KR101655998B1 - 온라인 미디어 임프레션 데이터를 공유하는 방법 및 기기 - Google Patents

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Abstract

온라인 미디어 임프레션 데이터를 공유하는 방법 및 기기가 개시된다. 예시적인 방법은 시청자 측정 엔티티에 의해 사용되는 제1 쿠키의 식별 및 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하는 단계; 및 데이터베이스 사업자에 의해 사용되는 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑 및 데이터베이스 사업자에 의한 제2 쿠키와 관련된 신상 정보를 수신하는 단계를 포함한다.

Description

온라인 미디어 임프레션 데이터를 공유하는 방법 및 기기{METHODS AND APPARATUS TO SHARE ONLINE MEDIA IMPRESSIONS DATA}
본 특허는 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되는 2012년 6월 11일자로 출원된 미국 가출원 제16/658,233호, 2013년 4월 9일자로 출원된 미국 가출원 제61/810,235호 및 2013년 4월 12일자로 출원된 호주특허출원 제2103204865호를 우선권 주장한다.
본 발명은 일반적으로 미디어 모니터링에 관한 것이며, 더 상세하게는 분배형 신상 정보를 사용하여 임프레션을 결정하는 방법 및 기기에 관한 것이다.
종래, 시청자 측정 엔티티는 등록된 패널 회원에 기초한 미디어 프로그래밍으로 시청자 참여 레벨을 결정한다. 즉, 시청자 측정 엔티티는 패널로 모니터링되는 것에 동의한 사람들을 등록한다. 이후, 시청자 측정 엔티티는 이런 패널 회원에게 임프레션된 미디어 프로그램(예컨대, 텔레비전 프로그램 또는 라디오 프로그램, 영화, DVD 등)을 결정하는 이런 패널 회원을 모니터링한다. 이런 방식으로, 시청자 측정 엔티티는 수집된 미디어 측정 데이터를 기초로 다른 미디어 컨텐츠에 대한 임프레션 정도(exposure measures)를 결정할 수 있다.
가령 웹페이지, 광고 및/또는 다른 컨텐츠와 같은 인터넷 자원으로의 사용자 접속을 모니터링하는 기술은 수년간 상당히 발전했다. 일부의 공지된 시스템은 주로 서버 로그를 통해 이런 모니터링을 수행한다. 특히, 인터넷상의 컨텐츠를 제공하는 엔티티는 공지된 기술을 사용하여 그 서버에서 그 컨텐츠에 대해 수신된 요청의 수를 로깅할 수 있다.
본 발명은 일반적으로 미디어 모니터링에 관한 것이며, 더 상세하게는 분배형 신상 정보를 사용하여 임프레션을 결정하는 방법 및 기기에 관한 것이다.
온라인 미디어 임프레션 데이터를 공유하는 방법 및 기기가 개시된다. 예시적인 방법은 시청자 측정 엔티티에 의해 사용되는 제1 쿠키의 식별 및 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하는 단계; 및 데이터베이스 사업자에 의해 사용되는 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑 및 데이터베이스 사업자에 의한 제2 쿠키와 관련된 신상 정보를 수신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.
도 1은 AME에서 파트너 데이터베이스 사업자(DP)로의 재-설정을 기초로 시청자 측정 엔티티(AME)-대-파트너 쿠키 맵핑을 생성하는 예시적인 시스템을 도시한다.
도 2는 AME에서 파트너 DP로의 재-설정을 기초로 AME-대-파트너 쿠키 맵핑을 생성하는 도 1의 예시적인 시스템에 해당하는 예시적인 메시지 흐름도(messaging flow diagram)를 도시한다.
도 3은 AME에서 파트너 DP1로의 재-설정을 기초로 AME-대-파트너 DP1 쿠키 맵핑을 생성하고 파트너 DP2의 등록 사용자를 식별하도록 요청을 제2 파트너 DP(파트너 DP2)로 또한 송신하는 또 다른 예시적인 시스템을 도시한다.
도 4는 AME에서 파트너 DP1로의 재-설정을 기초로 AME-대-파트너 DP1 쿠키 맵핑을 생성하고 파트너 DP2의 등록 사용자를 식별하도록 요청을 제2 파트너 DP(파트너 DP2)로 또한 송신하는 예시적인 메시지 흐름도를 도시한다.
도 5a는 제1 파트너 DP로부터 온라인 캠페인 시청률(OCR) 데이터를 수집하는 것과 관련하여 제1 및 제2 파트너 데이터베이스 사업자로부터 분배된 신상 정보를 수집하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 5b는 도 5a의 명령어를 구현하는 도 1의 시스템의 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 6a는 제1 파트너 DP로부터 OCR 데이터를 수집하는 OCR 수집 프로세스 없이 제1 및 제2 파트너 데이터베이스 사업자로부터 분배된 신상 정보를 수집하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 6b는 도 6a의 명령어를 구현하는 도 1의 시스템의 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 7a는 사용자-단계 쿠키 동기화 프로세스를 수행하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 7b는 도 7a의 명령어를 구현하는 도 1의 시스템의 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 8a는 임프레션-단계 쿠키 동기화 프로세스를 수행하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 8b는 도 8a의 명령어를 구현하는 도 1의 시스템의 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 9는 브라우저에 대한 파트너 DP 쿠키와의 AME 쿠키의 맵핑을 구현하는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 브라우저를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 10은 파트너 DP 쿠키와의 AME 쿠키의 맵핑을 개시하는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 AME 서버를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 11은 파트너 DP로부터 획득된 신상정보를 온라인 활동 모니터 정보와 연관시키는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 AME 서버를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 12는 AME 쿠키를 파트너 DP 쿠키와 맵핑하는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 파트너 DP 서버를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 13은 웹 서버(예컨대, 도 1의 웹 서버)에 의해 제공되는 비콘 명령어(예컨대, 태그)를 생성하는 도 1의 예시적인 비콘 명령어 생성기를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어를 나타내는 흐름도이다.
도 14는 본 명세서에 개시된 예시적인 기기 및 시스템을 구현하도록 도 5a-13의 예시적인 명령어를 실행하는데 사용될 수 있는 예시적인 프로세서 시스템이다.
가능한 곳이라면 어디서든, 동일한 참조번호는 도면(들) 및 첨부된 설명을 통해 동일하거나 유사한 부분을 말하는데 사용될 수 있을 것이다.
가령 웹페이지, 컨텐츠, 광고 및/또는 다른 미디어와 같은 인터넷 자원으로의 사용자 접속을 모니터링하는 기술은 수년간 상당히 발전했다. 과거의 한 시점에서는, 이런 모니터링이 주로 서버 로그를 통해 이루어졌다. 특히, 인터넷상의 미디어(예컨대, 컨텐츠 및/또는 광고)를 제공하는 엔티티는 그 서버에서 그 컨텐츠에 대해 수신된 요청의 수를 로깅할 것이다. 서버 로그에서 인터넷 사용량 조사를 기초로 하는 것은 여러 이유에서 문제가 있다. 예컨대, 서버 로그는 직접적으로 또는 서버 로그 카운트를 증가시키도록 서버로부터 컨텐츠를 반복하여 요청하는 좀비 프로그램(zombie programs)을 통해 변조될 수 있다. 두번째로, 미디어는 대개 한번 검색되고 로컬 캐싱된 후 서버를 반복 열람에 관여하게 하지 않고 로컬 캐시로부터 반복하여 열람된다. 서버 로그는 캐싱된 미디어의 이런 열람을 추적할 수 없다. 따라서, 서버 로그에서는 오버-카운팅 및 언더-카운팅 에러 모두가 흔히 발생한다.
Blumenau의 미국특허 제6,108,637호에 개시된 발명은 기본적으로 인터넷 모니터링이 수행되는 방법을 변경했고, 상술한 서버측 로그 모니터링 기술의 제약을 극복했다. 예컨대, Blumenau는 추적되는 인터넷 미디어(예컨대, 컨텐츠 및/또는 광고)가 비콘 명령어(beacon instructions)와 태깅되는 기술을 개시했다. 특히, 모니터링 명령은 추적되는 미디어의 HTML과 관련된다. 클라이언트가 미디어를 요청할 때, 컨텐츠와 비콘 명령어 모두는 클라이언트로 다운로드된다. 따라서, 비콘 명령어는 서버로부터 오거나 캐시로부터 온 것이든 미디어가 접속될 때마다 실행된다. 미국특허 제6,108,637호는 본 명세서에 전체로서 참조로 통합된다.
비콘 명령어는 미디어로의 접속에 대한 정보를 반영하는 모니터링 데이터가 미디어를 모니터링 엔티티로 다운로드한 클라이언트로부터 송신되게 한다. 통상, 모니터링 엔티티는 미디어를 클라이언트에게 제공하지 않고 정확한 사용량 통계를 제공하는 신뢰할 만한 제3자(예컨대, Nielsen Company, LLC)인 시청자 측정 엔티티이다. 이점적으로, 비콘 명령어는 미디어가 접속될 때마다 미디어와 관련되고 클라이언트 장치에 의해 실행되기 때문에, 모니터링 정보는 클라이언트가 시청자 측정 회사의 패널인지에 관계없이 시청자 측정 회사에 제공된다.
그러나, 모니터링 정보에 신상 정보를 링크하는 것이 중요하다. 이런 사안을 다루기 위해, 시청자 측정 회사는 신상 정보를 제공하고 인터넷 브라우징 활동을 모니터링하게 하도록 동의한 사용자들의 패널을 확립한다. 개인이 패널에 가입할 때, 그들은 신원과 신상(예컨대, 성별, 인종, 수입, 주거 위치, 직업 등)에 관한 상세한 정보를 시청자 측정 회사에 제공한다. 시청자 측정 엔티티는 시청자 측정 엔티티가 패널이 태깅된 미디어에 접속할 때마다 패널을 식별할 수 있게 하여 모니터링 정보를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 패널 컴퓨터에 쿠키(cookie)를 설정한다.
태깅된 페이지로부터 모니터링 정보를 제공하는 대부분의 클라이언트는 패널(panelists)이 아니고 따라서 시청자 특정 엔티티에 알려지지 않기 때문에, 통계적 방법을 사용하여 태깅된 미디어에 대한 데이터를 제공하는 더 많은 수의 사용자에게 패널에 대해 수집된 데이터에 기반한 신상 정보를 귀속시키는 것이 필요하다. 그러나, 시청자 측정 엔티티의 패널 크기는 일반적인 사용자의 수에 비해 적게 유지된다. 따라서, 패널의 신상 데이터가 정확하도록 보장하면서 패널 크기를 증가시키는 방법에 대한 문제가 제시된다.
인터넷에서 운영하는 많은 데이터베이스 사업자(database proprietors)가 있다. 이런 데이터베이스 사업자는 서비스를 다수의 구독자(subscribers)에게 제공한다. 서비스의 제공의 대가로, 구독자는 사업자에 등록한다. 이런 등록의 일부로, 구독자는 상세한 신상 정보를 제공한다. 이런 데이터베이스 사업자의 예는 가령 Facebook, Myspace 등과 같은 소셜 네트워크 제공자를 포함한다. 이런 데이터베이스 사업자는 구독자의 컴퓨터에서 쿠키를 설정하여 구독자가 웹사이트를 방문할 때 데이터베이스 사업자가 사용자를 인식하게 할 수 있다.
인터넷에 대한 프로토콜은 그들이 설정되는 도메인(예컨대, 인터넷 도메인, 도메인 이름 등)의 외부에서 접속할 수 없는 쿠키를 만든다. 따라서, amazon.com에 설정된 쿠키는 amazon.com 도메인의 서버에 접속가능하나, 그 도메인 외부의 서버에는 접속할 수 없다. 따라서, 시청자 측정 엔티티는 데이터베이스 사업자에 의해 설정된 쿠키에 접속하는 것이 유리하다는 점을 알고 있지만, 그렇게 할 수 없다.
상술한 관점에서, 시청자 측정 회사는 데이터베이스 사업자의 기존의 데이터베이스를 레버리지(leverage)하여 더 광범위한 인터넷 사용량 및 신상 데이터를 수집하고자 한다. 그러나, 시청자 측정 엔티티는 이런 목적을 달성하는데 여러 문제에 직면한다. 예컨대, 추적된 컨텐츠의 사업자, 패널 또는 구독자의 개인정보(privacy)를 훼손하지 않고 데이터베이스 사업자의 데이터에 접속하는 방법에 대한 문제가 제시된다. 또 다른 문제는 시청자 측정 엔티티가 데이터베이스 사업자에 의해 설정된 쿠키에 접속하는 것을 방지하는 인터넷 프로토콜에 의해 부과된 기술적 제한을 고려하여 이런 데이터에 접속하는 방법이다. 본 명세서에 개시된 예에서, 비콘 프로세스(beaconing process)는 파트너 데이터베이스 사업자(partnered database proprietors)를 포함하고 중간 데이터 수집자와 같은 파트너(partners)를 사용하도록 확장된다. 예컨대, 시청자 측정 엔티티 및/또는 비콘 명령어(예컨대, Java, javascript 또는 임의의 다른 컴퓨터 언어나 스크립트)는 클라이언트 브라우저가 파트너 데이터베이스 사업자에 의한 임프레션의 로깅을 요청하게 하도록 재-설정을 할 수 있다. 이런 방식으로, 파트너 데이터베이스 사업자가 클라이언트 브라우저에 상응하는 시청자 회원을 알고 있다면, 파트너 데이터베이스 사업자는 시청자 회원에 상응하는 신상 정보를 제공할 수 있다. 이런 예에서, 재-설정 메시징이 클라이언트 브라우저가 내장된 비콘 명령어를 가지는 미디어를 렌더링할 때마다 발생하기 때문에, 파트너 데이터베이스 사업자(들)로의 재-설정 메시지의 수는 많을 수 있다. 임프레션 수집 프로세스에서 분배된 신상정보를 레버리지하도록 하나 이상의 파트너 데이터베이스 사업자로 재설정하기 위한 예시적인 기술은 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되는, 2011년 9월 21일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Methods and Apparatus to Determine Impressions Using Distributed Demographic Information"인 국제 PCT 출원 PCT/US2011/052623에 개시된다. 또한, 임프레션을 수집하고 하나 이상의 파트너 데이터베이스 사업자에 저장되는 분배된 신상정보를 레버리지하는 예시적인 기술이 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되는, 2011년 12월 19일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Methods and Apparatus to Determine Media Impressions Using Distributed Demographic Information"인 국제 PCT 출원 PCT/2011/065881에 개시된다.
본 명세서에 개시되는 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 특정 시청자 회원에 대한 시청자 측정 엔티티(AME) 쿠키가 쿠키의 수명 동안(예컨대, 쿠키가 유효하고/하거나 클라이언트 기계에서 삭제 또는 대체되지 않는 동안) 한번 파트너 데이터베이스 사업자 쿠키(파트너 쿠키)와 맵핑되는 쿠키 맵핑 기술을 사용하여 시청자 임프레션 데이터를 수집한다. 이런 방식으로, AME는 단지 클라이언트 브라우저에서 AME 쿠키와 맵핑되는 파트너 쿠키를 결정하도록 (쿠키의 수명 동안) 클라이언트 브라우저를 특정 데이터베이스 사업자로 한번 재-설정하는 것이 필요하다. 일단 쿠키 맵핑이 완료되면, AME는 AME 쿠키를 기초로 클라이언트 브라우저를 사용하여 하나 이상의 패널 및/또는 비-패널 시청자 회원(들)에 대한 미디어 임프레션을 모니터하고, AME-대-파트너 쿠키 맵핑을 기초로 파트너로부터 시청자 회원(들)에 대한 신상 정보를 수신할 수 있다. 이는 예컨대 AME 및 파트너 쿠키의 수명 또는 유효 동안 단지 한번 요구되는 데이터베이스 사업자로의 재-설정의 수를 감소시킨다. 재-설정의 수를 감소시킴으로써, 클라이언트 브라우저의 성능에 부정적인 영향을 주는 중단, 간섭 및/또는 백그라운드 프로세싱이 덜 발생하여, 시청자 회원에 대한 전체 사용자 경험을 향상시킨다. 또한, 네트워크 트래픽이 감소함으로써, 네트워크 혼선과 지연을 감소시켜 네트워크 환경의 전체 효율성을 향상시킨다. 더욱이, 데이터베이스 사업자에게 요구되는 프로세싱의 양이 감소한다. 게다가, 데이터베이스 사업자와 공유되는 데이터량(예컨대, 임프레션의 수)이 감소한다.
AME-대-파트너 쿠키 맵핑을 사용하면, 시청자 측정 엔티티는 AME-대-파트너 쿠키 맵핑에서 AME 쿠키와 맵핑되는 파트너 쿠키에 대한 파트너 데이터베이스 사업자로부터 신상 정보를 요청할 수 있다. 응답으로, 파트너 데이터베이스 사업자는 시청자 측정 엔티티로 그 로그 및 신상 정보를 제공하며, 이후 시청자 측정 엔티티는 태깅된 미디어에 접속하는 사람들의 신상정보를 정확히 식별하는 통계적 리포트로 수집된 데이터를 수집한다. 클라이언트의 식별은 종래의 시청자 측정 패널에 존재하는 사람들의 수를 훨씬 넘는 사용자들의 많은 데이터베이스를 참조로 이루어지기 때문에, 이런 프로세스로부터 개량된 데이터는 매우 정확하고, 신뢰할 만하며 상세하다. 일부의 예에서, 합동 시청자 측정 활동에 참여하도록 동의함으로써, 파트너 데이터베이스 사업자는 다른 파트너 데이터베이스 사업자에 의해 수집된 시청자 신상정보 및 임프레션 정보를 제공받는다. 이런 방식으로, 파트너 데이터베이스 사업자는 다른 파트너 데이터베이스 사업자에 의해 제공되는 정보로 그 자체의 시청자 임프레션 지표를 보충할 수 있다.
본 명세서에 개시되는 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 인터넷에서 다른 데이터베이스들(예컨대, 다른 웹사이트 소유자, 서비스 제공자, 스트리밍 미디어 제공자 등)에 걸쳐 분배되는 신상 정보를 사용하여 미디어 임프레션(예컨대, 컨텐츠 임프레션 및/또는 광고 임프레션), 미디어 노출(exposure)(예컨대, 컨텐츠 노출 및/또는 광고 노출)을 결정하는데 사용될 수 있다. 본 명세서에 기술된 예시적인 방법, 기기 및 제조물품은 신상에 대한 인터넷 미디어 임프레션의 더 정확한 보정을 가능하게 할 뿐만 아니라, 가령 Facebook, Twitter, Google 등과 같은 소셜 매체 사이트 및/또는 Yahoo!, Amazon.com 등과 같은 임의의 다른 인터넷 사이트의 데이터베이스와 같은 다른 인터넷 데이터베이스에 등록된 사람들에 대한 시청률 엔티티(ratings entity) 및/또는 시청자 측정 엔티티의 패널에 참여하는 사람들 이상의 패널 크기와 성분을 효과적으로 확장한다. 이런 확장은 시청률 엔티티의 미디어 태깅 능력 및 소셜 미디어와 다른 웹사이트와 같은 비-시청률 엔티티의 데이터베이스의 사용을 효과적으로 레버리지하여 가령 컨텐츠, 광고 및/또는 프로그래밍과 같은 인터넷 미디어에 대한 노출의 정확하고 신뢰할 만한 측정으로 이어지는 광대하고 인구학적으로 정확한 패널을 생성한다.
