプの(1つ又は複数の)パネリストメーター1602を利用することもできる。たとえば、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、その一部を、又は全体を、コンピュータに関連付けられているデバイスによって実装することができる。
[0114]示されている例の(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、コンピューティングセッションに関する情報を収集する。たとえば、コンピューティングセッションは、ユーザがコンピュータにログインしたとき、ユーザがウェブブラウザを開いたとき、ユーザがメディアをメディアプロバイダに要求したとき、ユーザが(1つ又は複数の)パネリストメーター1602に対して自分自身を名乗ったときなどに、開始することができる。示されている例の(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、自分自身を名乗るようにユーザに促すことによって、コンピューティングセッションに関連付けられているユーザを特定する。(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、コンピューティングセッションの終わりも特定する。たとえば、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、ユーザがコンピュータからログアウトしたとき、ユーザがウェブブラウザを閉じたとき、ある時間にわたってコンピュータへのユーザ入力がなかった後などに、コンピューティングセッションが終了したと特定することができる。コンピューティングセッションの情報は、データストア1604内に格納される。コンピューティングセッションに関しては、図17において示されているようなテーブル内に情報を格納することができる。
[0115]図17において示されている例によれば、このテーブルは、情報を収集したパネリストメーターを識別するmeter_idフィールドと、コンピューティングセッションに関連付けられているユーザを識別するmember_idフィールドと、コンピュータを識別するcomputer_idフィールドと、コンピューティングセッションの始まりを識別するstart_timeフィールドと、コンピューティングセッションの終わりを識別するend_timeフィールドとを含む。
[0116]示されている例の(1つ又は複数の)パネリストメーター1602はまた、メディアプロバイダへの要求及びメディアプロバイダからの応答に関する情報を収集する。(1つ又は複数の)パネリストメーター1602はまた、メディアプロバイダ及び/又はパートナーデータベースプロバイダに対してユーザを識別するクッキーに関する情報を収集する。たとえば、タグ要求がパートナーデータベースプロバイダへ送信されるときに、そのタグ要求と、パートナーデータベースプロバイダに対してそのユーザを識別するクッキー(存在する場合)とが、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602によってログに記録される。いくつかの例においては、そのクッキーは、タグ要求とともに送信されるたびにログに記録されるのではなく、コンピュータ上に設定されたときにのみ、ログに記録される。ログに記録された情報は、データストア1604内に格納される。たとえば、ログに記録された情報は、図18において示されているように格納することができる。
[0117]図18において示されている例によれば、ログに記録された情報は、記録されたクッキー値を識別するcookie_valueフィールドと、情報をログに記録したパネリストメーターを識別するmeter_idフィールド、コンピュータを識別するcomputer_idフィールドと、クッキー値が確立された時刻(たとえば、ユーザがログインしてクッキーがユーザのコンピュータ上に設定された時刻)を示すlocal_timeフィールドとを含む。
[0118]図16の示されている例のデータストア1604は、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602から受信されたデータを格納し、そのデータをクッキー/パネリストマッチャー1606、パートナー/セッションマッチャー1608、及びパネリストセッションページビューアナライザ1612のうちの1つ又は複数へ送信する。いくつかの例においては、データストア1604は、クッキー/パネリストマッチャー1606、パネリスト/セッションマッチャー1608、パートナーセッションページビューアナライザ1610、及びパネリストセッションページビューアナライザ1612のうちの1つ又は複数によって生成されたデータを格納することもできる。データストア1604は、追加として、又は代替として、その他の任意の要素からのデータを格納すること、又はその他の任意の要素へデータを送信することができる。
[0119]示されている例のクッキー/パネリストマッチャー1606は、コンピューティングセッションに関する情報、及び(1つ又は複数の)パネリストメーター1602からのパートナークッキーに関する情報を分析して、パートナークッキーとパネリストメンバーとの関連付けを特定する。例示的なクッキー/パネリストマッチャー1606は、パートナークッキーが設定された時刻(たとえば、図18のテーブル内で識別された時刻)を、コンピューティングセッションの開始時刻及び終了時刻(たとえば、図17のテーブル内の開始時刻及び終了時刻)と比較して、コンピューティングセッションへのクッキーの関連付けを特定する。例示的なクッキー/パネリストマッチャー1606はまた、マッチしているセッションに関して識別されたパネリストメンバーを(たとえば、図17のテーブル内のメンバーIDから)特定する。
[0120]示されている例のクッキー/パネリストマッチャー1606は、クッキーがそれぞれのパネリストメンバーに関連付けられた回数を小計して、図19のテーブルを生成する。図19の例示的なテーブルにおいて示されているように、クッキー100000964240495は、メンバーID1のコンピューティングセッションに2回関連付けられており、メンバーID2に1回関連付けられている。示されている例によれば、クッキー/パネリストマッチャー1606は、メンバーID1に関するカウントが、メンバーID2に関するカウントよりも大きいため、クッキー100000964240495はメンバーID1に関連付けられていると特定する。それに応じて、例示的なクッキー/パネリストマッチャー1606は、図20のテーブルを生成し、このテーブルは、クッキーをパネリストメンバーに関連付ける。図20の例において示されている関連付けは、ある特定のパートナークッキーにどのパネリストメンバーが関連付けられているかに関する特定を示している。このプロセスによって、パネリストメンバーに関して知られている人口統計情報をパートナークッキーに関連付けることができる。
[0121]示されている例のパネリスト/セッションマッチャー1608は、クッキー/パネリストマッチャー1606からのパネリストとパートナークッキーとの関連付けと、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602からのパートナークッキーインスタンスに関する情報とを利用して、パートナークッキーセッションの開始及び終了を特定する。パートナークッキーとパネリストとの例示的な関連付けが、図21において示されている(このテーブルは、図20において示されているテーブルと同様であるが、さらなる説明のために、さらなるパネリストメンバーを含んでいる)。パートナークッキーインスタンスの例示的なリストが、図22において示されている(このテーブルは、図18において示されているテーブルと同様であるが、さらなる説明のために、さらなるパートナークッキーを含んでいる)。例示的なパネリスト/セッションマッチャー1608は、パートナークッキーインスタンスの時刻を使用して、図23において示されているようなパートナークッキーセッションのリストを生成する。パートナークッキーセッションのリストを生成するための例示的な方法のフローチャートについて、図28のフローチャートに関連して説明する。
[0122]示されている例のパートナーセッションページビューアナライザ1610は、パネリスト/セッションマッチャー1608からのパートナークッキーセッションのリストを使用して、メディアプロバイダページビューに関連付けられている人口統計情報を特定する。それらのページビューに関する人口統計情報は、図1〜図15に関連して説明した方法及び装置を使用してそのようなメディアプロバイダページビューに関連付けられることになる人口統計情報をシミュレートする。人口統計情報は、パートナークッキーに関連付けられていると特定されたパネリスト情報からその人口統計情報を取り出すことによって特定される。なぜなら、パートナーからの人口統計情報は、典型的には、プライバシーの制約に起因して利用できないためである。例示的なパートナーセッションページビューアナライザ1610は、性別及び年齢に基づいて情報を集約して、図24の列2402において示されるページビューの数を特定する。
[0123]示されている例のパネリストセッションページビューアナライザ1612は、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602によって特定されるパネリストメンバー情報を使用して、メディアプロバイダページビューに関連付けられている人口統計情報を特定する。たとえば、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602が、コンピューティングデバイスのユーザに自分の識別情報を入力するように促す場合には、パネリストセッションページビューアナライザ1612によって利用される人口統計情報は、その促したことに応答して識別されるパネリストメンバーに関連付けられている人口統計情報である。例示的なパネリストセッションページビューアナライザ1612は、性別及び年齢に基づいて情報を集約して、図24の列2404において示されるページビューの数を特定する。(1つ又は複数の)パネリストメーター1602に基づいて特定されるコンピューティングデバイスのユーザの識別情報は、パートナークッキーの人口統計の特定が比較される対照情報に相当する。
[0124]示されている例の調整係数ジェネレータ1614は、パートナーセッションページビューアナライザ1610からのページビュー情報を、パネリストセッションページビューアナライザ1612からのページビュー情報と比較して、調整係数を特定する。この調整係数は、パートナークッキー及びパートナーデータベースを使用して特定されたページビューカウントに適用される訂正値である。言い換えれば、調整係数は、パートナークッキーを使用して(たとえば、図1〜図15の方法及び装置に従って)特定された人口統計情報と、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602から特定された人口統計情報との間における統計上の差に相当する。たとえば、図24の列2406は、パートナークッキーからの人口統計情報を使用して特定されたページビュー(列2402)を、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602の人口統計情報を使用して特定されたページビュー(列2404)で割ることによって、それぞれの人口統計カテゴリーごとに計算された調整係数を示している。図24の「すべて」の行は、10,810個のページビュー(40,943−30,133)にパートナークッキーが関連付けられておらず、その結果、調整係数は74%であるということを示している。言い換えれば、パートナークッキーを使用したページビューの特定は、ページビューの74%を占め、パートナークッキーに基づいて特定されたページビューカウントは、パートナークッキーを有していないコンピューティングデバイスによるページビューを計上するために、しかるべく増減されるべきである(たとえば、パートナークッキーを使用して特定されたページビューは、0.74で割られるべきである)。
[0125]いくつかの例においては、システム1600は、追加として、又は代替として、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602及びパートナークッキーの情報を使用してメディアプロバイダに関するユニークユーザの数を特定することによって、個々のページビューの代わりにユニークユーザに関するカウントを特定することができる。ユニーク視聴者に関するカウント及び調整係数を示す例示的なテーブルが、図25において示されている。
[0126]図16のシステム1600について上述した内容は、メディアプロバイダページビューについて言及しているが、その他の任意のコンピューティング活動を分析することができ、そのコンピューティング活動に人口統計情報を関連付けることができる。
[0127]図26〜図29は、図16の装置及びシステムを実施するために実行することができるマシン可読命令を表すフロー図である。図26〜図29の例示的なプロセスは、マシン可読命令を使用して実施することができ、それらのマシン可読命令は、実行されたときに、デバイス(たとえば、プログラマブルコントローラ、又はその他のプログラマブルマシン若しくは集積回路)に、図26〜図29において示されているオペレーションを実行させる。この例においては、マシン可読命令は、以降で図29に関連して論じる例示的なコンピュータ2910内に示されているプロセッサ2912などのプロセッサによって実行するためのプログラムを含む。このプログラムは、CD−ROM、フロッピーディスク、ハードドライブ、デジタル多用途ディスク(DVD)、BluRayディスク、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、又はプロセッサ2912に関連付けられているメモリなどの有形のコンピュータ可読メディア上に格納されているソフトウェアにおいて具体化することができるが、別法として、プログラム全体及び/又はその一部を、プロセッサ2912以外のデバイスによって実行すること、及び/又はファームウェア若しくは専用のハードウェアにおいて具体化することもできる。
[0128]本明細書において使用される際には、有形のコンピュータ可読メディアという用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読ストレージを含むように、且つ伝搬信号を除外するように明示的に定義される。追加として、又は代替として、図26〜図29の例示的なプロセスは、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュ、又は、情報が任意の持続時間にわたって(たとえば、その情報を一時的にバッファに入れるために、及び/若しくはキャッシュに入れるために、長期間にわたって、永久に、短いインスタンスにわたって)格納されるその他の任意のストレージメディアなど、非一時的なコンピュータ可読メディア上に格納されているコード化された命令(たとえば、コンピュータ可読命令)を使用して実施することができる。本明細書において使用される際には、非一時的なコンピュータ可読メディアという用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読メディアを含むように、且つ伝搬信号を除外するように明示的に定義される。本明細書において使用される際には、「at least(少なくとも)」という語句は、請求項のプリアンブルにおいて移行語として使用される場合、「comprising(備える、含む)」という用語がオープンエンドであるのと同様に、オープンエンドである。したがって、「at least(少なくとも)」をプリアンブルにおいて移行語として使用している請求項は、その請求項において明示的に列挙されている要素のほかにも要素を含むことができる。
[0129]或いは、図26〜図29の例示的なプロセスは、(1つ又は複数の)特定用途向け集積回路((1つ又は複数の)ASIC)、(1つ又は複数の)プログラマブルロジックデバイス((1つ又は複数の)PLD)、(1つ又は複数の)フィールドプログラマブルロジックデバイス((1つ又は複数の)FPLD)、ディスクリートロジック、ハードウェア、ファームウェアなどの任意の(1つ又は複数の)組合せを使用して実施することができる。また、図26〜図29の例示的なプロセスは、前述の技術のうちの任意の技術の任意の(1つ又は複数の)組合せ、たとえば、ファームウェア、ソフトウェア、ディスクリートロジック、及び/又はハードウェアの任意の組合せとして実施することができる。
[0130]図26〜図29の例示的なプロセスについては、図26〜図29のフロー図を参照して説明するが、図16の装置及びシステムを実施するその他の方法を採用することもできる。たとえば、ブロックを実行する順序を変更することができ、及び/又は、説明されているブロックのうちのいくつかを変更、削除、分割、若しくは結合することができる。加えて、図16の例示的なプロセスのうちの1つ又は複数は、順次、及び/又は、たとえば、別々の処理スレッド、プロセッサ、デバイス、ディスクリートロジック、回路などによって並行して、実行することができる。
[0131]図26の例示的なプロセスは、図16の(1つ又は複数の)パネリストメーター1602が、パートナーログインに関するクッキー識別子を特定したとき(ブロック2602)、及びコンピューティングセッションに関するパネルメンバー識別子を特定したとき(ブロック2604)に開始する。たとえば、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、識別された情報を収集する時間にわたってコンピューティングデバイスを測定することができる。(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、図18の例において示されているように、パートナーログインに関する特定されたクッキー識別子を追跡把握することができる(ブロック2602)。この(1つ又は複数の)パネリストメーターは、図17の例において示されているように、コンピューティングセッションに関する特定されたパネルメンバー識別子を追跡把握することができる(ブロック2604)。ブロック2602及び2604によって追跡把握された情報は、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602において格納することができ、及び/又はデータストア1604へ送信することができる。
[0132]次いで、パネリスト1606に対する例示的なクッキーが、パートナークッキー識別子をパネリストメンバー識別子に関連付ける(ブロック2606)。パートナークッキー識別子をパネリストメンバー識別子に関連付けるための例示的なプロセスについては、図27に関連して説明する。パートナークッキー識別子の関連付けは、テーブル又はその他のデータ構造(たとえば、図20において示されているテーブル内に格納することができる。
[0133]次いで、例示的なパネリスト/セッションマッチャー1608が、ブロック2606において特定された関連付けを使用して、パネリストをコンピューティングセッションに関連付ける(ブロック2608)。(1つ又は複数の)パネリストメーター1602が、(たとえば、ユーザに自分自身を名乗るように促すことによって)パネリストをコンピューティングセッションに関連付ける一方で、ブロック2608の関連付けは、図1〜図15の方法及び装置によって実行されることになるパネリスト(及びそれらのパネリストの人口統計情報)のマッチングを特定する(たとえば、シミュレートする)。パネリストをコンピューティングセッションに関連付けるための例示的なプロセスについては、図28に関連して説明する。
[0134]ブロック2608からの関連付けを使用して、例示的なパートナーセッションページビューアナライザ1610が、人口統計グループごとのページビューを特定する(ブロック2610)。ブロック2610のページビュー情報は、図1〜図15の方法及び装置に従ってパートナークッキー情報を使用して特定されることになるページビューカウントを示す。示されている例によれば、図23のテーブル内のセッション情報を使用して、ある特定の時点におけるページビューを、((1つ又は複数の)パネリストメーター1602によって識別されたパネリストメンバーではなく)パートナークッキーを使用してコンピューティングセッションに関連付けられたパネリストメンバーに関連付ける。次いでページビューが、人口統計グループごとに集約される。
[0135](1つ又は複数の)パネリストメーター1602からのパネリスト識別情報を使用して、例示的なパネリストセッションページビューアナライザ1612が、人口統計グループごとのページビューを特定する(ブロック2612)。ブロック2612のページビュー情報は、正確であると想定される人口統計情報による基本ページビューカウントに相当する。コンピュータセッションに関連付けられた(たとえば、コンピューティングデバイスのユーザを促すことによって特定された)記録されたパネリストメンバーを利用して、コンピューティングセッション中にページビューに関連付けられた人口統計情報を特定する。次いでページビューが、人口統計グループごとに集約される。
[0136]次いで、調整係数ジェネレータ1614が、(ブロック2608からの)パートナークッキー情報に基づくページビューを、(ブロック2610からの)パネリストメンバーに基づくページビューと比較して、人口統計グループごとの(1つ又は複数の)調整係数を特定する(ブロック2614)。調整係数を特定するための例示的なプロセスについては、図29に関連して説明する。
[0137]一例においては、(ブロック2612において特定される)パネリストセッション情報を使用した人口統計ごとのページビューのカウントを、Pi,jによって表すことができ、この場合、iは、メディアプロバイダを表すインデックスであり、jは、人口統計グループを表すインデックスである。(ブロック2610において特定される)パートナーセッション情報を使用した人口統計ごとのページビューのカウントを、
Figure 0006436445

