KR20130121695A - 콘텐츠 배포 - Google Patents

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KR20130121695A
KR20130121695A KR1020127033139A KR20127033139A KR20130121695A KR 20130121695 A KR20130121695 A KR 20130121695A KR 1020127033139 A KR1020127033139 A KR 1020127033139A KR 20127033139 A KR20127033139 A KR 20127033139A KR 20130121695 A KR20130121695 A KR 20130121695A
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안트 오즈타스켄트
야로슬라브 볼로비치
라이문도 미리솔라
니콜라스 에스. 아리니
사이몬 엠. 로우웨
이안 메릭
앤드류 길드핀드
카일 매디슨
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구글 잉크.
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Abstract

텔레비전 콘텐츠 배포 시스템에서의 시청자 활동에 관한 현재 시청자 활동 정보가 시창자의 관심에 매칭하는 추천된 콘텐츠 항목에 관한 콘텐츠 항목 추천 정보 정보를 생성하는 데에 사용된다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 가장 많은 수의 시청자가 현재 시청하거나 녹화하는 콘텐츠 항목에 관한 정보를 포함하고, 시청자 및/또는 콘텐츠 항목 예약 정보에 대한 프로필 정보에 기초할 수 있다.

Description

콘텐츠 배포{DISTRIBUTING CONTENT}
본 개시물은 콘텐츠 배포에 관한 것이다.
다수의 환경에서, 콘텐츠 제공 업체는 선택된 수신자에게 콘텐츠를 배포하기를 원한다. 예를 들어, 광고주는, 광고 크리에이티브가 정보를 통신하는 데에 유효한 콘텐츠 배포 채널을 통해, 그리고, 광고가 광고주의 제품 또는 서비스의 구매와 같은 원하는 활동으로 이어질 때 잠재 고객에게 자신들의 크리에이티브 광고를 배포하기를 원한다. 일부 경우에, 콘텐츠 공급자는 콘텐츠 배포 채널 선택을 포함하는, 컨텐츠 배포 선택에 관한 결정을 할 때, 문맥 정보(contextual) 정보에 의존할 수 있다. 예를 들면, 광고주는 여행 잡지에서 또는 여행 텔레비전 프로그램 중 여행과 관련된 제품 및/또는 서비스를 광고하기를 원한다.
또한, 컨텐츠 배포 시스템 운영자는 콘텐츠 배포 시스템의 사용자가 자신들이 즐길 콘텐츠를 찾아 보기를 원한다. 사용자가 즐길 수 있는 콘텐츠를 찾아 볼 때, 사용자는 일반적으로 만족하고 시스템을 계속 사용한다. 또한, 사용자가 자신들이 즐길 콘텐츠를 찾아볼 때, 콘텐츠와 함께 배포된 광고는 문맥 타겟팅에 기초하여 적절한 사용자에게 도달한다.
콘텐츠 배포 시스템의 운영자를 포함하는 콘텐츠 제공 업체는, 추천의 형태로 된 것을 포함하는 광고를 제공함으로써, 콘텐츠의 잠재적인 시청자나 소비자에게 콘텐츠를 효과적으로 홍보할 수 있다. 다수의 콘텐츠 항목이 콘텐츠 소비자가 이전에 소비를 위해 관련 콘텐츠 항목을 선택한 것을 나타내는 정보에 근거하여, 추천을 통해서와 같이, 콘텐츠 소비자에 대해 프로모션될 수 있다. 예를 들어, 책 출판업자는 동일한 작가에 의한 다른 책, 또는 연결된 다른 책에 관한 정보를 포함하는 책의 독자에 대한 추천을 포함할 수 있다. 유사하게, 새로운 영화에 대한 시사회가 영화가 보여지기 전에 나타날 수 있다. 텔레비전 맥락에서, 텔레비전 프로그램을 포함하는, 제품에 대한 추천은 역사적 시청 습관에 따라 텔레비전 시청자에게 배포하도록 선택될 수 있다.
컴퓨터 시스템이 텔레비전 시청자의 시청 활동에 대한 응답시 텔레비전 시청자에게 콘텐츠 항목 추천 정보를 자동으로 생성하고 배포하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어, 텔레비전 프로그램의 추천은 어느 프로그램이 현재 가장 많은 시청자를 가지는 지에 따라 생성될 수 있다. 또한, 첫 번째 사용자의 최근 시청 활동은 동일하거나 유사한 최근 시청 활동을 한 다른 시청자와 첫 번째 사용자를 그룹화하는 데 사용될 수 있다. 추천은 어느 프로그램이 현재 프로그램을 보는 가장 많은 그룹 회원을 보유하는 지에 따라 생성될 수 있다. 유사하게, 사용자의 그룹에 의해 가장 빈번하게 녹화되는 프로그램이 프로그램을 보거나 녹화를 하지 않는 그룹의 회원에 대해 시청 또는 녹화가 권장될 수 있다. 광고와 같은 기타 콘텐츠 항목은, 또한 시청자들의 최근 시청 활동에 기초하여 텔레비전 시청자들에게 배포될 수 있고, 예를 들면, 조리기구에 관한 광고가 최근 요리에 관한 프로그램을 본 텔레비전 시청자에게 보여진다.
