JP6624738B2 - 家庭外広告キャンペーンのためのデジタル広告を配信するシステムによって実行される方法、および、デジタル広告を配信するシステム - Google Patents

Description

本発明は、所望のターゲット視聴者やターゲットデモグラフィックへの到達度を最大にするために、家庭外広告キャンペーンのためのデジタル広告を配信するシステムによって実行される方法、および、デジタル広告を配信するシステムに関する。特に、本発明は、家庭外すなわち公共デジタル広告板のネットワークへのデジタルクリエイティブの配信に関する。

アドサービングは、広告を取り、顧客到達度を最大にするために知的に広告を配信するプロセスである。アドサービングは、自身のアドを見てもらいたいと望む広告主と、宣伝されている商品に最も関心を抱くと思われる人々とを結び付ける方法である。アドサービングは通常、オンラインウェブサイトやモバイルデバイス上で行われる。広告主は、特定のウェブサイト上のスポットを購入するのではなく、インプレッションに対して支払い、例えば、ターゲットデモグラフィックなどの基準を選択する。アドサーバは、事前に収集した情報に基づいて、そのオファーに最も関心を抱くと思われる人々にアドを知的に発信しようと試みる。家庭内モデルの場合、検索エンジンは、インターネット検索に基づいて、ユーザ行動を利用してユーザ個人をターゲットにすることができる。例えば、顧客が自身の個人用ネットワークデバイスでカリブ海の船旅について検索を行うと、この検索が記録され、それによってカリブ海の船旅に関する広告がオンライン広告スペース内でユーザに直接送信され得る。

統計分析やデータマイニングを遂行しデータ上の情報を分析するための、当該技術において知られている多くのツールが存在する。Ｈｅａｔｈ氏の米国特許出願公報第２０１３／００７３３８８号は、そのユーザに適したアドを表示するために、ブラウザ履歴、ユーザ嗜好、ソーシャルネットワーク情報を収集し、それらを互いに関連付けることに基づくモバイルおよびインターネット広告を説明する。Ｈｅａｔｈ氏は、ネットワークデバイスの単一のユーザに向けた広告を対象とし、ユーザの閲覧履歴およびユーザの所在地に基づいてカスタマイズされたアドを表示することを説明する。例えば、広告主は、ユーザがストアに入った際に関心を持つ商品のカスタマイズリストや、ユーザがストアを再訪するように気を引くためのクーポンコードを送信することができる。

しかし、そのような概念は、家庭外広告業界に適用することが難しい。ウェブサイトアドサービングモデルは、様々な手段（ウェブ履歴、ソーシャルネットワークプロフィール、過去にクリックしたアドなど）によって各ユーザ個人に関するプロフィールを作成することに頼っており、そのような個人プロフィールの作成は、家庭外広告においては単に不可能である。そのため、この業界におけるアドサービングは非常に限られており、たいてい、地理的位置に基づくプッシュアドと変わらない。

家庭外広告キャンペーンにおいて、ターゲット視聴者に到達するために特定の広告をどこに配置するかを決定することは困難であり得る。デジタル広告板の立地はインプレッション数に基づいて得点化され得るが、広告キャンペーンで成功するためには、単純にインプレッション数を最大にすることよりも、顧客になり得る人々への到達度を最大にすることがはるかに重要である。一例において、男性用ロッカールーム内のデジタル広告板での女性用デオドラントに関する広告は多くのインプレッションを生じ得るが、もちろんその広告が男性向けのものでなければ、デオドラントの売上げの増加がもたらされる可能性は低い。

デジタルサイネージは今や公的に普及しており、広告主によって広く用いられている。デジタルサインを掲載する場所は、それらを視聴すると思われる人々の数を最大にするようにキャンペーンの目的に基づいて広告板の立地を最適に選択する家庭外判定エンジンによって選択される。ほとんどのデジタル家庭外広告は、ループの概念によって販売される。すなわちデジタルビルボード（「広告板」）は、各１０秒の６スポットに分割され、６０秒のループを成す動作可能時間を有し得る。広告主はループ内のスポットを購入し、その間、彼らのクリエイティブが再生される。

根本的に、広告主は、特定の広告キャンペーンを表示するための理想的な広告板を選択するために役立つ、例えば、デモグラフィック、時間帯、およびキーワードなどの様々な設定を選択する。広告主は予算を設定し、予算はアドが表示される度に消費される。一例において、Ｚｗｅｂｅｎ氏による特許文献１には、広告供提供に使用できる物理的スポットを得点化することによって広告キャンペーンに基づいて立地を決定し、インプレッション数に基づく得点と共に、広告予算および使用できるスポットの得点に基づいて、物理的位置において使用できるスポットの中からどれをキャンペーンに参入させるかを決定する方法が説明されている。Ｚｗｅｂｅｎ氏は、顧客からの注文を受けることから、クリエイティブをデザインし、それらの妥当性について再検討し、レポートを作成することまで、キャンペーン作成プロセス全体を検討する。広告板選択プロセスは、広告主の要求に合致する全ての広告板を生成し、関連性によってそれらを順序付け、広告主の予算が費やされるまで最善の１つを選び取ることによって進行する。各広告板が得点化され、広告主によって選択されると、表示方法は変更不可能なままであり、これは、広告主が特定の広告板に特定の期間、自身のクリエイティブを出し、そのプレースメントおよび／またはスケジュールは外部特性に基づいて変更の対象とはならないことを意味する。

各広告板供給業者もまた、自社の広告板を非常に価値が高く各広告主の個々のニーズに最適なものであると提示することを望むが、特定の広告のプレースメントに関する特定の広告板の価値の評価は困難であり得る。広告を出すための特定の家庭外デジタル広告板の選択に関する客観的な評価へのニーズが未だ存在する。

本背景技術の情報は、出願人によって本発明に関連する可能性があるものと確信される情報を明らかにする目的で提供される。上記の情報のいずれかが本発明に対する先行技術を構成するものであるという自認は必ずしも意図されず、またそのように解釈されてはならない。

米国特許出願公開第２００８／０２１５２９０号明細書

本発明の目的は、所望のターゲット視聴者デモグラフィックに基づいてクリエイティブを選択および表示するための家庭外アドサーバを提供することである。

一態様によると、家庭外広告キャンペーンのための方法が提供され、方法は、キャンペーンのためのクリエイティブを提供することと、デモグラフィックのターゲティングを備える、キャンペーンに関する基準を決定することと、静的データ、予測データ、および任意にはリアルタイムデータに基づいて、クリエイティブを表示するための１つまたは複数の広告板を選択することと、１つまたは複数の広告板にクリエイティブを表示することとを備える。

一実施形態によると、選択はリアルタイムデータに基づき、リアルタイムデータは継続的に更新される。

別の実施形態によると、どの広告板およびクリエイティブが表示されるかに関する選択がキャンペーン中に変更されるように、１つまたは複数の広告板の選択はリアルタイムで更新される。

別の実施形態によると、クリエイティブは、画像、映像、ウェブページ、動的要素、カウントダウンタイマ、株価表示機、およびそれらの任意の組み合わせを備える。

別の実施形態によると、方法は、広告主がキャンペーン、クリエイティブ、および／または予算をキャンペーン中に調整することができるように、経過レポートを作成することをさらに備える。