によって表すことができる。このような一例においては、メディアプロバイダi及び人口統計グループjに関する調整係数
Figure 0006436445

が、
Figure 0006436445

として特定される。
[0138]同様に、人口統計グループに属するユニークパネリストの月平均のカウントを、UAi,jによって表すことができ、この場合、iは、メディアプロバイダを表すインデックスであり、jは、人口統計グループを表すインデックスである。パートナーセッション情報を使用した人口統計ごとのユニークパネリストの月平均のカウントを、
Figure 0006436445

によって表すことができる。このような一例においては、メディアプロバイダi及び人口統計グループjに関する調整係数
Figure 0006436445

が、
Figure 0006436445

として特定される。
[0139]いくつかの例においては、調整係数は、サブカテゴリーレベルのカテゴリーで計算される(たとえば、調整係数は、ニュースカテゴリー内のすべてのメディアプロバイダに関して計算することができる)。たとえば、調整係数は、所与のメディアプロバイダ及び人口統計グループに関するユニーク視聴者が100未満である場合には、サブカテゴリーで計算することができる。
[0140]図27は、パートナークッキーと、パネルメンバー識別子とを関連付けるための例示的なプロセスのフローチャートである。示されている例によれば、図27のプロセスは、図16のクッキー/パネリストマッチャー1606によって実行される。この例示的なプロセスは、クッキーインスタンスのリスト上で識別された第1のパートナークッキーを選択することによって開始する(ブロック2702)。たとえば、パートナークッキーは、図18及び/又は図22において示されているようなリスト上で識別することができる。次いで、クッキーインスタンスが、コンピューティングセッション(たとえば、図17において示されているようなテーブル内で識別されたコンピューティングセッション)とマッチされ、それらのマッチしているコンピューティングセッションに関連付けられているパネリストメンバー識別子が小計される(ブロック2704)。たとえば、メンバー識別子は、図19において示されているように小計することができる。その小計において最大のカウントを有するパネルメンバー識別子が選択される(ブロック2706)。選択されたパートナークッキーと、選択されたメンバー識別子との関連付けが記録される(ブロック2708)。たとえば、その関連付けは、図20及び図21において示されているように記録することができる。
[0141]選択されたパートナークッキーに関する関連付けを記録した後に、クッキー/パネリストマッチャー1606は、処理すべきさらなるパートナークッキーがあるかどうかを特定する(ブロック2710)。処理すべきさらなるパートナークッキーがある場合には、次なるパートナークッキーが選択され(ブロック2712)、コントロールは、ブロック2704へ戻って、そのパートナークッキーを処理する。処理すべきさらなるパートナークッキーがない場合には、図27のプロセスは完了する。図27のプロセスが完了すると、その結果として、図28のプロセスを開始することができる。
[0142]図28は、図27において示されているプロセスによって特定された、クッキーとパネリストメンバーとの関連付けの情報に基づいてパネリストメンバーに関するセッション情報を特定するための例示的なプロセスのフローチャートである。示されている例によれば、図28のプロセスは、図16のパネリスト/セッションマッチャー1608によって実行される。この例示的なプロセスは、第1のパートナークッキーインスタンスを選択することによって開始する(ブロック2802)。たとえば、第1のパートナークッキーインスタンスは、図18及び図22において示されているテーブルなど、パートナークッキーインスタンスのテーブルから選択することができる。次いで、図27において示されているプロセスによって特定された、クッキーとパネリストメンバーとの関連付けの情報を使用して、クッキーインスタンスに関するパネルメンバー識別子が特定される(ブロック2804)。クッキーインスタンスの時刻が、コンピューティングセッションに関するセッション開始時刻として記録され、特定されたパネルメンバー識別子が、セッションに関連付けられる(ブロック2806)。たとえば、セッション情報は、図23において示されているように記録することができる。
[0143]セッション情報を記録した後に、パネリスト/セッションマッチャー1608は、処理すべきさらなるパートナーインスタンスがあるかどうかを特定する(ブロック2808)。処理すべきさらなるパートナークッキーインスタンスがある場合には、次なるパートナークッキーインスタンスが選択される(ブロック2810)。新たに選択されたクッキーインスタンスの時刻が、前に選択されたパネルメンバーセッションに関するセッションの終わりとして記録される(ブロック2812)。言い換えれば、それぞれの新たなクッキーインスタンスの発生は、前のクッキーインスタンスの終了(及びそれによる、生じたパネルメンバー閲覧セッションの終了)を示す。次いでコントロールは、ブロック2804へ戻って、新たに選択されたクッキーインスタンスを処理する。
[0144]処理すべきさらなるパートナークッキーインスタンスがない場合には(ブロック2808)、図28のプロセスは完了する。図28のプロセスが完了すると、その結果として、ブロック2610及び2612のうちの1つ又は複数を開始することができる。
[0145]いくつかの例においては、メディア(たとえば、広告)は、1つの広告ネットワーク内の複数のメディアプロバイダにわたって表示される。測定エンティティーは、どのメディアプロバイダが広告を表示することになるかを前もって知ることはできない。さらに、別々のメディアプロバイダの人口統計は、ウェブページのターゲットとされている人口統計に応じて(たとえば、スポーツニュースのウェブページと、娯楽ニュースのウェブページとでは)異なる。したがって、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、メディアインプレッションが生じているドメイン名を取り込む(たとえば、(1つ又は複数の)パネリストメーター1602は、広告のインプレッションをログに記録する際には、その広告が表示されたメディアプロバイダのドメイン名もログに記録する)。メディアが、広告ネットワーク及び非広告ネットワークの両方で表示される場合(広告が、いくつかのメディアプロバイダに直接提供される場合)には、ドメイン名は、ランダムサンプル(たとえば、インプレッションの20%)に関して取り込むことができる。
[0146]広告ネットワークに関するインプレッションを特定するために、メディアの提示中の(たとえば、広告キャンペーン中の)インプレッションボリュームによって重み付けされた複数のメディアプロバイダ調整係数の組合せである複合調整係数が特定される。いくつかの例においては、複合調整係数は、毎日計算される。
[0147]前述のように、調整係数
Figure 0006436445

及びユニーク視聴者調整係数
Figure 0006436445

が計算される。加えて、広告ネットワークのメディアプロバイダiに関連付けられているインプレッションの割合が、
Figure 0006436445

によって表される。たとえば、ある特定のメディアプロバイダは、カウントされたインプレッションの40%を占める可能性がある(すなわち、
Figure 0006436445

)。広告ネットワークAN及び人口統計グループjに関するインプレッション調整係数が、
Figure 0006436445

として計算され、ユニーク視聴者調整係数が、
Figure 0006436445

として計算される。したがって、1つの広告ネットワーク内に2つのメディアプロバイダがあって、メディアプロバイダAがインプレッションの40%に相当し、メディアプロバイダBがインプレッションの60%に相当するようにインプレッションが分散されている場合には、その広告ネットワークに関する複合調整係数は、0.4×メディアプロバイダAに関する調整係数+0.6×メディアプロバイダBに関する調整係数として計算される。そのような複合調整係数は、人口統計グループのそれぞれに関して計算することができる。
[0148]調整係数を計算した後に、それらの調整係数を、収集されたモニタリングデータ(たとえば、収集されたデータの母集団全体、収集されたデータのサブセットなど)に適用することができる。以降の例においては、報告を行うエンティティーは、メディアプロバイダ又は広告ネットワークである。以降の測定データは、図1〜図15に関連して説明したようなタグ付け及びパートナーデータプロバイダの測定によって特定することができる。エンティティーiについて米国に関するウェブページのタグ付けによって収集されたインプレッションを、Iによって表すことができ、世界中のサイトに関するウェブページのタグ付けによって収集されたインプレッションを、
Figure 0006436445