하나의 일반적으로 측면에서, 텔레비전 콘텐츠를 배포하는 것은 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템의 현재 사용자 활동에 대한 다수 사용자에 대한 활동 정보를 수신하는 단계, 적어도 하나의 프로세서에 의해, 하나 이상의 콘텐츠 항목에 대한 현재의 콘텐츠 항목 시청률 정보가 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템을 통해 현재 배포되는지를 판정하는 단계로서, 상기 현재 콘텐츠 시청률 정보는 수신된 활동 정보에 기초하여 결정되는 단계, 적어도 하나의 프로세서에 의해 현재 항목 추천 정보를 생성하는 단계로서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재 콘텐츠 시청률 정보에 기초하여 생성되는 단계, 및 상기 콘텐츠 항목 추천 정보를 사용자에게 전송하는 단계,를 포함한다.
구현은 다음과 같은 특징 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동 정보는 현재 다수 사용자에게 표시되는 텔레비전 채널을 나타내는 사용자 채널 선택에 대한 채널 조정 정보를 포함한다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재의 콘텐츠 시청률 정보로 표시되는 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함한다. 텔레비전 콘텐츠를 배포하는 것은 활동 정보에 기초하여 각각의 사용자에 대한 프로필 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고, 여기서 상기 프로필 정보는 연관된 사용자가 최근 시청한 콘텐츠 항목 및 연관된 사용자가 최근 조정한 텔레비전 채널 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함한다. 콘텐츠 항목 추천 정보가 사용자의 프로필 정보를 기반으로 생성되고, 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자들 사이에서 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함한다. 텔레비전 콘텐츠를 배포하는 것은 콘텐츠 항목을 기록하기 위해 사용자에 의해 입력된 명령어에 관한 콘텐츠 항목 녹화 정보를 수신하는 것을 포함하고, 여기서, 콘텐츠 항목 추천 정보가 콘텐츠 항목 녹화 정보와 사용자의 프로필 정보를 기반으로 생성된다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 광고를 포함하고, 여기서 상기의 광고는 광고 타겟팅 정보와 사용자의 프로필 정보를 기반으로 후보 광고 중에서 선택된다. 광고 타겟팅 정보는 하나 이상의 선택 기준을 포함하고, 여기서, 광고의 선택은 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목이 광고의 하나 이상의 광고 선택 기준을 만족시키는 지를 판정하는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.
또 다른 일반적으로 측면에서, 콘텐츠 배포를 위한 시스템은 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템에서의 현재 사용자 활동에 대한 다수 사용자의 활동 정보를 수신하는 수신기, 하나 이상의 콘텐츠 항목에 대한 현재 콘텐츠 시청률 정보가 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템을 통해 현재 배포되고 있는지를 판정하는 적어도 하나의 프로세서로서, 상기 현재 콘텐츠 시청률 정보는 수신된 활동 정보에 기초하여 판정되는 적어도 하나의 프로세서, 콘텐츠 항목 추천 정보를 생성하는 적어도 하나의 프로세서로서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재 콘텐츠 시청률 정보에 기초하여 생성된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 콘텐츠 항목 추천 정보를 사용자에게 전송하는 송신기,를 포함한다.
구현은 다음 특징 중 하나 이상을 포함한다. 예를 들어, 활동 정보는 현재 여러 사용자에게 표시되는 텔레비전 채널을 나타내는 사용자 채널 선택에 대한 채널 조정 정보를 포함한다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재 콘텐츠 시청률 정보로 표시되는 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함한다. 시스템은 활동 정보에 기초하여 각각의 사용자에 대해 프로필 정보를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 더 포함하고, 여기서 프로필 정보는 연관된 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목과 연관된 사용자가 최근에 조정한 텔레비전 채널 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함한다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보를 기반으로 생성되고, 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자들 사이에서 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함한다. 수신기는 콘텐츠 항목을 녹화하기 위해 사용자에 의해 입력된 명령에 관한 콘텐츠 항목 녹화 정보를 수신하고, 여기서 콘텐츠 항목 추천 정보는 콘텐츠 항목 녹화 정보와 사용자의 프로필 정보를 기반으로 생성된다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 광고를 수신하고, 여기서 광고는 광고 타겟팅 정보와 사용자의 프로필 정보를 기반으로 후보 광고 중에서 선택된다. 광고 타겟팅 정보는 하나 이상의 선택 기준을 포함하고, 광고 선택은 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목이 광고의 하나 이상의 광고 선택 기준을 충족시키는 지를 판정하는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.
또 다른 일반적인 측면에서, 콘텐츠를 배포하는 것은 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템에서 현재 사용자 활동에 대한 여러 사용자의 활동 정보를 수신하는 단계로서, 상기 프로필 정보는 연관된 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목과 연관된 사용자가 최근에 조정한 텔레비전 채널 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 단계, 적어도 하나의 프로세서에 의해 콘텐츠 항목 추천 정보를 생성하는 단계로서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 프로필 정보에 기초하여 생성되는 단계, 및 콘텐츠 항목 추천 정보를 사용자에게 전송하는 단계,를 포함한다.
구현은 다음 특징 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자들 사이에서 가장 큰 현재의 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함한다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 콘텐츠 항목을 녹화하기 위한 녹화 제안에 관한 정보를 포함하고, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자와 연관된 현재의 콘텐츠 항목 기록 정보에 기초하여 생성된다. 콘텐츠 항목 추천 정보는 최근에 시청한 콘텐츠 항목 및 최근에 본 텔레비전 채널 중 적어도 하나를 타겟으로하는 광고를 포함한다.
하나 이상의 구현의 세부 사항은 첨부 도면과 아래의 설명에 기술된다. 다른 특징은 설명 및 도면에서, 그리고 청구범위로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 콘텐츠 배포를 관리하기 위한 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 텔레비전 콘텐츠를 배포하는 시스템을 도시한 블록도이다.
