KR20140089543A - 웹 페이지 방문, 애플리케이션 사용, 위치 또는 경로에 기초한 여러 통신 장치의 동일한 사용자의 식별 - Google Patents

Abstract

여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템은, (a) 사용자에 의해 조작되는 제1 장치에 관련하는 제1 데이터를 수신하는 단계; (b) 사용자에 의해 조작되는 제2 장치에 관련하는 제2 데이터를 수신하는 단계; (c) 제1 데이터가 제2 데이터와 실질적으로 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 제1 장치의 사용자가 제2 장치의 사용자라고 판단하는 단계; 및 (d) 제1 및 제2 데이터 및/또는 사용자와 관련된 사용자 특성 테이터에 관련성을 갖는 후원된 콘텐츠를 선택하여 제2 장치에 디스플레이를 위해 전송하는 단계를 수행하도록 구성된다.

Description

웹 페이지 방문, 애플리케이션 사용, 위치 또는 경로에 기초한 여러 통신 장치의 동일한 사용자의 식별{IDENTIFYING A SAME USER OF MULTIPLE COMMUNICATION DEVICES BASED ON WEB PAGE VISITS, APPLICATION USAGE, LOCATION, OR ROUTE}

[관련 출원에 대한 교차 참조]

본 출원은 2012년 11월 4일 출원되고 발명의 명칭이 "System For Determining Interests of Users of Mobile And Non-Mobile Communication Devices Based on Data Received From a Plurality of Data Providers"인 미국 특허 출원 제13/668,300호; 2012년 11월 2일 출원되고 발명의 명칭이 "Validation of Data for Targeting Users Across Multiple Communication Devices Accessed By the Same User"인 미국 특허 출원 제13/667,515호; 2012년 11월 1일 출원되고 발명의 명칭이 "Identifying a Same User of Multiple Communication Devices Based on Web Page Visits"인 미국 특허 출원 제13/666,690호; 2012년 5월 29일 출원되고 발명의 명칭이 "Validity of Data for Targeting Advertising Across a Plurality of Mobile and Non-Mobile Communication Facilities Accessed By the Same User"인 미국 특허 가출원 제61/652,834호; 2011년 12월 16일 출원되고 발명의 명칭이 "Targeted Advertising to Mobile Communication Facilities"인 미국 특허 가출원 제61/576,963호; 2011년 12월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "Targeted Advertising Across Web Activities On an MCF and Applications Operating Thereon"인 미국 특허 가출원 제61/569,217호; 및 2011년 11월 11일 출원되고 발명의 명칭이 "Targeted Advertising Across a Plurality of Mobile and Non-Mobile Communication Facilities Accessed By the Same User"인 미국 특허 가출원 제61/558,522호의 이익을 주장하며, 그 내용은 본 명세서에 참조로서 편입된다.

또한, 본 출원은 다음의 출원의 각각의 내용을 참조로서 본 명세서에 편입한다: 2005년 11월 1일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE SEARCH"인 미국 특허 출원 제60/731,991호, 2005년 9월 23일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING WEB INTERACTIONS ON A MOBILE COMMUNICATION FACILITY"인 미국 출원 제60/720,193호, 및 2005년 9월 14일 출원되고 발명의 명칭이 "SEARCH CAPABILITIES FOR MOBILE COMMUNICATIONS DEVICES"인 미국 출원 제60/717,151호의 본출원인, 2005년 11월 5일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING SPONSORED CONTENT FOR DELIVERY TO MOBILE COMMUNICATION FACILITIES"인 미국 특허 출원 제11/267,940호의 계속 출원이며, 2005년 11월 5일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING PAYMENT FOR SPONSORED CONTENT PRESENTED TO MOBILE COMMUNICATION FACILITIES"인 미국 출원 제11/268,671호의 계속 출원인, 2005년 11월 11일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING SPONSORED CONTENT BASED ON DEVICE CHARACTERISTICS"인 미국 출원 제11/271,164호의 계속 출원인, 2005년 11월 14일 출원되고 발명의 명칭이 "PRESENTATION OF SPONSORED CONTENT ON MOBILE COMMUNICATION FACILITIES"인 미국 출원 제11/271,933호의 계속 출원인, 2005년 11월 14일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING SPONSORED CONTENT BASED ON GEOGRAPHIC REGION"인 미국 출원 제11/274,905호의 계속 출원인, 2005년 11월 14일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING SPONSORED CONTENT BASED ON TRANSACTION HISTORY"인 미국 출원 제11/274,884호의 계속 출원인, 2005년 11월 16일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING SPONSORED CONTENT BASED ON USAGE HISTORY"인 미국 출원 제11/282,120호의 계속 출원인, 2005년 11월 16일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGING SPONSORED CONTENT BASED ON USER CHARACTERISTICS"인 미국 출원 제11/281,902호의 일부 계속 출원인, 2006년 1월 18일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE ADVERTISEMENT SYNDICATION"인 미국 출원 제11/335,900호의 계속 출원인2006년 1월 19일 출원되고 발명의 명칭이 "PRESENTING SPONSORED CONTENT ON A MOBILE COMMUNICATION FACILITY"인 미국 출원 제11/335,904호의 계속 출원인, 2006년 1월 19일 출원되고 발명의 명칭이 "LOCATION INFLUENCED SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/337,233호의 계속 출원인, 2006년 1월 19일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE COMMUNICATION FACILITY CHARACTERISTIC INFLUENCED SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/337,234호의 계속 출원인, 2006년 1월 19일 출원되고 발명의 명칭이 "USER HISTORY INFLUENCED SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/336,432호의 계속 출원인, 2006년 1월 19일 출원되고 발명의 명칭이 "USER CHARACTERISTIC INFLUENCED SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/337,180호의 계속 출원인, 2006년 1월 19일 출원되고 발명의 명칭이 "USER TRANSACTION HISTORY INFLUENCED SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/337,112호의 계속 출원인, 2006년 2월 3일 출원되고 발명의 명칭이 "PREVENTING MOBILE COMMUNICATION FACILITY CLICK FRAUD"인 미국 출원 제11/347,826호의 계속 출원인, 2006년 2월 3일 출원되고 발명의 명칭이 "SEARCH QUERY ADDRESS REDIRECTION ON A MOBILE COMMUNICATION FACILITY"인 미국 출원 제11/347,825호의 계속 출원인, 2006년 2월 3일 출원되고 발명의 명칭이 "MULTIMODAL SEARCH QUERY"인 미국 출원 제11/347,842호의 계속 출원인, 2006년 2월 16일 출원되고 발명의 명칭이 "PRESENTATION OF SPONSORED CONTENT BASED ON MOBILE TRANSACTION EVENT"인 미국 출원 제11/355,915호의 일부 계속 출원인, 2006년 3월 21일 출원되고 발명의 명칭이 "INTERACTION ANALYSIS AND PRIORITIZATION OF MOBILE CONTENT"인 미국 출원 제11/387,147의 일부 계속 출원이고 2006년 3월 22일 출원되고 발명의 명칭이 "AUTOMATED SYNDICATION OF MOBILE CONTENT"인 미국 출원 제60/785,242호의 본출원인, 2006년 4월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "CALCULATION AND PRESENTATION OF MOBILE CONTENT EXPECTED VALUE"인 미국 출원 제11/413,273호의 계속 출원인, 2006년 4월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "DYNAMIC BIDDING AND EXPECTED VALUE"인 미국 출원 제11/414,168호의 계속 출원인, 2006년 4월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "EXPECTED VALUE AND PRIORITIZATION OF MOBILE CONTENT"인 미국 출원 제11/414,740호의 일부 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE SEARCH SUBSTRING QUERY COMPLETION"인 미국 출원 제11/382,226호의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "IMPLICIT SEARCHING FOR MOBILE CONTENT" 인 미국 출원 제11/382,237호의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE CONTENT SPIDERING AND COMPATIBILITY DETERMINATION"인 미국 출원 제11/382,243호의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "CREATION OF A MOBILE SEARCH SUGGESTION DICTIONARY"인 미국 출원 제11/382,246의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE PAY-PER-CALL CAMPAIGN CREATION"인 미국 출원 제11/382,249호의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE SEARCH SUGGESTIONS"인 미국 출원 제11/382,257호의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "AUTHORIZED MOBILE CONTENT SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/382,260호의 계속 출원인, 2006년 5월 8일 출원되고 발명의 명칭이 "INCREASING MOBILE INTERACTIVITY"인 미국 출원 제11/382,262호의 일부 계속 출원인, 2006년 5월 10일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE SEARCH SERVICES RELATED TO DIRECT IDENTIFIERS"인 미국 출원 제11/382,696호의 일부 계속 출원인, 2006년 5월 15일 출원되고 발명의 명칭이 "LOCATION BASED PRESENTATION OF MOBILE CONTENT"인 미국 출원 제11/383,236호의 일부 계속 출원인, 2006년 6월 7일 출원되고 발명의 명칭이 "PREDICTIVE TEXT COMPLETION FOR A MOBILE COMMUNICATION FACILITY"인 미국 출원 제11/422,797호의 일부 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "CONTEXTUAL MOBILE CONTENT PLACEMENT ON A MOBILE COMMUNICATION FACILITY"인 미국 출원 제11/553,567호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "BEHAVIORAL-BASED MOBILE CONTENT PLACEMENT ON A MOBILE COMMUNICATION FACILITY"인 미국 출원 제11/553,578호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE PAYMENT FACILITATION"인 미국 출원 제11/553,581호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE CONTENT CROSS-INVENTORY YIELD OPTIMIZATION"인 미국 출원 제11/553,587호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE PAY PER CALL"인 미국 출원 제11/553,598호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE WEBSITE ANALYZER"인 미국 출원 제11/553,626호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "ACTION FUNCTIONALITY FOR MOBILE CONTENT SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/553,569호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "CLIENT LIBRARIES FOR MOBILE CONTENT"인 미국 출원 제11/553,659호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "ON-OFF HANDSET SEARCH BOX"인 미국 출원 제11/553,713호의 계속 출원인, 2006년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "COMBINED ALGORITHMIC AND EDITORIAL-REVIEWED MOBILE CONTENT SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/553,746호의 일부 계속 출원이고 2007년 8월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE CONTENT SEARCH"인 미국 출원 제60/968,188호와 2007년 6월 25일 출원되고 발명의 명칭이 "BUSINESS STREAM: EXPLORING NEW ADVERTISING OPPORTUNITIES AND AD FORMATS"인 미국 출원 제60/946,132호의 본출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "TARGETING MOBILE SPONSORED CONTENT WITHIN A SOCIAL NETWORK"인 미국 출원 제11/928,819호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "SIMILARITY BASED LOCATION MAPPING OF MOBILE COMMUNICATION FACILITY USERS"인 미국 출원 제11/928,847호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "USING WIRELESS CARRIER DATA TO INFLUENCE MOBILE SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/928,877호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "EMBEDDING A NONSPONSORED MOBILE CONTENT WITHIN A SPONSORED MOBILE CONTENT"인 미국 출원 제11/928,909호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "EXCLUSIVITY BIDDING FOR MOBILE SPONSORED CONTENT"인 미국 출원 제11/928,937호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "IDLE SCREEN ADVERTISING"인 미국 출원 제11/928,960호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "INTERACTIVE MOBILE ADVERTISEMENT BANNERS"인 미국 출원 제11/928,990호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "LOCATION BASED MOBILE SHOPPING AFFINITY PROGRAM"인 미국 출원 제11/929,016호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "USING A MOBILE COMMUNICATION FACILITY FOR OFFLINE AD SEARCHING"인 미국 출원 제11/929,039호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "METHODS AND SYSTEMS FOR MOBILE COUPON PLACEMENT"인 미국 출원 제11/929,059호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "REALTIME SURVEYING WITHIN MOBILE SPONSORED CONTENT"인 미국 출원 제11/929,081호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "METHODS AND SYSTEMS FOR MOBILE COUPON TRACKING"인 미국 출원 제11/929,096호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "METHODS AND SYSTEMS OF MOBILE DYNAMIC CONTENT PRESENTATION"인 미국 출원 제11/929,105호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE USER PROFILE CREATION BASED ON USER BROWSE BEHAVIORS"인 미국 출원 제11/929,129호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "METHODS AND SYSTEMS OF MOBILE QUERY CLASSIFICATION"인 미국 출원 제11/929,148호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "ASSOCIATING MOBILE AND NONMOBILE WEB CONTENT"인 미국 출원 제11/929,171호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "COMBINING MOBILE AND TRANSCODED CONTENT IN A MOBILE SEARCH RESULT"인 미국 출원 제11/929,253호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "INTEGRATING SUBSCRIPTION CONTENT INTO MOBILE SEARCH RESULTS"인 미국 출원 제11/929,272호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE COMMUNICATION FACILITY USAGE AND SOCIAL NETWORK CREATION"인 미국 출원 제11/929,297호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "MOBILE DYNAMIC ADVERTISEMENT CREATION AND PLACEMENT"인 미국 출원 제11/929,308호의 일부 계속 출원인, 2007년 10월 30일 출원되고 발명의 명칭이 "CATEGORIZATION OF A MOBILE USER PROFILE BASED ON BROWSE BEHAVIOR"인 미국 출원 제11/929,328호의 일부 계속 출원이고, 2008년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "MONETIZATION PLATFORM"인 제61/052,024호와 2008년 3월 18일 출원되고 발명의 명칭이 "PRESENTING CONTENT TO A MOBILE COMMUNICATION FACILITY BASED ON CONTEXTUAL AND BEHAVIORIAL DATA RELATING TO A PORTION OF A MOBILE CONTENT"인 출원 번호 제61/037,617호의 본출원인, 2009년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "AGGREGATION OF BEHAVIORAL PROFILE DATA USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/400,096호의 계속 출원인, 2009년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "AGGREGATION AND ENRICHMENT OF BEHAVIORAL PROFILE DATA USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/400,138호의 계속 출원인, 2009년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "SYNDICATION OF A BEHAVIORAL PROFILE ASSOCIATED WITH AN AVAILABILITY CONDITION USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/400,153호의 계속 출원인, 2009년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "SYNDICATION OF A BEHAVIORAL PROFILE USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/400,166호의 계속 출원인, 2009년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "REVENUE MODELS ASSOCIATED WITH SYNDICATION OF A BEHAVIORAL PROFILE USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/400,185호의 계속 출원인, 2009년 3월 9일 출원되고 발명의 명칭이 "USING MOBILE APPLICATION DATA WITHIN A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/400,199호의 계속 출원인, 2009년 6월 16일 출원되고 발명의 명칭이 "MANAGEMENT OF MULTIPLE ADVERTISING INVENTORIES USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/485,787호의 계속 출원인, 2009년 6월 17일 출원되고 발명의 명칭이 "USING MOBILE COMMUNICATION FACILITY DEVICE DATA WITHIN A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/486,502호의 계속 출원인, 2010년 2월 1일 출원되고 발명의 명칭이 "INTEGRATED ADVERTISING SYSTEM"인 출원 번호 제61/300,333호의 본출원이며 2009년 8월 7일 출원되고 발명의 명칭이 "CONTEXTUAL TARGETING OF CONTENT USING A MONETIZATION PLATFORM"인 미국 출원 제12/537,814호의 일부 계속 출원인, 2011년 2월 1일 출원된 미국 출원 제13/018,852호.

[기술 분야]

본 개시 내용은 모바일(mobile) 통신에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 동일한 사용자에 의해 액세스된 모바일 및 비모바일(non-mobile) 통신 수단(communication facility)에 대한 표적화된 광고에 관한 것이다.