別の態様によると、少なくとも１つのデジタル広告板、表示すべきクリエイティブを各広告板に提供するためのアドサービングプロセッサ、デモグラフィックに基づいて広告板選択を最適化し、各広告板がどのキャンペーンを再生すべきかを決定するために、静的データ、予測データ、および任意にはリアルタイムデータを分析するためのコンピュータプロセッサであって、少なくとも１つのデジタル広告板にどのクリエイティブが表示されるかを選択するコンピュータプロセッサ、およびコンピュータプロセッサによるクリエイティブの選択に基づいてアドサービングプロセッサから少なくとも１つのデジタル広告板へクリエイティブを導くための通信ネットワークを備える家庭外デジタルアドサーバが提供される。

一実施形態によると、アドサーバは、データネットワークからリアルタイムデータを得るためにデータネットワークへの通信リンクをさらに備える。

別の実施形態によると、アドサーバは、複数のデジタル広告板をさらに備える。

別の実施形態によると、少なくとも１つのデジタル広告板は、少なくとも１つのデジタル広告板で再生されるクリエイティブにおける再生関連統計値を記録するためのメモリをさらに備える。

別の実施形態によると、少なくとも１つのデジタル広告板は、クリエイティブコンテンツを記録するためのメモリをさらに備え、クリエイティブコンテンツはその後ダウンロードされ、ローカルデータベースまたはファイルシステムにローカルに記録される。

別の態様によると、家庭外広告キャンペーンを実行するための方法が提供され、方法は、少なくとも１つのデジタル広告板に関する静的デモグラフィックデータを決定することと、少なくとも１つのデジタル広告板に関する予測デモグラフィックデータを決定することと、少なくとも１つのデジタル広告板に関するリアルタイムデモグラフィックデータを決定することと、少なくとも１つの広告板に表示すべき広告を選択および表示するために静的デモグラフィックデータ、予測デモグラフィックデータ、およびリアルタイムデモグラフィックデータを組み合わせることとを備える。

一実施形態によると、リアルタイムデータは、ソーシャルメディアトレンディングまたは人の動向の追跡に基づく。

本発明ならびに本発明の他の態様および追加の特徴をより深く理解するために、添付図面と関連して用いられる以下の説明が参照される。

説明されるアドサーバの例示的なプロセスフローチャートを示す。 キャンペーン購入プロセスの例示的なプロセスフローチャートを示す。 広告板分類プロセスの例示的なプロセスフローチャートを示す。 広告板選択プロセスの例示的なプロセスフローチャートを示す。 広告板選択を最適化するための例示的なプロセスフローチャートを示す。

＜定義＞

例外が明示されない限り、本明細書で用いられる専門用語や科学用語は全て、本発明が属す技術分野の当業者によって一般的に理解されるものと同一の意味を有する。

本明細書および特許請求の範囲において用いられる場合、単数形の「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が例外を明示しない限り、複数形の意味を含む。

本明細書で用いられる場合、「備える」という用語は、以下に列挙されるものが包括的ではなく、必要に応じて、例えば、１つまたは複数の追加の特徴および／または構成要素など他の任意の追加の適切な事項を含んでもよく、または含まなくてもよいことを意味することが理解される。

本明細書で用いられる場合、「クリエイティブ」という用語は、広告キャンペーンのためのアドまたはアドのセットを指すために用いられる専門用語である。広告クリエイティブの非限定的な例は、静止画、映像、ウェブページ、動画、例えば、カウントダウンタイマや株価表示機などの動的要素、およびそれらの任意の組み合わせを含む。

本明細書で用いられる場合、「広告板」という用語は、公共空間に設置された任意のデジタル公共サイネージやデジタルビルボードを指す。公共空間は、車道、歩道、競技場、および公園を含むがそれらに限定されない屋外公共空間を含む。また、建物内の屋内公共空間に広告板があってもよく、それらの非限定的な例は、クラブ、レストラン、エレベータ、ショッピングモール、映画館、オフィスビル、スポーツセンター、娯楽施設、ヘルスクラブ、および小売店を含む。

本明細書で用いられる場合、「デモグラフィック」という用語は、特定の共通した特徴を有する人々のグループを指す。デモグラフィックが定義され得る非限定的な特徴は、年齢（例えば、特定の年齢範囲に属する）、性別、人種、性的嗜好、社会経済的地位、地理的位置、または地域である。また、公開属性またはソーシャルメディアから導出される関心事のいずれかによって共通の関心事を共有する個人の関心ベースのグループもこの用語に含まれる。デモグラフィックグループとみなされ得る公開属性の非限定的な例は、クラブや組織のメンバー、特定の企業や組織の雇用者、スポーツフランチャイズのファン、大学や学校の生徒である。趣味は、例えば、特定の趣味、音楽グループ、スポーツ、またはブランドなどの個人の好みに基づいてソーシャルメディアから収集されてもよい。

本明細書で用いられる場合、「ビッグデータ」という用語は、非常に大きいデータセットの集積を指す。そのようなデータセットは分析のためにますます使用できるようになりつつあり、選択されたデータを相関付けることによってトレンドが収集され得る。ビッグデータセットは、オンラインおよびオフラインで個人の行動から、また位置データによって捉えられる人間の動向から、定期的に収集される。ビッグデータは、アドサービングのために利用できるトレンドおよびパターンを見つけるために利用され得る。

本明細書で用いられる場合、「家庭外」という用語は、デジタル広告板が設置され得る任意の屋内または屋外の公共空間を指す。

本明細書において、所望のターゲット視聴者への到達度を最大にするためにデジタル広告板のネットワークへ広告クリエイティブを配信するためのシステムおよび方法が説明される。ここで説明されるシステムは、広告のための所望のターゲット視聴者に効率的に到達するようにデータを用いる。本システムおよび方法は、所望のターゲット視聴者への到達度を最大にするために自身で学習および調整するために過去、現在、および未来の情報を用いる。この方法では、広告板付近のエリアに現在いる人々に関連するアドを特定の広告板に表示するように選択するために、静的デモグラフィックデータおよびより広範囲のトレンドが用いられ得る。

本方法およびシステムは、家庭外広告クリエイティブの到達度およびプレースメントを向上させるためにデータ分析を用いる。多種多様なデータソースを活用することによって、広告板は、適切な広告を適切な場所へ適切な時間に送信するために知的に分類され得る。さらに、このシステムは、リアルタイムデータに基づいて定期的に自己調整し、新たなトレンドに対応するようにリアルタイムで広告板を再分類することができる。また未来予測も行われ、どのコンテンツをどの場所に表示すべきかをシステムが前もって計画することが可能である。このように適切な視聴者の影響および印象を最大にするように広告の表示を最適化するために、静的データ、予測データ、およびリアルタイムデータの組み合わせが併用される。

キャンペーンを作成する際、広告主は、アドがいつどこでどのように再生されるかを制御し、同時にキャンペーンの成功度合および広告主がそれに対し請求される額を査定するために用いられる基準を設けなければならない。考えられる基準は、年齢、性別、民族性、地理的位置、関心事、アドを見た顧客になり得る人の数、および時間帯ごとのターゲットデモグラフィックを含み得るが、それらに限定されない。これらの基準はその後、そのキャンペーンのコンテンツをどの広告板が再生すべきかを決定するために用いられる。広告板は、それらがどのキャンペーン基準を満たすことができるかを示す特性に基づいて分類され得る。