종래에는, 시청자 측정 엔티티(또한, 본 명세서에서는 "시청률 엔티티"라고도 함)는 등록된 패널 회원을 기초로 미디어(예컨대, 광고 및 컨텐츠 프로그래밍)에 대한 신상 범위(demographic reach)를 결정한다. 즉, 시청자 측정 엔티티는 패널로 모니터링되는데 동의한 사람들을 등록한다. 등록 중, 시청자 측정 엔티티는 이후에 이런 패널들에 대한 미디어 노출(예컨대, 광고/미디어 노출)과 다른 신상 시장 사이에서 상관이 이루어질 있도록 등록중인 사람들로부터 신상 정보를 수신한다. 시청자 측정 엔티티가 신상-기반 시청자 측정을 수집하는데 오로지 그들 자체의 패널 회원 데이터에만 의존하는 종래의 기술과 달리, 본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 시청자 측정 엔티티가 사용자 등록 모델을 기초로 동작하는 다른 엔티티와 신상 정보를 이용하게 할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 사용자 등록 모델은 계정을 생성하고 사용자 자신에 대한 신상-관련 정보를 제공함으로써 이런 엔티티의 서비스를 사용자가 구독하는 모델이다. 데이터베이스 사업자의 등록된 사용자들과 관련된 신상 정보의 공유로 인해 시청자 측정 엔티티는 외부 소스(예컨대, 데이터베이스 사업자)로부터의 실제로 신뢰할 만한 신상 정보로 패널 데이터를 확장하거나 보충함으로써 신상-기반 시청자 측정의 범위(coverage), 정확성 및/또는 무결성을 확장할 수 있다. 또한, 이런 접속을 통해 시청자 측정 엔티티는 시청자 측정 패널에 가입하지 않았으나 데이터베이스 사업자와 그 신상정보를 공유하는 사람들을 모니터링할 수 있다. 한 세트의 개인들의 신상정보를 식별하는 데이터베이스를 가진 임의의 엔티티는 시청자 측정 엔티티와 협동할 수 있다. 이런 엔티티는 "데이터베이스 사업자"라고 할 수 있으며, 가령 Facebook, Google, Yahoo!, MSN, Twitter, Apple iTunes, Experian 등과 같은 엔티티를 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 가령 온라인 미디어 임프레션 지표를 개발하는 온라인 웹서비스 제공자와 같은 임의의 수의 데이터베이스 사업자와 함께 시청자 측정 엔티티(예컨대, 광고, 컨텐츠 및/또는 임의의 다른 미디어에 대한 시청자 임프레션을 측정하거나 추적하는데 관심이 있는 임의의 엔티티)에 의해 구현될 수 있다. 이런 데이터베이스 사업자/온라인 웹서비스 제공자는 소셜 네트워크 사이트(예컨대, Facebook, Twitter, MySpace 등), 멀티-서비스 사이트(예컨대, Yahoo!, Google, Experian 등), 온라인 소매 사이트(예컨대, Amazon.com, Buy.com 등) 및/또는 사용자 등록 기록을 관리하는 임의의 다른 웹 서비스(들)일 수 있다.
측정된 미디오 임프레션이 정확히 올바른 신상정보에 기인할 가능성을 높이기 위해, 본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 시청자 측정 엔티티의 기록에 위치한 신상 정보뿐 아니라 계정을 가진 사용자들의 기록 또는 프로필을 관리하는 하나 이상의 데이터베이스 사업자(예컨대, 웹서비스 제공자)에 위치한 신상 정보를 이용한다. 이런 방식으로, 본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 하나 이상의 다른 데이터베이스 사업자(예컨대, 웹서비스 제공자)로부터의 신상 정보로 시청률 엔티티(예컨대, 미디어 임프레션 측정 및/또는 신상정보를 수집하는 가령 미국의 Illinois의 Schaumburg의 Nielsen Company와 같은 시청자 측정 회사)에 의해 관리되는 신상 정보를 보충하는데 사용될 수 있다.
이질적인 데이터 소스로부터의 신상 정보(예컨대, 시청자 측정 회사의 패널로부터의 고품질 신상 정보 및/또는 웹서비스 제공자의 등록된 사용자 데이터)를 사용하면, 온라인 및 오프라인 광고 캠페인 모두에 대한 지표의 보고 효과(reporting effectiveness)가 향상된다. 본 명세서에 개시된 예시적인 기술은 온라인 등록 데이터를 사용하여 사용자들의 신상을 식별하고, 서버 임프레션 카운트, 태깅(또는 비코닝(beaconing)이라고도 함) 및/또는 다른 기술을 사용하여 이런 사용자들에 기인하는 임프레션량을 추적한다. 가령 소셜 네트워킹 사이트(예컨대, Facebook) 및 멀티-서비스 제공자(예컨대, Yahoo!, Google, Experian 등)와 같은 온라인 웹서비스 제공자(본 명세서에서는 일괄적 그리고 개별적으로 데이터베이스 사업자라고 함)는 사용자 등록 프로세스를 통해 수집된 상세한 신상 정보(예컨대, 연령, 성별, 지리적 위치, 인종, 소득 수준, 교육 수준, 종교 등)를 관리한다. 임프레션(impression)은 해당 미디어(예컨대, 컨텐츠 및/또는 광고)에 임프레션되었던 가정이나 개인에 해당한다. 따라서, 임프레션은 광고나 컨텐츠 또는 광고나 컨텐츠의 그룹에 임프레션되었던 가정이나 개인을 표현한다. 인터넷 광고에서, 임프레션량 또는 임프레션 카운트는 광고나 광고 캠페인이 웹 인구(web population)에 의해 접속되었던 (예컨대, 가령 팝-업 차단기(pop-up blockers)에 의해 감소 및/또는 가령 로컬 캐시 메모리에서의 검색에 의해 증가함으로써 접속된 횟수를 포함하는) 총 횟수이다.
또한, 본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 병립형으로 (예컨대, GRP(gross rating points)를 사용한 TV 및 온라인 시청률을 보고하게 할 수 있다. 예컨대, 본 명세서에 개시된 기술은 광고자가 TV 및/또는 온라인 광고가 개별적으로 및/또는 일괄적으로 미치는 고유한 사람들이나 사용자들의 양을 보고하게 할 수 있다.
또한, 본 명세서에 개시된 예시적인 방법, 기기 및/또는 제조물품은 인터넷에서 다양한 위치로 신상 데이터와 맵핑되는 임프레션을 수집한다. 예컨대, 시청자 측정 엔티티는 그 패널에 대한 이런 임프레션 데이터를 수집하고 하나 이상의 온라인 신상정보 사업자에게 구독자에 대한 임프레션 데이터를 수집해주도록 요청한다. 이런 수집된 임프레션 데이터를 결합함으로써, 시청자 측정 엔티티는 이후 다른 광고 캠페인에 대한 GRP 지표를 생성할 수 있다. 이런 GRP 지표는 도달된 시장 및/또는 특정 신상 세그먼트와 상관되거나 연관될 수 있다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 시청자 측정 엔티티로 제1 요청을 송신하는 단계, 및 데이터베이스 사업자가 클라이언트에 상응하는 데이터베이스 사업자 쿠키와 시청자 측정 엔티티의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하는 단계를 포함한다. 일부의 예시적인 방법은 데이터베이스 사업자 쿠키를 저장하는 단계를 더 포함한다. 일부의 예에서, 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계는 웹 페이지에서 비콘 명령어를 실행하는 단계에 대한 응답이다. 일부의 예에서, 제2 요청은 또한 데이터베이스 사업자가 클라이언트와 관련된 신상 특성을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 한다.
일부의 예시적인 방법은 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계, 및 제2 데이터베이스 사업자가 제2 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 제2 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제4 요청을 송신하는 단계를 더 포함한다. 일부의 이런 예에서, 제2 요청은 데이터베이스 사업자가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 비동기식으로 송신하게 하는 것이다. 일부의 예시적인 방법은 쿠키 맵핑을 포함하는 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 기기는 통신 인터페이스 및 웹 브라우저를 포함한다. 웹 브라우저는 통신 인터페이스를 통해 시청자 측정 엔티티로 제1 요청을 송신하고, 데이터베이스 사업자가 클라이언트에 상응하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 통신 인터페이스를 통해 제2 요청을 송신한다. 일부의 예에서, 웹 브라우저는 제1 요청의 시청자 측정 엔티티를 송신한다. 일부의 예시적인 기기에서, 웹 브라우저는 웹 페이지에서 비콘 명령어의 실행에 응답하여 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신한다.
일부의 예시적인 기기에서, 제2 요청은 또한 데이터베이스 사업자가 클라이언트와 관련된 신상 특성을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 한다. 일부의 예에서, 웹 브라우저는 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하며, 제2 데이터베이스 사업자가 제2 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 제2 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 데이터베이스 사업자로 제4 요청을 송신한다. 일부의 예에서, 제2 요청은 데이터베이스 사업자가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 비동기식으로 송신하게 한다. 일부의 예에서, 웹 브라우저는 쿠키 맵핑을 포함하는 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 시청자 측정 엔티티에 의해 사용된 제1 쿠키의 식별 및 파트너 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하는 단계, 및 파트너 데이터베이스 사업자에 의해 사용되는 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑 및 파트너 데이터베이스 사업자에 의한 제2 쿠키와 관련된 신상 정보를 수신하는 단계를 포함한다. 일부의 예시적인 방법에서, 맵핑 및 신상 정보는 파트너 데이터베이스 사업자로부터 비동기식 통신으로 수신된다. 일부의 예에서, 응답은 클라이언트 장치가 요청을 파트너 데이터베이스 사업자로 송신하게 하는 재-설정 메시지를 포함한다.
일부의 예시적인 방법으로, 맵핑은 제1 시간에서 수신되며 신상 정보는 제1 시간 이후 제2 시간에서 수신된다. 일부의 예시적인 방법은 요청이 유래한 웹사이트를 기초로 데이터베이스 사업자의 리스트로부터 데이터베이스 사업자를 선택하는 단계를 더 포함한다. 일부의 예에서, 데이터베이스 사업자를 선택하는 단계는 웹사이트와 관련된 예상 신상 그룹에 대하여 데이터베이스 사업자에 의해 제공된 신상 정보의 품질을 결정하는 단계를 포함한다. 일부의 예시적인 방법은 비콘 요청이 제1 쿠키를 포함하는지를 결정하는 단계 및 비콘 요청이 제1 쿠키를 포함하지 않을 때 제1 쿠키를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 기기는 시청자 측정 엔티티에 의해 사용되는 제1 쿠키의 식별 및 파트너 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하는 재-설정기; 및 파트너 데이터베이스 사업자에 의해 사용되는 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑 및 파트너 데이터베이스 사업자에 의한 제2 쿠키와 관련된 신상 정보를 수신하는 통신 인터페이스를 포함한다. 일부의 예시적인 기기에서, 통신 인터페이스는 파트너 데이터베이스 사업자로부터 비동기식 통신으로 맵핑 및 신상 정보를 수신한다.
일부의 예에서, 상기 응답은 클라이언트 장치가 파트너 데이터베이스 사업자로 요청을 송신하게 하는 재-설정 메시지를 포함한다. 일부의 예에서, 통신 인터페이스는 제1 시간에서 맵핑을 수신하며 제1 시간 이후 제2 시간에서 신상 정보를 수신한다. 일부의 예시적인 기기는 요청이 유래한 웹사이트를 기초로 데이터베이스 사업자의 리스트로부터 데이터베이스 사업자를 선택하는 파트너 선택기를 더 포함한다. 일부의 예에서, 데이터베이스 사업자를 선택하는 파트너 선택기는 웹사이트와 관련된 예상 신상 그룹에 대하여 데이터베이스 사업자에 의해 제공된 신상 정보의 품질을 결정하는 것을 포함한다. 일부의 예시적인 기기는 재-설정기가 요청이 제1 쿠키를 포함하는지를 결정하고, 요청이 제1 쿠키를 포함하지 않을 때 제1 쿠키를 생성하는 쿠키 생성기를 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하는 단계; 및 클라이언트와 관련된 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 결정하는 단계를 포함한다. 일부의 예시적인 방법은 클라이언트가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 재-설정 메시지를 송신하는 단계를 더 포함한다. 일부의 이런 예에서, 재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성 표시를 포함한다.
일부의 예시적인 방법은 쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 더 포함한다. 일부의 이런 예에서, 메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자와 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하는 단계; 및 클라이언트와 관련된 시청자 측정 쿠키와 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 쿠키와 관련된 시청자 측정 엔티티로 제공하는 단계를 포함한다. 일부의 예에서, 쿠키 맵핑을 제공하는 단계는 클라이언트가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 재-설정 메시지를 송신하는 단계를 포함한다. 일부의 이런 예에서, 재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성의 표시를 포함한다.
일부의 예시적인 방법으로, 쿠키 맵핑을 제공하는 단계는 쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 포함한다. 일부의 이런 예에서, 메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 기기는 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하는 통신 인터페이스; 및 클라이언트와 관련된 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 결정하는 쿠키 맵퍼를 포함한다. 일부의 예시적인 기기에서, 통신 인터페이스는 데이터베이스 사업자 쿠키 및 클라이언트와 관련된 시청자 특정 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 쿠키와 관련된 시청자 측정 엔티티로 제공한다.
일부의 예에서, 통신 인터페이스는 클라이언트가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 재-설정 메시지를 송신함으로써 쿠키 맵핑을 제공한다. 일부의 이런 예에서, 재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성 표시를 포함한다. 일부의 예시적인 기기에서, 통신 인터페이스는 쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하여 쿠키 맵핑을 제공한다. 일부의 이런 예에서, 메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 기기는 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하고, 데이터베이스 사업자 쿠키와 클라이언트와 관련된 시청자 측정 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 쿠키와 관련된 시청자 측정 엔티티로 제공하는 통신 인터페이스; 및 프로세서가 메시지를 생성하게 하는 명령어를 실행하는 프로세서를 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법은 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계; 및 데이터베이스 사업자가 클라이언트에 해당하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하는 단계를 포함하는 프로세스를 클라이언트가 명령어의 실행시 개시하게 하는 웹사이트에 포함되는 명령어를 제공하는 단계를 포함한다. 일부의 예시적인 방법은 웹사이트와 관련된 정보를 수신하는 단계 및 정보를 기초로 명령어를 생성하는 단계를 더 포함한다. 일부의 예에서, 프로세서는 시청자 측정 쿠키의 식별자를 포함하는 재-설정 메시지를 시청자 측정 엔티티로부터 수신하는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 예시적인 기기는 통신 인터페이스; 및 웹사이트에 포함되는 명령어를 생성하고 통신 인터페이스가 웹사이트와 관련된 웹서버로 명령어를 제공하게 하는 프로세서를 포함하며, 상기 명령어는 명령어의 실행시: 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계; 및 데이터베이스 사업자가 클라이언트에 해당하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하는 단계를 포함하는 프로세스를 클라이언트가 개시하게 한다. 일부의 예에서, 통신 인터페이스는 웹사이트와 관련된 정보를 수신하며, 프로세서는 정보를 기초로 명령어를 생성한다. 일부의 예시적인 기기에서, 프로세서는 시청자 측정 쿠키의 식별자를 포함하는 재-설정 메시지를 시청자 측정 엔티티로부터 수신하는 단계를 더 포함한다.
도 1은 AME(102)로부터 파트너 데이터베이스 사업자(DP)(104)로의 재-설정을 기초로 시청자 측정 엔티티(AME)-대-파트너 쿠키 맵핑을 생성하는 예시적인 시스템(100)을 도시한다. 도 2는 AME(102)에서 파트너 DP(104)로의 재-설정을 기초로 AME-대-파트너 쿠키 맵핑을 생성하는 도 1의 예시적인 시스템(100)에 해당하는 예시적인 메시지 흐름도(200)를 도시한다.
도 1의 예시에서, 웹서버(106)는 하나 이상의 웹사이트들로의 접속을 제공한다. 예시 시스템(100)은 웹서버(106)에 의해 제공된 웹사이트들로의 접속을 요청하는 웹 브라우저(예를 들어, 예시 웹 브라우저(110))를 맵핑하는 AME-파트너 쿠키를 결정한다. 예시 웹 브라우저(110)가 도시된 것처럼 보여지면, 도 1의 예시 시스템(100)은 웹 브라우저(110) 및/또는 다른 웹 브라우저들을 위해 도 1의 도시된 과정을 복사 및/또는 반복할 수 있다. 도 1의 예시 웹 브라우저(110)는 특정 컴퓨터 장치(예를 들어, PC, 모바일 디바이스, 도 14의 프로세싱 플랫폼(1400) 등)에서 실행되는 웹 프라우저 컴퓨터 어플리케이션의 특정 예시이다. 그러나, 도 1의 예시 시스템(100)의 예시적인 실행은 일반적으로 많은 이러한 브라우저들을 포함할 수 있다.
도 1의 예시 웹 서버(106)로부터 이용 가능한 예시 웹 페이지는 비콘(beacons) 명령어들에 태그된다. 몇몇 예에서, AME(102)는 웹서버(106)에 의해 제공된 웹 사이트들 또는 요소들(예를 들어, 미디어, 광고 및/또는 웹 사이트의 다른 요소들) 내에 포함되도록, 태그 또는 비콘 명령어들을 웹서버(106)에 제공한다. 제공된 비콘 명령어들은 태그된 특정 페이지에 기초한 웹 서버 및/또는 웹 페이지 상에 존재하는 어떠한 의견들 및/또는 다른 다양한 명령어들에 기초한 웹 서버를 허용할 수 있고, 또는 이러한 웹 서버에 의한 변형을 요구할 수 있다.
예시 브라우저(110)가 웹서버(106)로부터 웹 페이지를 요청하면(예를 들어, 도 1의 화살표(1)), 예시 웹 서버(106)는 비콘 명령어들을 가지고 페이지를 되돌린다(예를 들어, 도 1의 화살표(2)). 도 1의 예시 비콘 명령어은 AME(102)에 의해 제공되거나 AME(102)에 의해 제공된 명령으로부터 웹 서버(106)에 변형되고, AME 서버(114)를 가리키는 URL(112)을 포함하며, 그들 중에서, 웹서버(106)로부터 요청된 페이지를 제공함에 따른 미디어 표시 및/또는 임프레션 결과와, 비콘 명령이 제공된 웹서버 또는 배포자(예를 들어, 웹서버(106)의 명령(예를 들어, URL(112) 내 굵은 텍스트)으로 구체화된다(예를 들어, 도 1의 화살표(3)). 몇몇 예시에서, 웹 서버(106)는 파트너 DP(104) 또는 또 다른 데이터베이스 소유주(proprietor)에 의해 제어된다. 이 예시에서, 웹서버(106)는 식별자(identifier) 또는 URL(112) 내 파트너 DP(104)의 다른 표시(indication)를 포함한다. 브라우저(110)가 AME(102)에 대응하는 쿠키(예를 들어, AME 쿠키)(그리고 쿠키는 만료되지 않음)를 먼저 저장한 경우, 예시 브라우저(110)는 비콘 요청과 함께 AME 쿠키를 제공한다.
예시 AME 서버(114)는 재설정기(120), 쿠키 생성기(122), 파트너 선택기(124), 비콘 명령어 생성기(126) 및 커뮤니케이션 인터페이스(128)를 포함한다. AME 서버(114)가 브라우저(110)로부터 비콘 요청을 받으면, 예시 비콘 요청 재설정기(120)는 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하는지 여부를 결정한다. 만약 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하지 않으면, 예시 쿠키 생성기(122)는 브라우저(110)를 위한 AME 쿠키를 생성한다. 만약 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하면, 예시 비콘 요청 재설정기(120)는 AME 쿠기가 DP(예를 들어 파트너 DP(104))를 위한 DP 쿠키값과 결합되었는지(예를 들어 맵핑되었는지) 여부를 결정한다. 만약 DP 쿠키가 있는 경우, 예시 AME 서버(114)는 브라우저(110)와 연결된 비콘을 저장한다. AME 서버(114)는 비콘 요청에 응답하거나 또는 응답하지 않을 수 있다. 도시된 예시에서, AME 서버(114)는 태크된 웹 페이지나 광고의 표시에 영향을 주지 않는 것(예를 들어 투명한 1x1 픽셀 이미지 또는 플레이스홀더(placeholder)와 같은 다른 요청된 미디어)와 함께 비콘 요청에 응답한다. 몇몇 예에서, 비콘 요청은 응답을 이끌어내지 않는다.