도 3은 도 1 및 2의 시스템에서 동작가능한 컴퓨터 시스템을 도시한 블록도이다.
도 4는 콘텐츠를 배포하는 프로세스를 도시한 블록도이다.
도 5는 콘텐츠 배포 채널 사용자 활동 정보를 저장하는 데이터 구조를 도시 한 다이어그램이다.
도 6은 프로필 정보 저장을 위한 데이터 구조를 도시한 다이어그램이다.
다양한 도면에서 유사한 참조 기호는 유사한 엘리먼트를 가리킨다.
도 1은 주어진 시청자에 대해, 실시간 콘텐츠 항목 시청률 정보, 시청자 프로필 정보, 및/또는 광고 정보를 기초로 한 콘텐츠 항목 추천 정보(150)를 생성하도록 동작할 수 있는 분석기(110)를 포함하는 콘텐츠 배포를 관리하는 시스템(100)을 도시한다. 실시간 콘텐츠 항목 시청률 정보는 실시간 시청률 정보 리포지토리(120)에 저장되고, 각각의 시청자에 대해, 현재 시청중인 콘텐츠 항목을 반영한다. 시청자 프로필 정보가 시청자 프로필 정보 리포지토리(130)에 저장되고 각각의 시청자에 대해 최근 시청 이력에 관한 정보를 포함한다. 시청자 프로필 정보는 또한, 각각의 시청자에 대해, 시청자의 최근 시청 이력과 프로필 그룹에 속하는 다른 시청자의 최근 시청 이력 사이에서의 하나 이상의 유사성에 기초하여 시청자가 속한 프로필 그룹에 관한 정보를 포함한다. 광고주에 의해 제공되는 광고 크리에이티브와 캠페인에 관한 정보를 포함하는 광고 인덱스와 같은, 타겟팅된 키워드, 토픽 및/또는 콘텐츠 항목과 같은 광고 타겟팅 정보를 포함하는 광고 정보가 광고 정보 리포지토리(140)에 저장된다.
콘텐츠 항목 추천 정보(150)는 시청자가 즐길 수도 있거나 또는 시청자 관심사 중 하나 이상에 연관될 수 있는 하나 이상의 항목의 추천 또는 제안을 제공한다. 예를 들면, 추천 정보(150)는 모든 콘텐츠 항목 중 현재 가장 많은 시청자를 가지는 콘텐츠 항목에 관한 통계와 같은, 모든 사용자에 대한 시청률 통계에 관한 정보를 포함할 수 있다. 추가로, 추천 정보(150)는 프로필 그룹에서의 시청자 중 가능 많은 수의 시청자를 현재 가진 콘텐츠 항목에 관한 정보를 포함할 수 있다. 텔레비전 환경과 같은 일부 환경에서, 콘텐츠 항목 추천 정보(150)는, 콘텐츠 항목 추천 정보(150)가, 현재 녹화되고 있는, 녹화될 것으로 스케줄링 된, 또는 리마인더가 가장 많은 수의 시청자에 의해 설정된 콘텐츠 항목에 관한 통계를 포함하는 것과 같은, 콘텐츠 항목 녹화 정보 또는 리마인더 정보를 포함할 수 있다. 일부 구현에서, 콘텐츠 항목 추천 정보(150)는 하나 이상의 광고 크리에이티브에 대한 정보를 포함한다.
콘텐츠 항목 추천 정보(150)는 도 2의 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템(200)에서, 광고 크리에이티브를 포함하는 콘텐츠 항목을 배포하기 위해 사용할 수 있다. 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템(200)은 네트워크(290)를 통해 셋톱 박스(213)를 통해 시청자에게 텔레비전 프로그램과 텔레비전 광고 등과 같은 텔레비전 콘텐츠 항목을 제공하도록 동작할 수 있는 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210)을 포함한다. 예를 들어, 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210)은 위성 텔레비전 전송 시스템, 동축 케이블 텔레비전 전송 시스템, 광섬유 케이블 텔레비전 전송 시스템 및/또는 방송 텔레비전 전달 시스템을 포함할 수 있다. 셋톱 박스(213)는 네트워크를 사용하고, 다양한 형태의 유선 및 무선 네트워크를 포함할 수 있고, 인터넷을 포함할 수 있는 네트워크(290)를 통해 정보를 전송 및 수신하도록 동작가능하다. 개별 텔레비전 시청자는 어떤 콘텐츠 항목이 채널 조정 제어 신호를 입력하여 셋톱 박스(213)를 통해 시청되는지를 제어 할 수 있다. 또한, 텔레비전 시청자는 녹화 제어 신호를 입력하여 셋톱 박스(213)의 텔레비전 레코더를 제어 할 수 있다. 셋톱 박스(213)는 또한 메뉴 또는 주문형 텔레비전 전송 피처와 같은 기타 피처에 액세스하도록 동작가능하다. 일부 구현에서, 레코더 및 주문형 피처는 채널 조정 제어 신호에 의해 액세스 및/또는 제어된다. 따라서, 본원에서 사용된 바와 같이, 채널 조정 정보는 레코더, 온 디맨드 피처, 또는 셋톱 박스(213) 또는 텔레비전 컨텐츠 제공 플랫폼(210)의 다른 특징의 의 제어 및/또는 액세스에 관한 정보를 포함할 수 있다.
