JP7157175B2 - 位置データに基づくコンテンツのコンバージョンの追跡 - Google Patents

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Description

本技術は、コンテンツのコンバージョンを追跡するために追跡デバイスの位置の特定を改善するシステム及び方法に関し、より具体的には、衛星信号に加え追跡デバイス内蔵されたセンサのデータを使用して、コンテンツのコンバージョン率を追跡することに関する。
[関連出願の相互参照]
本願は、2018年5月3日に出願された米国仮特許出願第62/666,416号と、2018年5月3日に出願された米国仮特許出願第62/666,451号と、2018年9月24日に出願された米国非仮特許出願第16/139,546号とに基づく優先権を主張するものであり、これらの出願の全内容は引用することにより本明細書の一部をなすものとする。
コンテンツのコンバージョンとは、ユーザ及び消費者へ提供されるコンテンツの効果を測るために種々のコンテンツ提供者によって使用される概念である。例えば、多くのコンテンツ提供者は、所与のコンテンツ(例えば、広告)が、対象のユーザによる業者の店舗の訪問、商品の購入等につながった率を求めることにより、コンテンツ提供者が消費者に対して(例えば、消費者の電子デバイスを通じて)提供したコンテンツの効果を測る。
このような率を求める1つの効果的な方法は、ユーザの電子デバイスの動き及び位置の追跡に基づくものとすることができる。したがって、モバイルデバイスの位置特定の向上は、コンテンツ提供者から斯かるモバイルデバイスに提供されるコンテンツの効果の測定に直接、影響し得る。
全地球測位システム(GPS)は、GPSに対応したモバイルデバイスについて比較的正確な位置情報を提供することができる。しかし、追跡デバイスの周囲に(例えば、繁華街のエリア、橋の下、厳重警備の建物、モール等の)多くの構造物及び建造物が存在するため、追跡デバイスが正確なGPS信号を取得できない可能性のある多くの地理的エリアがある。これは、追跡デバイスからサーバに提供される測定値に悪影響を与える可能性がある。さらに、GPS信号の正確性は、所与の構造物内のモバイルデバイスの比較的小さい動き(例えば、ショッピングモール内の或る店舗から隣接する店舗への移動)を認識するには十分ではない場合がある。
ユーザに関連するモバイルデバイスの位置の特定を改善し、そのような改善された方法により得られた位置情報を用いてコンテンツのコンバージョンを追跡する例示の実施形態が提供される。
1つの態様において、コンピュータ実施方法は、
サードパーティから、少なくとも1つのコンテンツを追跡する要求を受信するステップと、
少なくとも1つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも1つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも1つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を含む。
1つの態様において、サーバは、コンピュータ可読命令が記憶されているメモリと、1つ以上のプロセッサとを備える。前記1つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
前記少なくとも1つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも1つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも1つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を行う。
1つの態様において、1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読命令が記憶されている。前記コンピュータ可読命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、該1つ以上のプロセッサに対し、
前記少なくとも1つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動するステップであって、該少なくとも1つの追跡デバイスは、前記基準点と前記少なくとも1つのセンサによって収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を求める、ステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
前記移動情報に基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも1つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
を実行させる。
本技術の上記に挙げた利点及び特徴並びに他の利点及び特徴は、添付図面に示す具体的な実施態様を参照することによって明らかになる。当業者であれば、これらの図面は、本技術のいくつかの例を示しているにすぎず、本技術の範囲がこれらの例に限定されるわけでないことを理解するであろう。さらに、当業者であれば、添付図面を用いて更に具体的、かつ詳細に記載及び説明されている本技術の原理を理解するであろう。
本開示の1つの態様によるシステム例を示す図である。 本開示の1つの態様によるシステム例を示す図である。 本開示の1つの態様による、目的地別モデルを作成する方法である。 本開示の1つの態様による、コンテンツコンバージョン追跡のために内蔵センサデータを使用する一例の方法である。 本開示の1つの態様による、本技術を実施するシステムのコンポーネントを示す図である。
本技術の様々な例が以下で詳細に論述される。具体的な実施態様が論述されるが、これは例示を目的として行われるものにすぎないことが理解されるべきである。当業者であれば、本技術の趣旨及び範囲から逸脱することなく他のコンポーネント及び構成を用いることができることを認識するであろう。
開示される技術は、GPS及び/又はセンサデータを使用して追跡デバイスの位置の正確な測定値を得るという本技術分野における必要性に対処するものである。この改善された位置特定の手法は、ひいては、以下で説明するように、コンテンツのコンバージョンの追跡を改善することができる。
本開示を、本明細書に記載する概念を実施することができるいくつかのシステム例の説明から始める。
図1に、本開示の1つの態様によるシステムの例を示す。図1に示すように、システム100は、追跡デバイス104(ユーザデバイス104又は顧客デバイス104)に関連するユーザ102を含む。図1には示していないものの、ユーザ102及び追跡デバイス104は、車、バス、バイク、公共交通車両等(これらに限られない)を含む移動体に関連付けることができる。追跡デバイス104は、ユーザ102(及び関連する移動体)の動きを追跡し、その動きを、セルラネットワーク又はWiFi接続によるもの等、有線及び/又は無線の通信プラットフォームによってサーバ112に伝えることができる、任意の既知の、又は今後開発される電子デバイスとすることができる。追跡デバイス104の例としては、限定されないが、携帯電話、携帯情報端末(PDA)、ラップトップ、タブレット、リストバンド型追跡物体(wristband tracking object)等が挙げられる。1つの例では、追跡デバイス104は、位置サービス105を有する。位置サービス105は、いかなる時点においても追跡デバイス104の地理座標(例えば、緯度及び経度)を記録することができる全地球測位システム(GPS)デバイス等、任意の既知の又は今後開発される内蔵センサ、デバイス及び/又は位置特定コンポーネントとすることができる。