도시된 예의 AME 서버(114)가 브라우저(110)를 위한 AME 쿠키를 생성했다면, 또는 존재하는 AME 쿠키와 연결된(예를 들어 맵핑된) 브라우저(110)를 위한 DP 쿠키값이 없는 경우(예를 들어 태그된 웹 페이지나 광고가 DP 서버로부터의 것이 아닌 경우), 예시 비콘 요청 재설정기(120)는 비콘 요청의 응답으로 URL 변수(116)에 AME 쿠키를 추가한다. 예시 비콘 요청 재설정기(120)는 재설정 응답(예를 들어 HTTP "302 Found" 재설정 메시지)을 브라우저(110)에 비콘 요청의 응답으로 전송한다(예를 들어 도 1의 화살표(4)). 도 1의 예시 URL 변수(116)는 DP 서버(108)의 파트너 주소(예를 들어 도 1의 URL(116)에서 굵고 밑줄친 텍스트) 및 파트너 DP(104)의 쿠키로 맵핑되도록 식별자 또는 AME 쿠키값(예를 들어 굵고 밑줄없는 텍스트)을 포함한다. 예시 URL 변수(116)는 파트너 DP 서버(108)의 주소를 더 포함한다. 예시 파트너 선택기(124)는 재설정 메시지가 향하는 곳에 파트너 DP 서버를 선택한다. 예를 들어, 파트너 선택기(124)는 예를 들어 웹 서버(106)에 의해 제공된 미디어(예를 들어 태그된 미디어)의 예상되는 인구통계특성(demographics)에 기초하여 하나 이상의 다중 파트너 DP들(예를 들어 협력 파트너 DP들의 리스트로부터)을 선택할 수 있다. 몇몇 다른 예에서, 파트너 선택기(124)는 디폴트 파트너 DP 및 하나 이상의 백업 파트너 DP들을 선택한다.
도 1의 예시 비콘 명령어 생성기(126)는 예시 웹서버(106) 및/또는 웹서버(106)에 의해 제공된 웹 사이트들과 연결된 정보를 수신한다. 정보는 웹서버(106) 및/또는 미디어의 주소 및/또는 URL 범위를 포함할 수 있다. 정보에 근거하여, 예시 비콘 명령어 생성기(126)는 예시 웹서버(106)에 의해 사용될 비콘 명령어들을 웹서버(106)에 의해 제공된 태그 미디어에 생성한다. 몇몇 다른 예에서, 비콘 명령어 생성기(126)는 제공되는 미디어를 기초하는 웹서버(106)에 의해 변형될 수 있는 일반 명령어들을 웹서버(106)에 제공한다.
예시 커뮤니케이션 인터페이스(128)는 예시 AME 서버(114)를 (예를 들어, 인터넷과 같은 네트워크를 통해) 교류적으로 예시 브라우저(110)에 결합한다. 예시 커뮤니케이션 인터페이스(128)는 비콘 요청들 및 재설정 반응들과 같은 커뮤니케이션들을 송수신하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 조합을 포함한다. 몇몇 예에서, 커뮤니케이션 인터페이스(128)는 다중 AME 서버들(114) 사이의 많은 수의 커뮤니케이션들을 분배하기 위한 로드 밸런싱 특징들(load balancing features)을 포함한다.
예시 브라우저(110)는 비콘 요청으로 재설정 응답을 수신하고 URL(116)에 기초한(예를 들어, URL을 이용한) 파트너 DP 서버(108)로(예를 들어 도 1의 화살표(5)로) 요청을 생성한다. 브라우저(110)가 파트너 DP(104)의 도메인을 위한 쿠키를 가지는 경우, 예시 브라우저(110)는 요청과 함께 쿠키를 제공한다. 도 1의 예시 파트너 DP 서버(108)는 쿠키 맵퍼(cookie mapper)(130) 및 커뮤니케이션 인터페이스(132)를 포함한다. 파트너 DP 서버(108)는 쿠키가 브라우저(110)에 의해 제공된 것인지 여부를 결정한다. 만약 브라우저(110)가 요청과 함께 쿠키를 제공하면, 예시 파트너 DP 서버(108)는 (예를 들어, 쿠키 맵퍼(130)를 통해) 쿠키를 인식하고 URL(116) 내에 확인된 AME 쿠키로 파트너 DP 쿠키를 맵핑한다(예를 들어, 파트너 DP 쿠키 및 AME 쿠키 사이의 연관을 저장한다). 예시 파트너 DP 서버(108)는 브라우저(110)를 위한 AME 쿠키 및 파트너 DP 쿠키 사이의 맵핑을 가리키는 메시지를 예시 AME 서버(114)에 전송한다(예를 들어, 도 1의 화살표 (6)). 예시 메시지는 맵핑을 제공하는 URL(118)을 포함한다(예를 들어, 굵은 텍스트).
예시 쿠키 맵퍼(130)는 추가적으로 또는 선택적으로 AME 서버들(114) 내에서 실행될 수 있다. 아래에 설명되는 바와 같이, 몇몇 예시들에서, AME 서버는 AME 쿠키들과, AME 쿠키들에 기초한 DP 쿠키들, 파트너 DP 유저 식별자들 및/또는 브라우저(110)와 연결된 파트너 DP 쿠키들 사이의 맵핑을 수행한다.
예시 커뮤니케이션 인터페이스(312)는 예시 파트너 DP 서버(108)를 (예를 들어, 인터넷과 같은 네트워크를 통해) 예시 브라우저(110)에 교류적으로 결합한다. 예시 커뮤니케이션 인터페이스(132)는 비콘 재설정들, 쿠키 맵핑들 및 신상정보들과 같은 커뮤니케이션들을 송수신하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 조합을 포함한다. 몇몇 예시들에서, 커뮤니케이션 인터페이스(132)는 다중 파트너 DP 서버들(108) 사이의 많은 수의 커뮤니케이션들을 나누기 위한 로드 밸런싱 특징들을 포함한다.
도 1의 예에서, URL(118) 맵핑은 파트너 DP(104)에 알려진 브라우저와 연결된 신상정보(예를 들어 브라우저의 사용자를 위한 신상정보)를 더 포함한다. 예를 들어, 브라우저(110)의 사용자는 파트너 DP(104)에 의해 제공된 서비스의 사용 대신 파트너 DP(104)로의 신상정보가 제공되었을 수 있다. 몇몇 예에서, URL(188) 맵핑은 맵핑의 타임스탬프(timestamp) 및/또는 AME 쿠키 및/또는 임프레션 데이터로의 파트너 DP 쿠키의 맵핑을 가능하게 하는 맵핑을 이끄는 다른 이벤트의 타임스탬프를 더 포함한다. 몇몇 다른 예들에서, AME 서버(114)는 맵핑 과정동안 송수신된 HTTP 메시지로부터 파생된 타임스탬프들을 저장한다. 몇몇 예에서, AME 쿠키는 타임스탬프들이 AME 쿠키 및/또는 임프레션 데이터로의 파트너 DP 쿠키와 매칭할 필요가 없도록 고유하다.
도 1의 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키와 파트너 DP 쿠키 사이의 맵핑을 저장한다. 도 1의 예시 AME 서버(114)는 파트너 DP로부터 받은 브라우저(110)를 위한 신상정보를 (가능하다면) 더 저장한다. 동일한 AME 쿠키를 위한 브라우저(110)로부터 받은 차후의 비콘 요청들을 위하여, 예시 AME 서버(114)는 비콘 요청을 저장하고(그리고 페이지 보기 및/또는 정보 임프레션을 결합하고), 브라우저(110)를 재설정하지 않음으로써, DP 트래픽을 감소시키고 DP로부터 제공받은 데이터(예를 들어 임프레션 카운트(impression counts))를 또한 감소시킨다.
도 3은 AME에서 파트너 DP1으로 재설정에 기초하여 맵핑한 AME-제1 파트너 DP 쿠키를 생성하고, 또한 파트너 DP2의 등록된 사용자를 확인하기 위하여 제2 파트너DP로 요청을 전송하는 또 다른 예시 시스템(300)을 도시한다. 도 4는 AME에서 파트너 DP1로의 재-설정을 기초로 AME-대-파트너 DP1 쿠키 맵핑을 생성하고 파트너 DP2의 등록 사용자를 식별하도록 요청을 제2 파트너 DP(파트너 DP2)로 또한 송신하는 예시적인 메시지 흐름도를 도시한다. 도 3의 예시 시스템(300)은 도 1의 AME(102), 제 파트너 DP(104), 웹서버(106), 제1 파트너 DP 서버(108), 예시 브라우저(110), 및 AME 서버(114)를 포함한다.도 3의 예시 시스템(300)은 하나 이상의 제2 파트너DP 서버(304)를 포함하는 제2 파트너DP(302)를 더 포함한다.
도 1의 화살표 (1) 및 (2)와 유사한 방식으로, 예시 브라우저(110)는 제1 웹서버(106)로부터 웹페이지를 요청하고 비콘 명령어들과 함께 미디어(예를 들어, 웹페이지, 광고)를 수신한다. 웹서버(106)로의 요청은 태그된 어떠한 미디어(예를 들어, 웹페이지, 광고와 같은 웹페이지의 일부)를 위한 것일 수 있다. 웹페이지 자체는 태그될 수 있고, 또는 광고나 태그된 페이지 내에 다른 부분들일 수 있다. 예시 비콘 명령어는 구체적으로 웹서버, 배포자(publisher), 및/또는 비콘 명령이 유래된 웹사이트 소유주(예를 들어 굵은 폰트)의 URL(306)을 포함한다. 도 1의 화살표 (3)과 유사한 방식으로, 예시 브라우저(110)는 비콘 명령을 받으면서, 예시 AME 서버(114)로 보낼 비콘 요청을 생성한다. 브라우저(110)는 AME(102)에 대응하는 쿠키를 먼저 저장하고(쿠키는 만료되지 않음), 예시 브라우저(110)는 비콘 요청과 함께 AME 쿠키를 제공한다. 도 1 및 3의 예시들에서, AME 서버(114)는 AME 쿠키가 만료되었는지 여부를 결정할 필요가 없다. 왜냐하면 브라우저(110)는 만료된 AME 쿠키(또는 다른 만료된 쿠키)를 보내지 않기 때문이다(예를 들어 삭제함).
AME 서버(114)가 브라우저(110)로부터 비콘 요청을 수신하면, 예시 AME 서버(114)는 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하는지 여부를 결정한다. 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하지 않으면, 예시 AME 서버(114)는 브라우저(110)를 위한 AME 쿠키를 생성한다. AME 쿠키가 기간(time period)을 넘어 만료하면, AME 쿠키 내에 설정되거나 브라우저(110)에 의해 설정되거나, 및/또는 쿠키들의 수명에 유니버셜 어퍼 리밋(universal upper limit)이 될 수 있다. AME 쿠키가 만료하면, 예시 브라우저(110)는 AME 쿠키를 폐기한다(예를 들어 저장소에서 삭제함). 브라우저(110)로부터 다음의 비콘 요청은 AME 쿠키를 포함하지 않아, AME 서버(114)는 브라우저(110)를 모르는 것(unknown)으로 여기고 새로운 AME 쿠키를 공급한다. 만약 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하면, 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키가 URL(112)에서 특정 DP(예를 들어 파트너DP(104)를 위한 DP 쿠키값과 관련이 있는지(예를 들어, 맵핑되었는지) 여부를 결정한다. 만약 DP 쿠키가 있다면, 예시 AME 서버(114)는 브라우저(110)와 관련된 비콘을 저장한다.
만약 AME 서버(114)가 브라우저(110)를 위한 AME 쿠키를 생성했거나, 또는 존재하는 AME 쿠키와 관련된(예를 들어 맵핑된) 브라우저(110)를 위한 DP 쿠키값이 없는 경우, 예시 AME 서버(114)는 비콘 요청의 재설정 응답으로 URL 변수(308)에 AME 쿠키를 추가한다. 그러면 예시 AME 서버(114)는 비콘 요청의 응답으로(예를 들어, 도 1의 화살표 (4)와 유사한 방식으로) 재설정 응답(예를 들어 HTTP "302 Found" 재설정 메시지)을 브라우저(110)에 전송한다. 도 3의 예시 URL 변수(308)는 제1 파트너DP 서버(108)의 주소(예를 들어 굵고 밑줄없는 텍스트) 및 식별자 또는 제1 파트너DP(104)의 쿠키에 맵핑될 AME 쿠키값(예를 들어 굵고 밑줄친 텍스트)을 포함한다. 만약 브라우저(110)가 제1 파트너DP(104)의 도메인에 대응하는 쿠키를 이전에 저장했다면, 예시 브라우저(110)는 제1 파트너DP 서버(108)에 요청과 함께 제1 파트너DP 쿠키를 포함한다.
예시 제1 파트너DP 서버(108)는 요청이 제1 DP 쿠키를 포함하는지 여부를 결정한다. 만약 요청이 제1 파트너DP 쿠키를 포함한다면, 예시 제1 파트너 DP 서버(108)는 URL(310)을 포함하는 AME 서버(114)에 메시지를 전송한다. URL(310)은 AME 쿠키로의 제1 파트너 DP 쿠키의 맵핑을 포함한다(예를 들어 굵은 텍스트). 몇몇 예에서, 제1 파트너 DP 서버(108)는 AME 서버(114)로의 이후의 맵핑 및 전송(예를 들어 배치(batch)로서)을 위한 제1 파트너 DP 쿠키를 저장한다. 주기적 또는 비주기적 간격으로, 제1 파트너 DP 서버(108)는 AME 쿠키로의 개별적인 제1 파트너 DP 쿠키들의 맵핑들을 가리키는 URL(예를 들어 URL(310))을 포함하는 다중 메시지들을 전송한다.
제1 파트너 DP(104)를 위하여 AME 쿠키를 파트너 DP 쿠키(예를 들어, 브라우저가 웹페이지를 요청하는 파트너 DP)에 맵핑하는 것에 더하여 혹은 이에 선택적으로, 예시 시스템(300)은 브라우저(110)를 위한 AME 쿠키를 제2 파트너DP(302)를 위한 파트너 DP에 맵핑한다. 예시 제2 파트너 DP(302)는 제1 파트너 DP(104)보다 브라우저(110)의 사용자에 대한 추가적 또는 선택적인 정보를 가질 수 있다. 몇몇 예에서, 제1 파트너 DP(104)는 브라우저(110)와 연관된 정보가 없을 수 있고, 제2 파트너 DP(302)는 유용한 신상정보 또는 AME(102)를 위한 다른 정보를 가질 수 있다.
몇몇 예시에서, 시스템(300)은 제2 파트너 DP(302)가 미디어 캠페인(예를 들어 광고)을 위한 임프레션들을 로그하도록, AME 쿠키를 제2 파트너 DP 쿠키에 맵핑한다. 예시 제2 파트너 DP(302)는 제2 파트너 쿠키를 통해 트랙된 임프레션 정보를 예시 AME(102)에 제공하며, 제2 파트너 DP 쿠키를 브라우저(110)를 위한 예시 AME 쿠키에 맵핑한다. 몇몇 예들에서, 제2 파트너 DP(302)는 임프레션들과 연관된 신상정보를 더 제공한다.
브라우저(110)를 위한 AME 쿠키를 제2 파트너 DP 쿠키에 맵핑하기 위하여, 예시 AME 서버(114)는 제2 파트너 DP(302)로(예를 들어 제2 파트너 DP 서버(304)로)의 URL(312)을 포함하는 재설정 응답을 비콘 요청으로 전송한다. 예를 들어, 태그된 미디어는 AME(102)가 브라우저(110)를 다중 파트너 DP들에 재설정하게 하는 다중 비콘들을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 선택적으로, 태그된 미디어는 단지 하나의 비콘 요청을 발행하고 AME 서버(114)는 다중 재설정 메시지들에 응답할 수 있다. 추가적으로 또는 선택적으로, 각 DP(예를 들어, 제1 파트너 DP(104), 제2 파트너 DP(304) 등)는 다른 DP에 재설정이 되돌아온 재설정에 의해 유발된 요청에 응답할 수 있다. AME 서버(114)가 다중 재설정을 보낸 예에서는, 도 3의 예시 URL(312)은, URL(310)이 제1 파트너 DP 서버(108)의 주소 대신에 제2 파트너 DP 서버(304)의 주소를 특정하는 것을 제외하고는 URL(308)과 유사하다.
도시된 예시의 예시 URL(310)은 AME 쿠키값을 포함한다. 예시 브라우저(110)는 재설정 응답을 수신하고 요청을 예시 제2 파트너 DP 서버(304)에 송신한다. 만약 브라우저(110)가 제2 파트너 DP 서버(304)를 위한 쿠키를 가지면, 브라우저(110)는 요청에 쿠키를 포함한다. 예시 제2 파트너 DP 서버(304)는 브라우저(110)로부터의 요청이 쿠키를 포함하는지 여부를 결정한다. 만약 요청이 쿠키를 포함하면, 예시 제2 파트너 DP 서버(304)는 브라우저(110) 또는 브라우저와 연관된 사용자(예를 들어, 고유의 사용자 식별(uniquely identifies the user))를 식별하는 쿠키로부터의 값을 읽는다.
예시 제1 파트너 DP(104)와 달리, 도 3의 도시된 예시의 예시 제2 파트너 DP(302)는 즉시 맵핑의 생성 대신에 간격을 갖고 맵핑하는 제2 파트너 DP에 AME 쿠키를 제공한다. 예를 들어, 제2 파트너 DP(302)는 제2 파트너 DP 쿠키와 이후의 AME 서버(114)에 전송을 위한(예를 들어 배치(batch)로서) 맵핑된 AME 쿠키 사이의 맵핑을 저장한다. 주기적 또는 비주기적 간격으로, 제2 파트너 DP 서버(304)는 AME 쿠키에 제2 파트너 DP 쿠기의 각각의 맵핑들을 포함하는 하나 이상의 다중 메시지를 전송한다. 예시 제2 파트너 DP 서버(304)는 하나 이상의 데이터 파일(예를 들어, 어레이 또는 다른 데이터 구조) 내 하나의 메시지를 통해 다중 맵핑들의 세트를 전송할 수 있다. 추가적 또는 선택적으로, 제2 파트너 DP 서버들(304)은 다중 메시지들(예를 들어, HTTP 요청들 더미)을 전송할 수 있으며, 여기서 각 메시지는 맵핑을 포함한다(예를 들어, 맵핑 정보를 포함하는 URL). 만약 예시 제2 파트너 DP 서버(304)가 사용자를 인식하면(예를 들어, 쿠키 내 사용자 식별자를 통해), 예시 제2 파트너 DP 서버(304)는 맵핑 메시지 또는 예시 AME 서버(114)로의 다른 통지 메시지(예를 들어, 200 OK HTTP 요청 메시지)를 전송한다.
도 1-4, 5B, 6B, 7B 및/또는 8B의 예시들은 도 1 및 3의 예시 시스템(100, 300) 내 하나 이상의 서버들 또는 컴퓨터들에 의해 실행된 기계적 판독 가능한 명령들을 사용하여 수행될 수 있는 구동들과의 연결을 보여준다.
도 5A, 6A, 7A 및 8A의 예시들에서, AME에 의해 수행되는 것으로 설명된 구동들은 예를 들어 도 1-4, 5B, 6B, 7B 및/또는 8B의 AME 서버들(114)에 의해 수행될 수 있고, 파트너 DP에 의해 수행되는 것으로 설명된 구동들은 예를 들어 도 1-4, 5B, 6B, 7B 및/또는 8B의 파트너 DP 서버들(108, 304)에 의해 수행될 수 있다. 도 5A의 예에서, 제1 데이터베이스 소유자(DP1)는 쿠키-레벨 데이터를 제공하는 것에 동의하며, 제2 데이터베이스 소유자(DP2)는 쿠키-레벨 데이터의 제공을 거절하나 버켓 또는 카테고리 내 쿠키-레벨 데이터의 총합(예를 들어, 30-40세의 남자)을 나타내는 합계 데이터의 제공을 허용한다.