웹 기반의 검색 엔진, 용이하게 사용 가능한 정보 및 오락 매체는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크의 가장 중요한 용도 중 하나인 것으로 증명되어 왔다. 온라인 사용이 증가함에 따라, 사용자는 인터넷에 액세스하기 위한 더욱더 많은 방식을 찾는다. 사용자는 온라인 상황에서 업무 및 개인 용도에 대하여 데스크탑 및 랩탑 컴퓨터로부터 휴대 전화기 및 스마트폰으로 발전하여 왔다. 이제, 사용자는 단일 장치로부터 뿐만 아니라 텔레비전이나 게임 장치로부터, 그리고 가장 최근에는 태블릿 장치로부터 인터넷을 액세스하고 있다. 종래 기술이 비모바일 장치 상황에서의 인터넷에 대하여 특별히 설계되었기 때문에, 인터넷 기반의 광고 기술은 종래에 모바일 통신 수단(예를 들어, 스마트폰, 태블릿 장치 등)에 대하여 광고와 같은 콘텐츠를 최적으로 표적화하여 전달할 수 없다. 이러한 종래 기술은 전기 통신 및 고정된 모바일 집중 네트워크로부터 유도된 고유의 데이터 자산을 이용할 수 없다. 사용자가 자신의 스마트폰, 태블릿, PC 및 텔레비전을 통해 인터넷을 상호 교환 가능한 것이 일반적으로 됨에 따라, 사용자가 사용할 수 있는 모든 장치에 걸쳐 동일한 사용자를 최적으로 표적화하기 위한 효율적인 방법이 없다. 따라서, 복수의 모바일 및 비모바일 통신 수단에 의해 판독될 수 있는 광고 콘텐츠를 선택하고 표적화할 수 있게 되고, 다수의 광고 인벤토리 모두로부터 사용 가능한 고정된 모바일 집중 애플리케이션 및 전기 통신 네트워크와 관련된 시스템에 대한 요구가 있다. 이러한 요구와 함께, 동일한 사용자에 의해 액세스된 복수의 모바일 및 비모바일 통신으로부터 수신된 사용자 신원(user identification)을 검증하는 것이 바람직하다.

종래 기술의 결점을 해소하기 위하여, 필요하지만 지금까지는 개발되지 않은 것은, 복수의 모바일 및 비모바일 통신 수단에 의해 판독 가능한 광고 콘텐츠를 선택하고 표적화할 수 있게 되고, 다수의 광고 인벤토리 모두로부터 사용 가능한 고정된 모바일 집중 애플리케이션 및 전기 통신 네트워크와 관련된 시스템이다.

제1 실시예에서, 여러 통신 장치의 동일한 사용자를 식별하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 사용자에 의해 조작되는, 모바일 또는 비모바일 통신 장치인 제1 장치를 통해 제1 복수의 웹 페이지 방문에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (b) 사용자에 의해 조작되는, 모바일 또는 비모바일 통신 장치인 제2 장치를 통해 제2 복수의 웹 페이지 방문에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (c) 제1 복수의 웹 페이지 방문이 제2 복수의 웹 페이지 방문과 실질적으로 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 제1 장치의 사용자가 상기 제2 장치의 사용자라고 판단하는 단계; 및 (d) 제1 및 제2 복수의 웹 페이지 방문에 대한 관련성을 갖는 후원된 콘텐츠를 선택하여 제2 장치에 디스플레이를 위해 전송하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다. 복수의 웹 페이지 방문과 관련하는 정보는, (a) 각각의 해당하는 웹 페이지의 URL; (b) 각각의 해당하는 웹 페이지를 방문한 지속 시간; (c) 각각의 해당하는 웹 페이지를 방문한 기간; (d) 각각의 웹 페이지가 방문된 순서; 및 (e) 각각의 해당하는 웹 페이지를 방문한 때의 제1 및 제2 장치의 지리적 위치중 하나 이상을 포함한다. 시스템은, (a) 제1 및 제2 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및 (b) 제1 및 제2 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 사용자에 대한 유니버설 프로파일(universal profile)을 생성하는 단계를 수행하도록 더 구성된다. 모바일 통신 장치는, 휴대 전화기, 태블릿, 휴대용 미디어 플레이어 또는 랩탑이나 노트북 컴퓨터일 수 있다. 비모바일 통신 장치는, 텔레비전, 케이블 박스 또는 개인용 컴퓨터일 수 있다.

제2 실시예에서, 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) (i) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치의 위치 및 (ii) 제1 통신 장치가 상기 위치에 위치되는 하루 중의 시간에 대응하는 제1 데이터를 수신하는 단계; (b) (i) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치의 위치 및 (ii) 제2 통신 장치가 상기 위치에 위치되는 하루 중의 시간에 대응하는 제2 데이터를 수신하는 단계; (c) 미리 정해진 횟수로 제1 및 제2 데이터를 수신한 것에 기초하여, 제1 통신 장치의 사용자가 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계; (d) 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및 (e) 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 상기 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다.

제3 실시예에서, 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치와 관련된, 제1 통신 장치가 위치된 해당 위치에 대응하는 복수의 지리적 좌표로부터 유도되는 제1 경로에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (b) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치와 관련된, 제2 통신 장치가 위치된 해당 위치에 대응하는 복수의 지리적 좌표로부터 유도되는 제2 경로에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (c) 제1 경로가 제2 경로와 실질적으로 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 제1 통신 장치의 사용자가 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계; (d) 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및 (e) 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다.

제4 실시예에서, 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치로부터 제1 애플리케이션 사용 패턴에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (b) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치로부터 제2 애플리케이션 사용 패턴에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (c) 제1 애플리케이션 사용 패턴이 제2 애플리케이션 사용 패턴과 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 제1 통신 장치의 사용자가 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계; (d) 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및 (e) 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다. 제1 또는 제2 애플리케이션 사용 패턴은, (a) 제1 및 제2 통신 장치에서 사용되는 애플리케이션 세트; (b) 제1 및 제2 통신 장치에서 사용되는 애플리케이션의 순서; (c) 제1 및 제2 통신 장치에서의 하나 이상의 애플리케이션 사용의 하루 중의 시간; (d) 제1 및 제2 통신 장치에서의 애플리케이션의 사용 지속 시간; 및 (e) 제1 및 제2 통신 장치에서의 하나 이상의 애플리케이션의 사용 위치 중 적어도 하나에 대응할 수 있다.

제5 실시예에서, 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 제1 통신 장치의 사용자와 관련된 제1 프로파일을 식별하는 단계; (b) 제2 통신 장치의 사용자와 관련된 제2 프로파일을 식별하는 단계; (c) 제1 프로파일 및 제2 프로파일에 포함된 적어도 하나의 동일한 데이터를 식별한 것에 기초하여, 제1 통신 장치의 사용자가 제2 통신 장치의 사용자가 동일하다고 판단하는 단계; (d) 기존 유니버설 프로파일이 제1 또는 제2 프로파일에 대하여 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및 (e) 제1 및 제2 프로파일을 사용자에 대응하는 유니버설 프로파일에 관련시키는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다. 제1 또는 제2 사용자 프로파일은 사용자에 의한 로그인으로부터 유도될 수 있고, 로그인은 애플리케이션 로그인 또는 웹 사이트 로그인일 수 있다.

제6 실시예에서, 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치로부터 제1 사용자 관리 자산에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (b) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치로부터 제2 사용자 관리 자산에 대응하는 데이터를 수신하는 단계; (c) 제1 사용자 관리 자산이 제2 사용자 관리 자산과 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 제1 통신 장치의 사용자가 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계; (d) 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및 (e) 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다. 사용자 관리 자산은, (a) 제1 및 제2 통신 장치에 저장된 전화 번호 또는 연락처; (b) 제1 및 제2 통신 장치에 다운로드된 애플리케이션의 종류; 및 (c) 제1 및 제2 통신 장치의 그래픽 유저 인터페이스 내에서의 다운로드된 애플리케이션의 배치 중 하나일 수 있다.

유니버설 프로파일은, (a) 사용자와 관련된 지불 및 청구 히스토리; (b) 사용자의 각각의 통신 장치와 관련된 사용자의 온라인 상호 작용의 지속 시간; (c) 사용자의 각각의 통신 장치를 통한 사용자에 의한 온라인 상호 작용의 횟수; (d) 하루 중의 사용 시간 또는 위치에 따른 해당하는 통신 장치의 사용 패턴; (e) 사용자의 각각의 통신 장치를 통한 사용자에 의해 액세스된 콘텐츠의 종류; (f) 사용자의 각각의 통신 장치를 통해 사용자에 의해 입력된 이전 검색 질의어; (g) 사용자와 관련된 쇼핑 습관; (h) 사용자에 의해 청취되거나 다운로드된 비디오, 음악 또는 오디오; (i) 사용자와 관련된 이전 지오그라피(geography); 및 (j) 사용자의 각각의 통신 장치를 통해 사용자에 의해 사용된 애플리케이션이나 방문된 웹 페이지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 쇼핑 습관은, (a) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 열람되거나 구매된 제품; (b) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 구매된 제품의 구매량; (c) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 구매된 제품의 구매일; 및 (d) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 열람된 제품과 구매된 제품 사이의 경과 시간 중 적어도 하나일 수 있다.

시스템은, (a) 유니버설 프로파일과의 관련성에 기초하여 후원된 콘텐츠를 선택하는 단계; 및 (b) 디스플레이를 위하여 제2 통신 장치에 후원된 콘텐츠를 전송하는 단계를 수행하도록 더 구성될 수 있다. 후원된 콘텐츠의 선택은, (a) 빈도 캐핑(frequency capping); (b) 교차 플랫폼 이행 추적(cross-platform conversion tracking); (c) 재표적화 광고(retargeted advertisement); (d) 교차 플랫폼 재표적화 광고; 또는 (e) 상표 영향(brand-impact) 데이터에 기초할 수 있다. 후원된 콘텐츠의 관련성은, (a) 나이, 나이 범위 또는 생일; (b) 성별; (c) 인종; (d) 종교; (e) 결혼 상태; (f) 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나에 할당된 전화 번호의 지역 코드; (g) 우편 번호; (h) 집 주소; (i) 직장 주소; (j) 청구서 주소; (k) 모바일 또는 비모바일 통신 장치(carrier)에 서비스를 제공하는 통신 회사에 지불하는데 사용되는 신용 카드의 종류; (l) 출생지; (m) 고용주; (n) 고용 상태; (o) 사용자의 소득 계층; (p) 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나의 모델; 및 (q) 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나 운영 체계를 포함하지만 이에 한정되지 않는, 사용자와 관련된 사용자 특성 데이터에 더 기초할 수 있다.

또한, 본 발명은, 새로운 신원이 나타날 때 동일한 사용자인 것을 확실히 하기 위하여, 동일한 사용자에 의해 액세스된 복수의 모바일 및 비모바일 통신으로부터 수신된 사용자 신원을 검증하는 시스템을 포함한다. 본 발명은, 사용자 신원 검증 시스템을 포함하며, 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 제1 사용자에 액세스된 제1 통신 장치와 관련된 복수의 제1 사용자 신원을 제1 사용자와 관련하는 데이터를 포함하는 데이터 관리 플랫폼에서 수신하는 단계; (b) 제2 사용자에 액세스된 제2 통신 장치와 관련된 복수의 제2 사용자 신원을 데이터 관리 플랫폼에서 수신하는 단계; 및 (c) 미리 정해진 횟수의 제1 및 제2 사용자 신원의 복수의 수신을 통해 데이터 관리 플랫폼에서 제1 통신 장치를 액세스하는 제1 사용자가 제2 통신 장치를 액세스하는 제2 사용자라고 판단하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다.

제1 또는 제2 사용자 신원은, (a) 제1 및 제2 통신 장치에 서비스를 제공하는 통신 회사; (b) 웹 페이지 발행자; (c) 애플리케이션 제공자; (d) 사용자 로그인; 또는 (e) 서드 파티로부터 수신될 수 있다. 제1 또는 제2 사용자 신원은, (a) 해싱된 이메일 어드레스; (b) 로그인; (c) 사용자 이름; (d) 데이터 제공자 신원; (e) 매치 키; (f) 통신 회사 신원; 및 (g) 인터넷 프로토콜일 수 있다.

시스템은 제2 통신 장치에 광고 콘테츠를 전송하는 단계를 수행하도록 더 구성될 수 있으며, 광고 콘텐츠의 선택은 복수의 제1 사용자 신원에 대한 관련성에 적어도 기초한다. 관련성은, (a) 나이, 나이 범위 또는 생일; (b) 성별; (c) 인종; (d) 종교; (e) 결혼 상태; (f) 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나에 할당된 전화 번호의 지역 코드; (g) 우편 번호; (h) 집 주소; (i) 직장 주소; (j) 청구서 주소; (k) 모바일 또는 비모바일 통신 장치에 서비스를 제공하는 통신 회사에 지불하는데 사용되는 신용 카드의 종류; (l) 출생지; (m) 고용주; (n) 고용 상태; (o) 사용자의 소득 계층; (p) 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나의 모델; 및 (q) 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나 운영 체계를 포함하지만 이에 한정되지 않는, 사용자와 관련된 사용자 특성 데이터에 더 기초할 수 있다.

사용자 특성 데이터는, (a) 사용자와 관련된 지불 및 청구 히스토리; (b) 사용자의 각각의 통신 장치와 관련된 사용자의 온라인 상호 작용의 지속 시간; (c) 사용자의 각각의 통신 장치를 통한 사용자에 의한 온라인 상호 작용의 횟수; (d) 하루 중의 사용 시간 또는 위치에 따른 해당하는 통신 장치의 사용 패턴; (e) 사용자의 각각의 통신 장치를 통한 사용자에 의해 액세스된 콘텐츠의 종류; (f) 사용자의 각각의 통신 장치를 통해 사용자에 의해 입력된 이전 검색 질의어; (g) 사용자와 관련된 쇼핑 습관; (h) 사용자에 의해 청취되거나 다운로드된 비디오, 음악 또는 오디오; (i) 사용자와 관련된 이전 지오그라피; 및 (j) 사용자의 각각의 통신 장치를 통해 사용자에 의해 사용된 애플리케이션이나 방문된 웹 페이지 중 하나 이상일 수 있다. 쇼핑 습관은, (a) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 열람되거나 구매된 제품; (b) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 구매된 제품의 구매량; (c) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 구매된 제품의 구매일; 및 (d) 제1 및 제2 통신 장치 중 하나에서 열람된 제품과 구매된 제품 사이의 경과 시간 중 적어도 하나일 수 있다.

또한, 본 발명은 복수의 데이터 제공자로부터 수신된 데이터에 기초하여 모바일 및 비모바일 통신 장치의 사용자의 관심을 결정하는 시스템을 포함하며, 시스템은, (a) 각각이 적어도 하나의 사용자 및 상기 적어도 하나의 사용자에 대한 적어도 하나의 대응하는 속성을 포함하는 여러 데이터 세트를 획득하는 단계; (b) 적어도 하나의 데이터 세트로부터의 제1 사용자 및 제1 사용자에 대한 적어도 하나의 대응하는 속성을 포함하는 제1 클러스터를 생성하는 단계; (c) 적어도 하나의 데이터 세트로부터의 제2 사용자 및 제2 사용자에 대한 적어도 하나의 대응하는 속성을 포함하는 제2 클러스터를 생성하는 단계; (d) 제1 클러스터를 제2 클러스터와 병합하는 단계; 및 (e) 확률론적 예측에 기초하여 이전이 알려지지 않은 속성에 값을 할당하는 단계를 수행하도록 구성된다.

일 실시예에서, 복수의 데이터 제공자로부터 수신된 데이터에 기초하여 모바일 및 비모바일 통신 장치의 사용자의 관심을 결정하는 시스템은, 하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, (a) 제1 데이터 제공자로부터 제1 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 제1 데이터 세트는 제1 및 제2 사용자와, 제1 및 제2 사용자에 대응하는 해당하는 제1 복수의 속성을 포함하는 단계; (b) 제2 데이터 제공자로부터 제2 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 제2 데이터 세트는 제1 및 제2 사용자와, 제1 및 제2 사용자에 대응하는 해당하는 제2 복수의 속성을 포함하고, 제1 복수의 속성의 적어도 일부는 제2 복수의 속성과 상이하고, 제1 및 제2 복수의 속성의 해당하는 속성은 좋아함과 싫어함에 대한 대응하는 표시를 포함하고, 제1 및 제2 복수의 속성의 해당하는 속성은 좋아함과 싫어함에 대한 대응하는 표시가 없는 단계; (c) 제1 및 제2 데이터 세트를 결합함으로써 제3 데이터 세트를 생성하는 단계로서, 제3 데이터 세트는, (i) 제1 및 제2 사용자; (ii) 제1 및 제2 복수의 속성; (iii) 좋아함과 싫어함에 대한 대응하는 표시를 포함하는 제1 및 제2 복수의 속성의 해당하는 속성; 및 (iv) 좋아함과 싫어함에 대한 대응하는 표시가 없는 제1 및 제2 복수의 속성의 해당하는 속성을 포함하는 단계; (d) 제1 사용자에 대하여 좋아함과 싫어함에 대한 대응하는 표시가 없는 제1 및 제2 복수의 속성의 적어도 하나의 속성에 대하여, (i) 제1 사용자에 대한 제1 복수의 속성 세트가 복수의 속성의 각각의 속성에 대하여 제1 사용자가 좋아한다는 표시를 가진다고 판단하고; 그리고 (ii) 제2 사용자에 대한 제2 복수의 속성 세트가 복수의 속성의 각각의 속성에 대하여 제2 사용자가 좋아한다는 표시를 가진다고 판단함으로써, 속성에 대한 좋아함의 표시를 판단하는 단계로서, 제1 복수의 속성 세트는 제2 복수의 속성 세트에 상황적으로 유사한 단계; (e) 이전에 제1 사용자가 좋아하거나 싫어한다는 대응하는 표시가 없는 제1 복수의 속성의 속성에 상황적으로 관련된 광고를 선택하는 단계; 및 (f) 선택된 광고를 디스플레이를 위하여 제1 사용자의 통신 장치에 전송하는 단계를 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함한다.