図1には示していないが、追跡デバイス104、サーバ112、及びシステム100の他の任意のコンポーネントは、送受信部等の、他のコンポーネントとの通信を可能にする別のコンポーネントを有する。
システム100は、目的地106を更に含む。目的地106は、目的地106の担当者に対しユーザ102の目的地106への到着のタイミングを通知する到着アラートをサーバ112から受信する、対象となる目的地とすることができる。例えば、目的地106は、オンライン上ではない実際の店舗とすることができ、ユーザ102は、購入するためにその店舗に(複数の)商品を注文しており、その店舗から注文品を受け取る途中である。目的地106の他の例としては、限定されないが、レストラン、デパート、ドライクリーニングサービス等の他のタイプのサービス提供者、図書館等が挙げられる。したがって、ユーザ102が目的地106に到着したときに(複数の)注文品の用意ができていることを確実にするために、ユーザ102の到着の閾値時間前(例えば、ユーザの目的地106への到着の8分前)に、サーバ112が目的地106に到着アラートを提供することが重要である。したがって、到着アラートは、ユーザ102及び/又は目的地106の担当者が感じる不便さ(例えば、到着後の或る時間、(複数の)注文品の準備ができるのを待つこと)を回避し又は低減させるように、到着アラートは可能な限り正確である必要がある。
目的地106は、従業員等の、目的地106に関連する担当者108を有することができる。さらに、目的地106は、コンピューティングデバイス110を有することができ、担当者108は、コンピューティングデバイス110を用いて、到着アラートを受信し、識別情報をサーバ112及び/又は追跡デバイス104との間で送受信し、注文の確認、キャンセル、調整などを行う。コンピューティングデバイス110は、目的地106によって使用され、WiFi接続等、有線及び/又は無線接続によりサーバ112と通信することができる、任意の既知の又は今後開発されるデバイスとすることができる。コンピューティングデバイス110の例としては、限定されないが、タブレット、据置型コンピュータデバイス、モバイルデバイス、他の任意の既知の又は今後開発される販売時点情報管理(POS:Point of Sale)デバイス等が挙げられる。
システム100はサーバ112をも有する。サーバ112は、メモリ116等の1つ以上のメモリに記憶されるコンピュータ可読命令の1つ以上の組を実施することができるプロセッサ114等の、1つ以上のプロセッサを有することができる。これらの命令の組のうちの任意の1つ以上の実行により、サーバ112は、図3~図5を参照して後述する方法の機能を実施することができる。これらの機能としては、限定されないが、機械学習を用いて、後に到着予測サービスを提供するために用いることができる目的地別モデル(destination specific model)を構築すること、位置の更新を受信した位置に対するスマートシグナリングを定めること等が挙げられる。
図1に示すように、サーバ112は、(移動履歴データベース118とも呼ぶことができる)データベース118をも有することができる。データベース118に記憶されたデータは、後述するように、サーバ112により目的地別モデルを構築し到着予測サービスを実行するために実施される機械学習アルゴリズムにより使用される。
1つの例では、サーバ112は、以下で説明するように、サーバ112によって提供されるサービスを利用する、目的地106、ユーザ102及びサードパーティのプラットフォーム122等の、目的地、ユーザ及びサードパーティのプラットフォームのためのサブスクリプションサービス又はオンデマンドサービスを提供することができる。
システム100は、経路エンジン120をも含むことができる。経路エンジン120は、一般に地図作成アプリケーションに関連するもの等の、従来の任意の経路エンジンとすることができる。こうした経路エンジンは、サーバ112に推定到着時間を提供する際に、目的地までの距離及び制限速度、並びに場合によっては、現在の交通状況、天候状況及び時刻状況を考慮することができ、推定到着時間は、サーバ112及びサーバ112で実施されるロジックにより、到着アラートの精度を高め、修正し、目的地106に提供するために使用される。さらに、経路エンジン120は、サーバ112において目的地に応じて目的地別モデルを生成するために、目的地までの最も可能性の高い経路、可能性の高い途中の立寄り、及び他の任意の学習されたファクタ等の、他の、位置に応じたファクタを考慮する場合もあれば考慮しない場合もある。
サーバ112及びルーチンエンジン120は、物理的に同じ場所に配置し、又は、有線及び/又は無線ネットワークで通信するように構成することができる。さらに、システム100内に示されている各コンポーネントは、システム100内の別のコンポーネントと、及び/又は、現時点で既知の又は今後開発されるセルラ及び/又は無線通信技術及びプラットフォームを使用して、他の任意の外部コンポーネントと通信することができる。
システム100は、サードパーティのプラットフォーム122を備えることもできる。サードパーティのプラットフォーム122は、任意の既知の、又は今後開発される有線及び/又は無線ネットワークを介してサーバ112と通信することができる。サードパーティのプラットフォーム122は、ユーザ及び顧客に販売する製品を提供する任意の既知の、又は今後生まれるコンテンツ提供者(例えば、業者、電子商取引等)とすることができる。サードパーティのプラットフォーム122は、以下で説明するように、ユーザデバイス(例えば、追跡デバイス104)の位置情報を特定し、その位置情報をコンテンツのコンバージョンの追跡に使用する際に、サーバ112から提供されるサービスを利用するために、サーバ112と通信することができる。図1は単一のサードパーティプラットフォーム122を示しているものの、本開示は、以下で説明するように、サーバ112のサービスを利用する1つのサードパーティプラットフォーム122のみに限定されず、2つ以上のサードパーティプラットフォーム122を含むことができる。
図2に、本開示の1つの態様によるシステム例を示す。図2のシステム200は、図1のシステム100と同じであるが、図1に示したように注文された(複数の)商品、(複数の)サービスを受けるためにユーザ102が目的地106に移動するのではなく、目的地106等の目的地が、配送サービス(例えば、運転手の配送サービス)を利用して、ユーザ102の(複数の)注文品をユーザ102に配送する点で異なる。したがって、図1の要素と同じ符号を有するシステム200内の要素については、簡単のため、これ以上説明しない。
図2に示すシステム200においては、目的地106及びその対応する要素の代わりに、関連する追跡デバイス208を有する運転手206が示されている。図2の状況では、運転手206及び関連する追跡デバイス208は、ユーザ102に向かって動いているが(図1のユーザ102及び追跡デバイス104と同様)、ユーザ102は移動していない(図1の目的地106と同様)。したがって、図2の状況では、ユーザ102に対して、運転手206の到着をユーザ102に通知する到着アラートが提供される。したがって、追跡デバイス208の位置を特定し、ユーザ102への到着を推定するために、本明細書に記載の位置特定のための様々なタイプの計算が行われる。