本システムおよび方法は、従来のデジタルサイネージ「ソフトウェアプレーヤ」を、インターネット上のオンラインアドサーバの挙動を模倣するアドサーバに拡大および転換する。静的データおよびリアルタイムデータは、何がトレンドであるかを判定するために利用され得る。ソーシャルメディアウェブサイト、音楽ウェブサイト、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）、セルラーキャリアデータインサイト、および他のデータベースもまた家庭外視聴率を利用してよく、リアルタイムデータとして適用され得る。デモグラフィックによって何がトレンドであるかを判定するためのこれらのソースによるデータを相互参照することで、デジタルビルボードを通り過ぎる車両および歩行者である視聴者の匿名情報を収集することができ、行動および状況ターゲティングが可能になる。このように、デジタルビルボード会社は、単に特定の立地および／または特定の時間におけるプレースメントではなく、予算およびデモグラフィック視聴者を売り込むことができる。

１０の広告板を４週間予約するほどの余裕があるとは限らない小規模な広告主、または広告板スペースの供給業者によって所望される高価な広告ループに関して、アドサービングを介した売込みは、少ない予算を設定し、特定のターゲット市場に狙いを定めて露出させるような機会を提供する。小規模な広告主は、彼らの商品に関心のある人々がコンピュータサイエンスの学位を有する１８〜３０歳の男性であることを知るための市場調査を行っていないかもしれない。しかし、例えば、年齢、性別、教育レベルなどのデモグラフィックに関する情報以外の情報も提供するソーシャルメディアは、関心事に関する情報も提供することができ、ビッグデータを用いてターゲットにされ得る特定のデモグラフィックと小規模広告主とを結び付けることができる。

＜データタイプ＞

本方法およびシステムは、静的データ、予測データ、およびリアルタイムデータという主に３種類のデータを用いる。データのリアルタイム分析は、各広告板がどのデモグラフィックに任意の特定の時間に最も露出されるかを決定するために用いられる。リアルタイムデータ分析によって特定のトレンドが割り出されない場合でも、広告板を分類するために予測データおよび静的データが組み合わされ得る。

静的データは、一定の期間変わらないデータである。これは、代わりとなる新たなデータのセットが出現するまで有効であると想定される。静的データの非限定的な例は、交通および人口調査、市場調査、消費者の支出傾向などを含む。このデータは、一日のうちの特定の時間帯または一年のうちの特定の日付に関してのみ有効であることを示す時間要素を有し得る。静的データは、全ての広告板に、その広告板がどのデモグラフィックにサービス提供し得るかに関する基本情報が与えられ得るような基準値として機能する。広告板の付近で非日常的な事態が発生しない限り、このデータが、キャンペーンターゲティング目的のために現状のまま用いられることになる。静的データから抽出され得る情報の非限定的な例は、
・どのデモグラフィックがそこに居住しているか
・どのデモグラフィックがそこで働いているか
・どのデモグラフィックがそのエリアを日常的に通って通勤しているか
・毎日何人の人々が広告板を見る可能性があるか
・そのエリアで最もよく購入される商品は何か
・一日のうちの時間帯によって、また平日と週末とを比較して、この情報がどのように変動するか
・このエリアにいるデモグラフィックの関心事は何か
である。

予測データは、広告板付近を普段頻繁に訪れる人物から固有のターゲット視聴者をもたらし得る、未来に起こる予定の特定のイベントに関するデータである。これは、既知の時点で開始および終了する。予測データの要因になり得る特定のイベントの非限定的な例は、スポーツイベント、音楽コンサート、祝祭日パレード、政治集会などを含む。これらは、一度限りのイベントまたは繰り返されるイベントであってよい。この種のデータを考察することによって、広告板情報は、その時点にその広告板付近にいる人々の現況をより良く反映するように調整され得る。デモグラフィックが移り変わることがあったり、新たな関心事が登場したり、その広告板付近にいる人々の数は通常よりも多くまたは少なくなると予測されたりすることがある。このデータは、その瞬間の現況がどのようになるかをより良く反映するようにシステムが前もって調整することを可能にする。予測データから抽出され得る情報の例は、
・どのような種類のイベントがそこで起こり、どのような種類のデモグラフィックがそれを訪れるか？
・通常時のデモグラフィックと、特別なイベント時のみ訪れる人々とはどのように異なるか？
・そこでのイベントに規則性はあるか？
・そこは、一時的なトレンドが間もなく恒常的になり得ることを意味する進出エリアであるか？
を含むがそれらに限定されない。

リアルタイムデータは、到着する度に分析しなければならないデータである。これは通常、予測不可能かつ長続きしない。例は、ニュース速報、ソーシャルネットワークフィード、イベントに対する大衆の反応などを含むが、それらに限定されない。このデータは通常、関連する地理情報を有する。このデータ、データのコンテンツ、データの作成者、およびデータの所在地を分析することによって、その広告板がサービス提供し得る視聴者をより正確に特定するために更なる調整が行われ得る。リアルタイムデータは、用途に２つの側面が存在するという点で、他のデータソースと異なる。第１に、メッセージは、特定のエリアにおいてトレンドである関心事を示すことができるという理由から重要である。しかし、メッセージが無意味であっても、その作成者のメッセージに関する情報は貴重な情報源になり得る。広告板の付近にいる人々のデモグラフィックは、広告板の付近にいる人々の個人的なプロフィールを利用することによって得ることができ、それらのデモグラフィックに合わせたアドが選択され掲示され得る。リアルタイムデータから抽出され得る情報のいくつかの非限定的な例は、
・広告板付近にいながらソーシャルネットワーキングに投降したユーザのプロフィール
・広告板付近で撮影された写真
・メッセージ内のハッシュタグや他のそのようなキーワード
・メッセージ内でリンクされ得るグループ、イベント、アクティビティ、および他のそのようなメタデータ
・ユーザが現在所在（「チェックイン」）していると特定される、例えば、商業施設などの近隣の場所
・広告板付近の車道における現在の交通状況
である。

リアルタイムデータは、例えば、フェイスブック（登録商標）やツイッター（登録商標）などのソーシャルメディアサイトを介して得られ得る。一例において、特定の商品がソーシャルメディア上でトレンドである場合、同時期にその商品を対象としたクリエイティブの表示を増加させると、ソーシャルメディアにおけるトレンディングサポートがない時に同じクリエイティブが表示される場合と比べて、視聴者への総合的な印象が大きくなり得る。例えば、人気のあるスポーツ選手が好きなブランドをツイートすると、そのブランドに関するクリエイティブの広告板表示が特定の期間強化され、視聴者の印象を強固なものにし得る。

＜アドサービングへのデータ種類の応用＞

広告主は、例えば、明確なデモグラフィック選択、商品の種類、キーワード、または時間帯などの様々な基準によって予算およびターゲットデモグラフィックを設定する。ネットワークは、広告板をカテゴリ化するために、「ビッグデータ」とも称されるデータ分析によりトレンドを収集し、各広告板の付近に現在いる視聴者をより良く反映するようにリアルタイムで調整する。このように、クリエイティブループは、データベースから得られるデモグラフィックデータや人口データ（静的データ）だけではなくソーシャルトレンディングに基づいて自動的に調整され得る。クリエイティブプレースメント計画プロセスが生じ、リアルタイムで絶えず更新され、クリエイティブはトレンディングおよび特別イベントに対応するように次々に入れ替えられ、広告板上のクリエイティブループはキャンペーンの実施中に変更される。ソーシャルトレンディングを利用し、過去のデータおよび現在のトレンドを検討することによってキャンペーンを微調整し続けることは、リアルタイムで広告板を分類およびカテゴリ化するために用いられる短期間インプレッション予測の分析をもたらす。