실시예에서, 통신 장치는 모바일 또는 비모바일, 전화기, 모바일 전화기, 휴대 전화기, 스마트폰, 태블릿 PC, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑(개인용) 컴퓨터, 텔레비전, 케이블 박스, PDA, 휴대용 미디어(음악 및/또는 비디오) 플레이어 또는 게임 콘솔일 수 있다. 그러나, 목록은 어떠한 방식으로도 본 발명을 한정하는 것으로 간주되어서는 안 된다.

본 발명의 이러한 그리고 다른 특징은, 구조의 관련된 요소의 동작 및 기능 방법과 제조에 대한 부품 및 생산 경제의 조합과 함께, 본 명세서의 일부를 형성하고 다양한 도면에서 유사한 도면 부호가 대응하는 부분을 나타내는 첨부된 도면을 참조하여 이어지는 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용과 첨부된 특허청구범위를 고려함에 따라 더욱 명백하게 될 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 제1 실시예의 무선 플랫폼을 도시하는 도면이다;
도 2는 도 1의 제1 실시예의 단계들을 도시하는 플로우 차트이다;
도 3은 본 발명에 따른 제2 실시예의 무선 플랫폼을 도시하는 도면이다;
도 4는 도 3의 제2 실시예의 단계들을 도시하는 플로우 차트이다;
도 5는 본 발명에 따른 제3 실시예의 무선 플랫폼을 도시하는 도면이다;
도 6은 도 5의 제3 실시예의 단계들을 도시하는 플로우 차트이다;
도 7은 본 발명에 따른 제4 실시예의 무선 플랫폼을 도시하는 도면이다;
도 8은 도 7의 제4 실시예의 단계들을 도시하는 플로우 차트이다;
도 9는 본 발명에 따른 제5 실시예의 무선 플랫폼을 도시하는 도면이다;
도 10은 도 9의 제5 실시예의 단계들을 도시하는 플로우 차트이다;
도 11은 데이터 플랫폼에서 복수의 사용자 신원을 수신하는 시스템을 도시하는 도면이다;
도 12는 본 발명에 따른 현재 실시예의 단계들을 도시하는 플로우 차트이다;
도 13은 브리징(bridging)에 대한 실시예의 실례를 도시한다;
도 14는 광고 네트워크 식별과 연계한 가교를 도시한다;
도 15는 스마트 트래픽을 도시한다;
도 16은 다변수 클릭 및 이행(移行, conversion) 히스토리를 도시한다;
도 17은 협력(collaborative) 필터링을 도시한다;
도 18은 속성의 확률론적 부가를 도시한다; 그리고,
도 19는 사진 메타 데이터를 도시한다.

정의에 의해, 스크린을 갖는 2 이상의 장치를 소유하는 소비자 때문에, 전통적인 방송 텔레비전과 온라인 멀티미디어 콘텐츠 사이의 라인의 블러링(blurring)은 교차 스크린(cross-screen) 성능으로서 알려져 있다. 집중된 교차 스크린 서비스 및 고품질의 결과적인 경험에 대한 요구가 증가하고 있다. 소비자는 생방송의 스포츠, 녹화된 텔레비전 프로그램, 온-디맨드 영화 및 소셜 미디어 경혐과 같은 개인화된 콘텐츠가 자신들이 어디를 방문하더라도 따라가고, 한 장치에서 다른 장치로 이동될 수 있는 유연한 시청 환경을 원한다.

교차 스크린 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라, 전기 통신은 콘텐츠 전달 사업으로 전개되고, 통신 회사(carrier)는 자신의 서비스 전달 플랫폼에 영향을 주고 집중화된 멀티 스크린 제공을 개발하기 위하여 콘텐츠 제공자와 협업하는 새로운 기회를 가질 것이다. 통신 회사가 더욱더 많은 효율적인 멀티 스크린 옵션에 대하여 무료 및 프리미엄 콘텐츠를 제공함에 따라, 광고주가 자신의 이상적인 독자(audience)에 도달하는 더 큰 기회가 있다. 또한, 선호되는 독자에 한 번보다 더 많이 도달하는 증가된 기회가 있어, 이에 의해 사용되는 장치에 따라 상이한 콘텐츠를 제공하며, 궁극적으로 광고주의 이행률(conversion rate)을 증가시킨다. 소비자가 자신의 모바일 전화를 점점 더 사용할 때, PC 및 TV를 여전히 계속 사용한다. 이러한 장치는 크기가 커지고 중량이 감소하고 있다. 예를 들어, 2010년에, 모바일 비디오, 녹화된 텔레비전 프로그램 및 PC 인터넷 사용은 2009년의 사용에 비하여 각각 51,2%, 18.1% 및 17.3%만큼 성장했다. 통신을 통합하는 것은 현장감(presence), 인스턴트 메시징, 음성, 비디오, 음성 메시징, 데스트탑 공유 및 컨퍼런싱을 함께 제공한다. 장치들 사이의 이러한 일관성은, 광고주가 사용자에게 도달하는 새로운 기회를 제공하면서, 선택 방법 및 장치를 이용하여 사용자가 통신하고 협업하는 것을 도울 것이다.

일반적으로, 정해진 사용자는 하룻동안 여러번 자신의 스마트폰, 태블릿, PC 및 텔레비전을 액세스할 수 있다. 이러한 장치에 대한 사용자의 사용은 하루 중의 시간 및 사용자의 위치를 반영할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 아침에 깨어 집에서 자신의 스마트폰에서 새로운 이야기를 읽고 출근하기 전에 자신의 텔레비전을 통해 날씨를 체크할 수 있다. 사무실에 있는 동안, 그는 아마도 자신의 PC로부터 작업한다. 점심에 또는 출퇴근하는 동안, 그는 자신의 태블릿을 사용할 수 있다. 집에서, 그는 아마도 자신의 스마트폰으로부터 스포츠 스코어를 체크하면서 생방송 또는 컴퓨터 프로그램을 위하여 자신의 텔레비전 또는 컴퓨터 프로그램을 켠다.

광고주는 전술한 예에서 설명된 사용자에게 도달하기 원한다. 그에 최적으로 도달하기 위하여, 광고주들은 사용자가 자신의 스마트폰으로부터 뿐만 아니라, 사용자의 모바일 및 비모바일 통신 장치 모두로부터 웹 페이지 또는 애플리케이션을 액세스할 때 사용자를 인식할 필요가 있다. 사용자의 사생활을 희생시키지 않으면서 어느 광고를 사용자가 이미 수신하여 응답하였는지를 알도록 사용자를 식별하기 위하여 인식 시스템이 광고 네트워크에 의해 제공된다.

도 1은 사용자에 의해 액세스되는 여러 통신 장치에 광고를 제공하기 위한 무선 플랫폼을 도시한다. 무선 플랫폼은 제1 장치(101), 제2 장치(102), 서버(104) 및 스폰서 데이터베이스(108)를 포함한다. 이 특정 실시예에서, 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)가 인터넷을 통해 서버(104) 및 스폰서 데이터베이스(108)와 통신하지만, 다른 통신 방법도 사용 가능하다. 또한, 서버(104) 및 스폰서 데이터베이스(108)는 중앙에 위치되거나 지리적으로 분산되거나, 로컬로 그리고/또는 원격으로 상호 연결될 수 있으며, 결합된 시스템으로 통합될 수 있다.

실시예에서, 제1 장치(101)와 제2 장치(102)는, 모바일 전화기, 휴대 전화기, 스마트폰, GSM 전화기, 태블릿 PC, 랩탑 컴퓨터, 컴퓨터, 텔레비전, PDA, 개인용 미디어 플레이어 및 게임 콘솔과 같은 모바일 또는 비모바일 장치일 수 있다. 그러나, 다른 모바일 또는 비모바일 장치가 고려되어 본 발명과 연계하여 동일하게 잘 작동할 수 있기 때문에, 리스트는 어떠한 방식으로도 본 발명을 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다.

도 1에 도시된 실시예에서, 서버(102)는 제1 장치(101)에서의 사용자의 활동에 관련하는 정보를 수신하기 위하여 제1 장치(101)와 통신한다. 사용자의 활동은, 행동 패턴, 보는(viewing) 습관, 사용 정보, 각 애플리케이션에서의 지속 시간, 지오그래픽(geographic) 위치 정보, 다른 위치에의 근접성 등일 수 있다. 사용자 활동 정보는 통신 신호(103)를 통해 통신된다. 사용자 활동 정보는 연속적이거나 주기적으로 제1 장치에 의해 사용자에 대하여 업데이트될 수 있다. 또한, 사용자 활동 정보는 서버(104)로부터의 요청, 제1 장치(101)에 의한 주기적 전송 또는 제1 장치(101)의 일부에서의 트리거링 이벤트에 기초하여 전송될 수 있다. 사용자 활동 정보를 수신함에 따라, 서버(104)는 제1 장치(101)에 대한 알파벳, 숫자, 알파벳 숫자 또는 부호일 수 있는 고유 식별자를 할당하고, 테이블(105) 내로 할당된 고유 식별자, 사용자 정보 및 활동 정보를 저장한다. 실시예에서, 테이블(105)은, 장치 정보, 운영자 정보, 통신 회사 정보 등을 포함하는 추가 정보를 저장할 수 있다. 서버(104)는 통신 신호(106)를 통해 사용자에 의해 액세스되는 제2 장치(102)를 더 식별한다. 또 한편, 서버(14)는, 서버(104)로부터의 요청, 제2 장치(102)에 의한 주기적 전송 또는 제2 장치(102)의 일부에서의 트리거링 이벤트를 통해 제1 장치(102)를 식별할 수 있다. 서버(104)가 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)가 모두 동일한 사용자에 의해 사용된다는 것을 확인하면, 서버(104)는 통신 신호(107)를 통해 스폰서 데이터베이스(108)에 통지하며, 스폰서 데이터베이스(108)에게 통신 신호(109)를 통해 제2 장치(102)로 광고를 전송하도록 요청한다. 또한, 서버(104)는 스폰서 데이터베이스(108)로부터의 요청, 서버(104)에 의한 주기적 전송 또는 활동 정보에 기초한 트리거링 이벤트를 통해 테이블(105)을 전송할 수 있다. 광고의 전송은 인터넷이 아닛 채널을 통해 발생할 수 있다.

예로서, 사용자가 다음의 2개의 장치를 가지고 있다고 가정한다: 제1 장치(101)는 아이폰이고, 제2 장치는 아이패드인, 제1 장치(101)와 제2 장치(102). 거의 하루 종일, 사용자는 ESPN에서의 농구 스코어, Yahoo Finance에서의 주가를 체크하고, Yelp에서 가장 가까운 레스토랑을 검색하기 위하여 자신의 제1 장치(101) 또는 아이폰 사용한다. 사용자의 아이폰에 관한 모든 사용자 활동은 인터넷 연결을 통해 서버(104)에 의해 기록되고 수신된다. 인터넷에 대한 게이트웨이가 장치 각각에 서비스를 제공하는 해당하는 서비스 제공자에 의해 제공될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 서버(104)가 사용자의 아이폰 또는 제1 장치(101)에서 정보를 수집함에 따라, 이는 테이블(105)에 정보를 저장할 수 있다. 테이블(105)에 저장된 정보는 사용자가 ESPN에서 농구 스코어를 체크하는 방식, Yahoo Finance에서 사용자가 모니터한 특정 주식 및 사용자가 Yelp에 입력한 검색 질의어(query)일 수 있다. 동시에, 서버(104)는 사용자의 제2 장치(102) 또는 아이패드를 식별한다. 식별 방법은 식별자를 연결하는 것에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 각각의 장치는 제조 회사 또는 통신 회사에 의해 할당된 자신의 일련 번호를 가지며, 따라서, 서버(104)는 각각의 식별자를 수집하여 각각의 소유자를 검증할 수 있다. 또한, 서버는 다양한 서드 파티 발행자(third party publisher)에 의해 할당된 식별자를 수집하여 사용자를 효율적으로 식별할 수 있다. 소유자/조작자가 동일한 소유자/조작자로서 식별되면, 서버(104)는 테이블(105)에서 이러한 결과를 더 기록할 수 있다. 다른 실시예에서, 서버(104)는 제1 장치(101)에서의 사용자의 사용 활동에 기초하여 광고 데이터베이스(108)를 통해 제2 장치(102)에 광고를 전송하도록 광고 데이터베이스에 요청할 수 있다. 이 예에서, 광고 데이터베이스는 NBA 리그 패스(League Pass), 금융 서비스로부터의 투자 전략 또는 사용자가 검색한 레스토랑으로부터의 레스토랑 쿠폰에 잠재적으로 관련된 광고를 푸시(push)할 것이다. 다른 실시예에서, 서버(104)는 광고를 푸시하기 위한 광고 데이터베이스(108)로부터의 요청을 대기할 수 있거나, 또는 서버(104)는 광고 데이터베이스(108)가 광고를 언제 전송할지 결정하도록 주기적으로 광고 데이터베이스(108)에 테이블(105)을 중계한다.

도 1의 다른 실시예에서, 제2 장치(102)는 텔레비전일 수 있다. 또 한편, 정보가 제1 장치(101)로부터 성공적으로 수집됨에 따라, 서버(104) 또는 광고 데이터베이스(108)는 텔레비전이 사용자의 장치로서 식별될 때 텔레비전을 통해 사용자에 대한 광고 푸시를 개시할 수 있다. 전통적으로, 텔레비전은 인터넷에 연결되는 능력을 가지지 않았으며, 따라서, 광고는 사용자 레벨이 아니라 채널 레벨에서의 시청자를 표적화하는데에만 사용될 수 있다. 광고 대행사는 단지 특정 채널의 시청자에 관한 통계에 기초하여서만 시청자에 대한 광고를 표적화할 수 있을 것이다.

도 1의 다른 실시예에서, 활동 정보는 사용자 장치의 IP 주소일 수 있다. IP 주소를 기록하고 장치와 관련시키는 것에 의해, 서버는 장치가 어디에 위치되는지에 의해 세대(household)를 적어도 효율적으로 식별할 수 있다. 세대로부터 전송된 데이터를 분석하는 것을 통해, 세대의 구성원이 판단될 수 있고, 따라서 푸시할 광고가 무엇인지에 대한 더 나은 아이디어가 실현될 수 있다. 다른 실시예에서, 광고 서버는 자신의 목적에 도움이 더 되도록 세대의 위치를 추가할 수 있다. 예를 들어, 대학 스포츠에 관한 뉴스를 보는 대학촌에 있는 대학생은 스포츠 관련 제품에 관심이 있을 가능성이 매우 클 수 있다.

도 1의 다른 예에서, 활동 정보는 사용자 장치의 위치일 수 있다. 미리 정해진 기간 동안의 사용자 장치들 사이의 근접성을 추적함으로써, 서버는 장치들이 동일 사용자에 의해 소유된다는 것을 별로 틀리지 않고 적절하게 결론지을 수 있다. 사람들이 오늘날 2 이상의 통신 장치를 소유하고 가지고 다님에 따라, 2 이상의 통신 장치 사이의 근접성은 매우 짧아, 아마도 수 미터 내에 있을 것이다. 또한, 장치의 속력 및 속도와 유사한 그러나 이에 한정되지 않는 다른 기준이 평가를 위해 고려될 수 있다. 이를 수행함으로써, 새로 구입된 장치는 광고에 대한 더 나은 표적을 제공하기 위하여 즉시 함께 링크될 수 있다.