によって表すことができる。米国に関するユニーククッキーカウントを、IUCによって表すことができ、世界中のサイトに関するユニーククッキーカウントを、
Figure 0006436445

によって表すことができる。パートナーデータベースプロバイダを使用して特定されたインプレッションを、
Figure 0006436445

によって表すことができ、パートナーデータベースプロバイダを使用して特定されたユニーク視聴者カウントを、
Figure 0006436445

によって表すことができる。上述のように、エンティティーi及び人口統計グループjに関するインプレッション調整係数を、
Figure 0006436445

によって表すことができ、ユニーク視聴者インプレッション係数を、
Figure 0006436445

によって表すことができる。
[0149]国際除外係数が、
Figure 0006436445

として特定される。この値は、世界中のエンティティーのうちで、米国のデータによって表されるエンティティーの割合を示す。
[0150]タグ付けを使用して特定されたインプレッションの合計数をマッチさせる目的でパートナーデータベースプロバイダのデータを調整するために、スケーリング係数が、
Figure 0006436445

として計算される。それに応じて、パートナーデータベースプロバイダを使用した推定されたインプレッションが、
Figure 0006436445

として特定される。
[0151]ユニーク視聴者国際除外係数が、
Figure 0006436445

として特定される。この値は、ユニーク視聴者のうちで、米国から来ているユニーク視聴者の割合を示す。パートナーデータベースプロバイダからのデータを使用して米国のユニーク視聴者カウントを特定するために、ユニーク視聴者国際除外係数が、パートナーデータベースプロバイダからのデータに対して複数の人口統計グループにわたって適用される。
[0152]合計ユニーク視聴者の測定が利用できない例においては、パートナーデータベースプロバイダのために観測された頻度は、パートナーデータベースプロバイダによって観測されなかった視聴者に関する頻度と同じであると想定することができる。それに応じて、生の観測された頻度が、
Figure 0006436445

として特定される。ターゲット合計ユニーク視聴者が、
Figure 0006436445

として特定される。スケーリングがない場合には、複数の人口統計グループにわたる調整されたユニーク視聴者の合計が、スケーリング係数
Figure 0006436445

によってスケールされる。それに応じて、ユニーク視聴者の推定値が、
Figure 0006436445

として特定される。
[0153]いったんデータが調整されると、それらのデータをキャンペーンごとにグループ化して、キャンペーンに関するインプレッション及びユニーク視聴者を特定することができる。キャンペーンに属するエンティティー(たとえば、メディアプロバイダ及び/又は広告ネットワーク)のセットが、Sによって表され、この場合、nは、そのキャンペーンのインデックスである。そのキャンペーンに関する推定されたインプレッションを
Figure 0006436445

として特定することができる。キャンペーンに関するユニーク視聴者を特定する際には、複数のサイトにわたる重複を認識することができる。したがって、それぞれの人口統計グループj及びキャンペーンnごとに、キャンペーン重複係数が、
Figure 0006436445

として特定され、この場合、dn,jは、1未満である。それに応じて、そのキャンペーンに関するユニーク視聴者推定値が、
Figure 0006436445

として特定される。
[0154]上述の例は、計算された調整係数を使用してインプレッション及びユニーク視聴者を特定するための特定の方程式について説明しているが、任意の適切な方程式を使用することができる。
[0155]図29は、本明細書において開示されている例示的な装置、方法、及びシステムを実施するために使用することができる例示的なプロセッサシステム2910のブロック図である。図29において示されているように、プロセッサシステム2910は、相互接続バス2914に結合されているプロセッサ2912を含む。プロセッサ2912は、任意の適切なプロセッサ、処理装置、又はマイクロプロセッサとすることができる。図29には示されていないが、システム2910は、マルチプロセッサシステムとすることができ、ひいては、プロセッサ2912と同じ又は同様であり、相互接続バス2914に通信可能に結合されている1つ又は複数のさらなるプロセッサを含むことができる。
[0156]図29のプロセッサ2912は、チップセット2918に結合されており、チップセット2918は、メモリコントローラ2920、及び入力/出力(I/O)コントローラ2922を含む。チップセットは、I/O機能及びメモリマネージメント機能、並びに複数の汎用レジスタ及び/又は専用レジスタ、タイマーなどを提供し、それらは、チップセット2918に結合されている1つ又は複数のプロセッサによってアクセス可能であるか、又は使用される。メモリコントローラ2920は、プロセッサ2912(又は複数のプロセッサが存在する場合には、それらのプロセッサ)がシステムメモリ2924、マスストレージメモリ2925、及び/又は光学メディア2927にアクセスできるようにする機能を実行する。
[0157]一般には、システムメモリ2924は、任意の所望のタイプの揮発性及び/又は不揮発性のメモリ、たとえば、スタティックランダムアクセスメモリ(SRAM)、ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ(ROM)などを含むことができる。マスストレージメモリ2925は、ハードディスクドライブ、光学ドライブ、テープストレージデバイスなどを含む任意の所望のタイプのマスストレージデバイスを含むことができる。光学メディア2927は、デジタル多用途ディスク(DVD)、コンパクトディスク(CD)、又はブルーレイ光学ディスクなどの任意の所望のタイプの光学メディアを含むことができる。図10〜図13のうちのいずれの命令も、システムメモリ2924、マスストレージデバイス2925、光学メディア2927、及び/又はその他の任意のメディアによって表される有形のメディアのうちのいずれの上に格納することもできる。
[0158]I/Oコントローラ2922は、プロセッサ2912が、I/Oバス2932を介して周辺入力/出力(I/O)デバイス2926及び2928並びにネットワークインターフェース2930と通信できるようにする機能を実行する。I/Oデバイス2926及び2928は、任意の所望のタイプのI/Oデバイス、たとえば、キーボード、ビデオディスプレイ又はモニタ、マウスなどとすることができる。ネットワークインターフェース2930は、たとえば、イーサネット(登録商標)デバイス、非同期転送モード(ATM)デバイス、802.11デバイス、デジタルサブスクライバーライン(DSL)モデム、ケーブルモデム、セルラーモデムなどとすることができ、それによって、プロセッサシステム2910は、別のプロセッサシステムと通信することができる。
[0159]メモリコントローラ2920及びI/Oコントローラ2922は、図29においては、チップセット2918内の別々の機能ブロックとして示されているが、これらのブロックによって実行される機能は、単一の半導体回路内に統合することができ、又は複数の別々の集積回路を使用して実施することもできる。
[0160]上記では、数ある構成要素のうちでも、ハードウェア上で実行されるファームウェア及び/又はソフトウェアを含む例示的な方法、装置、システム、及び製品を開示しているが、そのような方法、装置、システム、及び製品は、例示的なものにすぎず、限定するものとみなされるべきではないということに留意されたい。したがって、上記では、例示的な方法、装置、システム、及び製品を開示しているが、提供されている例は、そのような方法、装置、システム、及び製品を実施するための唯一の方法ではない。
[0161]本明細書においては、特定の例示的な方法、装置、及び製品について説明してきたが、本特許がカバーする範囲は、それらに限定されない。それどころか、本特許は、本特許の特許請求の範囲の範疇内に公正に収まるすべての方法、装置、及び製品をカバーする。

Claims (30)