運転手206及び追跡デバイス208は、運転手206が運転する車両等の、移動体に関連付けることができる。追跡デバイス208は、運転手206(及び関連する移動体)の動きを追跡することができる、任意の既知の又は今後開発される電子デバイスであり、セルラネットワーク又はWiFi接続による等の、有線及び/又は無線通信プラットフォームによりサーバ112に追跡結果を伝えることができる。追跡デバイス208の例としては、限定されないが、携帯電話、携帯情報端末(PDA)、ラップトップ、タブレット、リストバンド型追跡物体等が挙げられる。追跡デバイス208の位置サービス210は、図1を参照して上述した追跡デバイス104(図2において顧客デバイス104として示されている)の位置サービス105と同じとすることができる。
図1及び図2に、様々な要素が示され記載されているが、本発明の概念はそれらに限定されない。例えば、ユーザ、デバイス、目的地、サーバ、サードパーティプラットフォーム等の数は、記載されている数に限定されず、それより多い場合も少ない場合もある。さらに、両システム100及び200に対し、一般的で、及び/又はそれらの適切な動作に必要であり、したがって本開示の範囲内にある追加のコンポーネント、アーキテクチャ及び/又は機能を関連付けることができる。
さらに、図1及び図2は、以下で説明される概念を実施することができるシステムの2つの例であるものの、本開示は、それらに限定されない。例えば、この概念を実施することができるシステムは、目的地又は顧客デバイスに向かって移動する追跡デバイス又は運転手デバイスを必然的に伴う必要があるが、単に、追跡デバイス104、運転手デバイス208等の移動体を追跡するサーバ112等のサーバとすることができる。
簡単に述べたように、サーバ112は、ユーザ102に関連する移動体を追跡する役割を担う。追跡される物体に関する情報は、限定されないが、コンテンツのコンバージョンの追跡、(例えば、目的地106にいる担当者108が、(複数の)注文品を準備し、ユーザ102が目的地106に到着したときに(複数の)注文品を受け取れるよう準備ができているよう、ユーザ102の目的地106への到着の基準時間前に目的地106に対してアラートを提供するために)意図されている目的地への移動体の迫っている到着について、その意図されている目的地に到着アラートを提供すること等を含む種々の目的で利用することができる。
サーバ112は、追跡デバイス(顧客デバイス)104等の移動体の位置を特定する正確性を改善する種々の技法を実施する。例えば、サーバ112は、目的地106に対する(複数の)目的地別モデルを作成するために、様々な統計データに機械学習を適用する。様々な統計データとしては、限定されないが、ユーザの目的地106への過去に行った移動、ユーザ102の過去に行った移動、交通状況、交通手段、ユーザ102(及び/又は図2の運転手206)に関連する移動体の種類、天候状況、時刻、目的地106までの途中又は目的地106にて発生する事象、移動体の速度、任意の建設工事、通行止め及び道路整備、そのような経路上におけるユーザ102による過去の立寄り、及び/又は途中で行われた購入等を挙げることができる。統計的データはデータベース118に記憶することができる。
例えば、或る特定の、オンライン上ではない実際の店舗が、交通状況が時刻に応じて大きく変化する繁華街のエリアに位置する場合がある。サーバ112は、この情報を考慮して、繁華街エリアに位置する実店舗に対する目的地別モデルを構築する。したがって、ユーザ102が時刻に応じて実店舗のある繁華街の場所に向かうに従ってユーザ102の位置情報を特定する際、サーバ112は、その予測を拡張し、対応する目的地別モデル及び/又はユーザ102の訪問地あるいは途中の立寄りに対応するデータベース118内の他の履歴データを使用して、ユーザ102の位置情報の特定を改善することができる。例えば、ユーザ102は、典型的には、ユーザ102が実店舗を訪問する際にはいつでも、特定のガソリンスタンド又は特定のコンビニエンスストアに立ち寄る可能性がある。そのような情報は、サーバ112により、ユーザ102の位置情報を特定する際にも考慮される。
図3に、本開示の1つの態様による目的地別モデルを作成する方法の例を示す。図1を参照して図3について説明する。しかし、記載される概念は、図2のシステムにも同様に適用可能である。図3に示す方法は、(複数の)注文品を受け取るための、目的地106へのユーザ102の到着予測に関する1つ以上の通知が、目的地のコンピューティングデバイス110に提供された(又は、目的地106までの1回以上の移動が行われた)後に開始する。サーバ112は、データの集合体をデータベース118に記憶することができる。データは、上述の、提供されている統計的データの例のうちの任意の1つ以上とすることができる。さらに、サーバ112は、過去の通知の質及び過去の通知の識別子に関する情報を記憶することができる。例えば、サーバ112は、ユーザ102が8分後に到着するということを示す到着アラートを目的地106に提供する度に、この推定到着時間を、ユーザ102が目的地106に到着するまでにかかった実際の時間と比較する。例えば、サーバ112が、時刻T0において、ユーザ102が目的地106に8分後に到着するであろうと予測したが、実際には、ユーザ102が目的地106に到着するのにかかる時間はT0から6分である可能性がある。これは、予測誤差が25%であるということを示す。サーバ112は、この予測誤差をデータベース118に記憶する。次回、予測を行って到着アラートを提供する際に、サーバ112は、到着アラートを提供する前にその予測を25%調整する(例えば、上述した特定の例では、サーバ112は、T0にて到着アラートを提供するのではなく、今回はT0より2分早いT1にて到着アラートを提供する)。
S302において、サーバ112は、最近提供した到着アラートの質を評価するために目的地106のコンピューティングデバイス110に対して問合せを行う。目的地のコンピューティングデバイス110を操作している担当者108は、この問合せに応答することができる。サーバ112は、この応答を受信すると、S306において評価を記憶する。評価についてコンピューティングデバイス110に問い合わせることに加え、問合せと同時に、又は問合せの代わりに、S304において、サーバ112は、上述したように、到着アラートに関する評価又は予測誤差を計算することができる。同様に、計算された評価はS306にて受信される。
S308において、サーバ112は、S302及びS304につき、受信した(複数の)評価を、通知の識別情報(ID)に関連付けてデータベース118に記録することができる。このIDは、ユーザ102と目的地106の業者との間の特定の取引の識別情報とすることができるか、ユーザ102に関連する識別情報とすることができるか、目的地106に関連する識別情報とすることができるか、又はそれらの任意の組合せとすることができる。