텔레비전 콘텐츠 항목은 콘텐츠 항목 배포 정보 리포지토리(215)에 저장된 배포 정보에 따라 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210) 및 셋톱 박스(213)를 통해 전달된다. 배포 정보는 어느 콘텐츠 항목이 각 텔레비전 채널에서 각 시간에 표시되는지에 관한 정보를 포함한다. 배포 정보는 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210)에서 사용할 수 있는 채널 모두에 대해 텔레비전 프로그램 예약 정보를 포함할 수 있다. 일부 구현에서, 예약 정보는, 상이한 지리적 지역, 서비스 패키지, 라이브 프로그램, 또는 프로그램이 다른 시간대로 시간이동되거나 라이브 이벤트가 예약된 방송 시간 또는 시간동안으로부터 이탈하는 것과 같은, 다른 매개 변수와 연관된 다른 일정을 설명한다.
광고 예약 정보 또한 배포 정보에 포함될 수 있다. 일부 구현에서, 광고주(220)는 광고주(220)에서 제공하는 광고 크리에이티브에 대한 예약 정보의 일부 또는 모두를 선택한다. 예를 들어, 광고주(220)는 선택된 텔레비전 프로그램 전, 방송중, 및/또는 후에 방송될 광고 크리에이티브 리포지토리(225)에 저장된 텔레비전 광고 크리에이티브를 준비할 수 있다. 또한, 인구 통계학적 타겟팅, 문맥 타겟팅, 가격 타겟팅 및/또는 그의 조합과 같은 다른 유형의 광고 타겟팅이 광고주(220)에 의해 고용될 수 있다. 일부 구현에서, 일부 또는 모든 예약 정보가 광고주(220)에 의해 선택된 배포 기준에 기초하여, 및/또는 미리 정해진 임계값보다 더 큰 투자 수익 또는 미리정해진 최대 예산보다 더 적은 광고 비용과 같은, 하나 이상의 선택된 성과를 달성하기 위해 광고 배포 시스템에 의해 자동으로 생성될 수 있다.
시스템(200)은 또한 텔레비전 레코더의 작동을 제어하기 위한 셋톱 박스(213)에 기록 제어 신호를 전송하도록 동작할 수 있는 원격 레코더 컨트롤러(230)를 포함한다. 예를 들어, 시청자는 웹 페이지 인터페이스와 같은 원격 레코더 컨트롤러(230)의 인터페이스에 액세스하고, 기록 정보 리포지토리(235)에 저장되는 기록 정보를 생성할 수 있다. 원격 레코더 컨트롤러(230)는 기록 정보에 따라 선택된 프로그램을 녹화하기 위해 시청자와 연관된 셋톱 박스(213)의 레코더를 제어한다. 원격 레코더 컨트롤러(230) 또한 분석기(110)에 의해 권장된 프로그램을 녹화하도록 셋톱 박스(213)를 제어할 수 있다.
셋톱 박스(213)는 시청률 정보 서버(240)로 활동 정보를 전송하도록 실행할 수 있다. 예를 들어, 셋톱 박스(213)는 시청자, 레코더 제어 신호, 및/또는 기타 제어 신호에 의해 입력된 채널 조정 제어 신호에 관한 정보를 포함하는 활동 정보를 전송할 수 있다. 일부 구현에서, 셋톱 박스(213)는 실시간으로 또는 거의 실시간으로 활동 정보를 전송하여 작은 지연만이 채널 조정 이벤트와 채널 조정 이벤트에 관한 정보 수신 사이에 존재하도록 한다. 예를 들어, 셋톱 박스(213)는 항상 온인 네트워크 연결을 가지며, 활동 정보는 가능한 빨리 보고되고, 셋톱 박스와 시청률 정보 서버(240)의 처리 용량과 네트워크(290)의 대기시간에 의해서만 제한될 수 있다. 일부 구현에서, 채널 조정 제어 신호가 시청자에 의해 셋톱 박스(213)에 입력되는 시간으로부터 채널 조정 제어 신호에 관한 활동 정보가 시청률 정보 서버(240)에 의해 수신되는 시간으로, 약 수초 미만의 크기의 지연이 가능하다. 본문에 사용된 바와 같이, 실시간 및 거의 실시간이라는 용어는 버퍼링된 보고 시스템과는 반대이고, 배치(batch) 정보, 적어도 일부 또는 거의 스케줄의 주기 만큼 오래된 것을 주기적으로만 보고하도록 네트워크(290)에 연결하는 다이얼-업 모뎀 보고 시스템과 같은, 일부 활동 정보를 보고할 때 지연되는 기타 시스템이 시스템에 대해 구축된다.
시청률 정보 서버(240)는 활동 정보 리포지토리(245)에 수신된 활동 정보를 저장한다. 일부 구현에서, 활동 정보는 또한 수신된 활동 정보에서 파생되는 정보와 같은 시청률 통계 정보를 포함한다. 예를 들어, 분석기(110) 또는 시청률 정보 서버(240)는 시청되고 있는 현재 채널과 현재 채널에서 어느 프로그램이 방송되고 있는지를 표시하는 배포 정보에 기초하여 시청자가 시청하고 있는 프로그램을 판정할 수 있다. 방송되는 각 프로그램에 대한 현재 시청자의 수가 판정되고 활동 정보 리포지토리(245)에 저장될 수 있다. 일부 셋톱 박스가 활동 정보의 실시간 또는 거의 실시간 보고에 대해 구성되지 않은 경우, 시청률 정보 서버(240)는 지연 활동 정보를 수신하여 이러한 활동 정보를 실시간으로 또는 거의 실시간으로 수신된 활동 정보와 통합할 수 있다. 예를 들어, 임의의 시간에, 주기적으로 보고하는 셋톱 박스의 일부분은 앞의 십분 내에와 같은 시간의 미리 결정된 창 내에서 활동 정보를 보고한다. 마지막 10 분에 보고된 활동 정보의 적어도 일부는 셋탑 박스(213)에 의해 실시간으로 보고된 실시간 활동 정보와 현재, 또는 현재와 거의 같게 될 것이다.