다른 실시예에서, 사용자가 소유하는 2 이상의 제2 장치(102)가 있을 수 있고, 사용자가 2 이상의 제2 장치(102)를 가진다면, 사용자에 관한 더 많은 정보가 수집되어, 더 많은 광고가 사용자에게 푸시될 수 있다.

도 2는 사용자 장치에 표적화된 광고를 푸시하는 단계를 나타내는 플로우 차틀 도시한다. 과정은 사용자와 관련된 제1 통신 장치를 통해 사용자에 의해 수행된 활동에 관한 정보를 수신하는 단계 201로 시작한다. 단계 202는 고유 식별자를 사용자에게 할당하고 활동에 기초하여 프로파일을 사용자와 관련시키다. 단계 203은 사용자에 의한 제2 통신 장치의 사용에 따라 사용자를 식별한다. 마지막으로, 단계 204는 디스플레이를 위해 제2 장치에 후원된 콘텐츠를 전송하며, 후원된 콘텐츠는 사용자의 프로파일 또는 제1 통신 장치의 사용자에 의해 수행된 활동에 대한 관련성을 가진다.

광고 네트워크는 자신의 네트워크 내부 또는 외부에 있는 웹 페이지 및 애플리케이션으로부터 데이터를 수집한다. 이는 광고 네트워크가 조우하는 사용자에 대한 여러 관점(vantage point) 생성한다. 로그인이 사용가능하면, 광고 네트워크는 PC 온라인(또는 다른 비모바일 매체)과 모바일 사이에 키(key)를 매칭시키고 추가 링크를 형성하기 위한 액세스를 얻으려고 시도할 것이다. 광고 네트워크가 축적한 데이터는 광고 네트워크의 상표로 광고주에게 사용가능하게 될 것이다.

단일 사용자가, 여러 웹 브라우저 활동에 적어도 부분적으로 기초하여, 여러 프로파일 카테고리에 걸쳐, 여러 프로파일을 가질 수 있다. 사용자가 여러 장치로부터 웹을 액세스할 때, 모든 프로파일과 활동을 단일 프로파일로 만드는 것은 고유 식별 과정을 단순화한다.

도 3은 동일 소유자에 의해 소유된 2개의 상이한 장치를 연결하는 것에 대한 제2 실시예를 도시한다. 도 1과 유사하게, 도 3은 제1 장치(101), 제2 장치(102), 서버(104), 테이블(105) 및 스폰서 데이터베이스(108)를 포함한다. 도 3은 제1 장치(101)와 관련된 제1 사용자 프로파일(301)과, 제2 장치(102)와 관련된 제2 사용자 프로파일(302)을 더 포함한다. 또한, 서버(104) 및 스폰서 데이터베이스(108)는 중앙에 위치되거나 지리적으로 분산되거나, 로컬로 그리고/또는 원격으로 상호 연결될 수 있으며, 결합된 시스템으로 통합될 수 있다.

본 실시예에서, 서버(104)에 의해 각각의 장치에서의 활동 정보를 수신하는 대신에, 서버(104)는 제1 사용자 프로파일(301)과 제2 사용자 프로파일(302)을 수신한다. 프로파일의 예는 모바일 로그인 정보, 애플리케이션 로그인 정보를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 또 한편, 서버(104)는 서버(104)로부터의 요청, 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)에 의한 주기적 전송 또는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)의 일부에서의 트리거링 이벤트에 기초하여 제1 사용자 프로파일(301)과 제2 사용자 프로파일(302)을 수신할 수 있다. 서버(104)가 통신 신호(103, 106)를 통해 제1 사용자 프로파일(301) 및 제2 사용자 프로파일(302)을 수신함에 따라, 서버(104)는 2개의 프로파일을 테이블(105) 내로 저장한다. 서버(104)는 장래에 사용자를 편리하게 식별하기 위하여 유니버설 프로파일(universal profile) 하에서 제1 사용자 프로파일(301) 및 제2 사용자 프로파일(302)를 저장하고 이들을 더 연결한다. 그 다음, 서버(104)는 스폰서 데이터베이스(108)가 제2 장치(102) 또는 제1 장치(101)에 광고를 푸시하도록 통신 신호(107)를 통해 테이블(105)을 스폰서 데이터베이스(108) 전송한다. 광고를 푸시하는 판단은 유니버설 프로파일과 광고 사이의 관련성 점수에 기초할 수 있어, 광고는 관련성 점수가 미리 정해진 값 또는 임계값 위에 있을 때에만 전송된다. 또한, 서버(104)는 스폰서 데이터베이스(108)로부터의 요청, 서버(104)에 의한 주기적 전송, 유니버설 프로파일을 시험한 것에 기초한 트리거링 이벤트 또는 제1 사용자 프로파일(301) 및 제2 사용자 프로파일(302)을 연결한 것에 기초한 트리거링 이벤트를 통해 테이블(105)을 전송할 수 있다.

도 3의 예는 사용자가 다른 로그인 정보로 자신의 아이폰 또는 제1 장치(101)에서 페이스북 애플리케이션을 사용하고 자신의 아이패드 또는 제2 장치(102)에서 Yelp 애플리케이션을 사용할 때이다. 로그인 정보는, 예를 들어, 사용자 이름의 사용을 통해 달라질 수 있다. 서버(104)가 로그인 정보 또는 프로파일을 모두 수신하여 이들을 연결한 후에, 서버(104)는, 관련성 점수에 기초하여, 사용자에 의해 소유된 2개의 장치 중 하나 또는 모두에 광고를 전송하는 것이 적합한지를 판단하기 위하여 스폰서 데이터베이스(108)와 통신할 것이다.

도 4는 유니버설 프로파일을 생성하고 사용자 장치로 표적화된 광고를 더 푸시하는 단계를 나타내는 플로우 차트를 도시한다. 과정은 제1 통신 장치의 사용자와 관련된 제1 프로파일을 식별하는 단계 401로 시작한다. 단계 402는 제2 통신 장치의 사용자와 관련된 제2 프로파일을 식별한다. 단계 403은 기존 유니버설 프로파일이 존재하는지 여부를 판단한다. 단계 403에 대한 답이 "아니오"라면, 과정은 단계 404로 이동한다. 그 다음, 단계 404는 계속해서 유니버설 프로파일을 생성하고, 단계 405에서 모든 프로파일을 함께 연결한다. 단계 403에 대한 답이 "예"라면, 과정은 단계 405로 이동하여 새로 식별된 프로파일을 함께 연결한다. 모든 프로파일이 함께 연결되면, 단계 406은 광고가 푸시되어야 하는지 여부를 판단할 것이다. 관련성 점수에 기초한 판단이 소정의 임계값 이하이면, 루프백하여 광고와 프로파일의 다른 페어링을 대기할 것이다. 관련성 점수에 기초한 판단이 소정의 임계값 이상이면, 과정은 단계 407로 이동하여 광고를 장치 중 하나 또는 모두에 푸시한다.

도 5는 동일한 소유자에 의해 소유되는 2개의 상이한 장치를 연결하는 제3 실시예를 도시한다. 도 3과 유사하게, 도 5는 제1 장치(101), 제2 장치(102) 및 서버(104)를 포함한다. 도 5는 제1 장치(101)와 관련된 제1 사용자 관리 자산(101)과 제2 장치(102)와 관련된 제2 사용자 관리 자산(102)을 포함한다. 서버(104), 제1 장치(101) 및 제2 장치(102) 사이의 통신은 인터넷을 통해서이지만, 인터넷의 사용은 단지 예시적이며, 어떠한 방식으로도 본 발명을 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다. 본 실시예에서, 서버(104)에 의해 각각의 장치에서 사용자 프로파일을 수신하는 대신에, 서버(104)는 제1 사용자 관리 자산(501)과 제2 사용자 관리 자산(502)을 수신한다. 사용자 관리 자산의 예는, 저장된 전화 번호, 애플리케이션의 배치(placement), 다운로드된 애플리케이션의 종류를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 또 한편, 서버(104)는 서버(104)로부터의 요청, 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)에 의한 주기적 전송 또는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)의 일부에서의 트리거링 이벤트에 기초하여 제1 사용자 관리 자산(501)과 제2 사용자 관리 자산(502)을 수신할 수 있다. 그 다음, 서버(104)는 수신된 사용자 관리 자산이 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)의 동일한 사용자를 나타내는지에 대한 판단을 한다. 동일한 사용자가 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)를 확실히 모두 소유(조작)할 때, 서버(104)는 사용자에 대한 유니버설 프로파일이 있는지 판단하고, 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하거나 저장한다.

도 5의 예는 사용자가 자신의 아이폰과 자신의 보조 전화기에 동일한 연락처를 유지하거나 또는 사용자가 자신의 아이폰과 자신의 보조 전화기에 동일한 애플리케이션을 가지는 것이다. 사용자는 NBA JAM과 ESPN ScoreCenter를 다운로드하여 이들을 쉬운 액세스를 위하여 자신의 아이폰 및 아이패드의 첫 번째 페이지에서 상부 좌측 코너에 배치하였을 수 있다. 동일한 다운로드 및 동일한 배치는 서버가 개인 레벨에서 사람들을 효율적으로 식별하게 할 수 있다. 그러나, 전화 번호 또는 애플리케이션은 양 장치에서 동일할 필요는 없지만, 서버(104)가 2개의 장치가 동일한 사용자에 의해 소유된다고 판단할 수 있도록 높은 상관 관계를 가질 필요가 있다.

도 6은 여러 장치로부터의 매우 유사한 사용자 관리 자산에 기초하여 여러 장치를 연결하는 단계를 나타내는 플로우 차트를 도시한다. 과정은 제1 통신 장치에 존재하는 제1 복수의 사용자 관리 자산에 대응하는 제1 통신 장치 데이터를 수신하는 단계 601로 시작한다. 단계 602는 제2 통신 장치에 존재하는 제2 복수의 사용자 관리 자산에 대응하는 제2 통신 장치 데이터를 수신한다. 단계 603은 제1 복수의 사용자 관리 자산을 제2 복수의 사용자 관리 자산에 비교하고 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용되는지 판단한다. 단계 603이 사용자가 동일하지 않다고 판단하면, 과정은 단계 604에서 정지할 것이다. 단계 603이 사용자가 동일하다고 판단하면, 과정은 단계 605로 진행할 것이다. 그 다음, 단계 605는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102) 모두를 포함하는 유니버설 프로파일을 생성하여 사용자를 그 내에 저장할 것이다.

도 7은 동일한 소유자에 의해 소유되는 2개의 상이한 장치를 연결하는 제4 실시예를 도시한다. 도 5와 유사하게, 도 7은 제1 장치(101), 제2 장치(102), 서버(104) 및 테이블(105)을 포함한다. 도 7은 제1 장치(101)와 관련된 제1 사용 패턴(701) 및 제2 장치(102)와 관련된 제2 사용 패턴(702)을 더 포함한다. 서버(104), 제1 장치(101) 및 제2 장치(102) 사이의 통신은 인터넷을 통해서이지만, 인터넷의 사용은 단지 예시적이며, 어떠한 방식으로도 본 발명을 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다.

본 실시예에서, 서버(104)에 의해 각각의 장치에서 사용자 프로파일을 수신하는 대신에, 서버(104)는 제1 사용 패턴(701) 및 제2 사용 패턴(702)을 수신한다. 사용 패턴의 예는 애플리케이션을 사용하는 방식, 애플리케이션을 사용하는 순서, 애플리케이션을 사용하는 지속 시간을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 또 한편, 서버(104)는 서버(104)로부터의 요청, 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)에 의한 주기적 전송 또는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)의 일부에서의 트리거링 이벤트에 기초하여 제1 사용 패턴(701)과 제2 사용 패턴(702)을 수신할 수 있다. 그 다음, 서버(104)는 수신된 사용 패턴이 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)의 동일한 사용자를 나타내는지에 대한 판단을 한다. 동일한 사용자가 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)를 확실히 모두 소유할 때, 서버(104)는 사용자에 대한 유니버설 프로파일이 있는지 판단하고, 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하거나 저장한다.

도 7의 예는 사용자가 일련의 애플리케이션을 통해 진행하는 습관을 가질 수 있다는 것이다. 구체적으로는, 사용자는 먼저 버스를 기다릴 때 자신의 아이폰에서 NBA JAM을 플레이하고, 사용자가 플레이를 마치자마자, 역시 자신의 아이폰에서 자신의 선호하는 팀의 실시간 스코어를 체크하기 위하여 ESPN ScoreCenter로 진행한다. 다른 예에서, 사용자는 텔레비전에서 NBA 경기를 보고 자신의 아이패드에서 NBA JAM을 플레이하고 있을 수 있으며, 자신의 아이패드에서 NBA JAM을 플레이하는 것을 마치자마자 그 동일한 장치에서 ESPN ScoreCenter를 체크한다. 이러한 고유의 사용 패턴은 개인 레벨에서 사람들을 식별하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 사용 패턴의 기록은 애플리케이션 레벨에 너무 전용일 필요는 없다. 이는 애플리케이션의 종류의 레벨에 대한 것일 수 있다. 동일한 예를 이용하여, 자신의 아이폰에서 NBA JAM을 플레이하는 사용자를 식별하는 대신에, 사용자는 스포츠 게임 또는 더 높은 레벨까지 게임을 플레이하는 것으로 식별될 수 있다. 따라서, 사용자의 사용 패턴으로서 NBA JAM을 ESPN ScoreCenter에 연결하는 대신에, 사용자의 장치는 단지 스포츠 게임을 ESPN ScoreCenter에 연결하거나, 스포츠 게임을 방송 애플리케이션에 연결하거나, 게임을 ESPN ScoreCenter에 연결하거나, 게임을 방송 애플리케이션에 연결할 수 있다.

도 8은 여러 장치로부터 매우 유사한 사용 패턴에 기초하여 여러 장치를 함께 연결하는 단계를 나타내는 플로우 차트를 도시한다. 과정은 제1 통신 장치의 사용자에 의한 제1 통신 장치와의 상호 작용으로부터 제1 사용 패턴에 대응하는 제1 통신 장치 데이터를 수신하는 단계 801로 시작한다. 단계 802는 제2 통신 장치의 사용자에 의한 제2 통신 장치와의 상호 작용으로부터 제2 사용 패턴에 대응하는 제2 통신 장치 데이터를 수신한다. 단계 803은 제1 사용자 패턴을 제2 사용자 패턴에 비교하고 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용되는지 판단한다. 단계 803이 사용자가 동일하지 않다고 판단하면, 과정은 단계 804에서 정지할 것이다. 단계 803이 사용자가 동일하다고 판단하면, 과정은 단계 805로 진행할 것이다. 그 다음, 단계 805는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102) 모두를 포함하는 유니버설 프로파일을 생성하여 사용자를 그 내에 저장할 것이다.

도 9는 동일한 소유자에 의해 소유되는 2개의 상이한 장치를 연결하는 제5 실시예를 도시한다. 도 7과 유사하게, 도 9는 제1 장치(101), 제2 장치(102), 서버(104) 및 테이블(105)을 포함한다. 도 9는 스폰서 데이터베이스(108)와 제1 장치(101)와 관련된 행동 데이터(901) 및 제2 장치와 관련된 위치 정보(902)를 더 포함한다. 서버(104), 제1 장치(101) 및 제2 장치(102) 사이의 통신은 인터넷을 통해서이지만, 인터넷의 사용은 단지 예시적이며, 어떠한 방식으로도 본 발명을 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다. 또한, 서버(104) 및 스폰서 데이터베이스(108)는 중앙에 위치되거나 지리적으로 분산되거나, 로컬로 그리고/또는 원격으로 상호 연결될 수 있으며, 결합된 시스템으로 통합될 수 있다. 본 실시예에서, 서버(104)에 의해 각각의 장치에서 사용 패턴을 수신하는 대신에, 서버(104)는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)로부터 각각 행동 데이터(901) 및 위치 정보(902)를 수신한다. 행동 데이터의 예는, 위치 정보, 각 위치에서의 지속 시간, 위치에서의 잠재적인 상업 활동 및 위치에서의 실제 상업 활동을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 또 한편, 서버(104)는 서버(104)로부터의 요청, 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)에 의한 주기적 전송 또는 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)의 일부에서의 트리거링 이벤트에 기초하여 행동 데이터(901) 및 위치 정보(902)를 수신할 수 있다. 그 다음, 서버(104)는 제1 장치(101)로부터 수신된 행동 데이터가 제2 장치(102)로부터의 위치 정보와 상관되는지에 대한 판단을 하고, 동일한 사용자가 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)를 모두 사용하고 있는지 결정한다. 동일한 사용자가 제1 장치(101) 및 제2 장치(102)를 확실히 모두 사용할 때, 서버(104)는 스폰서 데이터베이스(108)와 연동하여 후원된 콘텐츠를 제2 장치(102)에 푸시한다.