도 5a는 제1 파트너 DP로부터 온라인 캠페인 시청률(OCR) 데이터를 수집하는 것과 관련하여 제1 및 제2 파트너 데이터베이스 사업자로부터 분배된 신상 정보를 수집하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(500)를 나타내는 흐름도이다. 도 5b는 도 5a의 명령어(500)를 구현하는 도 1의 시스템(100)의 예시적인 프로세스를 도시한다.
블록(510)에서, 브라우저가 미디어를 접근하면(예를 들어, 도 5B의 화살표 (1)), 미디어를 포함하거나 미디어와 연관된 비콘 명령들(예를 들어 도 5B의 화살표 (2))은 AME로의 비콘 요청을 전송함으로써 브라우저가 임프레션을 등록하게 한다(예를 들어, 도 5B의 화살표 (3)). 프로세스 블록(512)의 구동에서, AME는 브라우저를 위한 온라인 활성 데이터를 수집한다. 예를 들어, AME는 브라우저(블록(512a)로부터 비콘 명령을 수신하고, 비콘 요청을 포함하거나 비콘 요청과 연관된 임프레션 데이터를 수집 및/또는 저장한다(블록 512b). 비콘 요청과 연관된 데이터는 브라우저와 연관된 AME 쿠키를 포함할 수 있고, 및/또는 비콘 요청이 연결된 미디어를 확인할 수 있다. AME는, 브라우저로부터 예를 들어 웹페이지 뷰 및 미디어 임프레션에 수신된 대응하는 AME 쿠키에 기초한 수집된 임프레션 데이터를 수행한다(블록 512c).
블록(514)에서, AME는 어떠한 파트너 DP가 브라우저에 재설정될 것인지 결정한다. 예시 AME는 파트너 DP1, 파트너 DP2, 및/또는 하나 이상의 추가 파트너 DP들을 선택할 수 있다. 예를 들어, AME는 예상되거나 평가된 인구통계적 비율에 따른 정보의 질이 다른 파트너 DP들보다 파트너 DP1에서 더 높은 경우, 태그된 웹사이트의 예상되거나 평가된 인구통계적 비율에 기초하여 파트너 DP1을 선택할 수 있다. 몇몇 다른 예에서, AME는 다중(예를 들어, 이용가능한 것 전부) 파트너 DP들(예를 들어, DP1 및 DP2)을 선택할 수 있다. 블록(514)의 결과에 근거하여, 예시 AME는 고객 브라우저가 파트너 DP1(예를 들어 도 5B의 화살표 (5)) 및/또는 파트너 DP2(예를 들어 초기 블록들(516a-516d))에 재설정 요청을 전송하게 하도록, 고객 브라우저(예를 들어, 도 5B의 화살표 (4))에 재설정 요청을 전송한다.
도시된 예에서, 프로세스 블록(502) 내 구동들은 고객 컴퓨터 상의 웹브라우저로부터 받은 비콘 요청들에 기초한 임프레션 데이터를 수집하기 위하여, AME 대신 파트너 DP1에 의해 실행된다. 예를 들어, 태그된 미디어를 접속한 후, 고객 브라우저는 비콘 요청을 AME에 전송하고, 파트너 DP1 및/또는 파트너 DP2 중 하나 또는 모두가 AME에 의해 재설정된다(블록(514)). 토론을 위하여 파트너 DP1이 재설정에 근거하여 고객 브라우저로부터 메시지를 받았다고 가정하면(예를 들어 블록(502a), 파트너 DP1은 고객으로부터 받은 메시지로부터 태그 정보(예를 들어, 미디어 정보, 공개 정보, 타임스탬프 등)를 접속하여, 브라우저로부터 임프레션 데이터를 수집 및/또는 저장한다(예를 들어, 블록(502b)). 파트너 DP1은 태그 정보를 파트너 DP1 쿠키 식별자 및/또는 태그된 미디어에 임프레션된 사용자를 위한 AME 쿠키 식별자들과 연합하도록 태그 정보를 처리한다. 따라서, 블록(502)의 예시 작동자들은 파트너 DP1이 태그된 미디어에 접속한 사용자들(panelist and/or non-panelist users)로부터 임프레션 정보를 수집하도록 한다. 파트너 DP1에 의한 임프레션 정보의 수집은 AME에 의한 임프레션 정보의 수집에 더하여 또는 선택적으로 수행될 수 있다.
블록(504)에서, 파트너 DP1은 AME에(예를 들어, 도 5B의 화살표 (6)) 전송하기 위하여 파트너 DP1에 의해 수집된 로우(raw) 임프레션 데이터(예를 들어, 미디어 정보, 쿠키 식별자들, 타임스탬프 등)를 압축한다. 파트너 DP1에 의해 제공되어 AME로 전송되는 임프레션 데이터는 AME 쿠키 식별자들(예를 들어, 태그 정보를 통해 수집된 식별자들) 및 파트너 DP1 쿠키 식별자들(예를 들어, 고객 디바이스에 의해 저장된 파트너 DP1으로 알려진 사용자들의 식별자들) 사이의 맵핑들을 포함한다. 도 5B는 타임스탬프, 임프레션 정보(예를 들어, 미디어 식별자), 및 파트너 DP1 사용자 식별자 및 AME 쿠키 식별자 사이의 결합을 포함하는 예시 테이블(524)를 도시한다. 예시 파트너 DP1은 테이블(524)을 도 5B의 화살표 (6)에 대응하는 메시지로 예시 AME 서버에 전송한다. 파트너 DP1 쿠키 식별자는 사생활 보호를 위해 AME로 제공되는 임프레션 데이터에 익명화될 수 있다. 예시 맵핑 정보는 AME가 다중 파트너 DP들(예를 들어, DP1, DP2 등) 중 임프레션 데이터를 연관시키도록 하게 한다. 도 5A의 예시 블록들(502, 504)은 임프레션 데이터를 수집하고 이를 AME에 전송하는 것을 반복하거나 및/또는 연속적으로 실행한다.
처리블록(506) 내 구동들에서, 파트너 DP1은 쿠키 레벨에서 사용자 신상정보 파일들을 생성한다(블록 506a). 예를 들어, 파트너 DP1은 AME 쿠키들에 맵핑될 파트너 DP 쿠키 식별자들을 포함하고, 파트너 DP 쿠키들에 의해 식별된 개별의 사용자들을 위한 신상정보를 더 포함하는 파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 파트너 DP1은 사용자들의 DP 쿠키 식별자들 및 사용자들과 연관된 신상정보를 포함하며, 이 정보로부터 DP 쿠키들은 태그 재설정 메시지와 관련된 정보를 받는다(예를 들어, 리포팅 기간 진행 동안에). 쿠키-레벨 신상정보 파일들은 압축되어 AME에 전송된다(예를 들어, 주기적, 비주기적, 요청에 의해, 또는 설정된 시간에 등)(예를 들어, 블록(506b), 도 5B의 화살표 (7)). 예시 테이블(526)은 도 5B에 도시되며 파트너 DP1 쿠기 식별자들과 연관된 신상정보를 포함한다. 신상정보 데이터는 쿠키 맵핑이 일어나거나 소유주 쿠키 데이터베이스의 더 큰 세트를 커버할 수 있는 사용자들에 제한될 수 있다.
도면번호 508로 참조되는 구동들에서, AME는 임프레션 데이터 및 파트너 DP1으로부터의 신상정보 데이터를 합병 및/또는 모은다(블록(508a)). 예를 들어, AME는 개별의 파트너 DP 쿠키들에 대응하는 신상정보를 개별의 파트너 DP 쿠키들에 대응하는 임프레션 데이터(예를 들어, 파트너 DP1으로부터 블록(504)에 수집된 임프레션 데이터, 다른 파트너 DP들로부터 수집된 임프레션 데이터, 및/또는 AME에 의해 수집된 다른 임프레션 데이터)와 결합할 수 있다. 예시 AME는 파트너 DP1의 조사결과들을 합한다(예를 들어, 데이터를 신상정보 그룹들 및/또는 버켓들로 그룹화함에 의해)(블록(508b). 파트너 DP 신상정보 및 임프레션 정보, 및/또는 그 합계 정보는 그 후 알려진 데이터(예를 들어, AME 패널리스트 데이터(520)) 및/또는 미디어 임프레션 리포트(예를 들어, 온라인 캠페인 점수)에 기초하여 조정(예를 들어, 눈금화)을 위해 칼리브레이션 엔진으로 공급된다.
처리블록(516) 내 구동들에서, AME에 의한 재설정 응답의 결과에 따른 요청을 수신하는 동안(블록(516a)), 제2 파트너 DP2(예를 들어, 도 3의 서버(304))는 브라우저를 위한 제2 파트너 DP2(예를 들어, 제2 파트너 DP(302)로 알려진 쿠키에 대응하는 활동 정보를 수집 및/또는 저장한다. 예시 파트너 DP2는 블록(502)의 구동들로 언급되어 위에서 설명된 파트너 DP1과 유사한 방식으로 태그 정보(예를 들어, 임프레션 데이터)를 수집한다. 예시 파트너 DP2는 파트너 DP2 쿠키들에 기초하여 임프레션 데이터를 처리한다(블록(516c)). 파트너 DP2는 블록(512c) 내 AME에 의해 수행된 프로세싱과 유사한 방식으로 블록(516c)에서 프로세싱을 수행할 수 있다. 그러나, 데이터를 압축하는 대신에, 예시 제2 파트너 DP 서버(304)는 태그 정보를 주기적으로 총합하여 태그 정보를 OCR 칼리브레이션 엔진(518)에 전송한다(블록 516d). 예를 들어, 데이터의 합계는 임프레션 정보 의 그룹화 및/또는 신상정보를 개개인의 사용자들 및/또는 쿠키들을 위한 임프레션 및/또는 신상정보보다 큰 신상정보 그룹들로 신상정보의 그룹화를 포함할 수 있다. 예시 OCR 칼리브레이션 엔진(518)은 AME 패널 요소들(520)(예를 들어, 개별의 AME 패널의 특성에 기초하여 임프레션 정보에 적용될 무게)을 더 받을 수 있다. 예시 OCR 칼리브레이션 엔진(518)은 AME 쿠키에 기초한 OCR 리포트들(522)을 파트너 DP 쿠키 맵핑, 파트너 DP 신상정보, 파트너 DP 활동 측정(예를 들어, 임프레션 데이터 수집), 및/또는 AME 활동 측정(예를 들어, AME 패널 및/또는 논-패널 임프레션 수집)에 생성한다. 예시 명령어들(500)은 블록들(502, 504)을 수행하는 파트너 DP들의 수를 포함하거나, 및/또는 블록(516)을 수행하는 파트너 DP들의 수를 포함할 수 있다.
도 6a는 제1 파트너 DP로부터 OCR 데이터를 수집하는 OCR 수집 프로세스 없이 제1 및 제2 파트너 데이터베이스 사업자로부터 분배된 신상 정보를 수집하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(600)를 나타내는 흐름도이다. 도 6b는 도 6a의 명령어(600)를 구현하는 도 1의 시스템(100)의 예시적인 프로세스를 도시한다. 예시 명령어(600)는 도 5a의 블록들(506-522)을 포함한다(예를 들어, 도 5a의 화살표 (1)-(4)). 도 5a의 명령어(500)와 달리, 예시 명령어(600)는 AME가 임프레션 정보를 수집하도록 유발하고 파트너 DP1이 임프레션 정보를 수집하는 업무로부터 해방하도록 한다.
도 6a의 예시 명령어들(600)은 도면부호 602로 언급된 명령들을 포함하며, 이는 AME가 파트너 DP1 도메인의 서브도메인(예를 들어, DP1에 의해 구동되는 서버보다, AME 서버(604)와 같은 파트너 DP1 도메인의 서브도메인 하에 구동하는 도 1의 AME 서버)에 브라우저를 재설정하게 한다. 파트너 DP1 도메인의 서브도메인을 사용하는 예시적 방법은 2011. 9. 21.자 출원된 US 출원 No. 13/239,005에 개시되어 있다. 예시 AME 서버(604)는 파트너 DP1 서브도메인 주소에서 브라우저로부터 태그 재설정을 받는다(블록 602a)(도 6B의 화살표 (5)). 이는 파트너 DP1 서브도메인 하에 구동되므로, 예시 AME는 브라우저로부터 파트너 DP1 쿠키를 직접 받을 수 있다. 파트너 DP1 쿠키는 AME에 의한 AME 쿠키에 합병되거나 맵핑된다(예를 들어, 재설정 요청에 페이로드(payload)로부터 AME 쿠키를 되찾아옴으로써)(블록 602b). 따라서 도 6a에서, 파트너 DP1은 임프레션 또는 임프레션 데이터를 수집하고 리포팅하는 책임을 없애준다. DP1 서브도메인 내 AME 서버를 통해 AME에 의해 수집된 데이터는 임프레션 데이터를 블록(506)에 전송된 신상정보 데이터와 합병하기 위하여 블록(508)에서 동일 또는 다른 AME 서버에 의해 사용될 수 있다. 예시 AME 서버(604)는 맵핑 정보를 또 다른 AME 서버(114)에 저장 및/또는 전송한다(예를 들어, 도 6b의 화살표(6)).
도 7a는 사용자-단계 쿠키 동기화 프로세스를 수행하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(700)를 나타내는 흐름도이다. 도 7b는 도 7a의 명령어(700)를 구현하는 도 1의 시스템(100)의 예시적인 프로세스를 도시한다. 사용자-단계 쿠키 동기화는 사용자/장치와 연결된 파트너 DP 쿠키를 갖는 동일한 사용자/장치에 연결된 AME 쿠키를 동기화하는 것을 따른다. 예시 명령어(700)는 도 5A의 블록들(510, 512, 516-522)를 포함한다.
수집 프로세스(702) 동안, 파트너 DP1 사이트의 미디어는 사용자 쿠키 ID들이 AME 쿠키들에 맵핑되도록 태그된다(블록 702a). 예를 들어, 파트너 DP1 사이트의 등록된 사용자가 파트너 DP1 사이트를 접속하면(예를 들어, 태그된 로그인 페이지를 통해)(도 7B의 화살표(1)), 파트너 DP1 사이트와 연결된 태그(도 7B의 화살표(2))는 브라우저가 비콘 요청을 AME 쿠키 및 파트너 DP1으로 알려진(블록 702b) 사용자의 사용자 식별자(예를 들어, 영숫자 코드 또는 값)를 포함하는 AME에 전송하게 한다. 예를 들어, 사용자 식별자는 비콘 요청의 페이로드에 운반될 수 있다. 사용자의 사생활 보호를 유지하기 위해, 예시 사용자 식별자는 예시 파트너 DP1에 의해 임의적으로 정의될 수 있고, 및/또는 동일한 사용자가 AME 쿠키-파트너 DP1 쿠키의 각 맵핑으로 바뀔 수 있다. 게다가, 사용자 식별자는 DP1 쿠키에 맵핑되나 이것이 DP1 쿠키 자체는 아니다. 예시 AME는 사용자 식별자와 수신된 AME 쿠키 사이의 결합을 저장한다. 만약 수신된 AME 쿠키가 없다면, 예시 AME는 브라우저에 새로운 AME 쿠키를 저장하고 새로운 AME 쿠키와 사용자 식별자 사이의 결합을 기록한다. 파트너 DP1이 사용자를 위한 일관된 사용자 식별자를 제공하는 몇몇 예에서, AME는 다중 AME 쿠키들과 동일한 파트너 DP1 쿠키에 맵핑될 AME 쿠키들에 기초한 다중 AME 쿠키들에 대응하는 임프레션 데이터를 결합한다.
맵핑 프로세서(702)로부터 분리적으로, 예시 브라우저(110)는 블록(510)에서 미디어(예를 들어, 미디어 서버로부터의)를 접속한다(도 7B의 화살표(4)). 앞서 설명한 바와 같이, 예시 AME는 비콘 명령을 통해서 브라우저로부터 받은 임프레션 정보를 수집하고 저장한다(예를 들어, 블록512, 도 7B의 화살표 5, 6).
신상정보 프로세스(704) 동안, 파트너 DP1은 사용자 ID들(예를 들어, 비콘 요청들을 통해 AME에 전송된 사용자 ID들) 및 중요 신상정보 세그먼트들(블록 704a)을 포함하는 일간/주간 파트너 dp1 신상정보 테이블(예를 들어, 도 7B의 테이블708)을 생성한다. 예시 파트너 DP1은 신상정보 파일을 압축 및/또는 AME에 전송한다(예를 들어, 블록 704b, 도 7B의 화살표(7)). 파트너 DP1이 AME에 제공된 사용자 및 사용자 ID 사이의 결합을 인지하기 때문에, 예시 파트너 DP1은 사용자 ID를 대응하는 사용자의 신상정보와 매치할 수 있다. 도시된 예에서, 파트너 DP1은 사생활 보호 요구를 충족하기 위해 데이터를 익명화한다. 사용자 ID와 AME 쿠키(예를 들어, 블록(702)에 의해 제공된 데이터로부터 AME에 의해 결정된) 사이의 맵핑들과 파트너 DP1 신상정보 테이블들(예를 들어, 파트너 DP1에 의해 제공된 신상정보 파일)은 AME 쿠키들과 파트너 DP1 쿠키들 사이의 맵핑 파일을 생성하는 데에 사용될 수 있다. 쿠키 맵핑 및/또는 사용자 ID와 AME 쿠키 사이의 맵핑은 청중 신상정보를 대응하는 온라인 미디어 임프레션들과 결합하고, 및/또는 예를 들어 온라인 캠페인 및/또는 임프레션 계산 및 리포팅을 수행하도록 차후에 사용된다. 도시된 예에서, AME는 부정확하다고 간주된 어떠한 신상정보 데이터를 수정 또는 조정하기 위하여 프로파일 정정을 적용한다.
리포팅 프로세스(706) 동안, 파트너 DP1 신상정보 테이블들(예를 들어, 프로세스 블록 704로부터 수신된)은 합계 및 리포팅을 위하여 AME 수집 테이블들에 매치된다(예를 들어, 프로세스 블록(512) 내 AME에 의해 수집된 임프레션 정보의 테이블들)(블록 706a). 예를 들어, AME는 파트너 DP1 쿠키들에 대응하는 신상정보 데이터(예를 들어, 도 7A의 프로세스 블록(704)로부터 수신되거나, 도 7B의 화살표(7))를 파트너 DP1 쿠키를 AME 쿠키 맵핑들에 사용하는 활동 모니터링 데이터(예를 들어, 도 7A의 프로세스 블록(702)로부터 수신 및/또는 결정되거나, 도 7B의 화살표(3))에 매치한다. 이러한 방식으로, 신상정보 데이터는 신상정보 데이터를 활동 데이터에 결합하기 위하여, AME 쿠키 ID 및/또는 DP1에 의해 제공된 사용자 식별자들에 기초하여 임프레션 데이터와 결합한다. 그러면 신상정보 데이터 및 활동 데이터는 다양한 신상정보 그룹들에 임프레션을 반영한 리포트 생성을 위하여 보정 엔진에 공급될 수 있다.
도 7a의 예시 명령들(700)은 브라우저가 DP1 서버들에 재설정하는 것을 유발하지 않는다. 대신, 파트너 DP1 쿠키(및/또는 파트너 DP1 사용자 식별자) 및 AME 쿠키 사이의 쿠키 맵핑은 AME에 의해 수집된 임프레션 데이터가 파트너 DP1에 의해 제공된 신상정보에 맵핑되도록 한다. 그 결과, 재설정의 수는 도 5a-5b, 6a-6b 및 8A-8B의 시스템들에 비해 줄어들고, 따라서 네트워크 트래픽은 감소한다. 또한, 브라우저의 감소된 재설정 수는 사용자 체험이 재설정 메시지들과 결합하는 데에 지연이 줄어들기 때문에 사용자를 위한 향상된 체험을 초래한다.