図１に示すように、広告キャンペーンを始動することを望む広告主２は、単に広告板の立地や性能だけではなくユーザのデモグラフィックに基づいて自身のクリエイティブを掲載し得る。公共広告板上のスペースの供給業者は、例えば、立地やサイズなど広告板の詳細を含む自身のインベントリ４を公開する。例えば、ビッグデータ６などによるデータソースは、リアルタイムデモグラフィックカテゴリ化プロセス１２、およびリアルタイム広告板カテゴリ化プロセス８へ分析データを提供する。その後、広告板は、静的データおよび予測データだけではなく、リアルタイムデータにも基づいて再カテゴリ化され、サービス提供されるデモグラフィックによって広告板の特徴付けが決定される１０。同時に、例えば、商品の種類やキーワードごとのデモグラフィックトレンドが続き１４、関心事、人の動向、交通の動向、または自然発生的なソーシャルメディアトレンディングによっても追跡され得る。このように、広告キャンペーンは、広告板付近にいる視聴者のデモグラフィックに基づくアドおよび立地の選択に変更され１６、キャンペーンは、リアルタイムで更新される特定のデモグラフィックをターゲットにする１８。広告板選択最適化エンジン２０はその後、広告を再生するための理想的な広告板を選択し、表示するクリエイティブがある広告板２２は、ビデオプレーヤ２４ａ、２４ｂ、および２４ｃ上のクリエイティブに供給される。

広告主はスポットに対して値を付けることもでき、広告板が彼らのニーズにとってどの程度妥当であるかに基づいて、例えば、選択された広告板に対する需要などの変動的なパラメータに基づいて調整される価格を請求され得る。アドサービングシステムは、それらを互いに結び付け、現時点で広告主の基準を最も満たすことができる広告板へクリエイティブを送信する。このように、ソーシャルネットワーク上のリアルタイムトレンディングは、広告板選択およびクリエイティブローテーションに関与し、システムは、デモグラフィックの満足を最大にするようにクリエイティブをローテーションさせる。したがって、クリエイティブは、様々な時間に様々な広告板へ次々に入れ替えられてよく、所望のデモグラフィックを最適にターゲットにするようにキャンペーンが実施される。また、広告板および広告版のために選択された表示時間の妥当性を裏付けるための広告主に提示されるレポートを構成するために、再生記録およびトレンドも収集され得る。

いくつかのデジタルビルボードは個々に実施されるが、何千もの家庭外公共広告板を管理および／または所有するいくつかの大規模なデジタルビルボード会社がある。これらの広告板の各々は静的データに基づく様々な分類を有するだけでなく、予測データおよびリアルタイムデータに基づく様々な時間依存性の分類を有することになる。各広告板のリアルタイム分類に基づいて各クリエイティブのアドプレースメントを最適化するために、企業自体以外に本システムおよび方法が内部的に用いられ得る。大規模なデジタルビルボード運営者は、彼らがより大きな管理権を有し得る単独企業のアドサーバを選択することに関心を持つこともある。さらに、クリエイティブのプレースメントを最適化するために、特定のリアルタイム分類によってデジタル広告板を選択する、企業間にわたるアドサービングプラットフォームも想定され得る。例えば、競技場の周囲の乗換駅または飲食店の周辺にあるサイネージは様々な企業によって所有／運営され得るが、コンサートの前後の時間範囲に関して広告板の時間を購入することは、特定の広告主にとってコンサートの常連客をターゲットにした商品やサービスを宣伝するために有益であり得る。

本システムの一実施形態は、アドサービング機能を有するデジタルサイネージソフトウェアプレーヤから成る。その結果、デジタルビルボードの運営者は、ループ内のスポットや一日の一部を販売するのではなく、オンラインメディア世界において実現されるのと同様の方法で、キャンペーンの実施中に再度ターゲットにされ得る視聴者またはデモグラフィックを広告主に売り込むことができる。大規模なデジタルビルボード会社は、プレイリストベースのプレーヤの代わりにアドサービングプレーヤを導入することもできる。

広告板供給業者もまた、通信ネットワークを介して本発明のアドサーバと自身の広告板とを結び付け得る。広告板は、自身を登録し、例えば、広告板のサイズ、立地、および方向など広告板に関する情報を提供し得る。運営者は、例えば、ウェブアプリケーションなどのソフトウェアによって自身のインベントリを管理し得る。各広告板は、例えば、コンピュータや組込み型システムなど、一般的にビデオプレーヤとも称される、近隣のデジタルフィードプロバイダに接続される。そのビデオプレーヤが、アドサーバと接続してコンテンツを要求すると、コンテンツがダウンロードされ、ローカルデータベースまたはファイルシステムにローカルに記憶される。その後、接続されたスクリーンまたは広告板でコンテンツが再生され得る。ビデオプレーヤは、自身を更新し、新しい広告契約や進化するデータトレンドによって変更され得る、再生するコンテンツの更新済みリストを得るために、定期的にサーバと再接続する。この通信の一部として、ビデオプレーヤは、例えば、広告主の予算の消費および、様々なビデオプレーヤからのデータに基づく集約レポートの作成などの様々な目的のためにアドサーバがビデオプレーヤを追跡し続けられるように、自身が再生したコンテンツのレポートも提出する。例えば、広告板に向けられたカメラなどによって任意にスクリーンキャプチャが送信され、実績の裏付けを報告する目的でアドサーバによって収集され得る。

広告主は、例えば、ウェブアクセス可能なストアなどのソフトウェアを介してスクリーン時間を購入することができ、その際、広告主は例えば、所望のデモグラフィック、宣伝される商品の種類、キーワードなど様々な設定を指定してよく、それによってどの広告板に彼らのアドを実施すべきかについてシステムがターゲティングすることができる。広告主は予算を設定し、システムは、広告主が得ると思われる広告板およびインプレッションの見積りを作成する。またソフトウェアは、広告主が自身のクリエイティブをアップロードおよび管理することも可能にし得る。自身のキャンペーンの実施中、広告主は、集約レポートの形式でフィードバックを得ることができ、必要に応じて自身のキャンペーンを変更または拡大することができる。

図２は、広告主がシステムを介してキャンペーンを購入する方法を示す。広告主１０２は、家庭外広告システムにクリエイティブを掲載したいという所望を示すことによってキャンペーンを始動する。広告主は、自身の身元を特定しキャンペーン作成プロセスを開始するために、例えば、ウェブサイトなどのサービスを任意に用いてよい。広告主は、広告板で再生するコンテンツであるクリエイティブ１０４ａを供給する。クリエイティブの例は、画像、映像、ウェブページ、例えば、カウントダウンタイマや株価表示機などの動的要素、およびそれらの任意の組み合わせを含むがそれらに限定されない。広告主は、１つまたは複数のそのようなクリエイティブを供給してもよい。

基準１０４ｂは、特定の広告キャンペーンによって広告主が何を実現したいと望むかを表す。例は、ターゲットデモグラフィック、総インプレッション数、広告を出すべき地理的位置または市場、および、例えば、「乗換駅付近」、「学校付近」、「娯楽施設付近」など可能性のある関心事やキーワードを含む。これらは、キャンペーンを表示するのに適した立地および、キャンペーンの成功度合の最終的な評価を決定するために用いられる。予算１０４ｃは広告主によって設定され、広告主のキャンペーンがどの程度の期間または範囲になるかを決定することになる。アドが再生される度、様々な要因に基づいて予算が消費される。予算が使い切られるとキャンペーンは終了する。