시스템(200)은 또한 프로필 정보 리포지토리(255)에 프로필 정보를 생성하고 유지하는 프로파일러(250)를 포함한다. 프로파일러(250)는 시청률 정보 서버(240)로부터 활동 정보를 수신하고, 각 사용자가 현재 시청하고 있는 채널을 결정하고, 각 시청자가 최근 시청한 채널과 같이, 어떤 채널을 이전에 시청했는지를 판정하도록 동작가능하다. 프로파일러(250)는 현재 시청 활동을 포함하는, 유사한 최근 시청 활동을 가진 시청자의 기록을 생성하기 위해 각 시청자에 대해 프로필 그룹을 할당한다. 예를 들어, 프로파일러(250)는 시청자가 현재 동일한 채널 또는 프로그램을 시청하고 있는지 및/또는 어떤 사용자가 최근에 동일하거나 유사한 채널이나 프로그램을 시청했는지를 판정할 수 있다.
분석기(110)를 포함하는, 시스템(200)의 컴포넌트의 일부 또는 전부는 도 3에 도시된 컴퓨터 시스템(300)과 같은, 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 컴포넌트로서 형성되거나, 또는 그를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(300)은 하나 이상의 프로세서(310), 하나 이상의 메모리 모듈(320), 하나 이상의 저장 장치(330), 및 하나 이상의 입/출력 장치(340), 그리고 시스템 버스(350)를 포함한다. 하나 이상의 입/출력 장치(350)는 신호를 컴퓨터 시스템(300)으로 입력하거나 및/또는 컴퓨터 시스템(300)으로부터 신호를 수신하기 위한 하나 이상의 주변 장치(360)와 동작가능하다. 하나 이상의 입/출력 장치(340)는 컴퓨터 시스템(300)으로 하여금 도 2의 네트워크(290)와 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 하나 이상의 다른 컴퓨터 시스템 또는 컴포넌트와 통신할 수 있도록 동작가능할 수 있고, 이는 인터넷 및/또는 기타 통신 네트워크를 포함할 수 있다.
사용시, 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템(200)은 도 4에 도시된 프로세스(400)에 따라 텔레비전 콘텐츠를 배포하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 시청률 정보 서버(240)는 셋톱 박스(213)로부터의 현재 사용자 활동에 대한 활동 정보를 수신한다(401). 일부 구현에서, 시청률 정보 서버(240)는 각 셋탑 박스에 대한 채널 조정 정보를 포함하는 검색가능 데이터 구조를 생성하거나 업데이트한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 셋톱 박스(001)에 연관된 데이터 구조는 연대순으로 채널 조정 제어 입력의 리스트를 포함하고, 목록의 각 항목은 셋톱 박스가 조정된, 논화된 콘텐츠 및/또는 주문형 콘텐츠, 및 제어 신호가 셋탑 박스로 입력된 시간에 연관된 채널을 포함하는, 채널에 대한 정보를 포함한다. 조정 6 항목으로 도시된 바와 같이, 녹화 피처, 또는 다른 피처에 관한 활동 정보가 데이터 구조에 포함될 수 있다.
수신된 활동 정보를 사용하여, 시청률 정보 서버(240)는 현재 하나 이상의 시청자가 시청하는 각각의 콘텐츠 항목에 대한 현재 콘텐츠 항목 시청률 정보를 판정한다(403). 분석기(110)는 검색가능 데이터에 액세스하여 현재 콘텐츠 항목 시청률 정보를 수신한다. 예를 들어, 텔레비전 전달 플랫폼(210)의 채널로 현재 조정된 셋톱 박스의 번호는 시청률 정보 서버(240)에 의해 판정될 수 있고, 판정된 번호는 현재 채널을 시청하고 있는 시청자의 수 만큼의 분석기(110)에 의해 사용될 수 있다. 이 번호는 각 채널에 대해 판정되고, 누계(running total)로서 조정될 수 있어서, 시청자가 셋탑 박스를 채널에 대해 조정할 때 마다 번호가 증가되고, 셋탑 박스를 끌때를 포함하여 사용자가 또다른 채널로 셋탑 박스를 조정할 때마다 감소되도록 할 수 있다.