サーバ112は、最近なされた目的地106までの移動に関連してユーザ102が取った経路に関する情報と、通知をもたらした移動に関係する他の任意のデータとをデータベース118に記憶することもできる。ユーザ102が取った経路は、ユーザ102及び関連するコンピューティングデバイス104が目的地106まで移動する間に位置サービス105によりサーバ112へ報告されたデータから学習することができる。いくつかの例では、この経路情報から、サーバ112は、ユーザ102が目的地106へ行くまでの間に、何らかの立寄り及び/又は何らかの購入を行ったかどうかを判定することができる。サーバ112は、通知に関する時刻、曜日及び日付もデータベース118に記録することもできる。サーバ112は、多くのユーザによる移動について上記データを集めることができる。
S310において、サーバ112は、データベース118に記憶されている目的地106に応じた履歴データに対して(複数の)機械学習アルゴリズムを適用する。S312において、サーバ112は、記憶されたデータに対してS310にて適用した(複数の)機械学習アルゴリズムに基づいて、目的地106に対する目的地別モデルを生成する。1つの例では、質が優れているとみなされた通知に関連するファクタと、質が不十分とみなされた通知に関連するファクタとを分析することにより、目的地別モデルを作成し又はトレーニングすることができる。目的地別モデルは機械学習を通じて生成されるため、目的地別モデルのいくつかの特徴は、セマンティックな意味を有しない場合がある一方で、いくつかの特徴はセマンティックな重要性を有する場合がある。例えば、セマンティックな意味を有する特徴としては、ユーザが経路に沿って別の立寄りを行う可能性、ユーザが経路に沿って渋滞に遭遇する可能性、目的地への最も可能性の高い経路等を挙げることができる。
いくつかの例では、機械学習を、目的地に関わらずデータベース118内の全てのデータに対して最初にトレーニングして、位置に基づかないモデルを得ることができる。こうした例では、目的地別モデルは、位置に基づかないモデルを、特定の目的地106に関連するファクタについて調整した結果とすることができる。
これまでの説明から分かるように、サーバ112は、ユーザ102の現在の位置を特定するために、追跡デバイス104から受信した位置更新情報に依存する。
追跡デバイス104から受信される位置更新情報は、追跡デバイス104に組み込まれたGPS追跡デバイスにより得られるGPS信号(衛星信号)の測定値とすることができる。
サーバ112は、公開されているデータベース等の、外部データ源から得られるデータに依拠することにより、任意の所与の地理的位置の正確な地理座標(緯度値及び経度値)の記録を有することができる。こうした正確な地理座標は、所与の地理的位置の登録された地理座標又は単に登録された座標と呼ぶことができる。したがって、サーバ112は、追跡デバイスからGPS信号の測定値を受信する度に、対応する地理的位置の緯度値及び経度値を示す、受信したGPS測定値を、同じ位置の登録された地理座標と比較することができる。受信した緯度値及び経度値並びに登録された緯度値及び経度値の2つのうちの任意の2つの差が閾値以内(例えば、5メートル未満、10メートル未満、5%未満、10%未満の誤差の範囲内等)にある場合、サーバ112は、受信した座標を「正確」であるとみなす。
上記に基づき、且つ時間とともに、サーバ112は、追跡デバイスから受信したGPS信号の測定値の平均誤差が「正確」ではない地理的エリアのデータベースを構築する可能性がある。このような地理的エリアは、サーバ112に記憶することができ、誤差の大きいゾーンと呼ぶことができる。その後、追跡デバイスが誤差の大きいゾーン内に位置するときはいつでも、後述するように、上記追跡デバイスから受信されるいかなるわずかな、「正確な」GPS測定値も基準点として使用することができ、その後、追跡デバイスの動き、したがって位置の特定を、追跡デバイスの内蔵センサ及び移動若しくは位置の計算(情報)を用いて強化することができる。これにより、サーバ112が受信した追跡デバイスの位置更新を改善することができ、さらに、例えば、サーバ112が目的地106に提供すべき到着アラートのタイミングが改善される。
内蔵されたセンサのデータは、追跡デバイス104が誤差の大きいゾーンに位置する場合、さらにはGPS信号の測定値が「高精度」である場合でも、そのようなGPS信号の測定値の非正確性に対応することができるものの、GPS信号の測定値のみに対する信頼度は、追跡デバイス104の比較的小さい動きを追跡及び記録するには不十分な場合がある。例えば、GPS信号の測定値は、隣接した2つの店舗、又はモール内の異なった階に互いに重なるように位置する2つの店舗の間などの追跡デバイスの存在を認識するには不十分な場合がある。この問題は、ある店舗(広告が追跡デバイス104にプッシュ配信あるいは提供される店舗)内のユーザ102の存在を見落とし、ユーザ102が、隣接する店舗(追跡デバイス104に広告がプッシュ配信あるいは提供されていない店舗)内に存在するものとして、意図せずして特定してしまうことになる可能性があり、この結果、ひいては、追跡デバイス104にプッシュ配信あるいは提供される広告についてのコンテンツのコンバージョン率の特定が不正確になる場合がある。
1つ以上の例示の実施形態において、図1及び図2のシステム100又はシステム200に関連するサーバ提供者(例えば、サーバ112を運用するサービス提供者)は、要求を受け付けることができるか、あるいは、サードパーティのプラットフォーム(サードパーティであるコンテンツ提供者)と契約を結ぶこともできる。例えば、図1のサードパーティプラットフォーム122は、以上の基準に基づいて、1つ以上の特定のデバイス又は所与の地理的ロケーション内のデバイス全般に対し、広告及び/又は宣伝、クーポン等(これらは全て、コンテンツの非限定的な例である)を送るプラットフォームとすることができる。或る特定の期間にわたって、サードパーティプラットフォーム122は、送信されたコンテンツがどの程度効果的であったかに関する情報を得ることを望む。言い換えると、サードパーティプラットフォーム122は、数時間、数日、数週間等という或る期間にわたって、(複数の)広告又はコンテンツの送信対象であった1つ以上のユーザデバイスが、送信コンテンツに対応する業者の場所を訪問したか否かを理解することを望む。訪問回数、購入回数等に応じて、コンテンツのコンバージョン率を求めることができる。
以下で説明するように、GPS信号ベースの位置データに加えて、内蔵センサのデータに基づいてユーザ移動のオンボードでの計算(on-board calculations)を利用することで、追跡デバイス104の非常に精度の高い追跡がもたらされ、この計算は、対象となる業者あるいは商品が、ユーザ102によって訪問、購入等されたのか、また、それがいつ行われたのかを判断するのに使用することができる。追跡デバイス104及び/又は運転手デバイス208等のデバイス内で使用される内蔵センサの例として、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計等が挙げられるが、これらに限定されない。
図4は、本開示の1つの態様による、コンテンツコンバージョン追跡のために内蔵センサデータを使用する一例の方法である。図4は、サーバ112の観点からかつ図1~図3を参照して説明する。しかし、当業者であれば、サーバ112のプロセッサ114等の1つ以上のプロセッサが、メモリ116等の以上のメモリに記憶されたコンピュータ可読命令を実行して、後述する機能を実施することが理解されよう。