キャンペーンの詳細が決定した後、広告主は、キャンペーンのプレビュー１０６によって、キャンペーンがどのように展開するかの見込みを提示される。キャンペーンプレビューの一部として提示される情報は、予定される広告板のリスト、予想され得るアドの再生回数、クリエイティブが再生される時間帯、およびクリエイティブのプレースメントに関する他の詳細を含み得る。例えば、近日中に行われるスポーツイベントなど広告板選択に影響のあった予測イベントは、広告板選択を説明するために広告主に伝えられ得る。実際のキャンペーンの実行はリアルタイムデータおよびイベントに応じて調整されてよく、それによって広告主にとってより好ましいようにクリエイティブのプレースメントが変更され、異なるアドプレースメントが生じるので、キャンペーンのプレビュー１０６において広告主に提示される情報は、キャンペーンを実行するための予定になる。

広告主はその後、キャンペーンを承諾するか、戻って異なる結果を得るように１つまたは複数の設定を変更するかの選択を与えられる。広告主１０８は、例えば、更に特定のデモグラフィックをターゲットにしたり、異なる時間帯を選択したりするなど、より良い結果を得るためにどのようにキャンペーンを微調整するかに関する提案を提示され得る。広告主がキャンペーンに満足すると１０８、キャンペーンが作成される１１０。例えば、キャンペーンの開始日などに関して条件が満たされると、アドの再生が開始する。

キャンペーンの基準１０４ｂに基づいて妥当性があると判定された広告板でアドの再生が開始すると、キャンペーンの実行１１２が生じる。キャンペーン中に広告主が望んだ通りにキャンペーンを調整、またはクリエイティブもしくは予算を調整することができるように、広告主のために経過レポート１１４が維持され得る。広告板選択プロセスを変更するために、いくつかのキャンペーン基準も微調整され得る。アドが再生される度、広告板はアドサーバに折り返し報告し、アドサーバは、広告主が随時参考にできるように再生情報をレポートにまとめる。情報は、アドがどの広告板で再生されたか、その頻度、時間帯、どのデモグラフィックに到達されたか、それら特定の広告板が選択される要因となったリアルタイムイベントは何であるかなどを含む。これは、広告主に対する実績の裏付けとして役立ち、キャンペーンがそのように行われた理由や方法に関する統計および説明を提供する。

キャンペーン中の任意の時点で、広告主は、キャンペーンに追加の予算を割り当てることによってキャンペーンを拡大することを決定してよい１１６。キャンペーン予算が増えた場合１１８、そのキャンペーンはより長い期間またはより広い範囲に拡大され、より多くの種類の広告板をターゲットにし、および／またはより長期間になり得る。予算が全て使い切られ、広告主が追加の資金を割り当ててキャンペーンを延長することはないことを決定すると、キャンペーンは終了する１２０。このキャンペーンに関するアドはループから除外され、これ以上は再生されない。経過レポート１１４と同様、広告主が見直すための最終レポート１２２が作成される。キャンペーンが終了したので、最終レポートは時間が経っても変わることはない。広告主にアドのスケジュールや進捗を伝えるために、最終レポート１２２において詳細な情報分析が提供されてよく、これは、広告板の種類や広告板付近におけるシステム使用可能性に依存するインプレッションの数や種類も含み得る。

＜データ分析＞

データは、商品情報をターゲットデモグラフィックに関連付けること、また各広告板について、その広告板が様々な時点でどのデモグラフィックを満足させることができるかを決定することという主な２つの目的のために分析される。この分析は、例えば、
・ソーシャルメディアトレンド
・集約された消費者インサイト
・リアルタイムビデオフィード
・アクティビティ発生データ
・位置ベースサービス
・交通パターンおよび移動調査
などの様々なデータおよびビッグデータソースを用いて実行され得る。

商品情報は、ターゲットデモグラフィックにも関連付けられ得る。広告主は、どのデモグラフィックをターゲットにするかを明確に決めてよく、あるいは、例えば、宣伝される商品の種類など広告主が何を宣伝するかに関する情報をシステムに提供するだけでもよい。広告板は、どの種の商品を効果的に販売促進することができるかではなく、どのデモグラフィックにサービス提供し得るかを示すので、広告主によって提供される情報と、どのデモグラフィックをターゲットにすべきかとの間の関連性が確立され得る。ビッグデータトレンドは、データベースに追加するために定期的に分析され、それによってシステムはそれらを互いに関連付けることができる。

一例において、広告主は住宅保険を販売するが、地震保険に特化した特定のアドキャンペーンに関してどのデモグラフィックをターゲットにすべきかを知らない。システムは、ビッグデータ分析技術を用いて、地震が起こるリスクが高いエリアに居住している３０〜４５歳の男性が最も一般的に住宅保険を求める人々であり、ターゲットにするのに有利なデモグラフィックであることを発見する。広告主がシステムに決定を委ねずに特定のデモグラフィックをターゲットにすることを決定する場合、このステップは省略され得る。

＜広告板選択＞

広告板選択は、ネットワーク全体のグローバルな到達度を最大にするために用いられる。その目的は、各広告板が可能な限り最大限に用いられるように、ネットワーク全体にわたりクリエイティブの配信を最適化することである。各広告板に得点を付けるためにデモグラフィック密度が用いられる。密度が高い広告板は、特定のデモグラフィックに到達することに高度に特化された広告板であり、密度が低い広告板は、幅広く一般大衆に到達する広告板である。可能な限り、広告基準を満たす密度が高い広告板にクリエイティブが割り当てられることで、広告板の潜在価値を最大にしつつ融通の利く広告板を空いたままにしておく。

各広告板は、例えば、立地、サイズ、および性能など自身の特徴データを有する。適切なコンテンツを受信するために、各広告板は、特定のデモグラフィックについてカテゴリ化される。各広告板によってどのようなデモグラフィックがサービス提供され得るかを知るために、ビッグデータトレンドが分析され、広告板供給業者のインベントリに関連付けられ得る。そのような情報は、ビデオプレーヤがコンテンツを再生する必要がある時に参照されるように、アドサーバのデータベースに記憶される。また、データ分析によって手動または自動のいずれかで特別なキーワードが広告板に関連付けられてもよく、再生すべきコンテンツの選択を微調整するために役立つ。このデータは、例えば、ソーシャルメディア、消費者インサイト、交通、立地、およびニュースソースなど様々なデータおよびビッグデータソースによって供給されるトレンドに基づいてリアルタイムで絶えず調整される。短期間予測が行われることもあり、それによって広告板にコンテンツが事前に送信されることができるので、広告板は再生が必要な時にその準備ができている。リアルタイムビッグデータソースのいくつかの非限定的な例は、
・ソーシャルメディアアクティビティ（すなわち、フェイスブック（登録商標）の投稿、ツイッター（登録商標）のフィード、フォースクウェア（登録商標）のチェックインなど）
・ビデオフィード
・アクティビティ発生データ
・セルラデータインサイト
である。

ニューヨークにあるショッピングモールの付近にある広告板に関して、広告板分類の一例が説明される。まず、広告板を大まかにカテゴリ化するために静的データが分析される。家庭外広告業界に関する格付けを設ける、交通監査協会（ＴＡＢ）によって提供される交通調査を用いて、システムは、この特定の広告板がいくつかのデモグラフィックによって目にされており、主な２つのデモグラフィックは、全視聴者のうち４０％を構成する「２５〜４０歳の白人男性」および全視聴者のうち３０％を構成する「２５〜４０歳の白人女性」であることを知る。他のグループがまとめて残りの３０％を構成する。このエリアはショッピングモールおよびいくつかのオフィスビルを含むことが都市計画データから分かり、システムは、この広告板によってサービス提供される視聴者デモグラフィックのリストに「買い物客」および「会社員」を加えることができる。消費者支出傾向は、このエリアにいる人々が主に家具、食料品、および書籍を購入していることを示し、これは、この広告板に適した関心事のリストに加えられ得る。