  1. プロセッサを含むコンピュータにより実行される方法であって、
    前記プロセッサが、(A)第1のクライアントデバイスから第1のネットワーク通信において受信されたクッキーに関連付けられた第1のパネルメンバー識別子であって、前記第1のネットワーク通信が、前記第1のクライアントデバイスを介してアクセスされたメディアのインプレッションを報告する、第1のパネルメンバー識別子、及び(B)前記第1のクライアントデバイスを介した前記メディアへの前記アクセスに関連付けて前記第1のクライアントデバイス上のパネリストメーターによって格納された第2のパネルメンバー識別子、に基づいて調整係数を特定するステップと、
    前記プロセッサが、データベース所有者によって提供されたデータにアクセスするステップであって、前記データが、第2のクライアントデバイスから前記データベース所有者によって受信された第2のネットワーク通信に基づいて前記データベース所有者によってログに記録されたインプレッションを表し、前記第2のネットワーク通信が、前記第2のクライアントデバイスを介した前記メディアへのアクセスを報告する、ステップと、
    前記プロセッサが、前記調整係数を前記データに適用することに基づいてインプレッションの調整された数を特定するステップと
    を含む方法。
  2. 前記第2のパネルメンバー識別子が、前記第1のパネルメンバー識別子とは異なる、請求項1に記載の方法。
  3. 前記調整係数を特定するステップが、
    前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられている前記メディアへの前記アクセスに基づいて、前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられている第1の人口統計グループに関するインプレッションの第1のカウントをインクリメントするステップと、
    前記第2のパネルメンバー識別子に関連付けられている前記メディアへの前記アクセスに基づいて、前記第2のパネルメンバー識別子に関連付けられている第2の人口統計グループに関するインプレッションの第2のカウントをインクリメントするステップであって、前記第1の人口統計グループ及び前記第2の人口統計グループが、同じ人口統計に関連付けられる、ステップと、
    前記第1のカウントを前記第2のカウントで割って、前記調整係数を特定するステップと、
    をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記第2のカウントが、前記パネリストメーターを含む複数のパネリストメーターによってログに記録されたインプレッションに関連付けられる、請求項3に記載の方法。
  5. 前記プロセッサにより実行されるステップであって、
    コンピューティングセッションの第1のサブセットに関連付けられている前記第1のパネルメンバー識別子にアクセスするステップと、
    前記コンピューティングセッションの第2のサブセットに関連付けられている第3のパネルメンバー識別子にアクセスするステップと、
    前記クッキーに関連付けられたインターネットアクセスが、前記コンピューティングセッションの前記第2のサブセット中よりも、前記コンピューティングセッションの前記第1のサブセット中にさらに頻繁であることに基づいて、前記クッキーが前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられていると特定するステップと、
    をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記クッキーが前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられていると特定する前記ステップが、
    前記第1のクライアントデバイスにおいて前記クッキーが設定された第1の時刻に基づいて前記コンピューティングセッションのうちの第1のコンピューティングセッションの始まりを特定すること、及び
    前記第1のクライアントデバイスにおいて第2のクッキーが設定された第2の時刻に基づいて前記コンピューティングセッションのうちの前記第1のコンピューティングセッションの終わりを特定すること、を含む、
    請求項5に記載の方法。
  7. インプレッションの前記調整された数が、第1及び第2の人口統計グループに関して特定され、前記調整係数が、第1の人口統計グループに関連付けられ、インプレッションの前記調整された数の前記特定が、前記第2の人口統計グループに関する第2の調整係数を前記データに適用することをさらに含む、
    請求項1に記載の方法。
  8. 第1のメディアプロバイダ及び第2のメディアプロバイダはキャンペーンに関連付けられており、前記調整係数は、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられており、
    前記プロセッサにより実行されるステップであって、
    前記第1のメディアプロバイダに関して特定された第1のデータを前記調整係数にかけて、インプレッションの第1の調整された数を特定するステップと、
    前記第2のメディアプロバイダに関連付けられた第2の調整係数を特定するステップと、
    前記第2のメディアプロバイダに関して特定された第2のデータを前記第2の調整係数にかけて、インプレッションの第2の調整された数を特定するステップと、
    インプレッションの前記第1の調整された数と、インプレッションの前記第2の調整された数とを足して、前記キャンペーンに関するインプレッションの調整された数を特定するステップと、
    をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  9. 前記第1のメディアプロバイダに関連付けられているキャンペーンインプレッションの割合を特定するステップをさらに含み、前記キャンペーンに関するインプレッションの前記調整された数が、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられているキャンペーンインプレッションの前記割合に基づく、
    請求項8に記載の方法。
  10. 前記調整係数が、複数のパネリストメーターを使用して計算されたインプレッションの数と、前記データベース所有者によって計算されたインプレッションの数との間における差を示す、
    請求項1に記載の方法。
  11. (A)第1のクライアントデバイスから第1のネットワーク通信において受信されたクッキーに関連付けられた第1のパネルメンバー識別子であって、前記第1のネットワーク通信が、前記第1のクライアントデバイスを介してアクセスされたメディアのインプレッションを報告する、第1のパネルメンバー識別子、及び(B)前記第1のクライアントデバイスを介した前記メディアへの前記アクセスに関連付けて前記第1のクライアントデバイス上のパネリストメーターによって格納された第2のパネルメンバー識別子に基づいて調整係数を特定するための調整係数ジェネレータと、
    データベース所有者によって提供されたデータを格納するためのメモリであって、前記データが、第2のクライアントデバイスから前記データベース所有者によって受信された第2のネットワーク通信に基づいて前記データベース所有者によってログに記録されたインプレッションを表し、前記第2のネットワーク通信が、前記第2のクライアントデバイスを介した前記メディアへのアクセスを報告する、メモリと、
    前記調整係数を前記データに適用することによってインプレッションの調整された数を特定するためのプロセッサと
    を備える装置。
  12. 前記第2のパネルメンバー識別子が、前記第1のパネルメンバー識別子とは異なる、請求項11に記載の装置。
  13. 前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられている前記メディアへの前記アクセスに基づいて、前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられている第1の人口統計グループに関するインプレッションの第1のカウントをインクリメントするパートナーセッションページビューアナライザと、
    前記第2のパネルメンバー識別子に関連付けられている前記メディアへの前記アクセスに基づいて、前記第2のパネルメンバー識別子に関連付けられている第2の人口統計グループに関するインプレッションの第2のカウントをインクリメントするパネリストセッションページビューアナライザであって、前記第1の人口統計グループ及び前記第2の人口統計グループが、同じ人口統計に関連付けられる、パネリストセッションページビューアナライザと、
    前記第1のカウントを前記第2のカウントで割って、前記調整係数を特定する前記調整係数ジェネレータと
    をさらに備える、請求項11に記載の装置。
  14. 前記第2のカウントが、前記パネリストメーターを含む複数のパネリストメーターによってログに記録されたインプレッションに関連付けられる、請求項13に記載の装置。
  15. コンピューティングセッションの第1のサブセットに関連付けられている前記第1のパネルメンバー識別子にアクセスし、
    前記コンピューティングセッションの第2のサブセットに関連付けられている第3のパネルメンバー識別子にアクセスし、
    前記クッキーに関連付けられたインターネットアクセスが、前記コンピューティングセッションの前記第2のサブセット中よりも、前記コンピューティングセッションの前記第1のサブセット中にさらに頻繁であることに基づいて、前記クッキーが前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられていると特定する、
    パートナーセッションページビューアナライザをさらに含む、
    請求項11に記載の装置。
  16. パートナーセッションページビューアナライザが、
    前記第1のクライアントデバイスにおいて前記クッキーが設定された第1の時刻に基づいて前記コンピューティングセッションのうちの第1のコンピューティングセッションの始まりを特定すること、及び
    前記第1のクライアントデバイスにおいて第2のクッキーが設定された第2の時刻に基づいて前記コンピューティングセッションのうちの前記第1のコンピューティングセッションの終わりを特定すること、によって、
    前記クッキーが前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられているとさらに特定する、
    請求項15に記載の装置。
  17. 第1のメディアプロバイダ及び第2のメディアプロバイダはキャンペーンに関連付けられており、前記調整係数は、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられており、
    前記調整係数ジェネレータが、前記第2のメディアプロバイダに関連付けられた第2の調整係数を特定し、
    前記プロセッサが、
    前記第1のメディアプロバイダに関して特定された第1のデータを前記調整係数にかけて、インプレッションの第1の調整された数を特定し、
    前記第2のメディアプロバイダに関して特定された第2のデータを前記第2の調整係数にかけて、インプレッションの第2の調整された数を特定し、
    インプレッションの前記第1の調整された数と、インプレッションの前記第2の調整された数とを足して、前記キャンペーンに関するインプレッションの調整された数を特定する、
    請求項11に記載の装置。
  18. 前記調整係数ジェネレータが、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられているキャンペーンインプレッションの割合を特定し、前記キャンペーンに関するインプレッションの前記調整された数が、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられているキャンペーンインプレッションの前記割合に基づく、
    請求項17に記載の装置。
  19. 前記調整係数が、複数のパネリストメーターを使用して計算されたインプレッションの数と、前記データベース所有者によって計算されたインプレッションの数との間における差を示す、請求項11に記載の装置。
  20. 前記プロセッサが、第1及び第2の人口統計グループに関してインプレッションの前記調整された数を特定し、前記調整係数が、第1の人口統計グループに関連付けられており
    インプレッションの前記調整された数の前記特定が、前記第2の人口統計グループに関する第2の調整係数を前記データに適用することをさらに含む、
    請求項11に記載の装置。
  21. 命令を記憶しているコンピュータ可読メディアであって、前記命令が、コンピュータにより実行されたときに、マシンに、少なくとも、
    (A)第1のクライアントデバイスから第1のネットワーク通信において受信されたクッキーに関連付けられた第1のパネルメンバー識別子であり、前記第1のネットワーク通信が、前記第1のクライアントデバイスを介してアクセスされたメディアのインプレッションを報告する、第1のパネルメンバー識別子、及び(B)前記第1のクライアントデバイスを介した前記メディアへの前記アクセスに関連付けて前記第1のクライアントデバイス上のパネリストメーターによって格納された第2のパネルメンバー識別子に基づいて調整係数を特定するステップと、
    データベース所有者によって提供されたデータにアクセスするステップであり、前記データが、第2のクライアントデバイスから前記データベース所有者によって受信された第2のネットワーク通信に基づいて前記データベース所有者によってログに記録されたインプレッションを表し、前記第2のネットワーク通信が、前記第2のクライアントデバイスを介した前記メディアへのアクセスを報告する、ステップと、
    前記調整係数を前記データに適用することによってインプレッションの調整された数を特定するステップと、
    を実行させる、コンピュータ可読メディア
  22. 前記第2のパネルメンバー識別子が、前記第1のパネルメンバー識別子とは異なる、請求項21に記載のコンピュータ可読メディア
  23. 前記命令が、実行されたときに、前記マシンに、少なくとも、
    前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられている前記メディアへの前記アクセスに基づいて、前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられている第1の人口統計グループに関するインプレッションの第1のカウントをインクリメントするステップと、
    前記第2のパネルメンバー識別子に関連付けられている前記メディアへの前記アクセスに基づいて、前記第2のパネルメンバー識別子に関連付けられている第2の人口統計グループに関するインプレッションの第2のカウントをインクリメントするステップであって、前記第1の人口統計グループ及び前記第2の人口統計グループが、同じ人口統計に関連付けられる、ステップと、
    前記第1のカウントを前記第2のカウントで割って、前記調整係数を特定するステップとを行わせる、
    請求項21に記載のコンピュータ可読メディア
  24. 前記第2のカウントが、前記パネリストメーターを含む複数のパネリストメーターによってログに記録されたインプレッションに関連付けられる
    請求項23に記載のコンピュータ可読メディア
  25. 前記命令が、実行されたときに、前記マシンに、少なくとも、
    コンピューティングセッションの第1のサブセットに関連付けられている前記第1のパネルメンバー識別子にアクセスするステップと、
    前記コンピューティングセッションの第2のサブセットに関連付けられている第3のパネルメンバー識別子にアクセスするステップと、
    前記クッキーに関連付けられたインターネットアクセスが、前記コンピューティングセッションの前記第2のサブセット中よりも、前記コンピューティングセッションの前記第1のサブセット中にさらに頻繁であることに基づいて、前記クッキーが前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられていると特定するステップと、
    を行わせる、請求項21に記載のコンピュータ可読メディア
  26. 前記命令が、実行されたときに、前記マシンに、少なくとも、
    前記第1のクライアントデバイスにおいて前記クッキーが設定された第1の時刻に基づいて前記コンピューティングセッションのうちの第1のコンピューティングセッションの始まりを特定すること、及び
    前記第1のクライアントデバイスにおいて第2のクッキーが設定された第2の時刻に基づいて前記コンピューティングセッションのうちの前記第1のコンピューティングセッションの終わりを特定すること、によって、
    前記クッキーが前記第1のパネルメンバー識別子に関連付けられていると特定するステップを行わせる、
    請求項25に記載のコンピュータ可読メディア
  27. 前記命令が、実行されたときに、前記マシンに、少なくとも、
    第1及び第2の人口統計グループに関してインプレッションの前記調整された数を特定させ、前記調整係数が、第1の人口統計グループに関連付けられ、インプレッションの前記調整された数の前記特定が、前記第2の人口統計グループに関する第2の調整係数を前記データに適用するステップをさらに含む、
    請求項21に記載のコンピュータ可読メディア
  28. 第1のメディアプロバイダ及び第2のメディアプロバイダはキャンペーンに関連付けられており、前記調整係数は、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられており、
    前記命令が、実行されたときに、前記マシンに、少なくとも、
    前記第1のメディアプロバイダに関して特定された第1のデータを前記調整係数にかけて、インプレッションの第1の調整された数を特定するステップと、
    前記第2のメディアプロバイダに関連付けられた第2の調整係数を特定するステップと、
    前記第2のメディアプロバイダに関して特定された第2のデータを前記第2の調整係数にかけて、インプレッションの第2の調整された数を特定するステップと、
    インプレッションの前記第1の調整された数と、インプレッションの前記第2の調整された数とを足して、前記キャンペーンに関するインプレッションの調整された数を特定するステップと、
    を行わせる、請求項21に記載のコンピュータ可読メディア
  29. 前記命令が、実行されたときに、前記マシンに、少なくとも、
    前記第1のメディアプロバイダに関連付けられているキャンペーンインプレッションの割合を特定するステップを行わせ、前記キャンペーンに関するインプレッションの前記調整された数が、前記第1のメディアプロバイダに関連付けられているキャンペーンインプレッションの前記割合に基づく、
    請求項28に記載のコンピュータ可読メディア
  30. 前記調整係数が、複数のパネリストメーターを使用して計算されたインプレッションの数と、前記データベース所有者によって計算されたインプレッションの数との間における差を示す、請求項21に記載のコンピュータ可読メディア
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Families Citing this family (100)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8307006B2 (en) 2010-06-30 2012-11-06 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to obtain anonymous audience measurement data from network server data for particular demographic and usage profiles
EP4167169A1 (en) 2010-09-22 2023-04-19 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US11869024B2 (en) 2010-09-22 2024-01-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
US9092797B2 (en) 2010-09-22 2015-07-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
CN103473721B (zh) 2010-12-20 2017-04-12 尼尔森(美国)有限公司 使用分布式人口统计信息确定媒体印象的方法和装置
EP3693914A1 (en) 2011-03-18 2020-08-12 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to determine media impressions
US8538333B2 (en) 2011-12-16 2013-09-17 Arbitron Inc. Media exposure linking utilizing bluetooth signal characteristics
US8966021B1 (en) * 2011-12-20 2015-02-24 Amazon Technologies, Inc. Composable machine image
US9015255B2 (en) 2012-02-14 2015-04-21 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify session users with cookie information
US8973023B1 (en) 2012-02-29 2015-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine audience duplication in cross-media campaigns
US9965767B2 (en) 2012-04-20 2018-05-08 Comscore, Inc. Attribution of demographics to census data
US9292856B1 (en) * 2012-04-25 2016-03-22 Comscore, Inc. Audience duplication for parent-child resource pairs
AU2013204865B2 (en) 2012-06-11 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to share online media impressions data
AU2013204953B2 (en) 2012-08-30 2016-09-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US20140108130A1 (en) * 2012-10-12 2014-04-17 Google Inc. Calculating audience metrics for online campaigns
US9503536B2 (en) 2013-03-14 2016-11-22 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
US20140280888A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Francis Gavin McMillan Methods, Apparatus and Articles of Manufacture to Monitor Media Devices
US9697533B2 (en) * 2013-04-17 2017-07-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