도 8a는 임프레션-단계 쿠키 동기화 프로세스를 수행하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(800)를 나타내는 흐름도이다. 도 8b는 도 8a의 명령어(800)를 구현하는 도 1의 시스템(100)의 예시적인 프로세스를 도시한다. 임프레션-단계 쿠키 동기화는 동일한 임프레션에 또한 연결된 파트너 DP 쿠키의 임프레션과 연결된 AME 쿠키를 동기화하는 것을 말한다. 예시 명령어(800)는 적어도 도 8b의 화살표 (1)-(4)를 따라 실행하는 도 5a의 블록들(510-522)를 포함한다.
수집 프로세서(802) 동안, 파트너 DP1은 고객 브라우저로부터 재설정을 받는다(예를 들어, 도 8a의 블록(802a), 도 8b의 화살표(5)). 재설정은 파트너 DP1에 전송될 변수(예를 들어, 요청의 페이로드에서)로서 AME 쿠키를 포함한다. 파트너 DP1은 고객 브라우저로부터 재설정 요청을 받고, AME 쿠키 ID(재설정을 통해 AME로부터 수신된) 및 파트너 DP1 쿠키 ID(존재하는 경우 고객 브라우저로부터 수신된) 사이의 맵핑을 포함하는 응답을 재전송한다(블록(802a), 도 8b의 화살표(6)). 몇몇 예에서, 응답은 코캑 브라우에 전송되어, 데이터는 AME에 향한다. 다른 예에서, 사용자 체험을 감소시킬 수 있는 고객 브라우저를 포함하는 추가 메시지들을 피하기 위하여, 응답은 파트너 DP1으로부터 AME(예를 들어, 비동기적 커뮤니케이션을 통해)에 직접 전송된다. 수집 프로세서(802) 동안 예시 쿠키 맵핑은 신상정보의 빠른 수집(예를 들어, 실시간에 근접한 수집)을 초래하고, 광고주가 보다 빨리 광고 목표와 광고 결과 사이의 차이를 확인하게 하거나, 원하는 신상정보 비율을 달성하도록 보다 빠르게 장소 및/또는 광고 서비스를 조정할 수 있게 한다.
예를 들어, 만약 광고 배포자가 30-40대 남성에게 매일 10,000개의 임프레션을 달성하기 위하여 웹사이트 A 및 B에 광고를 게재하였으나, 도 8a의 프로세스에 의한 데이터 수집은 웹사이트 A가 6,000개의 30-40대 남성에서 임프레션을 창출하고, 웹사이트 A가 대부분 여성의 임프레션을 창출한다면, 광고 배포자는 임프레션 목표를 달성하기 위하여, 신상정보 목표와 연관된 기간(예를 들어, 일일 목표를 위한 7일, 매시간 목표를 위한 시간별 기간) 내에 웹사이트 B에 광고 게재를 증가시키고 웹사이트 A의 광고 게재를 감소시킬 수 있다. 이러한 광고 게재의 조정은 현재의 광고 캠페인에서 원하는 광고 목표를 달성하기 위하여 실시간으로 이루어질 수 있을 것이다. 과거에는, 신상정보 결과들이 광고 캠페인이 완료될 때까지 사용할 수 없어 목표 도달에 실패하는 결과를 초래하는 경우가 많았다.
파트너 DP1은 주기적(예를 들어, 매시간, 매일, 매주, 격주, 매월 등) 또는 비주기적(예를 들어, 맵핑 정보와 함께)으로 사용자 테이블(예를 들어, 도 8b의 테이블(810) 또는 파트너 DP1 쿠키 식별자 및 주요 신상정보 세그먼트들을 포함하는 AME로의 다른 데이터 구조(블록(804a), 도 8b의 화살표(7))를 제공한다. 사용자 테이블에 제공된 쿠키 식별자들은 프로세스 블록(802) 내 AME 식별자들에 맵핑된 쿠키 식별자들에 대응된다. 도시된 예에서, 데이터는 사생활 보호 요구를 충족하기 위하여 익명화되어 만들어진다(예를 들어, 개인 정보는 삭제). 도시된 예에서, AME는 부정확하다고 간주된 어떠한 신상정보 데이터를 수정 또는 조정하기 위하여 프로파일 정정을 적용한다.
리포팅 프로세스(806) 동안, 예시 AME는 합계 및 리포팅을 위해 파트너 DP1 신상정보 테이블들(예를 들어, 블록(804)로부터의 신상정보 데이터)을 AME 수집 테이블들(예를 들어, 블록(512)로부터의 온라인 활동 데이터)(블록 806a)에 매치하기 위하여, 블록(802)으로부터 받은 맵핑을 사용한다(블록(806b). 예를 들어, 데이터의 합계는 임프레션 정보 및/또는 신상정보를, 개개인의 사용자 및/또는 쿠키들을 위해 제공된 임프레션 및/또는 신상정보보다 더 큰 그룹들로 그룹화하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 신상정보 데이터는 파트너 DP1 쿠키 ID들에 기초하여 임프레션 데이터에 결합된다.
프로세스 블록(808) 내 구동들에서, 예시 AME는 도 8a의 OCR 리포트(522)를 미디어 배포자 및/또는 웹서버에 제공한다(예를 들어, 도 8b의 웹서버로의 화살표(8)). 도 8b의 예에서, 배포자는 OCR 리포들와 신상정보 목표를 비교한다(블록(808a)). 비교에 근거하여, 예시 배포자는 원하는 목표를 달성하기 위하여 미디어의 위치를 조정(예를 들어, 웹사이들 가운데 미디어의 위치를 옮김)한다. 따라서, 블록(808)은 광고주가 광고 목표와 광고 결과 사이의 차이를 확인할 수 있도록, 및/또는 원하는 신상정보 비율에 도달하도록 광고의 위치 및/또는 서비스를 보다 빨리 조정할 수 있도록 하는 피드백 메커니즘을 제공한다.
예시 명령어들(500-800)이 도 5a-8b에 따라 앞에서 설명되었으나, 명령어들(500-800) 중 어느것과 도 5a-8b의 블록들 중 어느 것은 조합되거나, 분리되거나, 재배열되거나, 빠지거나, 제거될 수 있고, 도 5a-8b에 대하여 설명된 것과 같은 다양한 효과를 달성하기 위하여 다른 방법으로 실행될 수 있다.
시스템들(100, 300)을 실행하는 예시 방법이 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b에 도시되었으나, 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b에 도시된 요소들, 프로세스들, 및/또는 장치들 중 하나 이상은 조합되거나, 분리되거나, 재배열되거나, 빠지거나, 제거되거나, 다른 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b에 도시된 예시 웹서버(106), 예시 AME 서버(114, 604), 예시 파트너 DP 서버(108, 304), 예시 브라우저(110), 예시 비콘 요청 재설정기(120), 예시 쿠키 생성기(122), 예시 파트너 선택기(124), 예시 비콘 명령어 생성기(126), 예시 커뮤니케이션 인터페이스(128, 132), 예시 쿠키 맵퍼(130), 및/또는 보다 일반적으로, 예시 시스템(100, 300)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 그 조합에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 예시 웹서버(106), 예시 AME 서버(114, 604), 예시 파트너 DP 서버(108, 304), 예시 브라우저(110), 예시 비콘 요청 재설정기(120), 예시 쿠키 생성기(122), 예시 파트너 선택기(124), 예시 비콘 명령어 생성기(126), 예시 커뮤니케이션 인터페이스(128, 132), 예시 쿠키 맵퍼(130), 및/또는 보다 일반적으로, 예시 시스템(100, 300)은, 하나 이상의 아날로그 또는 디지털 회로, 로직 회로, 프로그래밍 프로세서, 어플리케이션 특화 회로(ASIC), 프로그래밍 로직 디바이스(PLD) 및/또는 필드 프로그래밍 로직 디바이스(FPLD)에 의해 실행될 수 있다. 본 발명의 어느 기구 또는 시스템들이 소프트웨어나 펌웨어 실행을 커버한다고 기재하였으나, 예시 웹서버(106), 예시 AME 서버(114, 604), 예시 파트너 DP 서버(108, 304), 예시 브라우저(110), 예시 비콘 요청 재설정기(120), 예시 쿠키 생성기(122), 예시 파트너 선택기(124), 예시 비콘 명령어 생성기(126), 예시 커뮤니케이션 인터페이스(128, 132), 예시 쿠키 맵퍼(130)는, 여기서 메모리와 같은 저장 매체, DVD, CD, 블루레이 디스크 등에 포함되도록 정의될 수 있다. 또한, 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시 시스템(100, 300)은, 하나 이상의 요소들, 프로세서들 및/또는 디바이스들을 포함할 수 있고, 여기에 더하거나 빠질 수 있으며, 다른 도시된 요소들, 프로세서들 및/또는 디바이스들을 중 어느 것을 포함할 수 있다.
도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 시스템(100, 300)을 실행하기 위한 예시적인 기계 판독 가능한 명령어들을 나타내는 흐름도들이 도 9-13에 도시된다. 이 예에서, 기계 판독 가능한 명령어들은 아래 도 14와 연결된 설명의 예시 프로세서 플랫폼(1400)에 도시된 프로세서(1412)와 같은 프로세서에 의한 실행을 위한 프로그램들을 포함한다. 프로그램들은 프로세서(1412)와 연관된 CD-ROM, 플로피 디스크, 하드드라이브, DVD, 블루레이 디스크 또는 메모리와 같은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 소프트웨어에 실시될 수 있으며, 전체의 프로그램들 및/또는 그 일부는 선택적으로 프로세서(1412)와 다른 장치에 의해 실행되거나 및/또는 펌웨어나 하드웨어에 실시될 수 있다. 또한, 비록 예시 프로그램들이 도 9-13에 도시된 흐름도에 참조되어 설명되었지만, 예시 시스템(100, 300)을 실행하는 많은 다른 방법들이 선택적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 블록의 실행 순서는 바뀔 수 있으며, 설명된 블록 몇몇은 바뀌거나 제거되거나, 또는 조합될 수 있다.
앞에서 언급한 바와 같이, 도 9-13의 예시 프로세스들은 하드디스크 드라이브, 플래쉬 메모리, ROM, CD, DVD, 캐시, RAM 및/또는 정보를 일정 동안 저장할 수 있는 다른 저장 장치와 같은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 코드화된 명령어들(예를 들어, 컴퓨터 및/또는 기계에서 읽기 가능한 명령어들)을 사용하여 실행될 수 있다. 여기에서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체라 함은 어떠한 형태의 컴퓨터에 읽기 가능한 저장 장치 및/또는 저장 디스크를 포함하고 전파 신호들을 배제하는 것으로 정의될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체, 기계 판독 가능한 저장 매체 등의 어구는 호환적으로 사용된다. 추가적으로 또는 선택적으로, 도 9-13의 예시 프로세스들은 하드디스크, 플래쉬 메모리, ROM, 컴팩트 디스크, DVD, 캐시, RAM, 및/또는 정보를 일정 동안 저장할 수 있는 다른 저장 장치와 같은 컴퓨터(non-transitory computer) 및/또는 기계 판독 가능한 저장 매체에 저장된 코드화된 명령어들(예를 들어, 컴퓨터 및/또는 기계에서 읽기 가능한 명령어들)을 사용하여 실행될 수 있다. 여기서, 컴퓨터(non-transitory computer) 판독 가능한 저장 매체라 함은 어느 형태의 컴퓨터 읽기 가능 장치 또는 디스크를 포함하고 전파 신호들을 배제하는 것으로 정의될 수 있다. 여기서, '적어도'라 함은 청구항 전제부에 쓰이는 용어로 '포함하는'과 같이 열린 형태(open ended)의 범위를 의미한다.
도 9는 브라우저에 대한 파트너 DP 쿠키와의 AME 쿠키의 맵핑을 구현하는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 브라우저를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(900)를 나타내는 흐름도이다.
도 1의 예시 브라우저(110)는 웹페이지를 위한 요청을 전송한다(예를 들어, 파트너 DP 및/또는 다른 웹페이지 배포자에게)(블록(902)). 예시 브라우저(110)는 비콘 명령어들을 포함하는 웹페이지 코드를 수신하고(예를 들어, AME에 의해 제공된 태그)(블록(906)), 비콘 명령어들로부터 비콘 요청을 생성한다(블록(908)).
예시 브라우저(110)는 AME 도메인을 위한 쿠키가 저장되었는지 여부를 결정한다(블록(910)). 예를 들어, AME는 브라우저(110)가 AME 도메인을 위한 쿠키를 이전에 저장하도록 유발할 수 있다. 만약 AME 도메인을 위한 쿠키가 저장되면(블록(910)), 예시 브라우저(110)는 AME 쿠키를 비콘 요청에 추가하거나(블록(912)), 또는 AME 도메인을 위해 저장된 쿠키가 없다면(블록(910)), 예시 브라우저(110)는 비콘 요청을 AME 서버(114)로 전송한다(블록(914)). 블록들(902-914)을 수행하는 예시된 방법 및 기구들은 US특허 No. 8,370, 489에 도시되어 있다.
예시 브라우저(110)는 응답이 수신되었는지 여부를 결정한다(블록(916)). 만약 응답이 수신되지 않은 경우(블록(916)), 예시 브라우저(110)는 응답 시간제한(예를 들어, 워치독 타이머(watchdog timer))이 지났는지 여부를 결정한다(블록(917)). 예를 들어, 브라우저(110)가 비콘 요청 내 AME 쿠키를 제공하면, 그리고 AME 서버(114)가 AME 쿠키가 파트너 DP 쿠키에 맵핑되는 것을 결정하면, 예시 AME 서버(114)는 임프레션을 로그할 수 있고 브라우저(110)로 응답 전송을 생략할 수 있다. 응답하지 않음에 따라, 예시 AME 서버(114) 및 브라우저(110)는 네트워크 트래픽의 양을 감소할 수 있고, 파트너DP로 전송되는 데이터의 양을 감소할 수 있다. 만약 응답 시간제한이 일어나지 않으면(블록(917)), 제어부는 비콘 요청에 응답을 위한 대기를 유지하도록 블록(916)으로 반복(loop)한다. 몇몇 예시에서, 타이머는 블록(916)에서 무한 반복에 걸리는 것을 방지하는 데에 사용된다. 이러한 예시에서, 만약 시간제한 기간 내 응답이 없으면, 제어부는 블록(916)을 뛰어넘어 도 9의 명령어들을 마친다.
응답이 수신되면(블록(916)), 예시 브라우저(110)는 응답이 재설정 메시지(예를 들어, 302 FOUND 메시지)인지 여부를 결정한다(블록(918)). 만약 응답이 재설정 메시지이면(블록(918)), 예시 브라우저(110)는 재설정 명령어들로부터 파트너 DP요청을 생성한다(블록(920)). 예를 들어, 파트너 DP 요청은 재설정 메시지에 특정된 파트너 DP 서버의 URL을 포함할 수 있다.
예시 브라우저(110)는 재설정에 특정된 파트너 DP 도메인을 위한 쿠키가 저장되었는지 여부를 결정한다(블록(922)). 예를 들어, 파트너 DP는 브라우저(110)가 파트너 DP 도메인을 위한 쿠키를 이전에 저장하도록 유발할 수 있다. 만약 파트너 DP 도메인을 위한 쿠키가 저장되어 있으면(블록(922)), 예시 브라우저는 파트너 DP 쿠키를 파트너 DP 요청에 추가한다(블록(924)). 파트너 DP 쿠키를 추가한 후(블록(924)), 또는 만약 파트너 DP 쿠키가 저장되지 않으면(블록(922)), 예시 브라우저(110)는 파트너 DP 요청을 파트너DP 서버(108)에 전송한다(블록(926)). 파트너 DP 요청을 파트너 DP 서버에 전송한 후(블록(926)), 만약 AME 서버(114)로부터의 응답이 재설정이 아니면(예를 들어, 1*1 투명 픽셀과 같은 고정 이미지이면), 또는 만약 응답 시간제한이 일어나면(블록(917)), 예시 명령(900)은 종료한다.
도 10은 파트너 DP 쿠키와의 AME 쿠키의 맵핑을 개시하는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 AME 서버를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(1000)를 나타내는 흐름도이다.
도 1의 예시 AME 서버(114)는 브라우저(예를 들어, 도 1의 브라우저(110))로부터 비콘 요청을 수신한다(블록(1002)). 예시 AME 서버(114)는 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하는지 결정한다(블록 1004). 만약 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하지 않으면(블록 1004), 예시 AME 서버(114)는 브라우저를 위한 AME 쿠키를 생성한다(블록 1006). 예를 들어, AME 쿠키는 AME 서버가 AME-태그된 웹페이지 내 브라우저의 온라인 활동을 트랙(track)하는 것을 가능하게 한다. 만약 비콘 요청이 AME 쿠키를 포함하면(블록 1004), 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키가 파트너 DP 쿠키를 이미 맵핑했는지 여부를 결정한다(블록 1008). 예를 들어, AME 서버(114)는 AME 쿠키가 하나 이상의 파트너 DP의 쿠키에 맵핑되었는지 여부를 결정할 수 있다. AME 쿠키가 파트너 DP 쿠키에 맵핑된 경우(블록 1008), 예시 AME 서버(114)는 추가적인 맵핑이 필요한지 여부를 결정한다(블록 1009). 예를 들어, AME 서버(114)가 AME 쿠키와 제1 파트너 DP 쿠키 사이의 맵핑을 가지면, 임프레션 데이터에 적용되는 신상정보의 질을 향상시키기 위하여, AME 쿠키를 다른 파트너 DP로부터의 제2 (또는 그 이상의) 파트너 DP 쿠키에 맵핑하는 것이 요구될 수 있다.
만약 AME 쿠키-파트너 DP 쿠키(예를 들어, 제1 파트너 DP 및/또는 추가적인 파트너 DP 쿠키) 맵핑이 요구되면(블록 1008, 1009), 또는 AME 쿠키를 생성한 후(블록 1006), 예시 AME 서버(114)는 재설정 응답을 생성한다(블록 1010). 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키(예를 들어, 생성되거나 이전에 저장된 쿠키)의 식별자 및 재설정 응답에 연결될 파트너 DP의 주소(예를 들어, URL)을 포함한다(블록 1012). 예시 AME 서버(114)재설정 요청(예를 들어, AME 쿠키 식별자 및 파트너 DP 주소를 포함하는)을 브라우저(110)에 전송한다(블록 1014). 몇몇 예에서, 블록들(1002-1014)은 프로세스를 나타내고 블록들(1016-1030)은 평행하게 실행되는 분리된 프로세스를 나타낸다. 몇몇 예시들에서, 제1 프로세스는 블록(1014) 후에 종료한다.
도 10의 예로 돌아와서, 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키-파트너 DP 쿠키 맵핑이 수신되었는지 여부를 결정한다(블록 1016). 예시 AME 서버(114)는 블록(1014) 및 블록(1016) 사이의 시간 동안 대기할 수 있다(예를 들어, 브라우저(110)가 파트너 DP 서버(108)에 요청을 전송할 수 있도록). 만약 AME 쿠키-파트너 DP 쿠키 맵핑이 수신되면(블록 1016), 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키-파트너 DP 쿠키 맵핑을 로그한다(블록 1018). 예를 들어, 맵핑은 AME 쿠키 식별자 및 대응 파트너 DP 쿠키 식별자를 포함할 수 있다.
몇몇 예에서, 블록들(1016, 1018)은 AME 쿠키 및 파트너 DP 쿠키들 사이의 맵핑들을 수신 및/또는 저장하기 위한 분리 프로세스로서 실행될 수 있는 쓰레드(thread)를 구성한다. 예를 들어, AME 서버(114)는 브라우저들을 파트너 DP 서버들(108, 304)에 재설정할 수 있다. 파트너 DP 서버들(108, 304)은 AME 쿠키들 및 파트너 DP 쿠키들 사이의 결합을 결정하고, AME 서버(114)로의 즉각적인 맵핑 전송(예를 들어, 직접 또는 브라우저(110)를 통해) 대신에, 예시 파트너 DP 서버들(108, 304)은 배치(batch)로서 맵핑을 프로세스 및/또는 전송한다(예를 들어, 다중 메시지, 파일 내 다중 맵핑 등).