次に、特定の時点でこのカテゴリ化を精密化するために予測データが用いられる。大規模なイベントの主催者のデータソースに接続することによって、システムは、人気のある少年バンドのコンサートが近日中にあることを知る。このイベントは、２月２１日の午後７時から３時間開催される。バンド名およびコンサートの詳細が、音楽関連情報に関する様々なソースと相互参照され、このバンドが１８〜２４歳の女性に最も支持されていることが分かる。広告板はコンサート会場の正面右側にあるので、コンサートの開始および終了時刻の付近には、このデモグラフィックが大勢広告板を目にするであろうことが予想される。したがって、午後６時半前後および午後１０時半前後、広告板は１８〜２４歳の女性に関係のあるアドを表示するべきである。この年齢グループが公共交通機関を頻繁に利用することが交通調査によって示されているので、公共交通機関付近にある近隣の広告板もまた、この新たに発見されたデモグラフィックに合うように再びカテゴリ化され得る。したがって、コンサートの前後２時間は、公共交通機関のユーザのうちこのデモグラフィックが高い割合を示すと思われる機会であるため、それらの広告板はこのデモグラフィックに関係のあるアドを表示することになる。

最後に、リアルタイムベースでカテゴリ化を微調整するためにリアルタイムトレンドが用いられる。これは、次の例によって説明される。静かな日曜の午後、突然、抗議者団体がデジタル広告板付近を占領する。彼らは、より安い授業料を求めて抗議している。このイベントは、抗議者および通行人の双方によってソーシャルメディア内で広範囲に広められる。ソーシャルネットワークに投稿されるメッセージはほとんどが抗議者の写真であり、それらは、顔認識を用いて分析され、ほとんどの抗議者が１８〜２４歳の男性であると判定され得る。より安い授業料を求める抗議という話題は、抗議している人々、すなわち広告板付近にいる人々が学生であるか、あるいは入学直前であることを明確に示している。広告板の周囲にいる人に関する限定された情報を得るために、抗議に関して投稿している人々のプロフィールも利用され、広告板が１８〜２４歳の男子大学生に関係のあるアドを表示すべきであることを裏付ける。

図３は、デジタル広告板をカテゴリ化するプロセスを示す。これによってシステムは、キャンペーンの基準に基づいて最も効果的にアドを表示するためにどの広告板が用いられ得るかを決定することができる。広告板運営者のインベントリ２０２は、その運営者によって所有されるデジタル広告板のリスト、ならびに例えば、広告板の識別子、立地、サイズおよび形式、機能的性能、稼働時間などの基本的な運用データを構成する。静的データ２０４は、例えば、交通および人口調査、市場調査、消費者の支出傾向などの情報を提供するためにデータベースから得られる。広告板の分類２０６は、静的データならびに広告板運営者のインベントリ２０２およびインベントリ内の各広告板の特徴に基づく。このプロセスは、各広告板が満たすことができるキャンペーン基準に関する情報によってインベントリを補足するために、運営者のインベントリと静的データとを組み合わせる。各広告板に関して、例えば、立地などの詳細は、静的データに含まれる情報の一部にその広告板を相関付けるために用いられる。例えば、広告板の地理座標は、静的データを検索し、例えば、ショッピングモール、オフィスビル、または学校など、どの建物が付近にあるかを割り出すために用いられ得る。そのような情報によって、広告板が分類され、広告板がサービス提供し得るデモグラフィックや他のキャンペーン基準にタグ付けされることができる。静的データは、新たな静的データが受信されると２０８、新たな調査や研究による最新の情報を用いて時折更新される。更新があると、新たなデータがシステム内にインポートされ、２０６でプロセスが再び実行される。広告板分類ステップ２０６の結果は、基本分類を有する広告板のセット２１０である。これは、カテゴリ化情報によって補足された、運営者が所有するデジタル広告板のリストであり、その上に他のデータ層が追加される基準値としての役割を果たす。

静的データ２０４によって予測される通常のデモグラフィックと比較して広告板の周囲にいるデモグラフィックを変化させ得る特有のイベントがあるかどうかを判定するために、広告板付近のエリアに関して予測データ２１２が得られる。予測データに基づく新たな分類２１４が行われる。プロセス２０６と同様、予測データにおいて広告板に関する有益な情報を割り出すために、広告板を識別する情報が用いられる。その結果、近隣のコンサートホールがショーを主催している時はサービス提供されるデモグラフィックが異なるなど、未来のある時点に関して広告板の分類が変更されるだろう。予測データは、関連する変化が検出されるときは常に監視および更新され２１６、データにおける変化によって影響を受け得る広告板に関して、２１４でのプロセスが再び実行される。予測データに基づく広告板分類２１４の結果は、近隣で何のイベントが起こると予想されるかに基づいて時間における様々な瞬間で変化する時間要素を有するカテゴリ化情報によって補足された、運営者によって所有されるデジタル広告板のリストである。その結果、静的データおよび予測データに基づく基本分類および未来予測を有する広告板のセット２１８が生じる。

次いで、リアルタイムデータ２２０が得られ、経過ベースで継続的に分類の考慮に入れられる。上述したように、リアルタイムデータは、例えば、交通パターン、人の動向パターン、およびソーシャルメディアソースなどのソーシャルトレンディングデータから得られる。リアルタイムデータ２２０は、広告板の分類を最終的に微調整し、付近のエリアで今現在何が起こっているかという現況をより良く反映させる。リアルタイムデータ２２０はその名のとおり絶えず変化し、リアルタイムで監視されなければならない。メッセージ、作成者、位置情報、または他の要因によって関連性を有し得るデータの任意の一部が分析され、有益な情報がリアルタイムデータ２２０の知識バンクに追加されることにより、次の実行時にリアルタイムデータに基づく分類２２２が使用できるようになる。リアルタイムデータは、広告板最適化のリアルタイム分析を提供するために継続的に更新される２２４。またリアルタイムデータは、広告板付近でローカルに観察されたトレンド、またはソーシャルメディアでグローバルに観察されたトレンドのいずれかの強度に基づいて重み付けされてもよい。さらに、リアルタイムトレンドは、広告板の付近を移動しているデモグラフィックを捉えるように広告板の現在のカテゴリ化を一時的に変えさせることができる。分析は、静的データ、予測データ、およびリアルタイムデータに基づいて分類されている詳しく分類された広告板のセット２２６を提供する。このプロセスの結果は、時間要素を有するカテゴリ化情報によって補強された、運営者が所有するデジタル広告板のリストである。

したがって予測データおよびリアルタイムデータは、一時的なデモグラフィックに基づいてトレンドを特定し、広告板の広告選択を微調整することによって、広告板が表示するものを一時的に変更するために用いられ得る。注目すべき予測データや広告板付近のリアルタイムトレンディングがない場合、静的データが、広告またはクリエイティブの選択に関して頼る十分な選択基準を提供し得る。