US9560149B2 (en) 2013-04-24 2017-01-31 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to create a panel of media device users
US9635404B2 (en) 2013-04-24 2017-04-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correlate census measurement data with panel data
US9519914B2 (en) 2013-04-30 2016-12-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings information for online media presentations
US20140337104A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Steven J. Splaine Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US10068246B2 (en) 2013-07-12 2018-09-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US10776834B2 (en) 2013-07-15 2020-09-15 Criteo Sa Domain selection for advertisement data
US9313294B2 (en) 2013-08-12 2016-04-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US9723051B2 (en) * 2013-08-13 2017-08-01 Criteo Sa Setting first-party cookies by redirection
US10333882B2 (en) 2013-08-28 2019-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate demographics of users employing social media
US9332035B2 (en) 2013-10-10 2016-05-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
US10051066B1 (en) 2013-11-06 2018-08-14 Google Llc Sharing panelist information without providing cookies
US9363558B2 (en) * 2013-11-19 2016-06-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure a cross device audience
US9565090B1 (en) * 2013-11-21 2017-02-07 Facebook, Inc. Measuring deletion of cookies included in browsers used by online system users
US20150181267A1 (en) * 2013-12-19 2015-06-25 Simulmedia, Inc. Systems and methods for inferring and forecasting viewership and demographic data for unmonitored media networks
US10956947B2 (en) 2013-12-23 2021-03-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure media using media object characteristics
US9852163B2 (en) 2013-12-30 2017-12-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US9237138B2 (en) * 2013-12-31 2016-01-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions and search terms
US10147114B2 (en) * 2014-01-06 2018-12-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct audience measurement data
US20150193816A1 (en) 2014-01-06 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct misattributions of media impressions
FR3018408B1 (fr) * 2014-03-06 2017-05-26 Mediametrie Procede de mesure de l'audience centree-utilisateur d'un contenu, combinant une technique de marquage avec une technique de panelisation.
WO2015138016A1 (en) 2014-03-13 2015-09-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to compensate impression data for misattribution and/or non-coverage by a database proprietor
US9953330B2 (en) 2014-03-13 2018-04-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods, apparatus and computer readable media to generate electronic mobile measurement census data
US9602368B1 (en) * 2014-03-14 2017-03-21 Google Inc. Identifier quality
US10332145B2 (en) * 2014-05-06 2019-06-25 Insightexpress, Inc. Techniques for co-usage adjustment of audience verification
US10311464B2 (en) 2014-07-17 2019-06-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions corresponding to market segments
US9923942B2 (en) * 2014-08-29 2018-03-20 The Nielsen Company (Us), Llc Using messaging associated with adaptive bitrate streaming to perform media monitoring for mobile platforms
US20160063539A1 (en) 2014-08-29 2016-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate transactions with media impressions
US10810607B2 (en) 2014-09-17 2020-10-20 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
US9402111B2 (en) * 2014-09-17 2016-07-26 Ispot.Tv, Inc. Television audience measurement method and apparatus
US20160125439A1 (en) * 2014-10-31 2016-05-05 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct segmentation errors
US20160189182A1 (en) 2014-12-31 2016-06-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct age misattribution in media impressions
US10091252B2 (en) * 2015-04-10 2018-10-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Endpoint control for a communication session
US9870486B2 (en) 2015-05-28 2018-01-16 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to assign demographic information to panelists
US10045082B2 (en) 2015-07-02 2018-08-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct errors in audience measurements for media accessed using over-the-top devices
US10380633B2 (en) 2015-07-02 2019-08-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to generate corrected online audience measurement data
US9838754B2 (en) 2015-09-01 2017-12-05 The Nielsen Company (Us), Llc On-site measurement of over the top media
AU2016333155B2 (en) * 2015-10-01 2022-06-09 Roy Morgan Research Ltd Mapping web impressions to a unique audience
US20170127133A1 (en) * 2015-10-30 2017-05-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to categorize media impressions by age
US10193988B2 (en) 2015-11-06 2019-01-29 Criteo Sa Setting a first-party user ID cookie on a web servers domain
US10313752B2 (en) 2015-11-30 2019-06-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate deduplicated total audiences in cross-platform media campaigns
US10205994B2 (en) 2015-12-17 2019-02-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
AU2016369558A1 (en) * 2015-12-18 2018-07-12 Pebblepost, Inc. Collateral generation system for direct mail
US10244278B2 (en) * 2015-12-28 2019-03-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to perform identity matching across audience measurement systems
US10270673B1 (en) 2016-01-27 2019-04-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for estimating total unique audiences
US20170228795A1 (en) * 2016-02-05 2017-08-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate panelist data with census data
US9872072B2 (en) * 2016-03-21 2018-01-16 Google Llc Systems and methods for identifying non-canonical sessions
US10193882B2 (en) 2016-06-12 2019-01-29 Criteo Sa Provision of cross-device identification
US10210459B2 (en) 2016-06-29 2019-02-19 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine a conditional probability based on audience member probability distributions for media audience measurement
US10769670B2 (en) 2016-08-17 2020-09-08 Criteo Sa Runtime matching of computing entities
JP6534977B2 (ja) * 2016-08-19 2019-06-26 株式会社インテージ 広告接触状況分析システムおよび広告接触状況分析方法
JP6517182B2 (ja) * 2016-12-16 2019-05-22 ソフトバンク株式会社 識別子同期システム、広告配信システム、及び、プログラム
US20180315060A1 (en) * 2016-12-16 2018-11-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate media impression frequency distributions
US10834449B2 (en) 2016-12-31 2020-11-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate audience members with over-the-top device media impressions
US10469903B2 (en) 2017-02-09 2019-11-05 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct misattributions of media impressions
US20180249211A1 (en) 2017-02-28 2018-08-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginal ratings
US10602224B2 (en) 2017-02-28 2020-03-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine synthetic respondent level data
US10681414B2 (en) 2017-02-28 2020-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US10728614B2 (en) 2017-02-28 2020-07-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to replicate panelists using a local minimum solution of an integer least squares problem
US10382818B2 (en) 2017-06-27 2019-08-13 The Nielson Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine synthetic respondent level data using constrained Markov chains
US11120486B2 (en) * 2017-07-24 2021-09-14 Walmart Apollo Llc Systems and methods for distributing online advertisements
US10631018B2 (en) 2017-08-15 2020-04-21 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus of identification of streaming activity and source for cached media on streaming devices
US10554616B1 (en) 2017-12-08 2020-02-04 Criteo S.A. Generating mobile device-specific identifiers across native mobile applications and mobile browsers
WO2019191875A1 (en) 2018-04-02 2019-10-10 The Nielsen Company (Us), Llc Processor systems to estimate audience sizes and impression counts for different frequency intervals
CN108876434B (zh) * 2018-05-24 2022-08-16 北京五八信息技术有限公司 用户画像构建方法、装置、计算设备及可读存储介质
US11039190B1 (en) * 2018-07-24 2021-06-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine a unique audience for internet-based media
WO2020103079A1 (en) 2018-11-22 2020-05-28 The Nielsen Company (US) , LLC Methods and apparatus to reduce computer-generated errors in computer-generated audience measurement data
US11115479B2 (en) * 2019-01-10 2021-09-07 Google Llc Enhanced online privacy
US11216834B2 (en) 2019-03-15 2022-01-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal ratings and/or unions of marginal ratings based on impression data
US10856027B2 (en) 2019-03-15 2020-12-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from different marginal rating unions
US11030078B1 (en) * 2019-06-27 2021-06-08 Facebook, Inc. Systems and methods for digital content testing
US11741485B2 (en) 2019-11-06 2023-08-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate de-duplicated unknown total audience sizes based on partial information of known audiences
US11153392B2 (en) 2019-12-03 2021-10-19 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for session building from ping-level data
US20210319474A1 (en) * 2020-04-08 2021-10-14 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginals
US20210357788A1 (en) * 2020-05-13 2021-11-18 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to generate computer-trained machine learning models to correct computer-generated errors in audience data
US20220058666A1 (en) * 2020-08-21 2022-02-24 The Nielsen Company (Us), Llc Estimation and use of duplication factors for audience measurement
US11783354B2 (en) 2020-08-21 2023-10-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate census level audience sizes, impression counts, and duration data
US11481802B2 (en) 2020-08-31 2022-10-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for audience and impression deduplication
US11941646B2 (en) 2020-09-11 2024-03-26 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginals
US11514131B2 (en) * 2020-09-23 2022-11-29 Td Ameritrade Ip Company, Inc. Facilitating inter-system data transfer with serialized data objects
US11553226B2 (en) 2020-11-16 2023-01-10 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate population reach from marginal ratings with missing information
CN115244942A (zh) * 2020-11-30 2022-10-25 谷歌有限责任公司 将安全水印集成到内容中
WO2022170204A1 (en) 2021-02-08 2022-08-11 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to perform computer-based monitoring of audiences of network-based media by using information theory to estimate intermediate level unions