도 10의 예로 돌아가, 쿠키 맵핑 로그 후, 또는 쿠키 맵핑이 수신되지 않은 경우(블록 1016), 예시 AME 서버(114)는 추가적인 파트너 DP로부터 맵핑 요청할 것인지 결정한다(블록 1020). 예를 들어, 브라우저(110)는, AME 서버(114)가 다중 파트너 DP들에 요청을 재설정하도록 하기 위하여, 태그된 명령들에 기초한 다중 비콘 요청들을 선택할 수 있다. 만약 AME 서버(114)가 추가적인 파트너 DP로부터 맵핑을 요청하면(1020), 예시 AME 서버(114)는 재설정 요청을 생성한다(블록 1022). 예시 AME 서버(114)는 재설정 응답 내에 AME 쿠키(예를 들어, 생성되거나 수신된 AME 쿠키)를 포함한다(블록 1024). 예시 AME 서버(114)는 브라우저(110)에 재설정 요청을 전송한다(블록 1026).
AME 서버(114)가 추가적인(예를 들어, 다중의) 파트너 DP들로부터 맵핑을 요청하는 몇몇 예시들에서, 예시 AME 서버(114)는 비콘 요청의 응답과 동시에 브라우저(110) 다중 재설정 응답들을 발행할 수 있다.
도 10의 예로 돌아가서, 예시 AME 서버(114)는 이후의 파트너 DP 데이터와의 매칭(예를 들어, 파트너 DP OCR 및/또는 신상정보의 주기적 전송을 통해)을 위하여 AME 쿠키를 저장한다.
AME 쿠키를 저장한 후(블록 1028), 만약 AME 서버(114)가 추가적인 파트너 DP로부터의 맵핑을 요청하지 않으면(블록 1020), 또는 추가적인 파트너 DP들에 쿠키 맵핑들이 요구되지 않으면(블록 1009), 도 10의 예시 명령(1000)은 종료한다.
도 11은 파트너 DP로부터 획득된 신상정보를 온라인 활동 모니터 정보(예를 들어, 임프레션 데이터)와 연관시키는 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 AME 서버를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(1100)를 나타내는 흐름도이다.
예시 AME 서버(114)는 파트너 DP 쿠키 맵핑에의 AME 쿠키를 얻는다(블록 1102). 예를 들어, AME 서버(114)는 도 1의 파트너 DP 서버(108)로부터의 파트너 DP 쿠키들에 AME 쿠키들의 맵핑을 포함하는 주기적 또는 비주기적 리포트를 수신할 수 있다. 추가적 또는 선택적으로, 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키에서 파트너 DP 쿠키의 맵핑을 포함하는 파트너 DP 서버들(108, 304)(예를 들어, 직접 또는 브라우저(110)를 통해)로부터 메시지(예를 들어 HTTP 메시지)를 수신할 수 있다(블록 1104). 예시 AME 서버(114)는 파트너 DP 쿠키에 대응하는 신상정보를 얻는다(블록 1104).
예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키-파트너 DP 쿠키 맵핑을 선택한다(블록 1106). 예시 AME 서버(114)는 선택된 맵핑에서 파트너 DP 쿠키가 추가적인 AME 쿠키들에 맵핑되었는지를 결정한다(예를 들어, 선택된 맵핑 내 AME 쿠키와 다른 AME 쿠키들)(블록 1108). 예를 들어, 다중 AME 쿠키들은 하나의 파트너 DP 쿠키와 연관된 하나의 사용자와 연관된 브라우저(110)에 제공될 수 있다. AME 쿠키들이 만료되거나 브라우저(110)에 의해 삭제되면, 추가적인 AME 쿠키들이 브라우저(110)에 제공되어 동일한 파트너 DP 쿠키에 맵핑될 수 있다. 그러면 예시 AME 서버(114)는 동일한 파트너 DP 쿠키에 맵핑된 다중 AME 쿠키들을 위한 임프레션 데이터를 합병함으로써 사용자를 위한 임프레션들을 연관시킬 수 있다. 만약 파트너 DP 쿠키가 추가적인 AME 쿠키들에 맵핑되면(블록 1108), 예시 AME 서버는 파트너 DP 쿠키에 대응하는 AME 쿠키의 맵핑을 합병한다(블록 1110). 맵핑을 합병함에 따라, 예시 AME 서버(114)는 브라우저와 연관된 사용자의 활동들(예를 들어, 임프레션들)을 합병할 수 있다.
맵핑들을 합병한 후(블록 1110) 또는 만약 파트너 DP 쿠키가 추가적인 AME 쿠키를 맵핑하지 않은 경우(블록 1108), 예시 AME 서버(114)는 AME 쿠키(예를 들어, 선택된 맵핑의 AME 쿠키 및/또는 합병된 AME 쿠키)가 추가적인 파트너 DP 쿠키에 맵핑되는지 여부를 결정한다(블록 112). 예를 들어, AME 서버(114)는 앞서 설명한 것처럼 단일 AME를 위한 다중 파트너 DP 서버들(108, 304)로부터의 맵핑들을 요청 및 수신할 수 있다. AME 쿠키가 추가적인 파트너 DP 쿠키에 맵핑되면(블록 1112), 예시 AME 서버(114)는 추가 파트너 DP 쿠키-AME 쿠키의 맵핑을 합병한다(블록 1114).
맵핑을 합병한 후(블록 1114), 또는 AME 쿠키에 맵핑된 추가 파트너 DP 쿠키가 없는 경우(블록 1112), 예시 AME 서버(114)는 합병할 추가 맵핑들이 있는지 여부를 결정한다(블록 1116). 추가 맵핑들이 있다면(블록 1116), 제어부는 또다른 AME 쿠키-파트너 DP 쿠키 맵핑을 선택하도록 블록(1106)으로 되돌린다.
추가적인 맵핑이 없는 경우(블록 1116), 예시 AME 서버(114)는 파트너 DP 쿠키들에 대응하는 수신된 신상정보(예를 들어, AME 쿠키-파트너 DP 쿠키의 합병 또는 합병되지 않은 맵핑들에 기초한)로 AME 쿠키들에 측정된 온라인 활동(예를 들어, 임프레션 데이터)를 연관시킨다(블록 1118). 예컨대, AME 서버(114)는 파트너 DP 쿠키와 AME 쿠키의 맵핑을 결정함으로써 AME 쿠키와 관련하여 측정된 임프레션 데이터를 파트너 DP 쿠키와 관련하여 수신된 신상 데이터와 매칭할 수 있다. 예시적인 AME 서버(114)는 파트너 DP 쿠키를 사용하여 파트너 DP에 의해 측정된 임의의 추가적인 온라인 활동을 AME 쿠키와 연관시킨다(블록 1120). 그 결과, 예시적인 AME 서버(114)는 (있다면) AME에 의해 측정된 온라인 활동을 AME에 의해 측정되지 않은 파트너 DP에 의해 측정되며 또한 AME에 의해 이전에 이용될 수 없었던 파트너 DP에 의해 제공된 신상 정보와 관련되는 온라인 활동과 종합한다. 이후, 예시적인 명령어(1100)가 종료된다.
도 12는 AME 쿠키를 파트너 DP 쿠키와 맵핑하도록 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 파트너 DP 서버(108, 304)를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(1200)를 나타내는 흐름도이다. 명확화를 위해, 도 12의 예시적인 명령어(1200)는 예시적인 파트너 DP 서버(108)를 참조로 하기에 기술된다.
도 1의 예시적인 파트너 DP 서버는 브라우저(예컨대, 도 1의 브라우저(110))로부터 요청을 수신한다(블록 1202). 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 요청이 파트너 DP 쿠키를 포함하는지를 결정한다(블록 1204). 예컨대, 브라우저(110)의 사용자가 계정을 미리 설정했거나 파트너 DP로 정보를 제공했다면, 예시적인 파트너 DP는 브라우저(110)를 실행하는 컴퓨터에 쿠키를 저장했을 수 있다.
요청이 파트너 DP 쿠키를 포함한다면(블록 1204), 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 파트너 DP 쿠키 데이터를 판독한다(블록 1206). 예컨대, 파트너 DP 서버(108)는 파트너 DP 쿠키 데이터로부터 사용자 식별자 또는 다른 식별 정보를 결정할 수 있다. 이후, 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 쿠키를 기초로 파트너 DP에 등록된 사용자를 식별한다(블록 1208).
예시적인 파트너 DP 서버(108)는 맵핑 응답을 생성한다(블록 1210). 파트너 DP 서버(108)는 맵핑 응답에 파트너 DP 쿠키 맴핑에 대한 AME 쿠키를 포함한다(블록 1212). 예컨대, 파트너 DP 서버(108)는 AME 서버(114)의 도메인을 포함하는 URL, AME 쿠키의 식별자 및 맵핑 응답에서 AME 쿠키와 맵핑된 파트너 DP 쿠키의 식별자를 포함할 수 있다. 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 맵핑에서 파트너 DP 쿠키에 상응하는 신상 정보를 포함하는지를 결정한다(블록 1214). 예컨대, 파트너 DP 서버(108)는 신상 정보를 맵핑에 제공하고/하거나 주기적으로 신상 정보를 AME(102)에 제공할 수 있다.
파트너 DP 서버(108)가 맵핑에 신성 정보를 포함하지 않고 있다면(블록 1214), 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 맵핑 응답을 AME 서버(114) 또는 브라우저(110)로 송신한다(블록 1216). 예컨대, 파트너 DP 서버(108)는 비동기식 HTTP 요청을 AME 서버(114)로 송신하고/하거나 브라우저가 요청을 AME 서버(114)로 송신하게 하도록 재설정 응답을 브라우저(110)로 송신할 수 있다. 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 AME 쿠키, 파트너 DP 쿠키 및 신상 정보를 포함하는 데이터를 AME 서버(114)로 주기적으로 송신한다(블록 1218). 그러나, 파트너 DP 서버(108)는 추가로 또는 대안으로 데이터를 AME 서버(114)로 비주기적 또는 다른 간격으로 송신할 수 있다. 파트너 DP 서버(108)가 신상 정보를 포함하지 않는다면(블록 1214), 예시적인 파트너 DP 서버(108)는 신상 정보를 포함하는 맵핑 응답을 AME 서버(114) 또는 브라우저(110)로 송신한다(블록 1220).
신상 정보를 포함하는 맵핑 응답을 송신한 후(블록 1220) 또는 맵핑 응답을ㄹ 송신하고 신상 데이터를 별도로 송신한 후(블록 1216 및 1218), 도 12의 예시적인 명령어는 종료된다.
도 13은 웹 서버(예컨대, 도 1의 웹 서버(106))에 의해 제공되는 비콘 명령어(예컨대, 태그)를 태그 미디어(예컨대, 광고, 웹페이지 등)로 생성하도록 도 1의 예시적인 비콘 명령어 생성기(126)를 구현하도록 실행될 수 있는 예시적인 기계 판독가능한 명령어(1300)를 나타내는 흐름도이다.
도 1의 예시적인 비콘 명령어 생성기(126)는 웹사이트 및/또는 웹서버 정보(예컨대, 주소 정보, 도 1의 웹서버(106)에 의해 제공된 웹사이트를 설명하는 정보)를 수신한다(블록 1302). 예시적인 비콘 명령어 생성기(126)는 웹사이트 및/또는 웹서버에 대한 비콘 명령어(들)를 생성한다(블록 1304). 일부의 예에서, 비콘 명령어 생성기(126)는 웹사이트 및/또는 웹사이트 요소(예컨대, 전체 웹사이트에 대한, 웹사이트의 일부인 광고나 다른 미디어에 대한 등)에 대한 탬플릿 명령어(template instruction)를 생성한다. 본 명세서에 개시된 바와 같이, 비콘 명령어 생성기(126)에 의해 생성된 예시적인 비콘 명령어는 비콘 명령어를 수신하여 비콘 요청을 개시하는 브라우저나 다른 클라이언트 장치가 AME 쿠키를 하나 이상의 파트너 DP 쿠키와 맵핑하게 하는 임프레션 측정 및/또는 프로세스를 용이하게 한다.
예시적인 비콘 명령어 생성기(126)는 비콘 명령어가 수정가능한(예컨대, 맞춤화될 수 있는) 데이터를 포함하는지를 결정한다. 예시적인 수정가능한 데이터는 웹사이트, 웹서버, 광고 캠페인 또는 다른 용도에 대한 비콘 명령어를 맞춤화하도록 비콘 명령어에 포함될 수 있다. 수정할 수 없는 것으로 설정될 수 있는 예시적인 정보는 비콘 명령어가 통신을 개시하는 AME 서버(114)의 주소를 포함한다. 비콘 명령어에 수정가능한 정보가 있다면(블록 1306), 예시적인 비콘 명령어 생성기(126)는 웹사이트 및/또는 웹서버 정보를 기초로 수정가능한 비콘 명령어 데이터를 수정한다(블록 1308).
일부의 예에서, 비콘 명령어는 브라우저(110)로 제공되는 웹페이지를 기초로 웹서버(106)에 의해 수정가능한 데이터를 포함한다. 예컨대, 비콘 명령어는 브라우저(110)의 사용자의 신원 및/또는 비콘 명령어를 송신하는 시간스탬프에 따라 다른 데이터를 예시적인 브라우저(110)로 제공할 수 있다.
비콘 명령어 데이터를 수정한 후(블록 1308) 또는 비콘 명령어가 수정가능하지 않다면(블록 1306), 예시적인 비콘 명령어 생성기(126)는 미디어에 포함하기 위해 비콘 명령어를 웹서버(106)로 제공한다(블록 1310). 예컨대, 비콘 명령어 생성기(126)는 통신 인터페이스를 통해 비콘 명령어를 웹서버(106)로 전송하고/하거나 웹서버(106)의 스크립트 및/또는 코드에 포함하기 위해 웹사이트의 개발자 또는 관리자로 명령어를 제공할 수 있다. 이후, 예시적인 명령어(1300)는 종료하고/하거나 웹서버(106)에 대한 추가적인 비콘 명령어 또는 추가적인 웹서버를 생성하도록 반복한다.
도 14는 예시적인 AME 서버(들)(114), 예시적인 파트너 DP 서버(108, 304), 예시적인 브라우저(110) 및/또는, 더 일반적으로, 도 1-4, 5b, 6b, 7b 및/또는 8b의 예시적인 시스템(100, 300)을 구현하도록 도 9-13의 명령어를 실행할 수 있는 예시적인 프로세서 플랫폼(1400)의 블록 다이어그램이다. 프로세서 플랫폼(1400)은 예컨대 서버, 개인용 컴퓨터 또는 임의의 다른 타입의 컴퓨팅 장치일 수 있다.
도시된 예의 프로세서 플랫폼(1400)은 프로세서(1412)를 포함한다. 도시된 예의 프로세서(1412)는 하드웨어이다. 예컨대, 프로세서(1412)는 임의의 소정의 패밀리나 제조사로부터의 하나 이상의 집적회로, 논리 회로, 마이크로프로세서 또는 제어기에 의해 구현될 수 있다.
도시된 예의 프로세서(1412)는 로컬 메모리(1413)(예컨대, 캐시)를 포함한다. 도시된 예의 프로세서(1412)는 버스(1418)를 통해 휘발성 메모리(1414) 및 비-휘발성 메모리(1416)를 포함하는 주메모리와 통신한다. 휘발성 메모리(1414)는 SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory), DRAM(Dynamic Random Access Memory), RDRAM(RAMBUS Dynamic Random Access Memory) 및/또는 임의의 다른 타입의 랜덤 액세스 메모리 장치에 의해 구현될 수 있다. 비-휘발성 메모리(1416)는 플래시 메모리 및/또는 임의의 다른 소정의 타입의 메모리 장치에 의해 구현될 수 있다. 주메모리(1414, 1416)로의 접속은 메모리 제어기에 의해 제어된다.
또한, 도시된 예의 프로세서 플랫폼(1400)은 인터페이스 회로(1420)를 포함한다. 인터페이스 회로(1420)는 가령 이더넷 인터페이스, 범용 직렬 버스(USB), PCI 익스프레스 인터페이스 및/또는 임의의 다른 통신 인터페이스와 같은 임의의 타입의 인터페이스 표준에 의해 구현될 수 있다.
도시된 예에서, 하나 이상의 입력 장치(1422)는 인터페이스 회로(1420)와 연결된다. 입력 장치(들)(1422)는 사용자가 데이터 및 명령을 프로세서(1412)로 입력하게 한다. 입력 장치(들)는 예컨대 오디오 센서, 마이크로폰, 카메라(스틸 또는 비디오), 키보드, 버튼, 마우스, 터치스크린, 트랙-패드, 트랙볼, 아이소포인트(isopoint) 및/또는 음성 인식 시스템에 의해 구현될 수 있다.
또한, 하나 이상의 출력 장치(1424)는 도시된 예의 인터페이스 회로(1420)와 연결된다. 출력 장치(1424)는 예컨대 디스플레이 장치(예컨대, 발광 다이오드(LED), 유기발광 다이오드(OLED), 액정 디스플레이, 음극선관 디스플레이(CRT), 터치스크린, 촉각 출력장치, 발광 다이오드(LED), 프린터 및/또는 스피커)에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 도시된 예의 인터페이스 회로(1420)는 통상 그래픽 드라이버 카드, 그래픽 드라이버 칩 또는 그래픽 드라이버 프로세서를 포함한다.
또한, 도시된 예의 인터페이스 회로(1420)는 네트워크(1426)(예컨대, 이더넷 연결, 디지털 가입자 회선(DSL), 전화선, 동축 케이블, 셀룰러 전화 시스템 등)를 통해 외부 기계(예컨대, 임의의 종류의 컴퓨팅 장치)로 데이터의 교환을 용이하게 하는 가령 송신기, 수신기, 송수신기, 모뎀 및/또는 네트워크 인터페이스 카드와 같은 통신 장치를 포함한다.
또한, 도시된 예의 프로세서 플랫폼(1400)은 소프트웨어 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장장치(1428)를 포함한다. 이런 대용량 저장장치(1428)의 예는 플로피 디스크 드라이버, 하드 드라이브 디스크, 콤팩트 디스크 드라이브, 블루-레이 디스크 드라이브, RAID 시스템 및 DVD(digital versatile disk) 드라이브를 포함한다.
도 9-13의 코딩된 명령어(1432)는 대용량 저장장치(1428), 휘발성 메모리(1414), 비휘발성 메모리(1416) 및/또는 가령 CD 또는 DVD와 같은 제거가능한 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장매체에 저장될 수 있다.
본 명세서에 개시된 예시적인 방법 및 기기는 시청자 측정 엔티티가 이전에 이용가능했던 것보다 더 많은 수의 온라인 사용자에 대한 신상 정보를 시청자 측정 엔티티로 제공한다. 본 명세서에 개시된 예시적인 방법 및 기기는 개인 사용자에 대한 프라이버시를 유지하면서 수집된 데이터량을 증가시켜 통계적 방법의 사용과 관련된 불확실성을 감소시킨다. 본 명세서에 개시된 예시적인 방법 및 기기는 쿠키의 수명 또는 유효 동안 데이터베이스 사업자에게 요구되는 재-설정의 수를 감소시킨다. 재-설정의 수를 감소시킴으로써, 본 명세서에 개시된 예시적인 방법 및 기기는 클라이언트 브라우저의 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있는 중단, 간섭 및/또는 백그라운드 프로세싱을 감소시켜, 시청자 회원에 대한 전체 사용자 경험을 향상시킨다. 예시적인 방법 및 기기는 신상 정보와의 임프레션 정보의 매칭의 수집과 관련된 네트워크 혼선과 지연을 감소시켜 네트워크 환경의 전체 효율성을 향상시킨다.