프로파일러(250)는 수신된 활동 정보를 사용하여 프로필 정보를 생성한다(405). 예를 들어, 프로파일러(250)는 각 셋톱 박스에 대해 도 5의 데이터 구조와 같은 데이터 구조에 액세스할 수 있고, 어떤 텔레비전 채널 또는 텔레비전 프로그램이 최근에 시청되었는지에 기초하여 프로필 그룹에 각각의 셋톱 박스를 지정할 수 있다. 일부 구현에서, 프로파일러(250)는 도 6에 도시된 데이터 구조와 같은, 모든 셋톱 박스의 목록을 포함하는 데이터 구조를 생성할 수 있다. 목록에 포함된 각각의 셋톱 박스에 대해, 데이터 구조는 최근에 시청한 채널 및 현재 프로필 그룹에 대한 정보를 포함한다. 현재 프로필 그룹은 셋톱 박스와 연관된 최근 시청 채널의 분석을 바탕으로 각 셋톱 박스에 할당될 수 있다. 예를 들어, 프로파일러는, 2개의 셋탑 박스 모두에 대한 활동 정보가 2개의 셋톱 박스 모두에 대해 제 1 채널이 현재 조정되고, 제 2 채널은 제 1 채널이 양측 셋탑 박스 상에 나오기 전에 가장 최근에 시청되고, 제 3 채널은 제 2 채널이 양측 셋탑 박스 상에 나오기 전에 가장 최근에 시청 된 것을 나타내는 결정에 기초하여 동일한 프로필 그룹에 2 개의 셋톱 박스를 할당한다. 일부 구현에서, 기타 정보는 채널 조정 시간 정보 및/또는 프로그램 시청률 정보를 포함한 프로필 그룹으로 셋톱 박스들을 그룹핑하는 데에 사용될 수 있다. 또한, 시청자의 인구통계학적 매칭 기준 또는 지리적 근접도에 관한 기준과 같은, 다른 기준이 프로필 그룹에 셋톱 박스를 할당 위해 사용될 수 있다.
분석기(110)는 광고주(220) 및/또는 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210)으로부터 광고 정보를 수신한다(407). 광고 정보는 배포에 사용할 수 있는 각각의 광고 크리에이티브에 대한 타겟팅 정보가 포함되어 있다. 예를 들어, 광고 크리에이티브에 대한 광고 타겟팅 정보는 하나 이상의 프로필 그룹 또는 광고주가 광고 크리에이티브가 전달되고자하는 시청자를 포함하는 프로필 그룹의 유형에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 또는 대안으로, 광고 크리에이티브에 대한 광고 타겟팅 정보는 광고주가 전달되도록 만든 광고를 하고자하는 텔레비전 프로그램 및/또는 채널의 시청자를 식별하는 데 사용되는 키워드 정보를 포함할 수 있다. 일부 구현에서, 광고 정보는 또한 시청자에게 광고 크리에이티브를 전달할지 말지 및 언제 전달할지에 대해 사용될 수 있는 광고 크리에이티브 및/또는 예약 정보를 수신해야하는 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 인구통계학적 타겟팅 정보를 포함할 수 있다.
현재 활동 정보, 현재 콘텐츠 항목 시청률 정보, 프로필 정보, 및/또는 광고 정보에 근거하여, 분석기(110)는 콘텐츠 항목 추천 정보를 생성한다(409). 위에서 설명한 바와 같이, 콘텐츠 항목 추천 정보는 글로벌 콘텐츠 항목 시청률 통계, 프로파일 그룹 콘텐츠 항목 시청률 통계, 콘텐츠 항목 녹화 통계, 및/또는 광고 정보에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 콘텐츠 항목 시청률 정보에 기초하여, 분석기(110)는 모든 콘텐츠 항목과 시청자 중에서 가장 많은 수의 시청자들이 현재 시청하고있는 콘텐츠 항목을 식별한다. 분석기(110)는 그런다음 식별된 콘텐츠 항목을 시청하도록 모든 사용자에 대한 추천을 생성하고, 상기 추천을 미리 정해진 채널 또는 셋톱 박스 메뉴를 보고있는 시청자에게 전송한다(411). 일부 구현에서, 추천은 현재 대부분의 시청자가 시청하는 콘텐츠 항목을 식별하는 배너의 형태로 전송되고, 배너는 현재 가장 인기있는 콘텐츠 항목과 연관된 메뉴 페이지 또는 영역에 표시될 수 있다. 일부 구현에서, 셋톱 박스(213) 및/또는 셋톱 박스를 위한 컨트롤러는 현재 가장 인기있는 콘텐츠 항목이 방송되고 있는 채널로 셋탑 박스를 조정하도록 동작할 수 있는 하드 또는 소프트 제어 버튼을 포함할 수 있다. 또한, 추천은 실시간 보고 및/또는 지연보고를 위해 구성되어 있지 않은 셋톱 박스로 전송될 수 있다. 유사하게, 분석기(110)는 텔레비전 콘텐츠의 발행인, 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼의 하나 이상의 오퍼레이터 및/또는 광고주로 실시간 시청률 정보 및/또는 통계 정보를 제공할 수 있다.
유사하게, 각각의 프로필 그룹에 대해, 그리고 프로필 정보에 기초하여, 분석기(110)는 프로필 그룹의 모든 컨텐츠 항목과 모든 시청자 중에서 가장 많은 수의 시청자들이 현재 시청하고 있는 콘텐츠 항목을 식별한다. 분석기(110)는 그런다음 프로필 그룹의 모든 사용자에 대해 식별된 콘텐츠 항목을 시청하도록 하는 추천을 생성하고, 프로필 그룹의 구성원인 시청자들에게 추천을 전송한다(413). 상술한 바와 같이, 추천은 미리 정해진 채널로 또는 셋톱 박스 메뉴를 통해 전송될 수 있다.