図４は、広告板を選択し、キャンペーンが関連するクリエイティブを再生すべき適切な広告板にキャンペーンを発信するプロセスを示す。この分類は、図３で説明される広告板選択プロセスによって用いられるものである。図２で説明されるキャンペーン作成プロセスの一部として生じるアクティブキャンペーン３０２に関する情報が検討される。カテゴリ化情報およびリアルタイムトレンドによって補足された詳しく分類されたデジタル広告板３０４は、図３で説明されるプロセスの結果である。次に、リアルタイム広告板選択および最適化プロセス３０６は、どのキャンペーンがどの広告板で再生されるべきかを決定するために全ての実施中キャンペーンおよび全ての広告板を調査する。説明したように、広告板およびクリエイティブローテーション選択は、例えば、新たに発生したリアルタイムデータトレンドによって生じる広告板分類に対する更新情報などの新たな情報に基づいて広告板選択を調整するために、継続的に更新される進行中のプロセスである。任意の適切な瞬間にどのキャンペーンを再生すべきかを伴う広告板のリストは、リアルタイムデータに基づいて継続的に再検討され、広告板の立地の最新の現況を最も良く反映するためにリアルタイムで定期的に更新される。

図４に示すように、アドサービングプロセッサ３１０またはプロセッサを備えるデジタルフィードプロバイダは、例えば、再生すべきキャンペーンはどれか、および選択されたクリエイティブに関する情報を各広告板に提供するために用いられる、例えば、コンピュータネットワークなどの通信システムを備える。このプロセッサはまた、表示しているキャンペーンを変更する必要があった場合には広告板に更新情報を提供する。デジタルビルボード３１２ａ、３１２ｂ、３１２ｃは、スクリーン、コンピュータ、およびアドサーバから指示を受け取るデジタルプレーヤソフトウェアの組み合わせによって実現されてもよく、広告キャンペーンの要件を満たすようにコンテンツを再生する。

コンテンツを再生する度、デジタルビルボード３１２ａ、３１２ｂ、３１２ｃは、例えば、どのようなクリエイティブを、何回、どの時間帯に再生したかなどの様々な再生関連統計値を追跡し続ける。そのようなアド再生統計値３１４は、アドサーバへ折り返し報告される。全ての広告板に関する統計値が収集され、いつどこでキャンペーンを再生したかに関する報告および予算を含み得る、キャンペーン詳細の更新情報３１６に集約される。これらの統計値は、レポートを作成し、キャンペーン予算を消費するために用いられる。キャンペーン詳細の更新情報３１６は、キャンペーンの実行に関する実績の裏付けおよび詳細を広告主に提供するための広告主へのレポートとして提供され得る。これは、図２のステップ１１４および１２２で詳述される。

広告板選択アルゴリズムの詳細は、様々な方法で決定され得る。広告板選択の課題は、ｘ関連特徴（一部は静的、一部は予測、および一部は動的／リアルタイム）、およびｙターゲットカテゴリ（例えば、デモグラフィック、地理的位置、またはターゲット産業広告など）としてアルゴリズム的に記述することができ、各広告板はリアルタイムで分類され得る。広告板選択のためのアルゴリズムは、広告板関連特徴データおよびキャンペーンのターゲットカテゴリによって使用可能な広告板を検討し、１つまたは複数のキャンペーンにわたってターゲット配信を最大にする広告板とキャンペーンとのマッチングを提供する。

この結果を実現するために用いられ得る１つのアプローチは、分類のためのマシン学習法を用いることである。所与の特徴Ｘ（ｘ１、・・・、ｘｎ）（例えば、エリアまたはデモグラフィックカテゴリごとの週間インプレッションなどの離散または実数）および可能性のあるターゲットカテゴリＹ（ｙ１、・・・、ｙｎ）は、ｈ：ｘ→ｙであるように仮説ｈ（ｘ）を導出する。すなわち、特徴ｘ１、・・・、ｘｎが与えられた広告板は、ｙ１、・・・、ｙｎターゲットカテゴリの１つまたは複数に広告板を分類する。しかし、このアルゴリズムの他の実装は、サポートベクトルマシン学習（ＳＶＭ）、分類のためのニューラルネット、決定木、およびランダムフォレストを含むがそれらに限定されない。決定木を用いる１つの例示的な例において、
・ＬＡ１８−５０、ＬＡ１８−２４、ＮＹＣ１８−５０、ＮＹＣ１８−２４という４つのターゲットカテゴリを仮定し、
・エリアおよびデモグラフィックごとの週間インプレッションという２つのパネル特徴が使用可能であると仮定する。

図５に、使用可能なデータセットの結果として導出される、決定木分類の部分図が示される。この例では、広告板の地理的位置および宣伝される商品に基づいて広告板の立地が検討される。例えば、ビーチにいる人々の画像を用いた清涼飲料水は、２月のロサンジェルス（ＬＡ）では売れ行きが良いが、ニューヨークシティ（ＮＹＣ）では売れない。広告主が若年デモグラフィックをクリエイティブのターゲットにしている場合、広告主は、例えば、１８〜２４歳の年齢幅の狭いターゲット視聴者を選択したいと望み得る。キャンペーンが少ない総インプレッションしか受けられなくても、各インプレッションは、より多くのターゲット視聴者に受け取られることによって広告の観点から大きな影響力を有するだろう。

広告板の分類が完了した後、キャンペーンターゲットが見直され、動的分類に従って広告板がキャンペーンにマッチングされる。広告板は、複数のランク付けされた実行可能なターゲットカテゴリを有し得るので、予算、実施時間、または他の基準に基づいて広告板を選択するために更なる最適化が行われ得る。いくつかの分析において、本アプローチは、導出された初期データセット（すなわち訓練セット）によってアルゴリズムが開始すると継続的な改善プロセスを含み、時間とともにより多くのデータが収集されると改善することができる。さらに、使用できるデータソースの数が増えると、データにおける特徴ギャップ（すなわち、一部のデータは特定の広告板に関して使用できるが他の広告板には使用できない）を埋めるために期待値最大化法が用いられ得る。また、その結果は、特徴選択法を用いて経時的に改善され得る。

特定の関心を持つグループを抜き出すために抽出されたデータの精度を高めることは、移動パターンを区分けし予測データと相関付けることによって広告板選択にも貢献する。一例において、特定の会場で計画されるインテリアデザインショーに訪れる人々は、様々なデモグラフィック、年齢、および性別であり得る。しかし、それらの人々は、塗装の色や壁の仕上げに対する共通の関心を有する。ホームセンターに関するクリエイティブは、様々な種類の顧客に向けられた様々な個別の広告を含み得るが、配管設備に関心を持つ顧客ではなく室内装飾に関心を持つ顧客に向けられた広告が、インテリアデザインショー会場の近辺の広告板選択および広告の種類によって選択され得る。

＜リアルタイム価格調整＞

多くの広告主が自身のキャンペーンに関して同様の設定を選択し得ることにより、障害が生じ得る。いくつかの広告板は一般デモグラフィックを満足させることによって大勢をターゲットにし得る一方で、他の広告板は十分活用されないことがある。したがって、システムは、需要に基づいて価格を調整するように適合され得る。デジタル広告板は通常、システムに広告板を追加する際に広告板供給業者が決定する基本レートカードを有する。その後、需要に依存してシステムは、基本レートが乗算される比率を決定し、その広告板の料金を増減させ得る。広告システムは通常、入札システムによって広告主を選択するので、最も高値の入札者が最も人気があって効率の良い広告板を獲得し、他の広告主は、より安価で効率の悪い広告板を獲得することになるが、広告板への支払いはより少額であるだろう。