Family Cites Families (314)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3540003A (en) 1968-06-10 1970-11-10 Ibm Computer monitoring system
US3906450A (en) 1970-10-09 1975-09-16 Jr Eduardo Da Silva Prado Electronic system for the recording of periodically sampled variables
US3818458A (en) 1972-11-08 1974-06-18 Comress Method and apparatus for monitoring a general purpose digital computer
US3906454A (en) 1973-05-18 1975-09-16 Bell Telephone Labor Inc Computer monitoring system
UST955010I4 (en) 1975-03-12 1977-02-01 International Business Machines Corporation Hardware/software monitoring system
US4361832A (en) 1977-01-28 1982-11-30 Cole Martin T Automatic centralized monitoring system
GB1553027A (en) 1977-05-12 1979-09-19 Marconi Co Ltd Message signal scrambling apparatus
US4168396A (en) 1977-10-31 1979-09-18 Best Robert M Microprocessor for executing enciphered programs
US4230990C1 (en) 1979-03-16 2002-04-09 John G Lert Jr Broadcast program identification method and system
US4319079A (en) 1979-09-13 1982-03-09 Best Robert M Crypto microprocessor using block cipher
US4306289A (en) 1980-02-04 1981-12-15 Western Electric Company, Inc. Digital computer having code conversion apparatus for an encrypted program
US4367525A (en) 1980-06-06 1983-01-04 Tesdata Systems Corporation CPU Channel monitoring system
WO1982001273A1 (en) 1980-09-26 1982-04-15 B Loefberg Method for processing an information signal and means for carrying out the method
GB2128453A (en) 1982-10-08 1984-04-26 Philips Electronic Associated System identification in communications systems
US4588991A (en) 1983-03-07 1986-05-13 Atalla Corporation File access security method and means
JPH0648293B2 (ja) 1983-03-18 1994-06-22 和芙 橋本 放射能等の自動測定警報装置
US4590550A (en) 1983-06-29 1986-05-20 International Business Machines Corporation Internally distributed monitoring system
US4658093A (en) 1983-07-11 1987-04-14 Hellman Martin E Software distribution system
US4558413A (en) 1983-11-21 1985-12-10 Xerox Corporation Software version management system
US4740890A (en) 1983-12-22 1988-04-26 Software Concepts, Inc. Software protection system with trial period usage code and unlimited use unlocking code both recorded on program storage media
US4754262A (en) 1984-03-01 1988-06-28 Interactive Technologies, Inc. Multiplexed alarm system
US4718005A (en) 1984-05-03 1988-01-05 International Business Machines Corporation Distributed control of alias name usage in networks
US4672572A (en) 1984-05-21 1987-06-09 Gould Inc. Protector system for computer access and use
US4621325A (en) 1984-06-06 1986-11-04 Information Retrieval Methods, Inc. Method for monitoring receipt and stocking of goods in a direct store delivery
US4791565A (en) 1984-06-20 1988-12-13 Effective Security Systems, Inc. Apparatus for controlling the use of computer software
US4747139A (en) 1984-08-27 1988-05-24 Taaffe James L Software security method and systems
US4696034A (en) 1984-10-12 1987-09-22 Signal Security Technologies High security pay television system
GB2176639B (en) 1985-05-31 1988-11-23 Mars Inc Data acquisition system
US4685056A (en) 1985-06-11 1987-08-04 Pueblo Technologies, Inc. Computer security device
US4757533A (en) 1985-09-11 1988-07-12 Computer Security Corporation Security system for microcomputers
US4825354A (en) 1985-11-12 1989-04-25 American Telephone And Telegraph Company, At&T Bell Laboratories Method of file access in a distributed processing computer network
US4720782A (en) 1986-01-13 1988-01-19 Digital Equipment Corporation Console unit for clustered digital data processing system
US4734865A (en) 1986-01-28 1988-03-29 Bell & Howell Company Insertion machine with audit trail and command protocol
US4926255A (en) 1986-03-10 1990-05-15 Kohorn H Von System for evaluation of response to broadcast transmissions
US4821178A (en) 1986-08-15 1989-04-11 International Business Machines Corporation Internal performance monitoring by event sampling
US4977594A (en) 1986-10-14 1990-12-11 Electronic Publishing Resources, Inc. Database usage metering and protection system and method
US5050213A (en) 1986-10-14 1991-09-17 Electronic Publishing Resources, Inc. Database usage metering and protection system and method
US4827508A (en) 1986-10-14 1989-05-02 Personal Library Software, Inc. Database usage metering and protection system and method
US4970644A (en) 1987-01-02 1990-11-13 Schlumberger Technology Corporation Reconfigurable well logging system
US4866769A (en) 1987-08-05 1989-09-12 Ibm Corporation Hardware assist for protecting PC software
US4914689A (en) 1987-12-22 1990-04-03 Bell Mountain States Telephone & Telegraph Co. Reverse automatic number identification system
US4943963A (en) 1988-01-19 1990-07-24 A. C. Nielsen Company Data collection and transmission system with real time clock
US4940976A (en) 1988-02-05 1990-07-10 Utilicom Inc. Automated remote water meter readout system
US4956769A (en) 1988-05-16 1990-09-11 Sysmith, Inc. Occurence and value based security system for computer databases
US5113518A (en) 1988-06-03 1992-05-12 Durst Jr Robert T Method and system for preventing unauthorized use of software
US5023907A (en) 1988-09-30 1991-06-11 Apollo Computer, Inc. Network license server
US4926162A (en) 1988-10-28 1990-05-15 Honeywell Inc. High security communication line monitor
AU4522489A (en) 1989-01-09 1990-08-01 Kabushikigaisha Shogakuikueisha Kyoikukenkyusho Apparatus for grasping tv viewing condition in household
CA2053261A1 (en) 1989-04-28 1990-10-29 Gary D. Hornbuckle Method and apparatus for remotely controlling and monitoring the use of computer software
DE69028705T2 (de) 1989-04-28 1997-03-06 Softel Inc Verfahren und vorrichtung zur fernsteuerung und -überwachung der anwendung von rechnerprogrammen
US5086386A (en) 1990-03-23 1992-02-04 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for benchmarking the working set of window-based computer systems
US5214780A (en) 1990-03-23 1993-05-25 Sun Microsystems, Inc. Synchronized journaling system
CA2036205C (en) 1990-06-01 1996-11-19 Russell J. Welsh Program monitoring unit
US5032979A (en) 1990-06-22 1991-07-16 International Business Machines Corporation Distributed security auditing subsystem for an operating system
US5182770A (en) 1991-04-19 1993-01-26 Geza Medveczky System and apparatus for protecting computer software
US5444642A (en) 1991-05-07 1995-08-22 General Signal Corporation Computer system for monitoring events and which is capable of automatically configuring itself responsive to changes in system hardware
US5440738A (en) 1991-05-16 1995-08-08 Tally Systems Corporation Method and apparatus for digital data processor file configuration detection
US5233642A (en) 1991-05-24 1993-08-03 Omnitronix, Inc. Cellular telephone usage monitoring system
US5204897A (en) 1991-06-28 1993-04-20 Digital Equipment Corporation Management interface for license management system
US5406269A (en) 1991-07-05 1995-04-11 David Baran Method and apparatus for the remote verification of the operation of electronic devices by standard transmission mediums
US5355484A (en) 1991-08-12 1994-10-11 International Business Machines Corporation Dynamically established event monitors in event management services of a computer system
US5343239A (en) 1991-11-20 1994-08-30 Zing Systems, L.P. Transaction based interactive television system
US5287408A (en) 1992-08-31 1994-02-15 Autodesk, Inc. Apparatus and method for serializing and validating copies of computer software
US5377269A (en) 1992-10-29 1994-12-27 Intelligent Security Systems, Inc. Security access and monitoring system for personal computer
US5450134A (en) 1993-01-12 1995-09-12 Visual Automation Systems, Inc. Video facility management system for encoding and decoding video signals to facilitate identification of the video signals
US5483658A (en) 1993-02-26 1996-01-09 Grube; Gary W. Detection of unauthorized use of software applications in processing devices
US5499340A (en) 1994-01-12 1996-03-12 Isogon Corporation Method and apparatus for computer program usage monitoring
JP3400068B2 (ja) * 1994-03-18 2003-04-28 富士通株式会社 レスポンス金額予測システム
CA2119970A1 (en) 1994-03-25 1995-09-26 Michael A. Lyons Program monitoring system
IL114359A0 (en) 1994-06-30 1995-10-31 Walker Asset Management Ltd System and method for remote gaming
US5594934A (en) 1994-09-21 1997-01-14 A.C. Nielsen Company Real time correlation meter
US5758257A (en) 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
WO1996028904A1 (en) 1995-03-16 1996-09-19 Bell Atlantic Network Services, Inc. Simulcasting digital video programs for broadcast and interactive services
US5812928A (en) 1995-04-12 1998-09-22 Watson Technologies Cable television control apparatus and method with channel access controller at node of network including channel filtering system
JPH0944432A (ja) 1995-05-24 1997-02-14 Fuji Xerox Co Ltd 情報処理方法および情報処理装置
US5940738A (en) 1995-05-26 1999-08-17 Hyundai Electronics America, Inc. Video pedestal network
US5675510A (en) 1995-06-07 1997-10-07 Pc Meter L.P. Computer use meter and analyzer
US8574074B2 (en) 2005-09-30 2013-11-05 Sony Computer Entertainment America Llc Advertising impression determination
US5848396A (en) 1996-04-26 1998-12-08 Freedom Of Information, Inc. Method and apparatus for determining behavioral profile of a computer user
US6073241A (en) 1996-08-29 2000-06-06 C/Net, Inc. Apparatus and method for tracking world wide web browser requests across distinct domains using persistent client-side state
US6108637A (en) 1996-09-03 2000-08-22 Nielsen Media Research, Inc. Content display monitor
US5948061A (en) * 1996-10-29 1999-09-07 Double Click, Inc. Method of delivery, targeting, and measuring advertising over networks
US6052730A (en) 1997-01-10 2000-04-18 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for monitoring and/or modifying web browsing sessions
US6035339A (en) 1997-03-13 2000-03-07 At&T Corporation Network information delivery system for delivering information based on end user terminal requirements
US6643696B2 (en) 1997-03-21 2003-11-04 Owen Davis Method and apparatus for tracking client interaction with a network resource and creating client profiles and resource database
US5796952A (en) 1997-03-21 1998-08-18 Dot Com Development, Inc. Method and apparatus for tracking client interaction with a network resource and creating client profiles and resource database
US6247050B1 (en) 1997-09-12 2001-06-12 Intel Corporation System for collecting and displaying performance improvement information for a computer
US6286140B1 (en) 1997-11-20 2001-09-04 Thomas P. Ivanyi System and method for measuring and storing information pertaining to television viewer or user behavior
US6098093A (en) 1998-03-19 2000-08-01 International Business Machines Corp. Maintaining sessions in a clustered server environment
US6279036B1 (en) 1998-05-15 2001-08-21 International Business Machines Corporation Method and apparatus for detecting actual viewing or electronic advertisements
US20020095676A1 (en) 1998-05-15 2002-07-18 Robert A. Knee Interactive television program guide system for determining user values for demographic categories
US7240022B1 (en) 1998-05-19 2007-07-03 Mypoints.Com Inc. Demographic information gathering and incentive award system and method
US6434614B1 (en) 1998-05-29 2002-08-13 Nielsen Media Research, Inc. Tracking of internet advertisements using banner tags
US6223215B1 (en) 1998-09-22 2001-04-24 Sony Corporation Tracking a user's purchases on the internet by associating the user with an inbound source and a session identifier
US7949565B1 (en) 1998-12-03 2011-05-24 Prime Research Alliance E., Inc. Privacy-protected advertising system
US7150030B1 (en) 1998-12-03 2006-12-12 Prime Research Alliance, Inc. Subscriber characterization system
US6684194B1 (en) 1998-12-03 2004-01-27 Expanse Network, Inc. Subscriber identification system
US6457010B1 (en) 1998-12-03 2002-09-24 Expanse Networks, Inc. Client-server based subscriber characterization system
US6164975A (en) 1998-12-11 2000-12-26 Marshall Weingarden Interactive instructional system using adaptive cognitive profiling
US6055573A (en) * 1998-12-30 2000-04-25 Supermarkets Online, Inc. Communicating with a computer based on an updated purchase behavior classification of a particular consumer
US6460079B1 (en) 1999-03-04 2002-10-01 Nielsen Media Research, Inc. Method and system for the discovery of cookies and other client information
US6529952B1 (en) * 1999-04-02 2003-03-04 Nielsen Media Research, Inc. Method and system for the collection of cookies and other information from a panel
US6721713B1 (en) 1999-05-27 2004-04-13 Andersen Consulting Llp Business alliance identification in a web architecture framework
US7523191B1 (en) 2000-06-02 2009-04-21 Yahoo! Inc. System and method for monitoring user interaction with web pages
US6102406A (en) 1999-06-07 2000-08-15 Steven A. Miles Internet-based advertising scheme employing scavenger hunt metaphor
US6606657B1 (en) 1999-06-22 2003-08-12 Comverse, Ltd. System and method for processing and presenting internet usage information