분석기(110)는 또한 현재 활동 정보의 분석으로부터 콘텐츠 항목을 녹화하고있는 가장 많은 수의 시청자를 가진 현재 콘텐츠 항목을 식별한다. 예를 들어, 분석기(110)는 가장 최근의 10 분과 같은 가장 최근의 미리정해진 시간내의 각 콘텐츠 항목에 대한 예약 녹화를 만드는 시청자의 수를 셀 수 있다. 미리 정해진 기간 내에서의 각 콘텐츠 항목에 대한 녹화를 예약하는 시청자의 수에 기초하여, 그리고 선택적으로 시청자의 프로필 정보를 기반으로 하여, 분석기(110)는 가장 많은 수의 예약 녹화를 가진 콘텐츠 항목을 식별하고 식별된 콘텐츠 항목을 녹화하기 위한 추천을 전송한다(415). 일부 구현에서, 분석기는 언제 녹화 예약이 생성되었는지에 관계없이 현재 녹화될 것으로 예약된 프로그램을 가진 시청자의 수에 기초하여 녹화하기 위한 프로그램을 추천한다. 예를 들어, 다가오는 주와 같은 다가오는 기간 내에 기록될 것으로 예약된 3가지의 가장 인기있는 프로그램이 추천될 수 있다. 선택적으로, 프로필 정보 및/또는 기타 정보는 또한 추천을 생성하는 데 사용될 수 있다.
일부 구현에서, 녹화 추천이 시청자에 전달되며, 원하는 경우 시청자가 식별된 콘텐츠 항목의 녹화를 예약할 수 있다. 예를 들어, 시청자의 프로필과 유사한 프로필을 가진 가장 많은 수의 시청자가 현재 녹화하는 콘텐츠 항목의 표시를 수신하기 위해 시청자가 메뉴 피처에 액세스할 수 있다. 표시를 수신 한 후, 시청자가 콘텐츠 항목의 녹화를 예약하고자 하는 경우, 사용자는 제어 신호를 입력하여 콘텐츠 항목의 예약 녹화를 생성할 수 있다. 일부 구현에서, 콘텐츠 항목의 예약 녹화가 자동으로 생성된다. 예를 들어, 분석기(110)는 콘텐츠 항목을 식별하고 이 콘텐츠 항목이 추천되는 시청자를 식별하는 원격 레코더 컨트롤러(230)에 콘텐츠 항목 녹화 정보를 전송한다. 원격 레코더(230)는 자동으로 분석기(110)에 의해 전송된 콘텐츠 항목 녹화 정보에 근거하여 콘텐츠 항목의 예약 녹화를 생성한다.
또한, 분석기(110)는 현재 활동 정보와 광고 정보를 기초로하여 콘텐츠 항목 추천 정보를 생성한다. 예를 들어, 분석기(110)는 광고 크리에이티브 또는 시청자가 최근 시청한 하나 이상의 콘텐츠 항목과 연관된 기타 광고 콘텐츠 항목을 식별 할 수 있다. 분석기는 그러다음 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210)으로 식별된 콘텐츠 항목을 나타내는 광고를 전송한다(417). 광고 정보를 기반으로, 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210)은 미리 방송된 프로그램의 시청 녹화를 포함하는, 셋톱 박스의 메뉴 디스플레이의 광고 영역에서와 같이, 텔레비전 채널의 디스플레이의 일부 상의 배너와 같이, 텔레비전 프로그램 이전, 프로그램 진행중, 또는 그후에 또는 텔레비전 프로그램 사이의 광고 슬롯 동안의 텔레비전 광고와 같은, 하나 이상의 광고 콘텐츠 항목을 시청자에게 전달할 수 있다.
일부 구현에서, 분석기(110)는 각각의 사용 가능한 광고 콘텐츠 항목과 연관된 광고 정보에 기초하여, 최근에 시청한 콘텐츠 항목에 연관된 광고 콘텐츠 항목을 식별한다. 예를 들어, 광고 콘텐츠 항목과 연관된 광고 정보는 콘텐츠 항목 배포 정보 리포지토리(215)에 저장되어있는 광고 예약 정보와 같은 타겟팅된 텔레비전 프로그램 및/또는 타겟팅된 텔레비전 채널에 관한 타겟팅 정보를 포함할 수 있다. 시청자가 최근에 타겟팅된 텔레비전 프로그램이나 타겟팅된 텔레비전 채널 중 하나 이상을 시청할 경우, 분석기(110)는 시청자에 대해 추천되는 프로그램 또는 채널을 타겟으로하는 콘텐츠 항목을 식별할 수 있다.
구현 번호가 설명되어 있다. 그럼에도 불구하고, 청구범위의 취지와 범위를 벗어나지 않고서 다양한 수정이 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 다양한 컴포넌트는 분석기(110), 텔레비전 콘텐츠 전달 플랫폼(210), 원격 레코더 컨트롤러(230), 시청률 정보 서버(240)와 같은 개별 컴포넌트, 하나 이상의 컴포넌트로서 기술되고 예시되었지만, 프로파일러(250)가 하나 이상의 시스템 또는 컴포넌트의 서브시스템으로서 통합 또는 결합될 수 있다. 또한, 상기 설명은 채널 조정 정보와 같은 시스템 사용 정보로부터 사용자 관심 및/또는 선호도를 추론하지만, 사용자 제공 선호도나 관심 정보는 또한 사용 정보와 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 좋아하는 태그와 같은 사용자 제공 태그, 또는 엄지 손가락 들어올리기(thumb-up) 또는 수치 등급 선택과 같은 등급 선택이 사용자 프로필 그룹핑 기능을 개선하고 및/또는 추천 생성시 사용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 일부 구현에서, 주기적으로만 활동 정보를 보고하는 셋탑 박스가 실시간 보고 셋탑 박스와 조합하여 또는 그를 대신하여 사용될 수 있다.
따라서, 다른 구현은 하기의 청구범위의 범주 내에 있다.