본 특허는 본 명세서에 전체로서 참조로 통합되는 2013년 4월 12일자로 출원된 호주특허출원 제2103204865호를 우선권 주장함을 유의한다.
특정한 예시적인 방법, 기기 및 제조 물품들이 본 명세서에 기술되었으나, 본 특허의 보호범위는 이에 국한되지 않는다. 반대로, 본 특허는 본 청구범위 내에 명백히 있는 모든 방법, 기기 및 제조물품들을 포함한다.

Claims (74)

  1. 재-설정기가, 시청자 측정 엔티티에 의해 사용되는 제1 쿠키의 식별 및 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하는 단계; 및
    통신 인터페이스가, 데이터베이스 사업자에 의해 사용되는 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑을 수신하고 제2 쿠키와 관련된 신상 정보를 수신하는 단계를 포함하며,
    상기 응답은 클라이언트 장치가 데이터베이스 사업자로 요청을 송신하게 하는 재-설정 메시지를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵핑 및 신상 정보는 데이터베이스 사업자로부터 비동기식 통신으로 수신되는 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵핑은 제1 시간에 수신되며, 신상 정보는 제1 시간 이후 제2 시간에 수신되는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    요청이 유래한 웹사이트를 기초로 데이터베이스 사업자의 리스트로부터 데이터베이스 사업자를 선택하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    데이터베이스 사업자를 선택하는 단계는 웹사이트와 관련된 예상 신상 그룹에 대하여 데이터베이스 사업자에 의해 제공된 신상 정보의 품질을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    요청이 제1 쿠키를 포함하는지를 결정하는 단계 및
    요청이 제1 쿠키를 포함하지 않을 때 제1 쿠키를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 시청자 측정 엔티티에 의해 사용되는 제1 쿠키의 식별 및 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하는 재-설정기; 및
    데이터베이스 사업자에 의해 사용되는 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑하고 제2 쿠키와 관련된 신상 정보를 수신하는 통신 인터페이스를 포함하며,
    상기 응답은 클라이언트 장치가 데이터베이스 사업자로 요청을 송신하게 하는 재-설정 메시지를 포함하는 기기.
  9. 제 8 항에 있어서,
    통신 인터페이스는 데이터베이스 사업자로부터 비동기식 통신으로 맵핑 및 신상 정보를 수신하는 것인 기기.
  10. 삭제
  11. 제 8 항에 있어서,
    통신 인터페이스는 제1 시간에 맵핑을 수신하고 제1 시간 이후 제2 시간에 신상 정보를 수신하는 것인 기기.
  12. 제 8 항에 있어서,
    요청이 유래한 웹사이트를 기초로 데이터베이스 사업자의 리스트로부터 데이터베이스 사업자를 선택하는 파트너 선택기를 더 포함하는 기기.
  13. 제 12 항에 있어서,
    파트너 선택기는 웹사이트와 관련된 예상 신상 그룹에 대하여 데이터베이스 사업자에 의해 제공된 신상 정보의 품질을 결정하여 데이터베이스 사업자를 선택하는 기기.
  14. 제 8 항에 있어서,
    요청이 제1 쿠키를 포함하는지를 결정하고, 요청이 제1 쿠키를 포함하지 않을 때 제1 쿠키를 생성하는 쿠키 생성기를 더 포함하는 기기.
  15. 실행시, 프로세서가 적어도:
    시청자 측정 엔티티에 의해 사용되는 제1 쿠키의 식별 및 데이터베이스 사업자의 표시를 포함하는 요청에 대한 응답을 송신하고,
    데이터베이스 사업자에 의해 사용되고 데이터베이스 사업자로부터 수신된 제2 쿠키와의 제1 쿠키의 맵핑을 저장하며, 제2 쿠키와 관련되고 데이터베이스 사업자로부터 수신된 신상 정보를 저장하게 하는 컴퓨터 판독가능한 명령어를 포함하며,
    상기 응답은 클라이언트 장치가 데이터베이스 사업자로 요청을 송신하게 하는 재-설정 메시지를 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 맵핑 및 신상 정보는 데이터베이스 사업자로부터 비동기식 통신으로 수신되는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  17. 삭제
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 맵핑은 제1 시간에 수신되며, 신상 정보는 제1 시간 이후 제2 시간에 수신되는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  19. 제 15 항에 있어서,
    명령어는 또한 프로세서가 요청이 유래한 웹사이트를 기초로 데이터베이스 사업자의 리스트로부터 데이터베이스 사업자를 선택하게 하는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  20. 제 19 항에 있어서,
    명령어는 프로세서가 웹사이트와 관련된 예상 신상 그룹에 대하여 데이터베이스 사업자에 의해 제공된 신상 정보의 품질을 결정함으로써 데이터베이스 사업자를 선택하게 하는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  21. 제 15 항에 있어서,
    명령어는 또한 프로세서가 요청이 제1 쿠키를 포함하는지를 결정하고, 요청이 제1 쿠키를 포함하고 있지 않을 때 제1 쿠키를 생성하게 하는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  22. 통신 인터페이스가, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하는 단계;
    쿠키 맵퍼가, 클라이언트 장치와 관련된 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 결정하는 단계; 및
    통신 인터페이스가, 클라이언트가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 재-설정 메시지를 송신하는 단계를 포함하는 방법.
  23. 삭제
  24. 제 22 항에 있어서,
    재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성 표시를 포함하는 방법.
  25. 제 22 항에 있어서,
    쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자와 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함하는 방법.
  27. 통신 인터페이스가, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하는 단계; 및
    통신 인터페이스가, 데이터베이스 사업자 쿠키와 클라이언트 장치와 관련된 시청자 측정 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 쿠키와 관련된 시청자 측정 엔티티로 클라이언트 장치가 송신하게 하도록 재-설정 메시지를 송신하는 단계를 포함하는 방법.
  28. 삭제
  29. 제 27 항에 있어서,
    재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성의 표시를 포함하는 방법.
  30. 제 27 항에 있어서,
    쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  31. 제 30 항에 있어서,
    메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자와 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함하는 방법.
  32. 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하는 통신 인터페이스; 및
    클라이언트와 관련된 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 결정하는 쿠키 맵퍼를 포함하며,
    통신 인터페이스는 클라이언트 장치가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 재-설정 메시지를 송신하는 기기.
  33. 제 32 항에 있어서,
    통신 인터페이스는 데이터베이스 사업자 쿠키와 클라이언트와 관련된 시청자 측정 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 쿠키와 관련된 시청자 측정 엔티티에 제공하는 기기.
  34. 삭제
  35. 제 32 항에 있어서,
    재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성의 표시를 포함하는 기기.
  36. 제 33 항에 있어서,
    통신 인터페이스는 쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 기기.
  37. 제 36 항에 있어서,
    메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자와 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함하는 기기.
  38. 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청을 클라이언트 장치로부터 수신하고, 데이터베이스 사업자 쿠키와 클라이언트 장치와 관련된 시청자 측정 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 클라이언트 장치가 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 재-설정 메시지를 송신하는 통신 인터페이스; 및
    프로세서가 재-설정 메시지를 생성하게 하는 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하는 기기.
  39. 실행시, 프로세서가 적어도:
    클라이언트 장치로부터 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청에 접속하고;
    클라이언트 장치와 관련된 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티의 쿠키 맵핑을 결정하며;
    클라이언트 장치가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 재-설정 메시지를 송신하게 하는 컴퓨터 판독가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  40. 삭제
  41. 제 39 항에 있어서,
    재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성 표시를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  42. 제 39 항에 있어서,
    쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  43. 제 42 항에 있어서,
    메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자와 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  44. 실행시, 프로세서가 적어도:
    클라이언트 장치로부터 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자를 포함하는 제1 요청에 접속하고;
    클라이언트 장치가 데이터베이스 사업자 쿠키 및 클라이언트 장치와 관련된 시청자 측정 쿠키 사이의 연관성을 포함하는 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 재-설정 메시지를 송신하게 하는 컴퓨터 판독가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  45. 삭제
  46. 제 44 항에 있어서,
    재-설정 메시지는 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자, 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 및 데이터베이스 사업자 쿠키 식별자와 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자 사이의 연관성 표시를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  47. 제 44 항에 있어서,
    상기 명령어는 또한 프로세서가 쿠키 맵핑을 포함하는 메시지를 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  48. 제 47 항에 있어서,
    메시지는 제2 클라이언트 장치에 대한 제2 시청자 측정 엔티티 쿠키 식별자와 제2 클라이언트 장치와 관련된 제2 데이터베이스 사업자 쿠키 사이의 제2 쿠키 맵핑을 더 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  49. 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계;
    시청자 측정 쿠키의 식별자를 포함하는 재-설정 메시지를 시청자 측정 엔티티로부터 수신하는 단계; 및
    데이터베이스 사업자가 클라이언트에 해당하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하는 단계를 포함하는 프로세스를 클라이언트가 명령어의 실행시 개시하게 하는 웹사이트에 포함되는 명령어를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
  50. 제 49 항에 있어서,
    웹사이트와 관련된 정보를 수신하는 단계 및 정보를 기초로 명령어를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  51. 삭제
  52. 통신 인터페이스; 및
    웹사이트에 포함되는 명령어를 생성하고 통신 인터페이스가 웹사이트와 관련된 웹서버로 명령어를 제공하게 하는 프로세서를 포함하며,
    상기 명령어는 클라이언트가 명령어의 실행시:
    제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하고;
    시청자 측정 쿠키의 식별자를 포함하는 재-설정 메시지를 시청자 측정 엔티티로부터 수신하며;
    데이터베이스 사업자가 클라이언트에 해당하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하게 하는 기기.
  53. 제 52 항에 있어서,
    통신 인터페이스는 웹사이트와 관련된 정보를 수신하며, 프로세서는 정보를 기초로 명령어를 생성하는 기기.
  54. 삭제
  55. 웹페이지 내 비콘 명령어를 실행하는 것에 응답하여, 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계; 및
    데이터베이스 사업자가 클라이언트에 해당하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하는 단계를 포함하는 방법.
  56. 제 55 항에 있어서,
    데이터베이스 사업자 쿠키를 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  57. 삭제
  58. 제 55 항에 있어서,
    제2 요청은 또한 데이터베이스 사업자가 클라이언트와 관련된 신상 특성을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 것인 방법.
  59. 제 55 항에 있어서,
    제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계; 및
    제2 데이터베이스 사업자가 제2 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 제2 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제4 요청을 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  60. 제 55 항에 있어서,
    제2 요청은 데이터베이스 사업자가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 비동기식으로 송신하게 하는 것인 방법.
  61. 제 55 항에 있어서,
    쿠키 맵핑을 포함하는 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  62. 통신 인터페이스; 및
    웹 페이지 내 비콘 명령어를 실행하는 것에 응답하여, 통신 인터페이스를 통해 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하고;
    데이터베이스 사업자가 클라이언트에 해당하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 통신 인터페이스를 통해 제2 요청을 송신하는 웹 브라우저를 포함하는 기기.
  63. 제 62 항에 있어서,
    웹 브라우저는 제1 요청 내 시청자 측정 엔티티 쿠키를 송신하는 기기.
  64. 삭제
  65. 제 62 항에 있어서,
    제2 요청은 또한 데이터베이스 사업자가 클라이언트와 관련된 신상 특성을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 기기.
  66. 제 62 항에 있어서,
    웹 브라우저는:
    제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하고;
    제2 데이터베이스 사업자가 제2 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 제2 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제4 요청을 제2 데이터베이스 사업자로 송신하는 기기.
  67. 제 62 항에 있어서,
    제2 요청은 데이터베이스 사업자가 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 비동기식으로 송신하게 하는 기기.
  68. 제 62 항에 있어서,
    웹 브라우저는 쿠키 맵핑을 포함하는 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하는 기기.
  69. 실행시, 프로세서가 적어도:
    웹 페이지 내 비콘 명령어를 실행하는 것에 응답하여 제1 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하고;
    클라이언트에 상응하는 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제2 요청을 송신하는 컴퓨터 판독가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  70. 제 69 항에 있어서,
    명령어는 또한 프로세서가 데이터베이스 사업자 쿠키를 저장하게 하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  71. 삭제
  72. 제 69 항에 있어서,
    제2 요청은 또한 데이터베이스 사업자가 클라이언트와 관련된 신상 특성을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  73. 제 69 항에 있어서,
    명령어는 또한 프로세서가:
    제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하고;
    제2 데이터베이스 사업자가 제2 데이터베이스 사업자 쿠키와의 시청자 측정 엔티티 쿠키의 제2 쿠키 맵핑을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하도록 제4 요청을 송신하게 하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  74. 제 69 항에 있어서,
    명령어는 또한 프로세서가 쿠키 맵핑을 포함하는 제3 요청을 시청자 측정 엔티티로 송신하게 하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US11869024B2 (en) 2010-09-22 2024-01-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
EP4167169A1 (en) 2010-09-22 2023-04-19 The Nielsen Company (US), LLC Methods and apparatus to determine impressions using distributed 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
AU2012231667B9 (en) 2011-03-18 2015-09-24 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine media impressions
AU2013204865B2 (en) 2012-06-11 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to share online media impressions data
US9282366B2 (en) 2012-08-13 2016-03-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to communicate audience measurement information
AU2013204953B2 (en) 2012-08-30 2016-09-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US9055021B2 (en) * 2012-11-30 2015-06-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor impressions of social media messages
US8843827B2 (en) 2013-01-22 2014-09-23 Tealium Inc. Activation of dormant features in native applications
US9832155B2 (en) 2013-01-31 2017-11-28 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor impressions of social media messages
US9697533B2 (en) 2013-04-17 2017-07-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to monitor media presentations
US9519914B2 (en) 2013-04-30 2016-12-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings information for online media presentations
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
US10333882B2 (en) 2013-08-28 2019-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to estimate demographics of users employing social media
US8805946B1 (en) 2013-08-30 2014-08-12 Tealium Inc. System and method for combining content site visitor profiles
US9537964B2 (en) 2015-03-11 2017-01-03 Tealium Inc. System and method for separating content site visitor profiles
US20150066587A1 (en) 2013-08-30 2015-03-05 Tealium Inc. Content site visitor processing system
US11695845B2 (en) 2013-08-30 2023-07-04 Tealium Inc. System and method for separating content site visitor profiles
US9332035B2 (en) 2013-10-10 2016-05-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
US9081789B2 (en) 2013-10-28 2015-07-14 Tealium Inc. System for prefetching digital tags
US8990298B1 (en) 2013-11-05 2015-03-24 Tealium Inc. Universal visitor identification system
US10956947B2 (en) 2013-12-23 2021-03-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure media using media object characteristics
EP3528501B1 (en) * 2013-12-23 2020-11-04 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
US20150193816A1 (en) 2014-01-06 2015-07-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct misattributions of media impressions
US10147114B2 (en) 2014-01-06 2018-12-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct audience measurement data
US10679242B2 (en) 2014-01-29 2020-06-09 IPSOS America, Inc. Methods and systems for conducting ad research
US8910195B1 (en) 2014-02-20 2014-12-09 Google Inc. Systems and methods for enhancing audience measurement data
JP6239784B2 (ja) * 2014-03-13 2017-11-29 ザ ニールセン カンパニー (ユー エス) エルエルシー インプレッションデータの帰属先の誤判定及び/又はデータベース保有者による未カバーを補償する方法及び装置
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
US9288256B2 (en) 2014-04-11 2016-03-15 Ensighten, Inc. URL prefetching
US9699499B2 (en) 2014-04-30 2017-07-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to measure exposure to streaming media
US10311464B2 (en) 2014-07-17 2019-06-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions corresponding to market segments
US20160063539A1 (en) 2014-08-29 2016-03-03 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to associate transactions with media impressions
US9402111B2 (en) * 2014-09-17 2016-07-26 Ispot.Tv, Inc. Television audience measurement method and apparatus
US10652127B2 (en) 2014-10-03 2020-05-12 The Nielsen Company (Us), Llc Fusing online media monitoring data with secondary online data feeds to generate ratings data for online media exposure
US20160189182A1 (en) 2014-12-31 2016-06-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to correct age misattribution in media impressions
US10169778B1 (en) 2015-03-26 2019-01-01 Amazon Technologies, Inc. Cross-channel online advertising attribution
US10977685B1 (en) 2015-04-30 2021-04-13 Amazon Technologies, Inc. Identity resolution service
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
US10332158B2 (en) 2015-09-24 2019-06-25 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to adjust media impressions based on media impression notification loss rates in network communications
US10127567B2 (en) * 2015-09-25 2018-11-13 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to apply household-level weights to household-member level audience measurement data
CN105306542B (zh) * 2015-09-25 2018-12-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种用于集成Web服务的系统
US20170091794A1 (en) * 2015-09-25 2017-03-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine ratings data from population sample data having unreliable demographic classifications
US11367102B2 (en) 2015-10-07 2022-06-21 xAd, Inc. Using on-line and off-line projections to control information delivery to mobile devices
EP3360104A4 (en) * 2015-10-07 2019-06-26 Xad, Inc. METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING THE EFFECT OF INFORMATION PROVIDED TO MOBILE DEVICES
US10205994B2 (en) 2015-12-17 2019-02-12 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US10045057B2 (en) 2015-12-23 2018-08-07 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to generate audience measurement data from population sample data having incomplete demographic classifications
CN106919595B (zh) * 2015-12-25 2020-10-13 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用于Cookie映射的方法、装置及电子设备
US10270673B1 (en) 2016-01-27 2019-04-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus for estimating total unique audiences
US9872072B2 (en) 2016-03-21 2018-01-16 Google Llc Systems and methods for identifying non-canonical sessions
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
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
US20190245935A1 (en) * 2018-02-07 2019-08-08 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to create opportunistic network of iot collaboration agents to collect data from mobile devices
US20190289085A1 (en) * 2018-03-13 2019-09-19 Indigenous Software, Inc. System and method for tracking online user behavior across browsers or devices
US11146911B2 (en) 2018-08-17 2021-10-12 xAd, Inc. Systems and methods for pacing information campaigns based on predicted and observed location events
US11115479B2 (en) * 2019-01-10 2021-09-07 Google Llc Enhanced online privacy
US11146656B2 (en) 2019-12-20 2021-10-12 Tealium Inc. Feature activation control and data prefetching with network-connected mobile devices
US11520932B2 (en) * 2020-06-25 2022-12-06 Paypal, Inc. Dynamic trigger of web beacons
US11184444B1 (en) * 2020-07-27 2021-11-23 International Business Machines Corporation Network traffic reduction by server-controlled cookie selection
US11729284B2 (en) * 2020-12-23 2023-08-15 Nativo, Inc. Edge-based site analytics

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120072469A1 (en) * 2010-09-22 2012-03-22 Perez Albert R Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
WO2012040371A1 (en) 2010-09-22 2012-03-29 The Nielsen Company (Us), Llc. Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US20120110027A1 (en) * 2008-10-28 2012-05-03 Fernando Falcon Audience measurement system

Family Cites Families (304)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2176639B (en) 1985-05-31 1988-11-23 Mars Inc Data acquisition system
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
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
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
US5832520A (en) 1996-07-03 1998-11-03 Miller, Call, Plauck And Miller Automatic file differencing and updating system
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
US5870740A (en) 1996-09-30 1999-02-09 Apple Computer, Inc. System and method for improving the ranking of information retrieval results for short queries
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
US6141694A (en) 1997-09-16 2000-10-31 Webtv Networks, Inc. Determining and verifying user data
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
US20020095676A1 (en) 1998-05-15 2002-07-18 Robert A. Knee Interactive television program guide system for determining user values for demographic categories
US6279036B1 (en) 1998-05-15 2001-08-21 International Business Machines Corporation Method and apparatus for detecting actual viewing or electronic advertisements
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
US6275934B1 (en) * 1998-10-16 2001-08-14 Soft Book Press, Inc. Authentication for information exchange over a communication network
US7150030B1 (en) 1998-12-03 2006-12-12 Prime Research Alliance, Inc. Subscriber characterization system
US7949565B1 (en) 1998-12-03 2011-05-24 Prime Research Alliance E., Inc. Privacy-protected advertising 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
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
US6704787B1 (en) 1999-12-03 2004-03-09 Intercard Payments, Inc. Date of birth authentication system and method using demographic and/or geographic data supplied by a subscriber that is verified by a third party
US6691163B1 (en) 1999-12-23 2004-02-10 Alexa Internet Use of web usage trail data to identify related links
US7146329B2 (en) 2000-01-13 2006-12-05 Erinmedia, Llc Privacy compliant multiple dataset correlation and content delivery system and methods
US6993590B1 (en) 2000-01-13 2006-01-31 Inktomi Corporation Method of creating data streams for user-specific usage data gathering systems
AU2001234456A1 (en) 2000-01-13 2001-07-24 Erinmedia, Inc. Privacy compliant multiple dataset correlation system
WO2001052168A1 (en) 2000-01-14 2001-07-19 Matsushita Electric Industrial Company, Limited Cookie data stored on transportable recording medium
US7065503B2 (en) 2000-01-14 2006-06-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Cookie data stored on transportable recording medium
WO2001054034A1 (en) * 2000-01-21 2001-07-26 Angara E-Commerce Services, Inc. Electronic commerce services
US6954799B2 (en) * 2000-02-01 2005-10-11 Charles Schwab & Co., Inc. Method and apparatus for integrating distributed shared services system
US6732331B1 (en) * 2000-02-15 2004-05-04 Vlad Alexander System and process for managing content organized in a tag-delimited template using metadata
US7181412B1 (en) 2000-03-22 2007-02-20 Comscore Networks Inc. Systems and methods for collecting consumer data
US7930285B2 (en) 2000-03-22 2011-04-19 Comscore, Inc. Systems for and methods of user demographic reporting usable for identifying users and collecting usage 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
WO2002007054A2 (en) 2000-07-18 2002-01-24 Yahoo Inc. System and method for selecting alternative advertising inventory in place of sold out advertising inventory
WO2002019717A2 (en) 2000-08-31 2002-03-07 Myrio Corporation Real-time audience monitoring, content rating, and content enhancing
KR20020037980A (ko) 2000-11-16 2002-05-23 김형순 정보 중개 시스템
JP2002163562A (ja) 2000-11-27 2002-06-07 Dainippon Printing Co Ltd 情報配信サーバー装置
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
US20030006911A1 (en) 2000-12-22 2003-01-09 The Cadre Group Inc. Interactive advertising system and method
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
US20030046385A1 (en) 2001-04-13 2003-03-06 Netiq Corporation, A Delaware Corporation User-side tracking of multimedia application usage within a web page
US7827055B1 (en) * 2001-06-07 2010-11-02 Amazon.Com, Inc. Identifying and providing targeted content to users having common interests
WO2002103521A1 (en) 2001-06-19 2002-12-27 Cable & Wireless Internet Services, Inc. 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
US7257546B2 (en) * 2001-09-04 2007-08-14 Yahoo! Inc. System and method for correlating user data from a content provider and user data from an advertising provider that is stored on autonomous systems
WO2003027860A1 (fr) 2001-09-19 2003-04-03 Ntt Advertising, Inc. Systeme de distribution de contenu pour la distribution de contenu changeant dans le temps, serveur de distribution de contenu, serveur de collectes de sessions, serveur de relais de contenu, terminal d'utilisateur, procede de prise d'etat de visualisation/ecoute, procede de recommandation et procede de fourniture de conten
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
US7272617B1 (en) 2001-11-30 2007-09-18 Ncr Corp. Analytic data set creation for modeling in a customer relationship management system
US7343417B2 (en) 2001-11-30 2008-03-11 Knowledge Networks, Inc. System and method for rating media information
WO2003065634A2 (en) 2002-02-01 2003-08-07 John Fairweather System and method for analyzing data
US20030177488A1 (en) 2002-03-12 2003-09-18 Smith Geoff S. Systems and methods for media audience measurement
US20030187976A1 (en) * 2002-04-01 2003-10-02 Decime Jerry B. Tracking users at a web server network
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
US8086559B2 (en) 2002-09-24 2011-12-27 Google, Inc. Serving content-relevant advertisements with client-side device support
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
US7505958B2 (en) 2004-09-30 2009-03-17 International Business Machines Corporation Metadata management for a data abstraction model
US7574423B2 (en) 2003-03-20 2009-08-11 International Business Machines Corporation Partial data model exposure through client side caching
CA2686265A1 (en) 2003-06-17 2004-12-17 Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee Multiple identity management in an electronic commerce site
US8464290B2 (en) * 2003-08-01 2013-06-11 Tacoda, Inc. Network for matching an audience with deliverable content
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
US7805332B2 (en) 2003-08-01 2010-09-28 AOL, Inc. System and method for segmenting and targeting audience members
US20070198327A1 (en) 2003-08-15 2007-08-23 Amir Yazdani Systems and methods for measuring, targeting, verifying, and reporting advertising impressions
JPWO2005024689A1 (ja) 2003-09-04 2007-11-08 株式会社インタースコープ 消費者の購買行動分析方法及び装置
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
WO2005041456A1 (en) 2003-10-24 2005-05-06 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
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
EP2437508A3 (en) 2004-08-09 2012-08-15 Nielsen Media Research, Inc. 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.