US7010497B1 (en) 1999-07-08 2006-03-07 Dynamiclogic, Inc. System and method for evaluating and/or monitoring effectiveness of on-line advertising
AUPQ206399A0 (en) 1999-08-06 1999-08-26 Imr Worldwide Pty Ltd. Network user measurement system and method
US6415323B1 (en) 1999-09-03 2002-07-02 Fastforward Networks Proximity-based redirection system for robust and scalable service-node location in an internetwork
US6839680B1 (en) 1999-09-30 2005-01-04 Fujitsu Limited Internet profiling
US7007080B2 (en) 1999-12-23 2006-02-28 Solution Inc Limited System for reconfiguring and registering a new IP address for a computer to access a different network without user intervention
US6691163B1 (en) 1999-12-23 2004-02-10 Alexa Internet Use of web usage trail data to identify related links
US7139723B2 (en) 2000-01-13 2006-11-21 Erinmedia, Llc Privacy compliant multiple dataset correlation system
US6993590B1 (en) 2000-01-13 2006-01-31 Inktomi Corporation Method of creating data streams for user-specific usage data gathering systems
US7146329B2 (en) 2000-01-13 2006-12-05 Erinmedia, Llc Privacy compliant multiple dataset correlation and content delivery system and methods
WO2001052168A1 (en) 2000-01-14 2001-07-19 Matsushita Electric Industrial Company, Limited Cookie data stored on transportable recording medium
AU2001229654A1 (en) 2000-01-21 2001-07-31 Angara E-Commerce Services, Inc. Electronic commerce services
US7181412B1 (en) 2000-03-22 2007-02-20 Comscore Networks Inc. Systems and methods for collecting consumer data
US7260837B2 (en) 2000-03-22 2007-08-21 Comscore Networks, Inc. Systems and methods for user identification, user demographic reporting and collecting usage data usage biometrics
JP2001338176A (ja) 2000-03-23 2001-12-07 Casio Comput Co Ltd 情報伝達仲介方法及びシステム
JP2001282982A (ja) 2000-03-28 2001-10-12 Hisahiro Negi Webマーケティングシステム
US7039699B1 (en) 2000-05-02 2006-05-02 Microsoft Corporation Tracking usage behavior in computer systems
US7962603B1 (en) 2000-06-06 2011-06-14 Nobuyoshi Morimoto System and method for identifying individual users accessing a web site
JP2001357192A (ja) * 2000-06-12 2001-12-26 Toshiba Corp 顧客意識調査方法およびシステム、ならびにプログラムを記憶した記憶媒体
AU784299B2 (en) 2000-07-18 2006-03-02 Yahoo! Inc. System and method for selecting alternative advertising inventory in place of sold out advertising inventory
AU2001288670A1 (en) 2000-08-31 2002-03-13 Myrio Corporation Real-time audience monitoring, content rating, and content enhancing
JP2002091852A (ja) 2000-09-18 2002-03-29 Seino Information Service Co Ltd 閲覧履歴取得方法及び情報提供方法
KR20020037980A (ko) 2000-11-16 2002-05-23 김형순 정보 중개 시스템
US7600014B2 (en) 2000-11-16 2009-10-06 Symantec Corporation Method and system for monitoring the performance of a distributed application
US6879960B2 (en) * 2000-12-01 2005-04-12 Claritas, Inc. Method and system for using customer preferences in real time to customize a commercial transaction
JP4248183B2 (ja) 2001-02-26 2009-04-02 パナソニック株式会社 クッキー処理プログラムおよび画像データ表示装置
AU2002305137A1 (en) 2001-04-06 2002-10-21 Predictive Media Corporation Method and apparatus for identifying unique client users from user behavioral data
WO2002084507A1 (en) 2001-04-13 2002-10-24 Netiq Corporation User-side tracking of multimedia application usage within a web page
US7647418B2 (en) 2001-06-19 2010-01-12 Savvis Communications Corporation Real-time streaming media measurement system and method
US20030037131A1 (en) 2001-08-17 2003-02-20 International Business Machines Corporation User information coordination across multiple domains
JP2003067289A (ja) 2001-08-30 2003-03-07 Bear Communications Co Ltd ウェブ広告配信システム
JPWO2003027860A1 (ja) * 2001-09-19 2005-01-13 株式会社エヌ・ティ・ティ・アド 時間軸上で変化するコンテンツを配信するコンテンツ配信システム、コンテンツ配信サーバ、ログ収集サーバ、コンテンツ中継サーバ、ユーザ端末、コンテンツ視聴状態把握方法、レコメンデーション方法及びコンテンツ提供方法
US20030074252A1 (en) 2001-10-12 2003-04-17 Avenue A, Inc. System and method for determining internet advertising strategy
US6877007B1 (en) 2001-10-16 2005-04-05 Anna M. Hentzel Method and apparatus for tracking a user's interaction with a resource supplied by a server computer
US7343417B2 (en) * 2001-11-30 2008-03-11 Knowledge Networks, Inc. System and method for rating media information
US7272617B1 (en) 2001-11-30 2007-09-18 Ncr Corp. Analytic data set creation for modeling in a customer relationship management system
WO2003065252A1 (en) 2002-02-01 2003-08-07 John Fairweather System and method for managing memory
US20030177488A1 (en) * 2002-03-12 2003-09-18 Smith Geoff S. Systems and methods for media audience measurement
US20030220901A1 (en) 2002-05-21 2003-11-27 Hewlett-Packard Development Company Interaction manager
US20040167763A1 (en) 2002-05-31 2004-08-26 Liebman Michael N Information processing method for evaluating biochemical pathway models using clinical data
EP1379044A1 (en) 2002-06-22 2004-01-07 TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON (publ) Method for providing information to a web server
US20040098229A1 (en) 2002-06-28 2004-05-20 Brett Error Efficient click-stream data collection
US20040044566A1 (en) * 2002-08-30 2004-03-04 Bostelmann Janet K. Landing page and channel identifier in multichannel marketing system
US7890451B2 (en) 2002-10-09 2011-02-15 Compete, Inc. Computer program product and method for refining an estimate of internet traffic
US20040088212A1 (en) * 2002-10-31 2004-05-06 Hill Clarke R. Dynamic audience analysis for computer content
US7574423B2 (en) 2003-03-20 2009-08-11 International Business Machines Corporation Partial data model exposure through client side caching
US7505958B2 (en) 2004-09-30 2009-03-17 International Business Machines Corporation Metadata management for a data abstraction model
US20050033657A1 (en) 2003-07-25 2005-02-10 Keepmedia, Inc., A Delaware Corporation Personalized content management and presentation systems
US9117217B2 (en) 2003-08-01 2015-08-25 Advertising.Com Llc Audience targeting with universal profile synchronization
CN100507894C (zh) * 2003-08-01 2009-07-01 塔科达有限公司 用于分段并且确定目标观众成员的系统和方法
US20070198327A1 (en) 2003-08-15 2007-08-23 Amir Yazdani Systems and methods for measuring, targeting, verifying, and reporting advertising impressions
WO2005024689A1 (ja) * 2003-09-04 2005-03-17 Interscope Inc. 消費者の購買行動分析方法及び装置
US11042886B2 (en) * 2003-09-04 2021-06-22 Google Llc Systems and methods for determining user actions
US7152074B2 (en) 2003-09-19 2006-12-19 International Business Machines Corporation Extensible framework supporting deposit of heterogenous data sources into a target data repository
AU2003272178A1 (en) 2003-10-24 2005-05-11 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) A method and device for audience monitoring on multicast capable networks
US20050144069A1 (en) 2003-12-23 2005-06-30 Wiseman Leora R. Method and system for providing targeted graphical advertisements
US7949639B2 (en) 2004-02-20 2011-05-24 Symphonyiri Group, Inc. Attribute segments and data table bias reduction
US7792954B2 (en) 2004-04-02 2010-09-07 Webtrends, Inc. Systems and methods for tracking web activity
DE202004007054U1 (de) 2004-05-03 2005-09-15 Brose Fahrzeugteile Kraftfahrzeugtür mit Seitenscheibe
US20050267799A1 (en) 2004-05-10 2005-12-01 Wesley Chan System and method for enabling publishers to select preferred types of electronic documents
US7302447B2 (en) 2005-01-14 2007-11-27 International Business Machines Corporation Virtual columns
AU2005273948B2 (en) 2004-08-09 2010-02-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor audio/visual content from various sources
US7546370B1 (en) 2004-08-18 2009-06-09 Google Inc. Search engine with multiple crawlers sharing cookies
US20060089754A1 (en) 2004-10-27 2006-04-27 Andrew Mortenson An installed Vehicle Personal Computing (VPC) system with touch interaction, voice interaction or sensor interaction(s) that provides access to multiple information sources and software applications such as internet connected data applications, dynamic traffic-aware navigational routing, vehicle tracking, emergency accident dispatching, business applications, office applications, music and video player(s), personal info portal, vehicle monitoring, alarm and camera security and recording.
JP2006127320A (ja) * 2004-10-29 2006-05-18 Solid Technology Kk 端末属性推定装置および端末属性推定方法
JP2006127321A (ja) * 2004-10-29 2006-05-18 Solid Technology Kk 端末属性後付装置および端末属性後付方法
US8131861B2 (en) 2005-05-20 2012-03-06 Webtrends, Inc. Method for cross-domain tracking of web site traffic
US8583827B2 (en) 2005-05-26 2013-11-12 Citrix Systems, Inc. Dynamic data optimization in data network
US7849154B2 (en) 2005-06-27 2010-12-07 M:Metrics, Inc. Acquiring, storing, and correlating profile data of cellular mobile communications system's users to events
JP4764103B2 (ja) 2005-08-18 2011-08-31 株式会社東芝 コンテンツデータ配信システム、及び情報処理装置
US20090030780A1 (en) 2006-01-03 2009-01-29 Ds-Iq, Inc. Measuring effectiveness of marketing campaigns presented on media devices in public places using audience exposure data
CA2947649C (en) 2006-03-27 2020-04-14 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and systems to meter media content presented on a wireless communication device
JP4535016B2 (ja) 2006-03-28 2010-09-01 住友ベークライト株式会社 塩化ビニル樹脂組成物、それを用いて作製した塩化ビニル樹脂シートおよび成形体
MX2007015979A (es) 2006-03-31 2009-04-07 Nielsen Media Res Inc Metodos, sistemas y aparato para medicion de multiples fines.
US7941525B1 (en) 2006-04-01 2011-05-10 ClickTale, Ltd. Method and system for monitoring an activity of a user
US8151291B2 (en) * 2006-06-15 2012-04-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to meter content exposure using closed caption information
US20080004958A1 (en) 2006-06-29 2008-01-03 Tony Ralph Client side counting verification testing
CN100456298C (zh) 2006-07-12 2009-01-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 广告信息检索系统及广告信息检索方法
CN101523379A (zh) * 2006-08-18 2009-09-02 阿卡麦科技公司 分布式网络中的数据收集方法
US20080086523A1 (en) 2006-08-18 2008-04-10 Akamai Technologies, Inc. Method of data collection in a distributed network
US20100004977A1 (en) 2006-09-05 2010-01-07 Innerscope Research Llc Method and System For Measuring User Experience For Interactive Activities
CN101222348B (zh) * 2007-01-10 2011-05-11 阿里巴巴集团控股有限公司 统计网站真实用户的方法及系统
US8874563B1 (en) * 2007-03-07 2014-10-28 Comscore, Inc. Detecting content and user response to content
US8166076B2 (en) 2007-03-08 2012-04-24 Microsoft Corporation Digital media metadata management
KR100910517B1 (ko) * 2007-03-21 2009-07-31 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 브라우저-로그인 맵핑을 통한 타겟 인벤토리 확장 방법 및시스템
US8229458B2 (en) 2007-04-08 2012-07-24 Enhanced Geographic Llc Systems and methods to determine the name of a location visited by a user of a wireless device
US20080276179A1 (en) 2007-05-05 2008-11-06 Intapp Inc. Monitoring and Aggregating User Activities in Heterogeneous Systems
US20090217315A1 (en) 2008-02-26 2009-08-27 Cognovision Solutions Inc. Method and system for audience measurement and targeting media
EP2153559A2 (en) 2007-05-31 2010-02-17 The Nielsen Company Methods and apparatus to model set-top box data
US7890592B2 (en) 2007-06-29 2011-02-15 Microsoft Corporation Processing data obtained from a presence-based system
US8229780B2 (en) 2007-07-30 2012-07-24 Silvercarrot, Inc. System and method for online lead generation
US20090055241A1 (en) 2007-08-23 2009-02-26 Att Knowledge Ventures L.P. System and Method for Estimating a Qualiifed Impression Count for Advertising Data in a Communication System
US7698422B2 (en) 2007-09-10 2010-04-13 Specific Media, Inc. System and method of determining user demographic profiles of anonymous users
US20090076899A1 (en) 2007-09-14 2009-03-19 Gbodimowo Gbeminiyi A Method for analyzing, searching for, and trading targeted advertisement spaces
US7925694B2 (en) 2007-10-19 2011-04-12 Citrix Systems, Inc. Systems and methods for managing cookies via HTTP content layer
US8180112B2 (en) 2008-01-21 2012-05-15 Eastman Kodak Company Enabling persistent recognition of individuals in images
US8302120B2 (en) * 2008-02-19 2012-10-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor advertisement exposure
US9202248B2 (en) * 2008-03-11 2015-12-01 The Rubicon Project, Inc. Ad matching system and method thereof
US8151194B1 (en) 2008-03-26 2012-04-03 Google Inc. Visual presentation of video usage statistics
US8112301B2 (en) 2008-04-14 2012-02-07 Tra, Inc. Using consumer purchase behavior for television targeting
CA2720814A1 (en) 2008-04-17 2009-12-03 Arbitron, Inc. Cross-media interactivity metrics
US20090307084A1 (en) 2008-06-10 2009-12-10 Integrated Media Measurement, Inc. Measuring Exposure To Media Across Multiple Media Delivery Mechanisms
US20100010866A1 (en) 2008-07-11 2010-01-14 Microsoft Corporation Advertising across social network communication pathways
US8280683B2 (en) 2008-07-17 2012-10-02 International Business Machines Corporation Probabilistic framework for the highly efficient correlation of call chains with hardware events
JP4834042B2 (ja) 2008-08-06 2011-12-07 ヤフー株式会社 ユーザ作成コンテンツ管理装置、ユーザ作成コンテンツ管理システムおよび閲覧者の嗜好調査方法