도 9의 예는 사용자가 제1 장치(101) 또는 아이폰을 소유하고 레스토랑 또는 다른 외출 장소를 찾기 위하여 자신의 보조기로서 아이폰을 이용하여 주위로 걸어다니는 것이다. 사용자는 그 영역에서 커피숍을 발견하고 1주일에 평일에 적어도 3번 그 커피숍을 계속 방문한다. 사용자는 커피숍에서 자신의 아이폰으로 동일하거나 유사한 물품을 구매한다. 이러한 행동 정보는 서버(104)에 의해 테이블(105)에 기록되고, 유니버설 프로파일이 이미 생성되지 않았다면, 유니버설 프로파일이 사용자에 대하여 생성된다. 특정 주말에, 사용자는, 자신의 아이폰과 함께 또는 자신의 아이폰 없이, 아이패드 또는 제2 장치(102)를 커피숍에 가져가는 것으로 결정한다. 아이패드로부터 유도된 자신의 위치 정보가 사용자가 커피숍을 방문하고 있다고 드러냈기 때문에, 서버(104)는 이러한 외견상으로 새로운 고객이 아이폰을 사용하고 정기적으로 방문하는 동일 사용자로서 식별할 수 있다. 서버(104)가 기록된 행동 및 사용자의 현재 위치 정보 사이의 이러한 매칭(match)을 인식함에 따라, 서버(104)는 사용자를 용이하게 식별할 수 있다. 또한, 사용자를 효율적으로 식별하기 위하여, 서버(104)는 더 높은 상관 관계를 제공하기 위하여, 커피숍에 대한 사용자의 방문 전후에 사용자가 취한 경로를 기록할 수 있다. 예를 들어, 커피숍에 향하기 전에 사용자가 체육관에 거의 항상 간다는 것을 아는 것은 사용자가 동일 장치를 지니고 있지 않을 때 사용자를 더욱 정확하게 식별할 수 있다. 또한, 서버(104)는 상관 관계를 만들기 위하여 사용자가 커피숍에 들어갈 때까지 대기할 필요가 없다; 대신에, 서버(104)는 사용자가 커피숍의 20 피트 이내에 있자마자 또는 커피숍의 방향으로 향하자마자 이러한 상관 관계를 만들 수 있다.

도 10은 여러 장치로부터의 매우 유사한 행동 데이터에 기초하여 여러 장치를 연결하는 단계를 나타내는 플로우 차트를 도시한다. 과정은, 사용자에 의해 액세스된 제1 통신 장치에 대응하는 데이터를 수신하고, 사용자에 의해 제1 통신 장치의 사용으로부터 유도된 바와 같은 사용자의 행동에 대응하는 사용자 행동 데이터를 수신하고, 필요하다면, 수신된 양 정보에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계 1001로부터 시작한다. 단계 1002는 사용자에 의해 액세스된 제2 통신 장치로부터 사용자의 현재 위치에 관한 위치 정보를 수신한다. 단계 1003은 위치 정보를 유니버설 프로파일 내의 사용자 행동 데이터에 비교하여 이 둘이 관련 있는지 여부를 판단한다. 단계 1003이 정보가 관련 없다고 판단하면, 과정은 단계 1004에서 정지할 것이다. 단계 1003이 정보가 관련 있다고 판단하면, 과정은 단계 1005로 진행할 것이다. 그 다음, 단계 1005는 유니버설 프로파일 내에 제2 장치를 저장하고, 광고를 푸시하기 위하여 스폰서 데이터베이스와 작용한다.

유니버설 프로파일이 데이터, 장치, 등의 사이에서 추가 상관 관계를 더하거나 삭제하기 위하여 업데이트될 수 있기 때문에, 유니버설 프로파일은, 그 생성 후에, 부여된 동적 특성을 가질 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 유니버설 프로파일 또는 그 내의 데이터는 일시적일 수 있으며, 유니버설 프로파일/데이터이 더 이상 유효한 것으로 고려되지 않을 수 있는 시간에(예를 들어, 시스템이 사용자가 빈번하게 장치를 폐기한다는 것을 알게 되었을 때) 만료로 설정될 수 있다. 유사하게, 시스템이 유니버설 프로파일 내에서 무효 및/또는 모순 데이터를 검사하고 해결할 수 있다는 것이 고려된다.

본 발명의 다른 실시예에서, 광고 네트워크에 대한 주요 활동은 유선 웹, 모바일 웹 및 모바일 애플리케이션 트래픽에 걸쳐 동일 사용자에 대한 매치 키(match key)를 식별하는 것이다. 이것은 광고 네트워크로 하여금 사용자에 대한 프로파일으로부터 유니버설 프로파일로 생성할 수 있게 한다. PC 온라인 및 오프라인 데이터 공급자는 매치 키 또는 "조인 포인트(join point)"로서 알려진 익명 개인 식별 정보(Personally Identifiable Information: PII)를 통해 쿠키에 사용자를 온라인 연결한다. 과정은, 이름, 주소, 이메일 주소 또는 전화번호와 같은 요소를 거래(transaction)의 양측에서 식별 "번호(number)"에 연결하는 단계를 수반하여, 모바일 웹 사이트 또는 애플리케이션에서의 로그인을 그 사용자에 대한 데이터 공급자의 프로파일 데이터와 연결한다.

광고 네트워크는 PC 온라인 및 모바일에서의 사용자를 연결하는 매치 키의 독자(audience) 데이터베이스를 구축할 수 있다. 매치 키 공급자는 광고 네트워크로 하여금 그 모바일 ID를 (하드웨어 ID, 헤더 ID 또는 쿠키에 기초하여) 설정하고 그 ID를 PC 온라인에서 매치 키 공급자의 익명 PII ID와 연결한다. 광고 네트워크가 PC 온라인 PII ID를 가지면, 그 사용자의 사용자 프로파일 데이터를 데이터 소스 또는 회사(company)로부터 검색한다.

광고 네트워크 ID는 사용자가 발행자 또는 애플리케이션("매치 키 제공자(matchkey provider: MKP)")에 로그인할 때 설정된다. 사용자는 애플리케이션이 광고 네트워크에 하드웨어 ID를 전송할 때 인식된다. 광고 네트워크가 헤더에서 ID를 볼 수 있거나, 발행자가 쿠키가 제공될 수 있게 하는 광고 네트워크와 관련된 픽셀을 부가한다. 매치 키는, 일반적으로 이름, 주소, 이메일 및 우편 번호인 혼란스럽게 되거나 암호화된 PII(oPII); 또는 일반적으로 로그인 ID나 내부 사용자 ID인 일관된 교차 채널 사용자 식별자; 또는 데이터 소스와 매칭하도록 전처리된 사용자 ID인 MKP ID를 주는 MKP에 의해 제공된다. 쿠키 반사(cookie refelection) 또는 302/303 리디렉트(redirect)의 사용은, 본 발명에 속하는 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 장치의 광고 네트워크와의 통신을 유효하게 하는데 사용된다.

데이터를 획득하기 위하여, 광고 네트워크는 oPII를 이용하여 데이터 공급자와 연결되거나, MKP ID를 온라인 MKP ID와 매칭시켜 매칭 세그먼트를 수신한다. 예를 들어, 이러한 세그먼트는 "학생", "남성", "25세" 및 "고급품 쇼핑객"일 수 있다.

쿠키 및 매치 키와 조합하여 사용되어, 픽셀 태그(pixel tag)는 보통 투명한 그래픽 이미지이고, 보통 1 픽셀 × 1 픽셀보다 더 크지 않고, 웹 페이지 또는 이메일 내에 배치된다. 이는 웹 페이지를 방문하거나 이메일을 전송하는 사용자의 행동을 모니터하는데 사용된다. 픽셀 태그에 대한 HTML 코드가 이미지를 검색하기 위한 사이트를 지시할 때, 이는 이미지를 검색한 컴퓨터의 IP 주소, 이미지를 검색한 브라우저의 종류 및 이전에 설정된 쿠키 값과 같은 정보를 함께 동시에 줄 수 있다. 픽셀 태그는 일반적으로 사이트의 활동을 모니터하기 위하여 서드 파티에 의해 사용된다. 픽셀 태크는 웹 페이지의 소스 코드를 보고 사이트의 나머지와 상이한 서버로부터 로딩한 것을 찾는 것으로 검출될 수 있다. 브라우저의 쿠키를 턴오프하는 것은 픽셀 태그가 사용자의 활동을 추적하는 것을 방지할 것이다. 픽셀 태그는 여전히 익명의 방문을 설명할 것이지만, 사용자의 고유 정보는 기록되지 않을 것이다.

광고 네트워크는 사용자를 처음으로 인지함에 따라 해싱된(hashed)(예를 들어, 익명화된) 이메일 주소를 생성함으로써 사용자를 고유하게 식별할 수 있다. 광고 네트워크는 사용자를 사용자의 이메일 주소에 매칭시키고, 그 다음 이메일 주소를 해싱한다.

사용자가 고유 ID를 통해 태그되면, 광고주는, 사용자가 어디에 관심이 있는지, 광고주가 전에 사용자를 표적화하였는지 여부, 그리고 어느 특정 광고를 사용자가 이미 보았는지를 알 수 있다. 광고주는 사용자의 ID 리스트를 공급받는다. 광고주의 속성과 공유 제한은 데이터에 적용된다. 이는 사용자가 네트워크에서 조우되거나 교환될 때, 광고주로 하여금 긍정적 및 부정적 모두로 사용자를 표적화할 수 있게 한다.

사용자가 이전에 사용한 적이 없는 장치로부터 웹 페이지 또는 애플리케이션을 액세스한다면, 사용자는 매치 키를 통해 식별될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 자신의 스마트폰으로부터 영화 시간을 액세스한 적이 있어 전술한 방법 중 하나에 의해 고유하게 식별된다. 그 다음, 사용자는 티켓을 구매하기 위하여 자신의 신형 태블릿을 사용한다. 사용자가 이전에 사용한 적이 없는 장치를 이용하고 있기 때문에, 광고 네트워크는 이전에 할당된 고유 ID로 사용자를 인식할 수 없을 것이다. 그러나, 사용자가 티켓을 구매하기 위하여 자신의 이메일 또는 패스워드를 이용하여 웹 페이지 또는 애플리케이션으로 로그인할 때, 웹 페이지 또는 애플리케이션은 사용자의 로그인과 관련된 매치 키로 사용자를 인식하여, 매치 키를 사용자의 고유 ID로 동질화할 수 있다. 이제, 사용자는 자신의 스마트폰을 통해 자신과 관련된 동일한 ID에 의해 새로운 장치에서 식별될 수 있다.

전술한 예에서 사용자가 신형 장치에서 웹 페이지 또는 애플리케이션으로 로그인하지 않는다면, 대신에 사용자는 사용자 행동 및 위치에 의해 식별될 수 있다.

사용자가 하나의 장치의 사용을 통해 고유하게 식별될 때, 사용자는 제2 장치의 사용자 사용에 따라 고유 ID를 통해 식별될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 영화 시간을 체크하기 위하여 자신의 스마트폰으로부터 애플리케이션을 액세스하여 고유하게 식별된다. 사용자가 이후 뉴스를 체크하기 위하여 자신의 태블릿을 사용할 때, 사용자의 이전에 할당된 고유 ID는 최근에 출시된 영화에 대한 광고를 트리거한다. 사용자가 자신의 텔레비전을 켜고 날씨를 체크하기 위하여 애플리케이션을 액세스할 때, 날씨 정보와 관련된 광고는 지역의 영화관 또는 티켓을 구매하기 위한 연결점에 대한 것일 것이다.

본 명세서에서 설명된 교차 스크린 플랫폼은 모든 스크린에 대하여 단일 신원 또는 프로파일을 연합할 수 있다. 동일한 ID가 모든 스크린에 걸쳐 교차 스크린 플랫폼으로 주어질 때, 모든 프로파일 정보는 연합될 수 있다.

광고 네트워크는 모바일 통신 수단의 개별 사용자에 관한 모바일 가입자 특성을 포함하는 데이터 설비를 운영할 수 있다. 이 데이터는, 나이, 성별, 인종, 종교, 지역 코드, 집 주소, 직장 주소, 청구서 주소, 신용 카드 정보, 패스워드, 가족 정보(예를 들어, 어머니의 결혼 전 이름), 출생지, 운전 면허 번호, 고용주, 직위, 연간 수입, 소득 계층, 구매 물품, 친구 및 가족 정보(임의의 전술한 종류의 정보를 포함) 등과 같은, 개인이 무선 계정을 열 때 무선 제공자에 의해 수집된 데이터를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 모바일 가입자 특성 설비는, 예를 들어, 청구 금액(들), 평균 청구 총액, 지불 히스토리, 적시의 지불 히스토리, 온라인 사용량, 온라인 상호 작용의 지속 시간, 온라인 상호 작용 횟수, 가족 상태 및 가족 정보, 자녀 수, 쇼핑 습관(예를 들어, 상품과 서비스에 대한 뷰 또는 구매), 클릭 스트림 정보, 장치 종류 및 장치 버전, 장치 특성, 사용 패턴(위치, 하루 중의 시간 또는 다른 변수에 기초한 것을 를 포함), 장치 및/또는 가입자 고유 식별자, 콘텐츠 열람 히스토리, 사용자에 의해 열람된/열람되지 않은 제공된 콘텐츠, 다운로드된 콘텐츠 및 프로그램, 청취되고 그리고/또는 다운로드된 비디오, 음악 및 오디오, 시청된 텔레비전, 열람/다운로드에 대한 시점과 지속 시간, 처리 히스토리, 그리고 임의의 다른 사용자 또는 사용자 정의 특성인 개별 사용자에 대한 데이터를 계속적으로 또는 주기적으로 업데이트할 수 있다. 물리적인 상품의 구매는 무선 제공자가 사용자의 신용 카드 정보를 청구 주기의 일부로서 수집하고 상품 거래를 사용자에 대한 무선 제공자의 청구서에 자동적으로 추가함으로써 무선 제공자에 의해 사용 가능하게 될 수 있다.

또한, 모바일 가입자 특성 데이터베이스는 전화 사용 및 위치에 관련된 데이터를 추적할 수 있다. 예를 들어, 수집된 데이터는, 발신 전화 통화 히스토리, 수신 전화 통화 히스토리, 사용자에 의한 발신 또는 수신된 사람의 모바일 가입자 특성, 통화 지속 시간, 전화, 인터넷, 이메일, 인스턴트 메시지 또는 채팅(그리고 이러한 기술로 통신된 엔티티)를 통해 이루어진 통신 히스토리, 각 통화시에 지리/위치 정보와 연관되어 이루어진 전화 통화 히스토리, 전화 번호의 로그, 그리고 모바일 통신 수단을 이용하여 이루어진 클릭 또는 클리쓰로우(clickthrough) 히스토리(또는 다른 키 스토로크(keystroke)나 음성으로 개시되는 동작을 포함하는 이와 균등한 사용자 인터페이스)를 포함할 수 있다.