Claims (20)

  1. 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
    텔레비전 콘텐츠 배포 시스템에서의 현재 사용자 활동에 대한 다수 사용자의 활동 정보를 수신하는 단계;
    적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 텔레비전 콘텐츠 배포 시스템을 통해 현재 배포되는 하나 이상의 콘텐츠 항목에 대한 현재 콘텐츠 항목 시청률을 판정하는 단계로서, 상기 현재 콘텐츠 항목 시청률 정보는 수신된 상기 활동 정보에 기초하여 결정되는, 판정 단계;
    적어도 하나의 프로세서에 의해, 콘텐츠 항목 추천 정보를 생성하는 단계로서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 상기 현재 콘텐츠 시청률 정보에 기초하여 생성되는, 생성 단계; 및
    사용자에게 상기 콘텐츠 항목 추천 정보를 전송하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 활동 정보는 다수 사용자에게 현재 표시되는 텔레비전 채널을 나타내는 사용자 채널 선택에 대한 채널 조정 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재의 콘텐츠 시청률 정보에 의해 표시되는 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 활동 정보에 기초하여 각 사용자에 대해 프로필 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 프로필 정보는 연관된 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목 및 연관된 사용자가 최근에 조정한 텔레비전 채널 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보에 기초하여 생성되고, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자들 사이에서의 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 콘텐츠 항목을 녹화하기 위해 사용자에 의해 입력된 명령에 관한 콘텐츠 항목 녹화 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 상기 콘텐츠 항목 녹화 정보와 상기 사용자의 프로필 정보에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제 4 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 광고를 포함하고, 상기 광고는 광고 타겟팅 정보와 사용자의 프로필 정보에 기초하여 후보 광고 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 광고 타겟팅 정보는 하나 이상의 선택 기준을 포함하고, 상기 광고의 선택은 적어도 하나의 프로세서에 의해 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목이 상기 광고의 하나 이상의 광고 선택 기준을 만족시키는 지를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 텔레비전 콘텐츠를 배포하기위한 컴퓨터 구현 방법.
  9. 콘텐츠 배포를 위한 시스템으로서,
    텔레비전 콘텐츠 배포 시스템에서의 현재 사용자 활동에 대한 여러 사용자의 활동 정보를 수신하는 수신기;
    텔레비전 콘텐츠 배포 시스템을 통해 현재 배포되는 하나 이상의 콘텐츠 항목에 대한 현재 콘텐츠 시청률 정보를 판정하는 적어도 하나의 프로세서로서, 상기 현재 콘텐츠 시청률 정보는 수신된 상기 활동 정보에 기초하여 판정되는, 적어도 하나의 프로세서;
    콘텐츠 항목 추천 정보를 생성하는 적어도 하나의 프로세서로서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재 콘텐츠 시청률 정보에 기초하여 생성되는, 적어도 하나의 프로세서; 및
    사용자에게 콘텐츠 항목 추천 정보를 전송하는 송신기;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 활동 정보는 다수의 사용자에게 현재 표시되는 텔레비전 채널을 나타내는 사용자 채널 선택에 대한 채널 조정 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 현재 콘텐츠 시청률 정보에 의해 표시되는 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 활동 정보에 기초하여 각 사용자에 대한 프로필 정보를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 더 포함하고, 상기 프로필 정보는 연관된 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목 및 연관된 사용자가 최근에 조정한 텔레비전 채널 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보에 기초하여 생성되고, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자들 사이에서의 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  14. 제 12 항에 있어서, 상기 수신기는 콘텐츠 항목을 녹화하기 위해 사용자에 의해 입력된 명령에 관한 콘텐츠 항목 녹화 정보를 수신하고, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 상기 콘텐츠 항목 녹화 정보와 사용자의 상기 프로필 정보에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  15. 제 12 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 광고를 포함하고, 상기 광고는 광고 타겟팅 정보와 사용자의 상기 프로필 정보에 기초하여 후보 광고들 중에서 선택되는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 광고 타겟팅 정보는 하나 이상의 선택 기준을 포함하고, 광고 선택은 적어도 하나의 프로세서에 의해 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목이 상기 광고의 하나 이상의 광고 선택 기준을 만족시키는 지를 판정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 시스템.
  17. 콘텐츠 배포를 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
    텔레비전 콘텐츠 배포 시스템에서의 현재 사용자 활동에 대한 다수의 사용자의 활동 정보를 수신하는 단계;
    상기 활동 정보에 기초하여 각 사용자에 대한 프로필 정보를 생성하는 단계로서, 상기 프로필 정보는 연관된 사용자가 최근에 시청한 콘텐츠 항목 및 연관된 사용자가 최근에 조정한 텔레비전 채널 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는, 생성 단계,
    적어도 하나의 프로세서에 의해, 콘텐츠 항목 추천 정보를 생성하는 단계로서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 상기 프로필 정보에 기초하여 생성되는, 생성 단계; 및
    상기 콘텐츠 항목 추천 정보를 사용자에게 전송하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 컴퓨터 구현 방법.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자들 사이에서의 가장 큰 현재 시청률을 갖는 콘텐츠 항목을 나타내는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 컴퓨터 구현 방법.
  19. 제 17 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 콘텐츠 항목을 녹화하기 위한 녹화 제안에 관한 정보를 포함하고, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 사용자의 프로필 정보와 유사한 프로필 정보를 가진 사용자와 연관된 현재의 콘텐츠 항목 녹화 정보에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 컴퓨터 구현 방법.
  20. 제 17 항에 있어서, 상기 콘텐츠 항목 추천 정보는 최근에 시청한 콘텐츠 항목 및 최근에 시청한 텔레비전 채널 중 적어도 하나를 타겟으로하는 광고를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 배포를 위한 컴퓨터 구현 방법.
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