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
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
US9003441B1 (en) 2005-04-13 2015-04-07 Google Inc. Probabilistic inference of demographic information from user selection of content
US8131861B2 (en) * 2005-05-20 2012-03-06 Webtrends, Inc. Method for cross-domain tracking of web site traffic
US8856279B2 (en) 2005-05-26 2014-10-07 Citrix Systems Inc. Method and system for object prediction
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
EP1934910A4 (en) 2005-08-26 2011-03-16 Spot Runner Inc SYSTEMS AND METHODS FOR PLANNING MEDIA, PRODUCING AND PLACING ADVERTISEMENTS AND CUSTOMIZING CONTENT
CN101297315A (zh) * 2005-08-26 2008-10-29 光点信迅公司 用于媒体策划、广告制作、广告投放和内容定制的系统和方法
CN100452781C (zh) 2005-10-26 2009-01-14 华为技术有限公司 一种传送目的地用户部分不可用消息的方法
US20080086356A1 (en) 2005-12-09 2008-04-10 Steve Glassman Determining advertisements using user interest information and map-based location information
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
GB0601939D0 (en) * 2006-01-31 2006-03-15 Speed Trap Com Ltd Website monitoring and cookie setting
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
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
US8131763B2 (en) 2006-05-03 2012-03-06 Cellco Partnership Age verification and content filtering systems and methods
US20070271580A1 (en) 2006-05-16 2007-11-22 Bellsouth Intellectual Property Corporation Methods, Apparatus and Computer Program Products for Audience-Adaptive Control of Content Presentation Based on Sensed Audience Demographics
US20070271518A1 (en) 2006-05-16 2007-11-22 Bellsouth Intellectual Property Corporation Methods, Apparatus and Computer Program Products for Audience-Adaptive Control of Content Presentation Based on Sensed Audience Attentiveness
WO2007149341A2 (en) 2006-06-14 2007-12-27 Agent Science Technologies, Inc. System to associate a demographic to a user of an electronic system
CA2654933C (en) 2006-06-15 2013-07-30 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
US20080086523A1 (en) 2006-08-18 2008-04-10 Akamai Technologies, Inc. Method of data collection in a distributed network
US9514436B2 (en) * 2006-09-05 2016-12-06 The Nielsen Company (Us), Llc Method and system for predicting audience viewing behavior
US20080086741A1 (en) * 2006-10-10 2008-04-10 Quantcast Corporation Audience commonality and measurement
US8700457B2 (en) 2007-01-03 2014-04-15 William H. Bollman Mobile phone based rebate device for redemption at a point of sale terminal
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
US8060601B1 (en) 2007-03-07 2011-11-15 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
WO2008150575A2 (en) 2007-05-31 2008-12-11 The Nielsen Company Methods and apparatus to model set-top box data
US8099315B2 (en) 2007-06-05 2012-01-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Interest profiles for audio and/or video streams
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
US20110041168A1 (en) * 2007-08-14 2011-02-17 Alan Murray Systems and methods for targeting online advertisements using data derived from social networks
US20090055908A1 (en) * 2007-08-21 2009-02-26 Narae Enterprises, Inc. Apparatus and method for accessing user cookies between network domains
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
US8560669B2 (en) * 2007-09-26 2013-10-15 Quantcast Corporation Tracking identifier synchronization
US7925694B2 (en) 2007-10-19 2011-04-12 Citrix Systems, Inc. Systems and methods for managing cookies via HTTP content layer
US8073807B1 (en) 2007-11-02 2011-12-06 Google Inc Inferring demographics for website members
US8235814B2 (en) 2007-12-13 2012-08-07 Google Inc. Impression normalization
JPWO2009081833A1 (ja) 2007-12-20 2011-05-06 株式会社カネカ 安定化された(ss)−s−アデノシル−l−メチオニンを含有する微生物乾燥菌体又は微生物エキス、及びその製造方法
US20090171762A1 (en) 2008-01-02 2009-07-02 Microsoft Corporation Advertising in an Entertainment Access Service
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
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
WO2009146197A1 (en) 2008-04-17 2009-12-03 Arbitron Inc. Cross-media interactivity metrics
JPWO2009139462A1 (ja) 2008-05-16 2011-09-22 日本電気株式会社 有機シリコン化合物およびシリカ系微粒子形成用材料
US9083853B2 (en) 2008-06-02 2015-07-14 Intent IQ, LLC Targeted television advertisements associated with online users' preferred television programs or channels
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
US8549163B2 (en) 2008-09-18 2013-10-01 Jonathan M. Urdan Passive parameter based demographics generation
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
US8087041B2 (en) 2008-12-10 2011-12-27 Google Inc. Estimating reach and frequency of advertisements
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
US20100161385A1 (en) 2008-12-19 2010-06-24 Nxn Tech, Llc Method and System for Content Based Demographics Prediction for Websites
JP5626537B2 (ja) * 2009-01-15 2014-11-19 アーモンドネット インコーポレーテッドAlmondnet,Inc. 秘密保持形態においてオンライン使用のためのオフラインプロファイルデータを要求すること
WO2010082364A1 (en) * 2009-01-16 2010-07-22 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Apparatus and method for advertising during login process
US9129293B2 (en) 2009-01-29 2015-09-08 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
CN101482882A (zh) 2009-02-17 2009-07-15 阿里巴巴集团控股有限公司 跨域处理cookie的方法及其系统
KR101168705B1 (ko) 2009-02-18 2012-08-02 김기미 이동통신 단말기와 아이피 기반 정보 단말기를 이용한 맞춤, 지능형 심볼, 아이콘 인터넷 정보 검색시스템
GB2525759A (en) 2009-03-06 2015-11-04 Appnexus Inc A computer system
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
US7882054B2 (en) 2009-03-19 2011-02-01 Gutman Levitan System for estimating audience size in a digital broadcast environment using control packets and predictions
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
US20100268573A1 (en) 2009-04-17 2010-10-21 Anand Jain System and method for utilizing supplemental audio beaconing in audience measurement
US10008212B2 (en) 2009-04-17 2018-06-26 The Nielsen Company (Us), Llc System and method for utilizing audio encoding for measuring media exposure with environmental masking
US20100268540A1 (en) 2009-04-17 2010-10-21 Taymoor Arshi System and method for utilizing audio beaconing in audience measurement
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
US20100313009A1 (en) 2009-06-09 2010-12-09 Jacques Combet System and method to enable tracking of consumer behavior and activity
US20100325051A1 (en) 2009-06-22 2010-12-23 Craig Stephen Etchegoyen System and Method for Piracy Reduction in Software Activation
JP5546632B2 (ja) 2009-07-08 2014-07-09 テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) マルチメディアコンテンツを分析するための方法および機構
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
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
US8285218B2 (en) 2009-08-31 2012-10-09 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to identify wireless carrier performance effects
KR101118741B1 (ko) 2009-08-31 2012-03-12 주식회사 나스미디어 인터넷 광고 시청률 제공 방법
US8504411B1 (en) 2009-09-14 2013-08-06 Aol Advertising Inc. Systems and methods for online user profiling and segmentation
US20110087519A1 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 Visa U.S.A. Inc. Systems and Methods for Panel Enhancement with Transaction Data
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
WO2011072054A2 (en) 2009-12-08 2011-06-16 Adxpose, Inc. Systems and methods for identification and reporting of ad delivery hierarchy
US20110153391A1 (en) 2009-12-21 2011-06-23 Michael Tenbrock Peer-to-peer privacy panel for audience measurement
US8925024B2 (en) 2009-12-31 2014-12-30 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to detect commercial advertisements associated with media presentations
US20110191184A1 (en) 2010-01-29 2011-08-04 Bank Of America Corporation Mobile location integrated merchant offer program and customer shopping
US20110246306A1 (en) 2010-01-29 2011-10-06 Bank Of America Corporation Mobile location tracking integrated merchant offer program and customer shopping
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
WO2011097624A2 (en) 2010-02-08 2011-08-11 Facebook, Inc. Communicating information in a social network system about activities from another domain
US8595789B2 (en) 2010-02-15 2013-11-26 Bank Of America Corporation Anomalous activity detection
US8799640B2 (en) * 2010-02-27 2014-08-05 Novell, Inc. Techniques for managing a secure communication session
US20120310729A1 (en) 2010-03-16 2012-12-06 Dalto John H Targeted learning in online advertising auction exchanges
US9105053B2 (en) 2010-03-23 2015-08-11 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for determining a user age range
EP2553643A4 (en) 2010-03-31 2014-03-26 Mediamath Inc SYSTEMS AND METHOD FOR INTEGRATING A REQUIRED SIDE PLATFORM
US8626901B2 (en) 2010-04-05 2014-01-07 Comscore, Inc. Measurements based on panel and census data
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
US8321681B2 (en) * 2010-07-19 2012-11-27 Google Inc. Managing user accounts
US8543518B2 (en) * 2010-07-26 2013-09-24 Yahoo! Inc. Deducing shadow user profiles for ad campaigns
US9747605B2 (en) 2010-08-02 2017-08-29 Facebook, Inc. Measuring quality of user interaction with third party content
JP5792303B2 (ja) 2010-08-10 2015-10-07 テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) 人口分布情報の集約
US8886773B2 (en) 2010-08-14 2014-11-11 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and apparatus to monitor mobile internet activity
AU2013203898B2 (en) 2010-09-22 2015-07-02 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information
US8549103B2 (en) * 2010-10-07 2013-10-01 Yahoo! Inc. Multisided audience-related hybrid measurements
US9122760B2 (en) 2010-10-12 2015-09-01 Robert Osann, Jr. User preference correlation for web-based selection
FI125418B (fi) 2010-10-15 2015-10-15 Kemira Oyj Anioninen dispersiopolymerointimenetelmä
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
US8495143B2 (en) 2010-10-29 2013-07-23 Facebook, Inc. Inferring user profile attributes from social information
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
US9558502B2 (en) * 2010-11-04 2017-01-31 Visa International Service Association Systems and methods to reward user interactions
US20120116873A1 (en) * 2010-11-05 2012-05-10 Revnetics, Inc. Network Traffic Redirection And Conversion Tracking
US8955001B2 (en) 2011-07-06 2015-02-10 Symphony Advanced Media Mobile remote media control platform apparatuses and methods
US8909792B2 (en) * 2010-11-12 2014-12-09 Socialware, Inc. Method, system, and computer program product for identifying and tracking social identities
US8631122B2 (en) 2010-11-29 2014-01-14 Viralheat, Inc. Determining demographics based on user interaction
US20120143713A1 (en) 2010-12-06 2012-06-07 Campaigngrid, Llc Electronic and network-based franking
US8453173B1 (en) 2010-12-13 2013-05-28 Google Inc. Estimating demographic compositions of television audiences from audience similarities
US20120151079A1 (en) 2010-12-13 2012-06-14 Jan Besehanic Methods and apparatus to measure media exposure
US9497154B2 (en) 2010-12-13 2016-11-15 Facebook, Inc. Measuring social network-based interaction with web content external to a social networking system
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
US20120173701A1 (en) 2010-12-30 2012-07-05 Arbitron Inc. Matching techniques for cross-platform monitoring and information
US20120185274A1 (en) 2011-01-14 2012-07-19 Guzihou Hu System and Method for Predicting Inner Age
US8875243B1 (en) * 2011-01-27 2014-10-28 Sprint Communications Company L.P. Identity abstraction providing limited cross-domain access
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
US8543454B2 (en) 2011-02-18 2013-09-24 Bluefin Labs, Inc. Generating audience response metrics and ratings from social interest in time-based media
AU2012231667B9 (en) 2011-03-18 2015-09-24 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
US20120265606A1 (en) 2011-04-14 2012-10-18 Patnode Michael L System and method for obtaining consumer information
US20120303454A1 (en) * 2011-05-26 2012-11-29 Yahoo! Inc. Methods and systems for targeting advertisements on login pages
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
US9210208B2 (en) 2011-06-21 2015-12-08 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
US9131355B2 (en) * 2011-09-30 2015-09-08 Cbs Interactive Inc. System and method of configuring operations of communication services
US20130124628A1 (en) 2011-11-15 2013-05-16 Srilal Weerasinghe Method and apparatus for providing social network based advertising with user control and privacy
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
US9224094B2 (en) 2012-01-26 2015-12-29 The Nielsen Company (Us), Llc Systems, methods, and articles of manufacture to measure online audiences
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
US9009258B2 (en) * 2012-03-06 2015-04-14 Google Inc. Providing content to a user across multiple devices
US9659105B2 (en) 2012-03-15 2017-05-23 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to track web browsing sessions
US9965767B2 (en) 2012-04-20 2018-05-08 Comscore, Inc. Attribution of demographics to census data
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
US20130346172A1 (en) * 2012-06-26 2013-12-26 Echoed, Inc. Method and system for valuing and rewarding third party marketing of products via a social network
US9430778B2 (en) 2012-07-30 2016-08-30 Kount Inc. Authenticating users for accurate online audience measurement
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
US20140164447A1 (en) * 2012-12-12 2014-06-12 Akamai Technologies Inc. Cookie synchronization and acceleration of third-party content in a web page
US11669584B2 (en) * 2013-02-10 2023-06-06 Wix.Com Ltd. System and method for third party application activity data collection
US9858600B2 (en) 2013-03-15 2018-01-02 Turn Inc. Universal tag for page analytics and campaign creation
US20140279045A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Turn Inc. Cross-domain id synchronization in online advertisement
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
US20150095487A1 (en) * 2013-09-30 2015-04-02 Trksit, Llc Third-party link tracker system and method
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
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
JP6239784B2 (ja) 2014-03-13 2017-11-29 ザ ニールセン カンパニー (ユー エス) エルエルシー インプレッションデータの帰属先の誤判定及び/又はデータベース保有者による未カバーを補償する方法及び装置
US20160359989A1 (en) * 2015-06-02 2016-12-08 UserIQ, Inc. Recording And Triggering Web And Native Mobile Application Events With Mapped Data Fields
US20160275548A1 (en) * 2015-03-16 2016-09-22 Facebook, Inc. Integrating advertisement impressions with user identity for search advertisements
US10999416B1 (en) * 2020-12-09 2021-05-04 Coupang Corp. Systems and methods for recurrent and adaptive electronic notifications

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120110027A1 (en) * 2008-10-28 2012-05-03 Fernando Falcon Audience measurement system
US20120072469A1 (en) * 2010-09-22 2012-03-22 Perez Albert R Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information
WO2012040371A1 (en) 2010-09-22 2012-03-29 The Nielsen Company (Us), Llc. Methods and apparatus to determine impressions using distributed demographic information

Also Published As

Publication number Publication date
CA3146671A1 (en) 2013-12-19
JP2015524118A (ja) 2015-08-20
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