여기에서 설명된 바와 같은 모바일 통신 수단과 관련된 장치 특성은 분리된 데이터베이스 내에 기록되거나 저장될 수 있다. 장치 특성 데이터베이스는, 무선 제공자, 상황 정보(contextual information) 데이터베이스, 모바일 가입자 특성 데이터베이스, 사용자 거래(user transaction) 데이터베이스, 사용 히스토리 데이터베이스, 위치 데이터베이스, 스폰서 데이터, 광고주 데이터, 통신 회사 사업 규칙 데이터베이스, 통제된 환경에서 존재하는 콘텐츠(content walled garden) 데이터베이스, 위치 탐지 설비, 인터넷, 서드 파티 서버 및 관련된 데이터베이스, 또는 일부 다른 무선 통신 설비를 포함하지만 이에 한정되지 않는 무선 플랫폼의 다른 요소와 더 관련될 수 있다.

모바일 통신 수단과 관련된 사용자 거래는 분리된 데이터베이스 내에 기록되고 저장될 수 있다. 사용자 거래 데이터베이스는, 온라인 구매, 오프라인 구매, 광고 이행, 쿠폰 상환, 콘텐츠 상호 작용, 은행 계좌에서의 자금 이체, 페이팔(PayPal), 빌페이(BillPay) 또는 유사한 온라인 은행 계좌에서의 자금 이체, 온라인 장바구니에의 물품 담기, 불완전한 물품 구매가 종료된 단계, 모바일 통신 수단과 관련된 물품 구매에 대한 물품 뷰의 비, 또는 거래와 관련된 일부 다른 데이터를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

거래는 경제적 거래 또는 비경제적 거래일 수 있다. 비경제적 거래는, 등록 완료, 조사 완료, 그룹 참여, 무료 RSS 피드 가입 또는 일부 다른 종류의 비경제적 거래를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 또한, 사용자 거래는 무선 제공자, 상황 정보 데이터베이스, 모바일 가입자 특성 데이터베이스, 장치 특성 데이터베이스, 사용 히스토리 데이터베이스, 위치 데이터베이스, 스폰서 데이터, 광고주 데이터, 통신 회사 사업 규칙 데이터베이스, 통제된 환경에서 존재하는 콘텐츠 데이터베이스, 위치 탐지 설비, 인터넷, 서드 파티 서버 및 관련된 데이터베이스, 또는 일부 다른 무선 통신 수단을 포함하지만 이에 한정되지 않는 무선 플랫폼의 다른 요소와 더 관련될 수 있다.

또한, 모바일 통신 수단과 관련된 사용 히스토리는 분리된 데이터베이스 내에 기록되고 저장될 수 있다. 사용 히스토리는, 브라우즈(browse) 히스토리, 모바일 통신 수단에서 방문된 URL들, 광고 이행, 발신된 문자 메시지, 수신된 문자 메시지, 발신된 이메일, 수신된 이메일, 발신 통화, 수신 통화, 통화 지속 시간, 컨퍼런스 통화 참여자, 무선 통신 수단의 폴더를 액세스한 것, 콘텐츠를 다운로드한 것, 콘텐츠를 업로드한 것, 또는 일부 다른 사용 동작, 이벤트 또는 히스토리를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 사용 히스토리는 전술한 바와 같이 무선 플랫폼의 다른 요소들과 관련될 수 있다.

모바일 통신 수단과 관련된 사용 히스토리는 분리된 데이터베이스 내에 기록되고 저장될 수 있다. 제공된 다른 예에 더하여, 위치는, 이전 위치; 현재 위치; 모바일 이동 설비의 좌표; GPS, 삼각 측량, 와이파이 삼각 측량 등에 의해 판단된 위치; 지역, 주, 도시 등을 입력한 사용자에 의해 판단된 위치; 특정 위치로부터의 거리에 따라 판단된 위치; 모바일 콘텐츠와 관련된 위치 등일 수 있다. 위치 데이터베이스는 전술한 바와 같이 무선 플랫폼의 다른 요소들과 관련될 수 있다.

또한, 모바일 통신 수단을 이용하여 액세스된 웹 사이트 및 다른 콘텐츠와 관련된 상황 정보도 분리된 데이터베이스 내에 기록되고 저장될 수 있다. 상황 정보는 링크 구조, 착신(inbound) 링크, 발신(outbound) 링크, 문자, 키워드, 키워드 조합, 메타 데이터, 앵커 텍스트(anchor text), 또는 일부 다른 종류의 상황 정보를 포함할 수 있다. 상황 정보는 무선 통신 회사와 관련된 서버에 의해 제공될 수 있다. 서버는 WAP 서버, 모바일 애플리케이션 게이트웨이, WAP 게이트웨이, 프록시, 웹서버, 또는 일부 다른 종류의 서버일 수 있다. 상황 정보는 전술한 바와 같이 무선 플랫폼의 다른 요소들과 관련될 수 있다.

행동적 리마켓팅(behavioral remareting) 또는 간단히 리마켓팅으로도 알려진 행동적 재표적화(behavioral retargeting)는, 이전의 인터넷 동작, 그리고 항상은 아니지만 종종 결과가 이행이 되는 동작에 기초하여 온라인 광고가 소비자에게 전달되게 하는 온라인 표적화 광고의 형태이다. 이행은 사이트 소유자에 의도된 동작이며, 일반적으로 사용자가 구매를 하는 것이다.

일부 회사는 재표적화에 있어서 전문적이다. 다른 회사는 구매 광고 방법 리스트에 재표적화를 추가하였다. 재표적화는 회사가 모든 웹 트래픽의 대략 98%인 이행 없이 떠난 웹 사이트 방문자에게 광고하는 것을 돕는다. 자신의 사업 고객 대신에 대행사가 미디어를 구매하는 다양한 광고 네트워크를 통해 장래의 소비자가 웹 페이지 및 애플리케이션을 서핑할 때 광고를 소비자에게 디스플레이하는 것은 결과로서 이행을 제공한다. 재표적화는 주어진 상표에서 적어도 약간의 참여를 보인 사용자에게 광고를 전달하는 것이다. 이는 특정 상표의 참여된 사용자 기반에 초점을 맞추기 때문에, 재표적화가 대부분의 다른 디스플레이 광고 캠페인보다 더 지능적인 지출이 되게 한다. 아마도, 회사는 우선적으로 고객이 자신의 사이트에 방문하도록 마케팅 비용을 지출하였다. 따라서, "재표적화"라는 용어는 다시 그러나 다른 방식으로 마켓팅하는 개념으로부터 유래된다. 또한, 행동적 재표적화의 한 형태인 검색 재표적화(search retargeting)는, 서드 파티 웹 사이트에서 취해진 동작에 기초하여 재표적화되고 있기 때문에, 이전에 그 사이트에 방문한 적이 없는 새로운 고객을 유도하도록 영향을 받을 수 있다.

연구는, 구매를 하기 전에 회사가 고객과의 평균 7개의 상이한 접촉을 가질 필요가 있다는 것을 제안한다. 재표적화는 웹 사이트를 떠난 후에 회사가 고객과 마케팅와 관한 대화를 계속할 수 있게 한다. 이러한 형태의 행동적 표적화는 온라인 마케팅 영역에서의 증가하는 추세이다.

광고주는 데이터 세그먼트를 제공하고, 네트워크에서 자신의 사용자를 다시 찾으며, 광고 전달 회사로 하여금 이러한 사용자를 교환하여 획득할 수 있게 한다. 광고 전달 회사는 광고주가 직접 구축할 수 있는 독자(예를 들어, 포드 자동차 사이트를 방문한 사용자)를 통해 광고주가 더 나은 결과를 달성할 수 있게 한다. 일부 경우에, 광고 전달 회사는 광고주가 다른 광고주의 독자를 구매할 수 있게 한다. 광고주는 (i) 독점적 액세스: 광고주가 자신의 독자에 대하여만 표적화함; (ii) 공유된 비경쟁적 액세스: 제공자가 자신의 데이터가 세그먼트 데이터 풀에 대한 액세스를 위하여 비경쟁적 광고주에 의해 사용될 수 있게 하며, 예를 들어, 충실도는 렉서스 자동차 페이지를 방문한 사용자에 의해 표시된 바와 같은 "높은 순 가치 사용자(high net worth user)"를 액세스 할 수 있음;을 통해 재표적화에 참여할 수 있다.

개인화된 재표적화, 관련된 관행은, 특정 브라우징 행동에 기초하여 특정 사용자에 대한 배너가 생성되는 온더플라이(on-the-fly)를 광고주가 디스플레이할 수 있게 하기 때문에 행동적 재표적화와 상이하다. 예를 들어, 고객이 광고주의 웹 사이트를 방문하여 제품 A, B 및 C를 브라우즈하면, 이전에 열람한 바로 그 제품 A, B 및 C를 특징으로 삼는 디스플레이 배너로 재표적화될 수 있다. 재표적화는 동일한 사용자에 의해 조작는 모든 장치 또는 스크린을 포괄할 수 있으며, 교차 스크린 또는 교차 플랫폼 재표적화라 할 수 있다.

위치 기반 재표적화는 광고 네트워크가 이전에 할당된 고유 ID와 접근 정보인 그 고유 ID가 유래하는 현재 위치에 기초하여 사용자를 표적화하도록 허용한다. 예를 들어, 이 유닛은 위치와 가능한 한 하루 중의 시간 또는 위치 히스토리를 고려할 것이다. 만약 대략 점심 시간이라면, 가능 점심 장소에 대한 매칭을 제공할 것이다. 예를 들어, 누군가가 주위를 돌아다닌다면, 광고의 온스크린 나침반이 그가 가상 광고판에 얼마나 가까운지 나타낼 것이다. 사용자가 광고판을 클릭하면, 사용자가 레스토랑에서 방문할 때 사용할 수 있는 바코드 또는 QR(quick response) 코드가 팝업될 것이다. 광고 유닛은 새로운 위치에 따라 종종 스스로 리플레시할 것이다.

광고주는 복수의 스크린에 특정 사용자를 적극적으로 표적화하기 원할 수 있다. 스포츠 게임 애플리케이션 개발자는 광고 네트워크에 자신들의 스포츠 게임을 과거에 다운로드한 사용자에 대한 ID를 제공한다. 이러한 사용자가 다른 스포츠 게임을 구매할 가능성이 더 높기 때문에, 광고 네트워크가 이러한 사용자에게 광고를 제공할 때, 개발자로부터의 새로운 스포츠 게임이 광고된다.

광고주는 복수의 스크린에 특정 사용자를 소극적으로 표적화하기 원할 수 있다. 검색 엔진 애플리케이션은 사용자가 이미 다운로드한 애플리케이션에 대한 광고를 광고 네트워크가 동일한 사용자에게 보여주지 않도록 이전에 애플리케이션을 다운로드한 사용자의 ID 리스트를 광고 네트워크에 제공한다. 어느 사용자가 적어도 하나의 장치에서 다운로드를 이미 완료하였는지를 판단하는 것은 이행 추적(conversion tracking) 또는 교차 플랫폼 이행 추적으로도 알려져 있다.

광고주는 복수의 스크린에 특정 사용자를 순차적으로 표적화하기 원할 수 있다. 데이팅 애플리케이션은 애플리케이션을 다운로드하였지만 유료 가입으로 아직 업그레이드하지 않은 사용자에 대한 ID 리스트를 제공한다. 광고 네트워크가 이러한 사용자를 조우하면, 유료 서비스로 업그레이드하라는 메시지가 제공될 수 있다.

광고주는 사용자 ID 또는 사용자의 유니버설 프로파일이 여러 번 출현하면 특정 사용자를 표적화하는 것을 중지하기 원할 수 있다. 광고주는 그 광고의 전달을 중지하지 전에 사용자를 몇 번 표적화하는지 결정할 수 있다. 이것은 빈도 캐핑(frequency capping)으로 알려져 있다. 또한, 광고주는 사용자가 조작하고 있는 장치에 기초하여 동일 사용자에게 광고를 보여주는 횟수를 제한할 수 있다. 예를 들어, 광고주는 사용자에게 5번 이하 광고를 보여주기 원할 수 있다. 광고주는 테블릿에 2번 그리고 모바일 전화기에 3번 사용자에게 광고가 출현하여야 한다고 미리 결정할 수 있거나, 또는 광고주는 간단히 사용자가 조작하고 있는 장치와 무관하게 5번 광고가 출현하여야 한다는 것을 나타낼 수 있다.

재표적화는 상표 인식으로 확장될 수 있다. 광고 네트워크는, 클릭 또는 이행을 통해, 특정 플랫폼에서 카테고리 또는 상표에 사용자가 어떻게 반응하는지를 추적할 수 있다. 그 다음, 광고 네트워크는, 예를 들어, 사용자가 모바일 전화기에서보다 태블릿에서 자동차 광고에 더 자주 반응한다는 것을 그 광고주에게 나타낼 수 있다. 동일한 이행이 특정 상표에 대하여 추적될 수 있다.

또한, 광고를 커스터마이즈하기 위한 메타 테이터가 교차 스크린 경험에 추가될 수 있다. 예를 들어, 웹 페이지는 기록되는 언어가 무엇인지, 이를 생성하는데 무슨 도구가 사용되었는지, 그리고 대상에 대하여 더 자주 방문하는 곳이 어디인지 특정하는 메타 데이터를 통상적으로 포함할 수 있어, 브라우저가 사용자 경험을 자동으로 개선할 수 있게 한다. 메타 데이터를 교차 스크린 경험과 결합하는 것은 전통적인 광고 콘텐츠와 유사하게 작용할 것이지만, 커스터마이징을 수반한다. 목표는 사용자가 다른 장치에 집중하고 있을 때 사용자의 관심을 끄는 것이다. 스마트폰에서 가속도계를 이용하면, 스마트폰은 움직임을 검출하여 광고의 배경이 리플하게하며(예를 들어, 바다 배경, 순풍을 받는 풀), 사용자가 PC에 있는 동안 문자가 이에 대하여 약간 움직이게 한다. 동시에, 스마트폰은 사용자의 온라인 앨범으로부터의 사진 또는 사용자와 관련된 아이콘을 포함하는 광고를 특징으로 한다. 염두에 두는 사용자 경우는 PC에 있는 동안 광고에 주목하지 않았지만 전화기를 멀리 두기 전에 애니메이션 및 커스터마이징을 캐치하였을 수 있는 사용자에게 도달하는 것이다.

테크노그래픽스(Technographics)는 주어진 영역에서 소비자를 최상으로 최적화하는 방법을 나타낸다. 많은 회사는 마케팅 목표를 획득하는데 필요한 바에 따라 채용될 기술 리스트로서 소셜 미디어에 접근한다. 그러나, 더 일관된 접근은 표적 독자로 출발하여 이들이 무엇에 대하여 준비되어 있는지에 기초하여, 어느 종류의 관계가 사업이 이들로 구축하기 원하는 지를 판단하는 것이다. 테크노그래픽스는 소셜 컴퓨팅 행동을 6개 참여 레벨을 갖는 사다리로 범주화하는 것이다. 이는 이러한 레벨들에서의 참여에 따른 인구를 설명한다. 상표, 웹 페이지 및 소셜 기술을 추구하는 임의의 다른 회사는 자신의 고객의 소셜 테크노그래픽스를 먼저 분석하고, 그 다음 이 프로파일에 기초하여 소셜 전략을 생성한다. 예를 들어, 메인(Maine)주에서의 특정 지방이 높은 태블릿 사용을 가지며, 남부 플로리다가 미미한 테블릿 트래픽을 가진다면, 테블릿 사용자를 표적화하기 원하는 광고주는 해변 생활에 반대되는 추운 날씨와 관련된 생활을 위한 광고를 보여주기 원할 수 있다.