さらに、図4のプロセスを実施する前に、サーバ112に関連するサービス提供者が、(例えば、ユーザ102が、サービス提供者のサービスを利用して、注文を完了し目的地106にてその注文品を受け取る前、その途中及びその後に)対応する追跡デバイス104の動きを追跡する同意を、ユーザ102から得ているものとする。
S400において、サーバ112は、サードパーティのコンテンツプラットフォーム(又は単純に、図1のサードパーティプラットフォーム122等のサードパーティプラットフォーム若しくはコンテンツ提供者)から、追跡デバイス104等の1つ以上の追跡デバイスにプッシュ配信あるいは提供された1つ以上の特定のコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を追跡する要求を受信する。この要求とともに、サーバ112は、サードパーティプラットフォームから、要求されたコンテンツコンバージョン率が求められるべき期間(追跡期間)、並びに、限定されないが、プッシュ配信あるいは提供されたコンテンツの識別情報及びコンテンツがプッシュ配信された対象である追跡デバイスの識別情報を含む1つ以上の識別情報をも受信することができる。以降では、例示の実施形態を説明するという目的で、S400においてサーバ112に要求を送信する前、送信すると同時に、又は送信した後に、識別情報AD1を有する単一のコンテンツ(カテゴリを識別する広告及び/又はその広告に関連する特定の業者とすることができる)が、サードパーティ広告プラットフォーム122から追跡デバイス104にプッシュ配信されるとする。さらに、追跡期間は36時間であるとする。これらの前提は、例示のものであり、説明を容易にするために提供されているにすぎず、非限定的なものである。あるいは、追跡期間は、例えば、業者の(複数の)場所への訪問、業者のいる場所における購入の完了等の、或る特定の回数とすることができる。
S402において、サーバ112は、2つの機能を実施する。第1に、サーバ112は、(サードパーティプラットフォーム122から受信した追跡デバイスの識別情報に従って、)少なくとも1つのデバイスの「最新の基準点(latest reference point)」を特定する。「最新の基準点」は、上記で説明したように、受信GPS信号に従った追跡デバイス104の直近の「正確な」位置とすることができる。別の例では、「最新の基準点」は、追跡デバイス104による直近の(「正確」であるかどうかは問わない)GPS信号の測定値とすることができる。第2に、サーバ112は、追跡デバイス104の内蔵センサを、追跡デバイス104の動きを追跡するために使用できるようにオンにする(起動する)1つ以上のコマンドを追跡デバイス104に送信する。こうした内蔵センサの例としては、限定されないが、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計等が挙げられる。追跡デバイス104は、コマンドを受け、上記センサを有効にし、センサの起動後の追跡デバイス104の移動の量を求めるために、動きのデータ及び位置データを収集してデバイス内で計算を行うことができる。これらの計算は、任意の既知の又は今後開発される方法に従って行うことができる。
1つの例では、S402におけるコマンドの受信に応じて、追跡デバイス104は、限定されないが、追跡デバイスの加速度計、ジャイロスコープ、磁力計等を含む内蔵センサを使用して、追跡デバイス104の動き及び移動の情報の収集を開始する。追跡デバイス104は、このような動き及び移動の情報を収集する際、収集されたデータに基づいて追跡デバイス104の移動及び動きを計算する、記憶されたアルゴリズムも実行する。これは、任意の既知の又は今後開発される方法に従って行うことができる。
1つの態様では、バッテリ温存の目的で、追跡デバイス104は、計算された移動及び動きの情報を、連続してサーバ112に返すことはしない。その代わりに、追跡デバイス104の内部で行われた全てのデータ収集及び後続の計算結果(移動情報)は、追跡デバイス104が、記憶された情報をサーバ112に返すためにインターネットへのWiFi接続を確立することができるまで、それ自体に記憶することができる。
1つの例では、AD1は、ショッピングモール内にあるコンビニエンスストアの広告とすることができる。追跡デバイス104がショッピングモールの駐車場に到着すると、サーバ112によって、追跡デバイス104から受信された「正確な」GPS信号の測定値を使用して最新の基準点が求められる。
この最新の基準点を使用して、サーバ112は、内蔵センサをオンにするコマンドを追跡デバイス104に送信する。その後、追跡デバイス104は、内蔵センサによって収集されたデータを使用して自身の動き及び移動の追跡を開始する。この時間中、ユーザがショッピングモールに入ると(ショッピングモール内ではGPS信号の受信は次善の場合がある)、追跡デバイス104は、ユーザ102の動きを追跡し、訪問した場所及び対応する座標を計算し、記憶する。
ユーザ102は、その後、ショッピングモールを出て、その翌日、同じコンビニエンスストアから10マイル離れた(それでもなお、例としての36時間の追跡期間内にある)別の支店を訪れる場合がある。追跡デバイスは、GPS信号の測定値及び内蔵センサを使用して、同じコンビニエンスストアの当該別の支店へのこの第2の訪問も記録する。
この時間中、追跡デバイス104は、付近のアクセスポイントとのWiFi接続が確立されない限り、センサデータに基づく移動及び動きの計算結果をサーバ112に送信することはしない。
別の例示の実施形態では、追跡期間中、追跡デバイス104は、閾値となる期間の間、追跡デバイス104が静止している、あるいはスリープモードにある等を検出することができる。この検出が行われると、追跡デバイス104は、追跡デバイス104の動きが再び検出されるまで内蔵センサを停止させることができ、再び検出された時点において、追跡デバイス104は、内蔵センサを使用した位置データの収集を再開し、収集されたデータに基づくオンボードでの動きの計算を行う。これにより、追跡デバイス104に更なる電力温存の利点がもたらされる。
追跡デバイス104が接続(例えば、WiFi接続、又はインターネット及びサーバ112への接続を確立する他の任意の既知の若しくは今後開発される無線通信方式)を確立すると、S404において、サーバ112は、追跡デバイス104の動き及び移動(移動情報)の、(このような動き、計算が報告されている場合がある前回以降で)最新の計算結果を受信する。報告されるデータは、情報の中でもとりわけ、このような期間中に記憶された全ての業者及び場所の識別情報、並びに、訪問した業者及び場所の地理座標を含むことができる。
S406において、サーバ112は、AD1についてのコンテンツコンバージョン率を求める(コンテンツのコンバージョンの追跡を行う)。これを行うために、1つの例示の実施形態によれば、サーバ112は、追跡デバイス104によって訪問され、S404において報告された業者あるいは場所のうちの、1つ以上の業者あるいは場所の識別情報がAD1についての識別情報と一致するかどうかを判断する。
さらに、一致すると判断されると、サーバ112は、追跡期間の過程にわたってAD1に対応する場所あるいは店舗への訪問の頻度をも求めることができる。これは、コンテンツコンバージョン率、又はこの特定の例ではAD1のコンバージョンとも呼ぶことができる。例えば、一回の訪問は、コンテンツコンバージョン率が100%とすることができ、5回の訪問は、コンテンツコンバージョン率が500%とすることができ、以下、同様である。