そのような財務情報は、検討材料としてキャンペーンの作成時に広告主に提示され得る。広告主のキャンペーン基準に参入する際、広告主は、広告主のキャンペーンが実施される時期に関して予測されるトレンドに基づいて、広告主が獲得し得る広告板の計画および彼らが自身の予算に対して得られると予想するインプレッション数を提示され得る。代替案も提示され、広告主は、自身の予算に配慮しながら自身が所望する視聴者に到達するキャンペーンを作成するために自身の基準を微調整することができる。１つのシナリオにおいて、広告主は、最も高価な広告板での短期間の限定されたキャンペーンを選択し得る。あるいは、より小さくあまり目立たない広告板上での長期間のキャンペーンが広告主にとってより好ましい場合もある。

他の例において、広告板は、スポーツ競技場の付近にあるオフィスビルのそばにある。日中は会社員をターゲットにするアドが再生されている。夕方の早い時間には、例えば、ツイッター（登録商標）のフィードやフェイスブック（登録商標）の投稿などのソーシャルネットワークおよび位置データは、大勢の若い男性のフットボールファンがフットボールの試合を観戦するためにスタジアムに向かうであろうことを示す。ビデオプレーヤは、スポーツネットワークパッケージを提供しているテレビネットワークなど、若い男性のフットボールファンを特にターゲットにするアドサーバから新たなコンテンツを受信する。スポーツ競技場でのイベントがフィギュアスケートの試合であった場合、位置データおよびソーシャルネットワークは、競技場の周辺エリアに２５〜５０歳の女性デモグラフィックが殺到することを示し、アドサーバは、そこにいるデモグラフィックを特にターゲットにするように広告板上のコンテンツを調整し、アドに適した視聴者の数を最大にする。

したがって、システムは、それらの会場のデータソースに積極的に接続し、そこで行われるショーが何かを把握し、それに備える。マディソンスクエアガーデンで２月２１日の午後８時から午前１２時まで有名なロックバンドのショーがある場合、システムは、人々がショーに出入りする午後６時頃から午前２時頃の間、その有名なロックバンドのファンに適したアドを表示し得る。またソーシャルメディアデータは、その有名なロックバンドのファンが他の様々なバンドにも関心を持ち得ることをさらに提案し、それら他のバンドによるコンサートや音楽に関する広告が、同じ広告板上でその有名なロックバンドのファンに向けて表示され得る。それらのファンと他のバンドに関心のあるファンとの趣味嗜好の相互関係は、多数のソーシャルメディアおよび／または同種の音楽を選択するためのアルゴリズムを有する音楽共有ウェブサイトまたは音楽再生ウェブサイトから得られ得る。さらに、ソーシャルメディア関心マッピングによって、例えば、有名なロックバンドのファンが彼らの好む映画ジャンルとしてランキング上位のファンタジー映画も挙げていることが判明し得る。このように、有名なロックバンドのコンサートの付近にある広告板はコンサートとほぼ同じ時間帯に、その有名なロックバンドと似たサウンドの他のロックバンドおよび／または新しいファンタジー映画を、それらに受容性の高い視聴者に向けて効率的に宣伝するために用いられ得る。

本明細書において言及されるすべての出版物、特許、および特許出願は、本発明が属する技術分野の当業者のレベルを示し、各個々の出版物、特許、または特許出願が参照によって組み込まれるために明確にかつ個別に示されるのと同じ範囲まで参照によって本明細書に組み込まれる。

本発明はこのように説明され、また本発明は様々な形に変形され得ることが明らかである。かかる変形態様は、本発明の精神および範囲からの逸脱として見なされるべきではなく、かかるすべての変更態様は、当業者に明らかとになるように、以下の特許請求の範囲の範囲内に含まれることが意図される。

Claims (11)

1. 家庭外広告キャンペーンのためのデジタル広告を配信するシステムによって実行される方法であって、
   前記キャンペーンのためのクリエイティブを供給することと、
   デモグラフィックのターゲティングを備える、前記キャンペーンに関する基準を決定することと、
   静的データ、予測データ、およびリアルタイムデータに基づいて、前記クリエイティブを表示するための１つまたは複数のデジタル広告板を選択することと、
   少なくとも１つのデジタル広告板に関する静的デモグラフィックデータを決定することと、
   前記少なくとも１つのデジタル広告板に関する予測デモグラフィックデータを決定することと、
   前記少なくとも１つのデジタル広告板に関するリアルタイムデモグラフィックデータを決定することと、
   前記少なくとも１つの広告板に表示すべき広告をリアルタイムで選択するために、前記静的デモグラフィックデータ、予測デモグラフィックデータ、およびリアルタイムデモグラフィックデータを組み合わせることと、
   前記１つまたは複数のデジタル広告板に前記クリエイティブを表示することと、
   前記キャンペーン中にリアルタイムで前記クリエイティブを調整することができるように、前記キャンペーンに関する経過レポートを作成することと、
   を備える方法。
2. 前記選択はリアルタイムデモグラフィックデータに基づき、前記リアルタイムデモグラフィックデータは継続的に更新される、
   請求項１に記載の方法。
3. どのデジタル広告板およびクリエイティブが表示されるかに関する前記選択が前記キャンペーン中に変更されるように、前記１つまたは複数のデジタル広告板の前記選択はリアルタイムで更新される、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記クリエイティブは、画像、映像、ウェブページ、動的コンテンツ、カウントダウンタイマ、株価表示機、およびそれらの任意の組み合わせを備える、
   請求項１に記載の方法。
5. 広告主が前記キャンペーン、前記クリエイティブ、および／または予算を前記キャンペーン中に調整することができるように、経過レポートを作成することをさらに備える、
   請求項１に記載の方法。
6. デジタル広告を配信するシステムであって、
   少なくとも１つのデジタル広告板と、
   各デジタル広告板に表示すべきクリエイティブを提供するためのプロセッサを備えるデジタルフィードプロバイダと、
   デモグラフィックに基づいてデジタル広告板の選択を最適化し、各デジタル広告板がどのキャンペーンを再生すべきかを決定するために、静的データ、予測データおよびリアルタイムデータを分析するためのコンピュータプロセッサであって、前記少なくとも１つのデジタル広告板にどのクリエイティブを表示するかをリアルタイムで選択し、前記キャンペーン中にリアルタイムで前記クリエイティブを調整することができるように、前記キャンペーンに関する経過レポートを作成するコンピュータプロセッサと、
   前記コンピュータプロセッサによるクリエイティブの前記選択に基づいて、アドサービングプロセッサから前記少なくとも１つのデジタル広告板へクリエイティブを導くための通信ネットワークと、
   を備えるデジタル広告を配信するシステム。
7. データネットワークからリアルタイムデータを得るために前記データネットワークへの通信リンクをさらに備える、
   請求項６に記載のデジタル広告を配信するシステム。
8. 複数のデジタル広告板をさらに備える、
   請求項６に記載のデジタル広告を配信するシステム。
9. 前記少なくとも１つのデジタル広告板は、前記少なくとも１つのデジタル広告板で再生される前記クリエイティブにおける再生関連統計値を記録するためのメモリをさらに備える、
   請求項６に記載のデジタル広告を配信するシステム。
10. 前記少なくとも１つのデジタル広告板は、クリエイティブコンテンツを記憶するためのメモリをさらに備え、前記クリエイティブコンテンツはその後ダウンロードされ、ローカルデータベースまたはファイルシステムにローカルに記憶される、
    請求項６に記載のデジタル広告を配信するシステム。
11. 前記リアルタイムデモグラフィックデータは、ソーシャルメディアトレンディングまたは人の動向の追跡に基づく、
    請求項１に記載の方法。