광고가 복수의 장치에 걸쳐 출현함에 따라, 이러한 광고에 대하여 지불하는 방법 개선된 방법에 대한 요구가 증가하고 있다. 광고주에 대한 스마트 가격 정책(pricing) 전략은 실시간으로 입찰(bidding)하기 위한 플랫폼을 제공하는 스마트 가격 정책 시스템을 포함하며, 플랫폼은 다수의 장치에서의 광고 공간에 대한 경쟁 입찰을 제안한다. 장치는, 스마트폰, 모바일 전화기, 태블릿 장치, PC, 게임 장치 및 텔레비전을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

광고 네트워크에 대한 배경 정보 없이 발행자에 의해 제안된 입찰은 자동으로 이루어질 수 있다. 이전의 정보가 존재하지 않기 때문에, 광고 네트워크는 인상(impression)에 대한 정확한 가치를 판단할 수 없다. 그러나, 네트워크는 호가 전망(bid landscape)을 이해하고 배포가 형성될 수 있을 때까지 충분한 입찰을 생성하는 여러 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 광고 네트워크가 정보를 가지지 않는 새로운 사이트가 있을 때, 유사한 발행자, 사이트 또는 사용자 정보로부터의 정보를 이용하여 입찰을 할 수 있다. 광고 네트워크는 광고 네트워크가 더 나은 낙찰 가능성을 갖도록 마진을 감소시키는 것을 고려할 수 있다. 낙찰이 없다면, 광고 네트워크는 낙찰이 발생할 때까지 호가(bid)를 두 배로 한다. 호가를 두 배로 하는 이유는 특정 사이트가 더 높은 최저 경매 가격(reserve price)을 갖는지를 이해하는 것이다. 광고 네트워크는 사이트에 대한 정확한 광고주를 찾을 수 있도록 이 상황을 분석할 필요가 있을 것이다. 현재 후보 광고주가 기꺼이 지불하려고 하는 것에 비하여 상대적으로 높은 최저 경매 가격이 있는 것으로 보인다면, 광고 네트워크는 가격을 조정할 수 있다. 이것이 새로운 데이터 포인트이기 때문에, 다른 광고 네트워크 또는 교환은 입찰 가격의 상한에서 입찰을 밀어부치기 위한 정보 또는 동기를 가지지 않을 것이다. 그러나, 광고 네트워크가 낙찰과 제2 가격 사이에 10% 미만의 차이로 매번 낙찰한다면, 입찰 가격의 투기가 없는 것을 확실히 하기 위하여 10%만큼 호가를 감소시키는 것을 고려하여야 한다.

광고 네트워크는 최저 경매 가격에 대한 부동 바닥(floating floor)을 생성할 수 있다. 최저 경매 가격은 광고주가 소정의 인벤토리에 대하여 설정된 재정적 고려 이하로 입찰하는 것을 방지한다. 재정적 고려는 고정 수수료(flat fee), 정액(fixed amount), 가변액(variable amount), 인상 기반(impression-based)(예를 들어, CPM(cost per thousand impression)), CPC(cost-per-click), CPA(cost-per-action), CPE(cost-per-engagement), 시간 기반, 사용자 거래의 공유된 수익 기반, 데이터가 액세스되고 있는 무선 운영자와의 공유, 발행자와의 공유, 광고 네트워크와의 공유일 수 있거나, 또는 달리 마련될 수 있다.

광고 네트워크는 고품질의 광고주가 낮은 재정적 고려를 필요로 하는 저품질 인벤토리에 입찰하는 것을 방지한다. 광고 네트워크는 시간이 흐르면서 데이터에 대하여 더 많이 학습하는 바에 따라 알고리즘을 개선할 수 있다. 인상 당 비용(cost-per-impression) 캠페인에서, 호가는 광고주가 기꺼이 지불하는 것에서 마진을 뺀 것과 동일할 수 있다.

광고 가격 정책을 위한 광고 네트워크에 대한 다른 전략은 자율적(autonomic) 또는 적응적(adaptive) 입찰을 포함한다. 인상의 실제 가치를 입찰하는 것은 지배적인 전략이다. 높은 레벨에서, 방법은 인상에 대한 가장 높은 호가를 할당하는 것이다. 그러나, 시장 역학은 호가 전망을 분석하기 위하여 반대로 되어야 할 것이다.

자율적 입찰은 연혁적 정보를 이용하여 호가 전망을 분석할 수 있다. 반대로, 자율적 입찰은 현재 입찰을 그 자체로 이용하고, 호가 전망을 학습하기 위하여 연혁적 낙찰 호가를 유지하고, 감소된 호가를 분석한다. 또한, 경쟁자 또는 광고 교환 중 어느 하나가 호가를 증가시키지 않는다는 것을 확실히 할 것이다.

자율적 입찰은 호가 전망을 분석할 수 있다. 이는 다른 광고 네트워크와 임의의 상호 작용이 있는지 또는 광고 네트워크가 차익 거래(arbitrage) 기회를 지배할 수 있는지 이해하기 위하여 호가를 변경할 수 있다. 최저 경매 가격의 분포로부터 임의로 할당된 최저 경매 가격은 다른 광고 네트워크가 경쟁자의 최저 경매 가격을 부당하게 이용하는 것을 방지하는데 도움을 준다. 자율적 입찰은 호가를 유지할 때와 증가 또는 감소시킬 때를 결정할 수 있다.

자율적 입찰의 다른 양태는 인벤토리 선택이다. 이 입찰 전략은 광고 네트워크에 대한 인상 호출(impression call)을 조작하는 능력을 광고 교환에 제공하지 않도록 정확한 인벤토리를 선택할 수 있다.

광고 교환은 인상이 도착할 때 호가에 대한 선택적인 호출을 전송한다. 광고 네트워크는 인상의 가치를 계산하고 호가를 되돌려준다. 정교한 광고 교환은 광고 네트워크로 전송된 유사한 인벤토리의 비교와 실시간 입찰에서의 입찰 가격의 비교를 허용한다. 2개의 시나리오가 여기에 존재한다. 먼저, 광고 네트워크가 항상 실시간 입찰에서 입찰 가격으로 낙찰될 때, 이는 두 번째로 가장 높은 호가를 낙찰받고 지불한다. 실시간 입찰에서, 광고 네트워크는 자신의 입찰 시스템에서 판매되는 경우에 지불된 가격보다 더 적을 수 있는 두 번째 가격만을 지불한다. 광고 교환은 동일한 인벤토리에 대한 실시간 입찰 대신에 자신의 시스템으로 더 많은 트래픽을 우회시켜 수익을 증가시킬 수 있다.

광고 네트워크가 실시간 입찰에서 낙찰받지 못할 때, 낙찰자는 적어도 광고 네트워크가 기꺼이 지불하였던 것만큼 지불하거나, 광고 네트워크가 두 번째로 가장 높은 호가가 아닌 경우에 더 많이 지불한다. 자신의 시스템에서, 광고 네트워크는 교환이 실시간 경매에서 벌어 들일 수 있는 것보다 더 적은 모든 수익을 공유한다. 광고 교환은 동일한 인벤토리에 대한 자신의 시스템 대신에 더 많은 트래픽을 실시간 입찰로 우회시켜 수익을 증가시킬 수 있다.

또한, 실시간 입찰 전략은 광고주를 위하여 존재한다. 광고주는 네트워크 입찰과 실시간 입찰 사이의 균형을 유지할 수 있다.

입찰에서, 광고 네트워크는 인벤토리 지속(inventory hold out)을 계획할 수 있다. 총수익 최적화 알고리즘(yield optimization algorithm)에서 발생하는 무작위 배치(randomization) 단계가 있더라도, 모든 경매에 대하여 일관된 낙찰자가 있자면, 시간의 80%까지 이 낙찰자가 선택될 것이다. 이 방법은 이 낙찰자의 예산을 고갈시키는 결과를 제공할 것이며, 그날 중 그 이후에, 더 높은 호가를 필요로 하는 인상이 있다면, 광고 네트워크는 입찰할 어떠한 당사자도 가지지 않을 수 있다.

도 11은 사용자 신원의 유효성을 판단하는 무선 플랫폼을 도시한다. 무선 플랫폼은 제1 장치(1101), 제2 장치(1102), 서버(1105) 및 수신 데이터베이스(1110)를 포함한다. 제1 장치(1101)와 제2 장치(1102)가 이 특정 실시예에서 인터넷을 통해 서버(1105) 및 수신 데이터베이스(1110)와 통신하지만, 다른 통신 방법이 사용 가능하다. 추가로, 서버(1105) 및 수신 데이터베이스(1110)는 중앙에 위치되거나 지리적으로 분산되거나, 로컬로 그리고/또는 원격으로 상호 연결될 수 있으며, 결합된 시스템으로 통합될 수 있다.

실시예에서, 제1 장치(1101)와 제2 장치(1102)는, 모바일 또는 비모바일, 모바일 전화기, 휴대 전화기, 스마트폰, GSM 전화, 태블릿 PC, 랩탑 컴퓨터, 컴퓨터, 텔레비전, PDA, 케이블 박스, 휴대용 미디어 플레이어 및 게임 콘솔일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 서버(1105)는 제1 장치(101) 및 제2 장치(1102)와 통신하여 사용자 신훤을 수신한다. 사용자 신원은 통신 신호(1103)와 통신 신호(1104)를 통해 서버(1105)에 통신된다. 그 다음, 서버(1105)는 통신 신호(1109)를 통해 제1 사용자 신원(1107) 및 제2 사용자 신원(1108)을 수신 데이터베이스(1110)에 통신한다. 수신 데이터베이스(1110)에서의 수신에 따라, 수신 데이터베이스(1110)는 미리 정해진 횟수의 수신에 기초하여 제1 사용자 신원(1107)과 제2 사용자 신원(1108)이 동일한 사용자와 관련된다고 식별한다. 실시예에서, 사용자 신원은 해싱된 이메일 주소, 로그인, 사용자 이름, 데이터 제공자 신원, 매치 키, 통신 회사 신원 또는 인터넷 프로토콜일 수 있다. 데이터를 해싱하는 것 또는 암호화를 적용하는 것은 사용자 및 대응하는 데이터에 익명성을 제공할 수 있다.

도 2는 미리 정해진 횟수로의 사용자 신원의 수신에 기초하여 이러한 사용자 신원을 통해 사용자를 식별하는 단계를 나타내는 플로우 차트를 도시한다. 처리 과정은 제1 사용자에 의해 액세스되는 제1 통신 장치와 관련된 복수의 제1 사용자 신원을 데이터 관리 플랫폼에서 수신하는 단계 1201로 시작하고, 데이터 관리 플랫폼은 제1 사용자에 관련하는 데이터를 포함한다. 단계 1202는 제2 사용자에 의해 액세스되는 제2 통신 장치와 관련된 복수의 제2 사용자 신원을 데이터 관리 플랫폼에서 수신하는 것을 포함한다. 단계 1203은 제1 및 제2 사용자 신원에 대한 미리 정해진 횟수의 복수의 수신을 통해 데이터 관리 플랫폼에서 제1 통신 장치를 액세스하는 제1 사용자가 제2 통신 장치를 액세스하는 제2 사용자라고 판단하는 것을 포함한다.

정의에 의해, 스크린을 갖는 2개 이상의 장치를 소유하는 소비자에 기인하는 전통적인 방송 텔레비전과 온라인 멀티미디어 콘텐츠 사이의 라인의 블러링은 교차 스크린 능력으로 알려져 있다. 집중된 교차 스크린 서비스와 고품질의 결과적인 경험에 대한 수요가 증가하고 있다. 소비자는 생방송 스포츠, 녹화된 텔레비전 프로그램, 온디맨드 영화 및 소셜 미디어 경험과 같은 개인화된 콘텐츠가 소비자가 어디에 가던지 가서 장치에서 장치로 이동될 수 있는 유연한 시청 경험을 원한다.

사용자가 교차 스크린 설정에서 여러 장치에 의지함에 따라, 자신의 시청 히스토리와 지리적 위치를 증가시킨다. 결국, 이는 사용자에 관한 증가된 데이터와 이들에 대해 광고를 표적화하는 증가된 방법을 제공한다. 단일 사용자가 많은 장치를 액세스하여 이러한 장치들로 여러 위치로 여행하면, 사용자에 관하여 수신된 데이터는 시작에서 부정확하게 나타날 수 있다. 관련 광고가 사용자에게 표적화될 수 있도록(예를 들어, 의도된 사용자가 도달되도록) 수신된 데이터에 정성화하고 정량화하는 것이 필수적이다.

데이터를 정성화 및 정량화하는 것은 데이터 관리 플랫폼을 통해 달성될 수 있다. 플랫폼은 사용자가 누구인지 그리고 사용자에 관하여 다른 어떤 것이 알려져 있는지에 답할 수 있다. 이러한 데이터는 발행자 또는 제1 파티 데이터 제공자로 또는 그로부터 제공될 수 있거나, 또는 플랫폼은 서드 파티 데이터를 발행자 또는 광고주에 상관시킬 수 있다. 예를 들어, 통신 회사 정보는 사용자에 관하여 더 많이 판단하도록 서드 파티 제공자로부터의 정보와 결합될 수 있다.

또한, 사용자 신원(이하 "사용자 "ID"라 한다)은 데이터의 품질을 계산한다. 빈번한 사용자 ID가 출현할 때 다중 확인이 필요할 수 있다. 예를 들어, 해싱된 이메일로부터 주어진 사용자 ID가 새로운 장치로부터의 다른 사용자 ID와 함께 출현할 때, 사용자가 그때마다 동일한 사용자인 것을 나타내기 위하여 2개의 사용자 ID가 출현하는 최소 임계값이 있다. 예를 들어, 임계값은 함께 3번 출현하는 것일 수 있다. 출현 횟수가 더 많을수록, 사용자가 동일할 가능성이 더 높다.

실시예에서, 사용자 ID가 출현해야 하는 최소 임계값은 통신 신호(103) 및 통신 신호(104)를 통해 서버(105)로 통신된다. 그 다음, 서버(105)는 통신 신호(109)를 통해 수신 데이터베이스(110)로 사용자 ID를 통신한다. 수신 데이터베이스(110)에서의 수신에 따라, 수신 데이터베이스(110)는 각각의 사용자 ID 출현을 기록한다. 사용자 ID가 기록되고 최소 수신 횟수에 도달할 때, 수신 데이터베이스(110)는 사용자 ID가 동일한 사용자와 관련된다고 판단한다.

종종, 미리 정해진 수신 횟수 또는 최소 임계값은, 2개의 사용자 ID를 3회 보는 것이다. 최소 임계값은 사용자 ID가 해싱된 이메일 주소, 로그인, 사용자 이름, 데이터 제공자 신원, 매치 키, 통신 회사 신원 또는 인터넷 프로토콜인지에 따라 변할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 의해 제공된 로그인이 3회 출현하여야 하는 반면, 다른 ID는 사용자에 의해 제공되지 않는다면 적어도 5번 출현하여야 할 수 있다.

이러한 사용자 ID와 수신 데이터베이스는 Per-ID 타입 검출 로직에 대한 기본이다. 사용자 ID는 다른 유효한 사용자 ID와 함께 보여져야만 하며, 동일한 사용자를 나타내는 ID 그룹은 사용자 ID 패밀리로서 알려지게 된다. 예를 들어, ID ABC가 ID DEF와 함께 보여지면, 패밀리는 ABCDEF가 될 수 있다.

사용자 ID 및 사용자 ID 패밀리는 만료일이 할당된다. 할당된 사용자 ID와 출현 횟수는 단지 설정된 양의 시간 동안만 유효하다. 만료에 따라, 사용자 ID는 새로운 사용자에게 할당될 수 있다. 예를 들어, 사용자 A에 ABC가 할당되고, 만료가 10일이면, 사용자 B에게 11일째에 ABC가 할당될 수 있다.

수신 데이터베이스는 준수 규정(수집된 데이터의 개시, 사용, 옵트아웃(opt-out) 등)에 충실할 수 있다. 이는 해싱된 버전의 사용자 ID를 저장할 수 있어, 어떠한 사용자도 사용자 프로파일로 저장되지 않는다. 또한, 옵트아웃 선호도는 사용자 프로파일로 저장된다.

여러 사용자 ID는 단일 장치로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 장치를 사용하고, 그 다음 사용자 B에게 그 장치를 빌려줄 수 있다. 사용자 A는 자신의 사용자 브라우징 및 히스토리에 기초하여 ID를 할당받는다. 사용자 B는 자신의 사용자 브라우징 및 히스토리에 기초하여 다른 ID를 할당받는다. 수신 데이터베이스는 데이터베이스에서 사용자 A 및 사용자 B의 출현에 기초하여 어느 사용자가 현재 장치를 액세스하고 있는지 식별할 수 있다.

여러 ID가 단일 장치에 존재할 수 있기 때문에, ID를 언제 승인할지 또는 언제 무효화할지 알기 위하여 플랫폼도 시스템을 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 자신의 장치를 사용자 B에게 빌려주고 사용자 B가 한 웹 페이지만을 액세스하면, 자신의 할당된 사용자 ID는 한 번만 출현할 것이다. 다른 출현 없이는, 수신 데이터베이스는 사용자 A의 장치로부터 사용자 B의 사용자 ID를 무효화할 것이다.