更に別の例では、サーバ112は、AD1に関連する業者についての目的地別モデルを取得し、そのモデルを使用して、S404にて受信された移動情報を更新することができる。例えば、目的地106は(目的地106がAD1に関連するものとする)、データベース118に記憶された、対応する目的地に応じたモデルを有することができ、このモデルは、特定の時間帯における目的地106の周辺の渋滞状況を示すことができる。さらに、S404にて受信される移動情報又はその少なくとも一部は、同じ時間帯にわたるものとすることができる。したがって、サーバ112は、比較的低速の交通移動に対応するべく目的地106周辺の渋滞状況を考慮し、したがって、目的地106に向かう途中の追跡デバイス104の正確な動きを反映して、移動情報をより正確なものとなるように更新することができる。
S408において、サーバ112は、サードパーティプラットフォーム122に対し、コンテンツのコンバージョン率及び他の任意の関連情報を返す。
1つの例では、システム100及び200に関連するサービス提供者は、コンテンツを生成し、ユーザデバイスあるいは追跡デバイスにプッシュ配信するコンテンツ提供者としての役割を持つことができる。そのような事例では、ユーザデバイスに対してコンテンツを提供することを含む全てのステップがサーバ112にて行われるため、S400及びS408は、実行する必要がない。
図5に、本開示の1つの態様に従って本技術を実施するシステムの一例を示す。図5は、システムのコンポーネントが接続部505を用いて互いに通信するコンピューティングシステム500の一例を示す。接続部505は、バスを介した物理接続とすることもできるし、チップセットアーキテクチャ等におけるプロセッサ510内への直接接続とすることもできる。接続部505は、仮想接続、ネットワーク接続、又は論理接続とすることもできる。
いくつかの例では、コンピューティングシステム500は、本開示において説明した機能を、1つのデータセンタ、複数のデータセンタ、ピアネットワーク等内に分散させることができる分散システムである。いくつかの実施形態では、説明したシステムコンポーネントのうちの1つ以上は、多くのそのようなコンポーネントを表し、各コンポーネントは、そのコンポーネントが説明されている機能の一部又は全てを実行する。いくつかの実施形態では、コンポーネントは、物理デバイス又は仮想デバイスとすることができる。
例示のシステム500は、少なくとも1つの処理ユニット(CPU又はプロセッサ)510と、リードオンリメモリ(ROM)及びランダムアクセスメモリ(RAM)等のシステムメモリ515を含む様々なシステムコンポーネントをプロセッサ510に接続する接続部505とを備える。コンピューティングシステム500は、高速メモリキャッシュ512を備えることができる。このキャッシュは、プロセッサ510と直接接続されているか、プロセッサ510に近接配置されているか、又はプロセッサ510の一部として統合されている。
プロセッサ510は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ510を制御するように構成された、記憶デバイス530に記憶されたサービス532、534、及び536等のハードウェアサービス又はソフトウェアサービスとを含むことができ、加えて、ソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計内に組み込まれた専用プロセッサを含むこともできる。プロセッサ510は、実質的に、複数のコア又はプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュ等を収容する完全に自立型のコンピューティングシステムとすることができる。マルチコアプロセッサは、対称型又は非対称型とすることができる。
ユーザとの対話を可能にするために、コンピューティングシステム500は、入力デバイス545を備える。この入力デバイスは、音声用のマイクロフォン、ジェスチャ入力又はグラフィカル入力用のタッチ画面、キーボード、マウス、モーション入力、音声等の任意の数の入力メカニズムを表すことができる。コンピューティングシステム500は、出力デバイス535をも備えることができる。この出力デバイスは、当業者に既知の複数の出力メカニズムのうちの1つ以上とすることができる。いくつかの場合には、多モードシステムが、ユーザが、コンピューティングシステム500と通信する複数のタイプの入出力を提供することを可能にすることができる。コンピューティングシステム500は、一般にユーザ入力及びシステム出力を制御及び管理することができる通信インタフェース540を備えることができる。特定のハードウェア構成上で動作することに対する制限はなく、したがって、ここでの基本的な特徴は、展開されているような改良されたハードウェア構成又はファームウェア構成に容易に取り替えることができる。
記憶デバイス530は、不揮発性メモリデバイスとすることができ、ハードディスク、又は、コンピュータによってアクセス可能なデータを記憶することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体とすることができる。このコンピュータ可読媒体は、例えば、磁気カセット、フラッシュメモリカード、固体メモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、及び/又はこれらのデバイスの或る組み合わせである。
記憶デバイス530は、ソフトウェアサービス、サーバ、サービス等を含むことができ、これらは、そのようなソフトウェアを定めるコードがプロセッサ510によって実行されると、システムに機能を実行させるものである。いくつかの実施形態では、特定の機能を実行するハードウェアサービスは、この機能を実行するプロセッサ510、接続部505、出力デバイス535等の必要なハードウェアコンポーネントに関連してコンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェアコンポーネントを含むことができる。
説明を理解しやすくするために、いくつかの場合には、本技術は、デバイス、デバイスコンポーネント、ソフトウェアで具現化される方法におけるステップ若しくはルーチン、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを備えた機能ブロックを含む個別の機能ブロックを含むものとして提示される場合がある。
本明細書において説明したステップ、動作、機能、又はプロセスのいずれも、ハードウェアサービス及びソフトウェアサービス又はサービスの組み合わせによって、単独で、又は他のデバイスとの組み合わせによって実行又は実施することができる。いくつかの実施形態では、サービスは、コンテンツ管理システムのクライアントデバイス及び/又は1つ以上のサーバのメモリに存在するソフトウェアとすることができ、プロセッサがこのサービスに関連付けられたこのソフトウェアを実行すると、1つ以上の機能を実行することができる。いくつかの実施形態では、サービスは、特定の機能を実行するプログラム又はプログラムの集合体である。いくつかの実施形態では、サービスはサーバとみなすことができる。メモリは非一時的なコンピュータ可読媒体とすることができる。
いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶デバイス、媒体及びメモリは、ケーブル、又はビットストリーム等を含む無線信号を含むことができる。しかし、言及される場合、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、エネルギー、キャリア信号、電磁波、及び信号それ自体等の媒体を、明示的に除外する。
上述の例による方法は、コンピュータ可読媒体に記憶された、又は別の方法でコンピュータ可読媒体から利用可能な、コンピュータ実行可能命令を使用して実施することができる。そのような命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイスに、或る特定の機能又は機能のグループを実行させるか、又は別の方法で或る特定の機能又は機能のグループを実行するように汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイスを構成する、命令及びデータを含むことができる。使用されるコンピュータリソースの一部は、ネットワークを介してアクセス可能であってもよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、バイナリ、アセンブリ言語等の中間フォーマットの命令、ファームウェア、又はソースコードであってよい。命令、使用される情報、及び/又は説明された例による方法の実行中に作成された情報を記憶するために使用することができるコンピュータ可読媒体の例には、磁気又は光学ディスク、固体メモリデバイス、フラッシュメモリ、不揮発性メモリが設けられたUSBデバイス、ネットワーク接続記憶デバイス等が含まれる。
これらの開示による方法を実施するデバイスは、ハードウェア、ファームウェア及び/又はソフトウェアを備えることができるとともに、種々のフォームファクタのいずれかを取ることができる。そのようなフォームファクタの典型例には、サーバ、ラップトップ、スマートフォン、スモールフォームファクタパーソナルコンピュータ、携帯情報端末等が含まれる。本明細書で説明された機能は、周辺機器又はアドインカードにおいて具現化することもできる。そのような機能は、更なる例として、単一のデバイスで達成する異なるチップ間又は異なるプロセス間の回路ボード上で実施することもできる。
命令、そのような命令を搬送する媒体、それらを実行するコンピューティングリソース、及びそのようなコンピューティングリソースをサポートする他の構造は、これらの開示において説明された機能を提供する手段である。
種々の例及び他の情報が、添付の特許請求の範囲に含まれる態様を説明するために使用されたが、当業者であれば多種多様な実施態様を導くためにこれらの例を使用できるので、そのような例における特定の特徴又は構成に基づいたいかなる特許請求の範囲の限定も暗示されるべきではない。さらに、構造的な特徴及び/又は方法のステップの例に応じた表現でいくつかの主題が説明されている場合があるが、添付の特許請求の範囲に規定された主題は、それらの説明された特徴又は動作に必ずしも限定されないことが理解される。例えば、そのような機能は、別々に分散されてもよいし、本明細書で特定したコンポーネントと異なるコンポーネントで実行されてもよい。むしろ、上述の特徴及びステップは、添付の特許請求の範囲内のシステム及び方法のコンポーネントの例として開示されている。

Claims (20)

  1. 少なくとも1つのコンテンツを追跡する要求をサードパーティから受け付けるステップと、
    少なくとも1つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
    前記基準点の地理的位置に基づき、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を求めるために前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動することを決定するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された前記少なくとも1つのセンサを用いて求められる前記移動情報は、衛星信号のみにより求められる移動情報に比べて精度が高い、ステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された前記少なくとも1つのセンサは、前記基準点と前記少なくとも1つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスの前記移動情報を求めるために用いられる、ステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスから前記移動情報を受け付けるステップと、
    前記移動情報に基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、前記少なくとも1つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
    を含むコンピュータ実施方法。
  2. 前記少なくとも1つのセンサは、前記少なくとも1つの追跡デバイスの加速度計とジャイロスコープと磁力計とのうちの1つ以上である、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
  3. 前記移動情報は、前記少なくとも1つの追跡デバイスが或るネットワークへのWiFi接続を確立すると、前記少なくとも1つの追跡デバイスから受け付けられる、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
  4. 前記少なくとも1つの追跡デバイスの識別情報と、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を前記少なくとも1つの追跡デバイスが収集するべき期間を示す、前記要求に関連する追跡期間とを受け付けるステップを更に含む請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
  5. 前記コンテンツコンバージョン率は、前記少なくとも1つの追跡デバイスに対応するユーザが前記少なくとも1つのコンテンツに関連する少なくとも1つの業者の場所を訪れた回数を示す、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
  6. 前記コンテンツコンバージョン率を前記サードパーティに送信するステップを更に含む請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
  7. コンピュータ可読命令が記憶されているメモリと、
    1つ以上のプロセッサと
    を備えるサーバであって、
    前記1つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
    少なくとも1つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