US20100076814A1 (en) 2008-09-24 2010-03-25 Manning Kathleen E Method for financial forecasting for associations using actuarial open group simulation
US20100088152A1 (en) 2008-10-02 2010-04-08 Dominic Bennett Predicting user response to advertisements
US20100088373A1 (en) 2008-10-06 2010-04-08 Jeremy Pinkham Method of Tracking & Targeting Internet Payloads based on Time Spent Actively Viewing
US20100121676A1 (en) 2008-11-11 2010-05-13 Yahoo! Inc. Method and system for logging impressions of online advertisments
US20100153175A1 (en) 2008-12-12 2010-06-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Correlation of Psycho-Demographic Data and Social Network Data to Initiate an Action
US8356247B2 (en) * 2008-12-16 2013-01-15 Rich Media Worldwide, Llc Content rendering control system and method
US8412648B2 (en) 2008-12-19 2013-04-02 nXnTech., LLC Systems and methods of making content-based demographics predictions for website cross-reference to related applications
CA2750842A1 (en) 2009-01-15 2010-07-22 Almondnet, Inc. Requesting offline profile data for online use in a privacy-sensitive manner
WO2010088372A1 (en) * 2009-01-29 2010-08-05 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure market statistics
US20100205057A1 (en) 2009-02-06 2010-08-12 Rodney Hook Privacy-sensitive methods, systems, and media for targeting online advertisements using brand affinity modeling
US10445781B2 (en) 2009-03-06 2019-10-15 Xandr Inc. Advertising platform user data store management
CN101505247A (zh) 2009-03-09 2009-08-12 成都市华为赛门铁克科技有限公司 一种共享接入主机数目的检测方法和装置
KR101073112B1 (ko) 2009-03-11 2011-10-12 박상호 저작물과 광고를 공개라이센스를 이용하여 결합한 컨텐츠 관리방법 및 그 장치
US8150974B2 (en) 2009-03-17 2012-04-03 Kindsight, Inc. Character differentiation system generating session fingerprint using events associated with subscriber ID and session ID
US8266687B2 (en) 2009-03-27 2012-09-11 Sophos Plc Discovery of the use of anonymizing proxies by analysis of HTTP cookies
JP5492630B2 (ja) * 2009-03-31 2014-05-14 株式会社ビデオリサーチ コンテンツ接触調査システム及びコンテンツ接触調査方法
US8429287B2 (en) 2009-04-29 2013-04-23 Rangecast Technologies, Llc Network audio distribution system and method
US8990337B2 (en) 2009-06-08 2015-03-24 Collective, Inc. Tracking advertising abandonment rates
US8898689B2 (en) 2009-07-08 2014-11-25 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and arrangements for analysing multimedia content
US9178634B2 (en) 2009-07-15 2015-11-03 Time Warner Cable Enterprises Llc Methods and apparatus for evaluating an audience in a content-based network
JP5324352B2 (ja) 2009-07-31 2013-10-23 寺岡ファシリティーズ株式会社 風除け室ドアの開閉制御方法及び装置
US8612860B2 (en) 2009-08-12 2013-12-17 Warner Music Inc. Systems, methods, and media for coordinating the presentation of media with an event
US20120192214A1 (en) 2009-12-22 2012-07-26 Resonate Networks Method and apparatus for delivering targeted content to television viewers
KR101118741B1 (ko) 2009-08-31 2012-03-12 주식회사 나스미디어 인터넷 광고 시청률 제공 방법
US8234408B2 (en) 2009-09-10 2012-07-31 Cloudshield Technologies, Inc. Differentiating unique systems sharing a common address
US20110087519A1 (en) 2009-10-09 2011-04-14 Visa U.S.A. Inc. Systems and Methods for Panel Enhancement with Transaction Data
US8082464B2 (en) 2009-10-13 2011-12-20 International Business Machines Corporation Managing availability of a component having a closed address space
US8595058B2 (en) 2009-10-15 2013-11-26 Visa U.S.A. Systems and methods to match identifiers
US8549552B2 (en) * 2009-11-03 2013-10-01 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media exposure in vehicles
US8566856B2 (en) 2009-12-01 2013-10-22 International Business Machines Corporation Video stream measurement method and system
US9390438B2 (en) 2009-12-08 2016-07-12 Comscore, Inc. Systems and methods for capturing and reporting metrics regarding user engagement including a canvas model
US8925024B2 (en) 2009-12-31 2014-12-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to detect commercial advertisements associated with media presentations
US20110191664A1 (en) 2010-02-04 2011-08-04 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems for and methods for detecting url web tracking and consumer opt-out cookies
US20110196735A1 (en) 2010-02-05 2011-08-11 Von Sydow Gustav System and method for measuring effectiveness of electronically presented advertizing
AU2011213606B2 (en) 2010-02-08 2014-04-17 Facebook, Inc. Communicating information in a social network system about activities from another domain
US8280844B2 (en) 2010-02-15 2012-10-02 Bank Of America Corporation Anomalous activity detection
US20120310729A1 (en) * 2010-03-16 2012-12-06 Dalto John H Targeted learning in online advertising auction exchanges
EP2550614A4 (en) 2010-03-23 2013-09-18 Nokia Corp METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING THE AGE SPILL OF A USER
US20110246298A1 (en) 2010-03-31 2011-10-06 Williams Gregory D Systems and Methods for Integration and Anomymization of Supplier Data
US8626901B2 (en) 2010-04-05 2014-01-07 Comscore, Inc. Measurements based on panel and census data
US20110282730A1 (en) 2010-05-13 2011-11-17 AdChoice, Inc. System and method for selecting and implementing an internet advertising campaign
US8307006B2 (en) 2010-06-30 2012-11-06 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to obtain anonymous audience measurement data from network server data for particular demographic and usage profiles
US8484511B2 (en) 2010-07-01 2013-07-09 Time Warner Cable Enterprises Llc Apparatus and methods for data collection, analysis and validation including error correction in a content delivery network
US9747605B2 (en) 2010-08-02 2017-08-29 Facebook, Inc. Measuring quality of user interaction with third party content
US8886773B2 (en) * 2010-08-14 2014-11-11 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and apparatus to monitor mobile internet activity
EP4167169A1 (en) * 2010-09-22 2023-04-19 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US9092797B2 (en) 2010-09-22 2015-07-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
AU2013203898B2 (en) 2010-09-22 2015-07-02 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
JP5674414B2 (ja) 2010-10-27 2015-02-25 株式会社ビデオリサーチ アクセスログマッチングシステム及びアクセスログマッチング方法
US8484241B2 (en) 2010-10-29 2013-07-09 Russell Kent Bouse Systems and methods to consolidate and communicate user profiles and modality preferences information for content delivery or interaction experiences
US8631473B2 (en) 2011-07-06 2014-01-14 Symphony Advanced Media Social content monitoring platform apparatuses and systems
US8631122B2 (en) * 2010-11-29 2014-01-14 Viralheat, Inc. Determining demographics based on user interaction
WO2012078662A1 (en) 2010-12-06 2012-06-14 Campaigngrid, Llc Electronic and network-based franking
US20120151079A1 (en) 2010-12-13 2012-06-14 Jan Besehanic Methods and apparatus to measure media exposure
US8453173B1 (en) 2010-12-13 2013-05-28 Google Inc. Estimating demographic compositions of television audiences from audience similarities
US9497154B2 (en) 2010-12-13 2016-11-15 Facebook, Inc. Measuring social network-based interaction with web content external to a social networking system
US20120158490A1 (en) 2010-12-16 2012-06-21 Yahoo! Inc. Sponsored search auction mechanism for rich media advertising
CN103473721B (zh) 2010-12-20 2017-04-12 尼尔森(美国)有限公司 使用分布式人口统计信息确定媒体印象的方法和装置
US8874639B2 (en) 2010-12-22 2014-10-28 Facebook, Inc. Determining advertising effectiveness outside of a social networking system
US20120185274A1 (en) 2011-01-14 2012-07-19 Guzihou Hu System and Method for Predicting Inner Age
US20120209920A1 (en) 2011-02-10 2012-08-16 Microsoft Corporation Social influencers discovery
US20120206331A1 (en) 2011-02-14 2012-08-16 Gandhi Sidhant D Methods and Systems for Supporting Gesture Recognition Applications across Devices
EP3693914A1 (en) * 2011-03-18 2020-08-12 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to determine media impressions
US8984547B2 (en) 2011-04-11 2015-03-17 Google Inc. Estimating demographic compositions of television audiences
US8315620B1 (en) 2011-05-27 2012-11-20 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate a mobile device with a panelist profile
US9282158B2 (en) 2011-06-06 2016-03-08 Google Inc. Reducing redirects
US8560683B2 (en) 2011-06-10 2013-10-15 Google Inc. Video and site analytics
US9515904B2 (en) 2011-06-21 2016-12-06 The Nielsen Company (Us), Llc Monitoring streaming media content
US8688524B1 (en) 2011-06-28 2014-04-01 Amazon Technologies, Inc. Tracking online impressions to offline purchases
US8498491B1 (en) 2011-08-10 2013-07-30 Google Inc. Estimating age using multiple classifiers
US10783547B2 (en) 2011-08-17 2020-09-22 Facebook, Inc. Approximating unique advertisement impressions on a social networking system
US20130060629A1 (en) 2011-09-07 2013-03-07 Joshua Rangsikitpho Optimization of Content Placement
JP2013057918A (ja) 2011-09-09 2013-03-28 Shigeto Umeda 可変長の広告を表示また、入札するシステム
US8909771B2 (en) * 2011-09-15 2014-12-09 Stephan HEATH System and method for using global location information, 2D and 3D mapping, social media, and user behavior and information for a consumer feedback social media analytics platform for providing analytic measurements data of online consumer feedback for global brand products or services of past, present or future customers, users, and/or target markets
US20130080263A1 (en) 2011-09-23 2013-03-28 Jonathan Goldman Per-view charging for video advertisements
US20130117103A1 (en) 2011-11-08 2013-05-09 Insightexpress, Llc Universal control
WO2013078640A1 (en) 2011-11-30 2013-06-06 Google Inc. Estimating user demographics
US9331975B2 (en) * 2011-12-16 2016-05-03 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and apparatus to identify media presentation devices
JP2015512081A (ja) 2012-01-26 2015-04-23 ザ ニールセン カンパニー (ユーエス) エルエルシー オンラインオーディエンスを測定するシステム、方法及び製造品
US8600796B1 (en) 2012-01-30 2013-12-03 Bazaarvoice, Inc. System, method and computer program product for identifying products associated with polarized sentiments
US20130204694A1 (en) 2012-02-07 2013-08-08 Sayso, Llc Context-Based Study Generation and Administration
US9015255B2 (en) 2012-02-14 2015-04-21 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify session users with cookie information
US8973023B1 (en) 2012-02-29 2015-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine audience duplication in cross-media campaigns
US9659105B2 (en) 2012-03-15 2017-05-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to track web browsing sessions
US20130262181A1 (en) 2012-03-30 2013-10-03 Alexander Topchy Methods and apparatus to predict audience composition and/or solicit audience members
US20130325588A1 (en) 2012-06-04 2013-12-05 The Board of Trustees for the Leland Stanford, Junior, University Method and System for Measuring the Effectiveness of Search Advertising
US20130331971A1 (en) 2012-06-10 2013-12-12 Eran Bida Watermarking and using same for audience measurement
AU2013204865B2 (en) 2012-06-11 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to share online media impressions data
US9461876B2 (en) 2012-08-29 2016-10-04 Loci System and method for fuzzy concept mapping, voting ontology crowd sourcing, and technology prediction
AU2013204953B2 (en) 2012-08-30 2016-09-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US20140108130A1 (en) * 2012-10-12 2014-04-17 Google Inc. Calculating audience metrics for online campaigns
US9621446B2 (en) 2012-10-26 2017-04-11 Comscore, Inc. Combining measurements based on beacon data
US9055021B2 (en) 2012-11-30 2015-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor impressions of social media messages
US9858600B2 (en) 2013-03-15 2018-01-02 Turn Inc. Universal tag for page analytics and campaign creation
US9635404B2 (en) * 2013-04-24 2017-04-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correlate census measurement data with panel data
US20140324544A1 (en) 2013-04-26 2014-10-30 Paul Donato Methods and apparatus to determine demographic distributions of online users
US9519914B2 (en) 2013-04-30 2016-12-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings information for online media presentations
US20140337104A1 (en) 2013-05-09 2014-11-13 Steven J. Splaine Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US8775332B1 (en) 2013-06-13 2014-07-08 InsideSales.com, Inc. Adaptive user interfaces
US10068246B2 (en) 2013-07-12 2018-09-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US9313294B2 (en) 2013-08-12 2016-04-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to de-duplicate impression information
US20150193816A1 (en) 2014-01-06 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct misattributions of media impressions
US8910195B1 (en) 2014-02-20 2014-12-09 Google Inc. Systems and methods for enhancing audience measurement data
WO2015138016A1 (en) 2014-03-13 2015-09-17 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to compensate impression data for misattribution and/or non-coverage by a database proprietor

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