    前記基準点の地理的位置に基づき、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を求めるために前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動することを決定するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された前記少なくとも1つのセンサを用いて求められる前記移動情報は、衛星信号のみにより求められる移動情報に比べて精度が高い、ステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された前記少なくとも1つのセンサは、前記基準点と前記少なくとも1つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスの前記移動情報を求めるために用いられる、ステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
    前記移動情報に基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、少なくとも1つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
    を行う、サーバ。
  8. 前記1つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記コンテンツコンバージョン率を求める要求をサードパーティから受け付けるステップを行う、請求項7に記載のサーバ。
  9. 前記1つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記少なくとも1つの追跡デバイスの識別情報と、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を前記少なくとも1つの追跡デバイスが収集するべき期間を示す、前記要求に関連する追跡期間とを受け付けるステップを行う、請求項8に記載のサーバ。
  10. 前記1つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記コンテンツコンバージョン率を前記サードパーティに送るステップを行う、請求項8に記載のサーバ。
  11. 前記少なくとも1つのセンサは、前記少なくとも1つの追跡デバイスの加速度計とジャイロスコープと磁力計とのうちの1つ以上である、請求項7に記載のサーバ。
  12. 前記移動情報は、前記少なくとも1つの追跡デバイスが或るネットワークへのWiFi接続を確立し前記サーバと前記WiFi接続を通じて通信できるようになると、前記少なくとも1つの追跡デバイスから受け付けられる、請求項7に記載のサーバ。
  13. 前記コンテンツコンバージョン率は、前記少なくとも1つの追跡デバイスに対応するユーザが前記少なくとも1つのコンテンツに関連する少なくとも1つの業者の場所を訪れた回数を示す、請求項7に記載のサーバ。
  14. コンピュータ可読命令が記憶されている1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    前記コンピュータ可読命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると前記1つ以上のプロセッサに対し、
    少なくとも1つの追跡デバイスについての基準点を求めるステップと、
    前記基準点の地理的位置に基づき、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を求めるために前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動することを決定するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された前記少なくとも1つのセンサを用いて求められる前記移動情報は、衛星信号のみにより求められる移動情報に比べて精度が高い、ステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された少なくとも1つのセンサを起動するステップであって、前記少なくとも1つの追跡デバイスに内蔵された前記少なくとも1つのセンサは、前記基準点と前記少なくとも1つのセンサにより収集されたデータとに基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスの前記移動情報を求めるために用いられる、ステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスから前記移動情報を受信するステップと、
    前記移動情報に基づいて、前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所を特定するステップと、
    前記少なくとも1つの追跡デバイスが訪れた場所に基づいて、少なくとも1つのコンテンツについてのコンテンツコンバージョン率を求めるステップと
    を実行させる、1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  15. 前記1つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記1つ以上のプロセッサに対し、前記コンテンツコンバージョン率を求める要求をサードパーティから受け付けるステップを実行させる、請求項14に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  16. 前記1つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記1つ以上のプロセッサに対し、前記コンピュータ可読命令を実行させて、前記コンテンツコンバージョン率を前記サードパーティに送るステップを実行させる、請求項15に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  17. 前記1つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記1つ以上のプロセッサに対し、前記少なくとも1つの追跡デバイスの識別情報と、前記少なくとも1つの追跡デバイスの移動情報を前記少なくとも1つの追跡デバイスが収集するべき期間を示す、前記要求に関連する追跡期間とを受け付けるステップを実行させる、請求項15に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  18. 前記少なくとも1つのセンサは、前記少なくとも1つの追跡デバイスの加速度計とジャイロスコープと磁力計とのうちの1つ以上である、請求項14に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  19. 前記移動情報は、前記少なくとも1つの追跡デバイスが或るネットワークへのWiFi接続を確立しサーバと前記WiFi接続を通じて通信できるようになると、前記少なくとも1つの追跡デバイスから受け付けられる、請求項14に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  20. 前記コンテンツコンバージョン率は、前記少なくとも1つの追跡デバイスに対応するユーザが前記少なくとも1つのコンテンツに関連する少なくとも1つの業者の場所を訪れた回数を示す、請求項14に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
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