여러 소스로부터의 여러 ID는 매치 키의 사용, 공동 등록(co-registration), 사용자의 인구학적 데이터, 장치 하드웨어 식별자(예를 들어, 모바일 통신 수단의 하드웨어 ID), 인트라 애플리케이션 키 매치(예를 들어, 비디오 게임), 인트라 플랫폼 키 매치(예를 들어, 페이스북), 고유 전화 번호, 지리적 위치("지오로케이션(geolocation)"), 고객 식별자, 언어, 장치 특성, 거래 데이터, 신용 카드 번호에 적어도 부분적으로 기초하여 또는 일부 다른 식별자에 기초하여 단일의 고유 사용자에 정확하게 관련하는 것으로 확인될 수 있다. 매치 키(match key)라는 용어는, 데이터베이스 내에 사용 가능한 데이터 세트와 매칭될 이름, 주소, 전화 번호, 신용 카드 번호와 같은 소비자에 의해 제공된 데이터 검증을 포함할 수 있는 기능을 말한다. 일 양태에서, 고객과의 이전의 상호 작용으로부터 유도된 데이터와 같은 데이터베이스에서 사용 가능한 데이터와 시스템이 매칭할 수 있는 데이터 스트링을 소비자가 입력할 수 있게 하는 시스템이 제공될 수 있다. 다른 양태에서, 벤더는, 벤더가 이전에 서비스를 제공 및/또는 판매한 고객의 특성을 정의하는 매치 키를 포함하는 데이터베이스를 유지할 수 있다. 시스템은 소비자의 특성을 벤더 데이터베이스에서의 매치 키와 비교하는 매칭 엔진을 제공할 수 있다. 매치 키가 벤더 데이터베이스에 이미 존재하는 경우, 할당된 단계가 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자 데이터가 데이터베이스 내의 존재하는 매치 키와 매칭하는 고객은, 이 사용자에 대하여 수집된 임의의 새로운 사용자 데이터가 수집된 이전 사용자 데이터와 함께 종합되게 할 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자 데이터가 데이터베이스 내의 존재하는 매치 키와 매칭하는 고객은, 할인이 고객에게 재공되게 할 수 있거나 또는 일부 다른 활동이 개시되게 할 수 있다. 실시예에서, 공동 등록 과정이 의사(pseudo) 매치 키를 생성하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 속성은, 고객이 제품에 관한 정보를 요청하고, 조사 및/또는 웹 사이트(또는 애플리케이션)에서 또는 제품 카탈로그 내에서 찾아질 수 있는 일부 다른 종류의 양식을 완성할 때 수집될 수 있다. 공동 등록 과정 동안 수집된 데이터로부터, 고유 식별자/특성이, 여러 데이터 소스로부터, 사용자와 관련하는 사용자 프로파일 데이터를 종합하는데 사용될 수 있는 매치 키를 형성하는데 사용될 수 있다. 그 다음, 이러한 종합된 사용자 프로파일 데이터는 사용자에 대한 후원된 콘텐츠의 표적화 또는 다른 용도에 사용될 수 있다.

또한, 여러 ID는 서드 파티 데이터 제공자로부터 발생할 수 있다. 서드 파트 데이터 제공자는 공용 데이터베이스, 가입 데이터베이스, 프리웨어 데이터베이스, 구매 데이터베이스 등을 포함할 수 있다. 공용 데이터베이스는 센서스 데이터, 투표자 등록, 부동산 자산 데이터, 공용 등록부(public registry), 법정 기록 등을 포함할 수 있다. 표적화된 데이터 사용에 관련될 수 있는 공용 및 사설 정보의 많은 소스가 있다. 가입 및/또는 구매 사설 데이터베이스는, 정규화된 것,종합된 것, 지역적인 것 등을 포함하는 다양한 인터넷 액세스 분석 및 클릭 스트림(click stream) 분석 데이터를 포함할 수 있다. 행동 데이터와 관련된 서드 파티 데이터 사용의 예에서, 서버는 모기지 융자 및 재융자에 관한 정보를 검색하기 위하여 자신의 모바일 통신 수단을 최근에 사용한 보스턴 지역에 있는 사용자의 행동 데이터에 대한 요청을 수신할 수 있다. 담보 대출(monetization) 플랫폼은, 증서 데이터베이스(deeds database)의 지역 등기소로부터와 같이 주택 분양(home sale) 및/또는 재융자 활동에 관한 서드 파티 데이터에 액세스할 수 있다. 서드 파티 정보를 행동 정보와 결합함으로써, 최근에 재융자를 받거나 최근에 주택을 구매한 사용자가 행동 데이터 내에서 식별될 수 있다. 담보 대출 플랫폼은 더욱 종합적인 행동 데이터 세트를 제공하기 위하여 통합된 서드 파티 데이터를 포함할 수 있는 행동 데이터를 전달할 수 있다.

전술한 바와 같이, 융자 고려는 관련된 서드 파티 데이터의 사용 가능성에 기초할 수 있다. 이 예에서, 관련 서드 파티 데이터 때문에, 담보 대출 플랫폼은 어느 하나의 융자 고려에 대한 서드 파티 데이터 없이 한 버전의 행동 데이터를 제공하고 다른(잠재적으로 더 큰) 융자 고려에 대하여 통합된 버전을 제공할 수 있다.

하나 이상의 서드 파티로부터 획득될 수 있는 서드 파티 데이터는 검색된 사용자의 행동 프로파일과 관련될 수 있다. 서드 파티 데이터는, 센서스 데이터, 환경 데이터, 투표자 등록 데이터, 교육 데이터, 월급 조사 데이터, 주택 가치 데이터, 도시 세금 기록 등을 포함하는 하나 이상의 데이터 소스로부터 소싱될 수 있다.

서드 파티 데이터는 신용 카드 제공자에 의해 제공될 수 있다. 신용 카드 정보 요청은 내포된 질의(implicit query), 능동 질의(active query), 명확화 동작(disambiguation action), 검색 기능, 필터링 기능, 프리젠테이션 기능, 라우팅 기능 또는 검색의 시작, 처리 또는 완료에 관한 다른 기능이나 동작일 수 있다. 신용 카드 정보는 모바일 가입자 특성에 대한 데이터베이스로부터 또는 신용 카드 제공자로부터 획득될 수 있다. 정보는 현재 지불 잔액, 신용 한도 등에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 내포된 질의는, 낮은 지불 잔액과 높은 신용 한도를 갖는 사용자에 대하여 고가의 상품에 대한 검색 또는 결과를 제공하고, 높은 지불 잔액과 낮은 신용 한도를 갖는 사용자에 대하여 금융 카운셀러에 대한 검색 또는 결과를 제공하는 것과 같이, 사용자에 대하여 사용 가능한 신용 잔고에 기초한 결과를 제공할 수 있다.

서드 파티 데이터는 슈퍼마켓 또는 약국에 의해 제공될 수 있다. 사용자에 관련된 슈퍼마켓 또는 약국 정보는 모바일 가입자 특성에 대한 데이터베이스로부터 또는 슈퍼마켓이나 약국의 고객 관리 프로그램 또는 리워드 카드 프로그램으로부터 획득될 수 있다. 다른 소매 쇼핑객뿐만 아니라 슈퍼마켓 또는 약국 쇼핑객은, 참여하도록 인센티브를 제공받을 수 있으며, 또한 캐시백 인센티브, 할인, 쿠폰, 고객 관리 프로그램 또는 일부 다른 종류의 인센티브를 포함하지만 이에 한정되지 않는, 시스템에 의해 사용될 수 있는 개인 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 리워드 카드의 사용은 특정 소매상으로의 쇼핑객의 방문 빈도를 나타낼 수 있다. 서드 파티 데이터는 상표 충성도, 쿠폰 사용 또는 사용자가 어떤 종류의 쇼핑객("특가품" 또는 "할인 판매" 쇼핑객)인지에 관련하는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보 요청은, 적합한 광고를 선택하는데 도움을 줄 수 있는, 쇼핑객이 상표 또는 일반적 관습 쇼핑객인지 여부에 기초하여 결과를 제공할 수 있다.

서드 파티 데이터는 통신 판매 카탈로그 소매상에 의해 제공될 수 있다. 사용자에 관련된 통신 판매 카탈로그 정보는 모바일 가입자 특성 데이터베이스로부터 또는 통신 판매 카탈로그 소매상 자체로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 요리사는 통신 판매 카탈로그로부터 소정의 주방 설비를 구매하는 것과 같은 이전 행동에 기초하여 "아마추어" 또는 "전문 요리사" 등으로서 분류될 수 있다.

서드 파티 데이터는 케이블 또는 셋톱 박스 제공자에 의해 제공될 수 있다. 사용자와 관련된 텔레비전 정보는 모바일 가입자 특성 데이터베이스로부터 또는 케이블 또는 셋톱 박스 제공자로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 정보 요청은, 적합한 광고를 선택하는데 도움을 줄 수 있는, 쇼핑객이 상표 또는 일반적 관습 쇼핑객인지 여부에 기초하여 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전술한 요리사는 이탈리아 요리 텔레비전 프로그램을 시청한 것과 같은 이전 행동에 기초하여 "아마추어" 또는 "전문 요리사"에 더하여 "이탈리아 음식 요리사"로서 분류될 수 있다.

서드 파티 데이터는 소비자 건강 관리 데이터베이스에 의해 제공될 수 있다. 데이터 플랫폼 또는 서버가 의료 또는 건강 정보에 관련하는 원시 데이터와 같은 "민감한" 카테고리로부터의 콘텐츠를 능동적으로 배제할 수 있지만, 건강 관리 데이터베이스는 우편 번호 레벨로 운영될 수 있다. 예를 들어, 정보 요청은 우편 번호 내에서 보고된 자전거 관련 부상의 횟수에 대한 결과를 제공할 수 있다.

서드 파티 데이터는 조회하는 URL에 의해 제공될 수 있다. 조회하는 URL은 사용자의 브라우즈 활동을 수집할 수 있다. 예를 들어, 이는 방문되는 페이지의 콘텐츠 및 성질을 이해하기 위하여 브라우즈 트래픽을 분석하는 능력을 가진다.

사용자 ID 결합은 실시간으로 그리고 일괄적으로 사용자 ID를 수신 데이터베이스로 수용하는 것을 포함한다. 수신 데이터베이스는 임의의 소스로부터 사용자 ID를 통합할 수 있어도 된다. 소스는 검색 스트림, 광고 상호 작용, 브라우즈 활동, 무선 통신 회사 및 다른 서드 파티 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 사용자 ID는 시간이 흐르면서 일반적인 사용자 관심에 대한 통찰력을 제공할 수 있고, 중간 및 진화하는 사용자 요구를 밝힐 수 있다. 사용자 ID의 결합은 시간에 민감한 표적화 기회를 제공할 수 있는 더 긴 기간의 관심과 실시간 관심을 식별할 수 있다. 예는 다음과 같을 수 있다: 사용자 ID는 특정 위치로부터의 출현에 대한 최소 임계값에 도달한다. 위치가 레스토랑으로서 식별되면, 사용자 ID와 관련된 사용자에 관한 다른 로컬 레스토랑에 대한 표적화 기회는 식사와 실시간 관련된 윈도우로 한정된다. 일괄적으로 수신되면, 사용자 ID와 관련된 시간에 대한 윈도우는 더 길어질 것이다.

또한, 데이터를 확인하는 것은 장치가 어떤 종류의 환경(예를 들어, 직장, 가정 또는 야외)에 있는지 이해하기 위하여 다른 광고 네트워크로부터의 브리징(bridging)을 포함할 수 있다. 플랫폼은 사용자와의 환경을 광고 네트워크로 다시 상관시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이러한 환경 중 하나에 대해 적합한 광고를 수신(일하고 있는 동안에 일과 관련된 정보를 수신하는 것 및 집에 있는 동안에 소비자 정보를 수신하는 것과 같이)할 수 있다. 사용자가 가정과 직장으로부터 멀리 있다면, 사용자는 호텔, 렌트카 및 레스토랑 정보와 같은 사용자가 위치되는 위치에서의 여행과 관련된 광고를 수신할 수 있다.

실시예에서, 그 다음, 서버(1105)는 통신 신호(1109)를 통해 제1 사용자 신원(1107) 및 제2 사용자 신원(1108)을 수신 데이터베이스(1110)에 통신한다. 제1 사용자 신원(1107)과 제2 사용자 신원(1108)은 동일한 사용자와 관련된 지오그라피(geography)를 포함한다.

장치가 어떤 환경에 있는지 판단하는 것은 주로 지오그라피에 기초한다. 지리적 좌표는 GPS, 삼각 측량 또는 와이파이 삼각 측량을 통해 판단될 수 있다. 또한, 지오그라피는 하나 이상의 주(state), 또는 하나 이상의 도시를 포함하는 지리적 영역과 같은 사용자가 입력한 위치 또는 복수의 위치에 의해 판단될 수 있다.

또한, 장치가 어떤 환경에 있는지 판단하는 것은 하루 중의 시간에 기초할 수 있다. 또한, 지오그라피는, 지오그라피가 획득된 하루 중의 시간과 관련될 수 있다. 예를 들어, 사용자 ID가 주어진 지오그라피에서 11:00 AM에 비모바일 장치로부터 최소 횟수의 출현을 한다면, 지오그라피가 업무 환경일 가능성이 있다. 사용자 ID가 주어진 지오그라피에서 7:00에 모바일 장치로부터 최소 횟수의 출현을 한다면, 지오그라피가 집이나 소셜 환경일 가능성이 있다.

실시예에서, 제1 사용자 신원(1107) 및 제2 사용자 신원(1108)은 통신 신호(1109)를 통해 수신 데이터베이스(1110)로 전송된다. 제1 사용자 신원(1107) 및 제2 사용자 신원(1108)은 외부 엔티티로 전달될 수 있다. 이러한 사용자 신원을 구매하거나 이에 입찰하는 외부 엔티티는, 통신 회사, 웹 페이지 발행자, 애플리케이션 제공자, 광고주, 광고 네트워크, 광고 서버 및 데이터 제공자를 포함한다.

사용자 ID가 확인되었을 때, 이러한 정보는 광고주에게 소중할 수 있다. 실시예에서, 소스로서의 광고 상호 작용은 광고와의 주어진 사용자의 상호 작용에 관한 데이터를 수집하는 것을 포함할 수 있다. 광고 상호 작용 데이터는, 사용자가 응답할 가능성이 가장 큰 광고 종류에 대한 고려를 포함하도록, 시스템이 사용자의 지식을 확장할 수 있게 할 수 있다. 정보는 분석되어 요약된 사용자 프로파일 내에 요소로서 제공될 수 있다. 예는 다음과 같을 수 있다: 사용자 ID가 광고 소스, 광고 정황(context) 및 광고 종류와 함께 수신될 수 있다. 광고 소스의 예는 주요(primary) 광고 서버일 수 있다. 정황은 광고가 디스플레이되었던 장소일 수 있으며, 정황의 예는 스포츠 포털, 서드 파티 사이트 등일 수 있다. 광고 종류는 광고의 상세일 수 있다. 광고 상세의 예는, 문자, 정적 그래픽, 인터액티브 등일 수 있다.

또한, 사용자 ID는 상호 작용 데이터와의 트리거 및 광고 성공을 포함할 수 있다. 트리거는, 광고가 그에 응답하여 제공되게 하는 것이다. 트리거의 예는 검색, 정황, 행동, 인구 통계 등일 수 있다. 광고 상호 작용은 광고 성공을 설명할 수 있다. 광고 성공의 예는 클릭, 이행 등일 수 있다.

사용자 ID가 확인되었을 때, 이러한 정보는 광고주에게 수중할 수 있다. 구체적으로는, 서버는 광고가 사용자 ID와 관련된 특정 사용자에게 전달되었다고 나타낼 수 있다. 카운트온(count-on) 다운로드 기술은 광고가 전달되었는지 확인한다. 카운트온 다운로드 기능은 차이를 줄이는데 도움을 주며 클라이언트에게 인벤토리, 예측 및 전달에 대한 더욱 정확한 수를 제공하는데 도움을 준다. 이는 광고가 완전히 실행되거나 사용자의 장치로 다운로드될 때 광고 인상을 카운트하는 능력을 용이하게 한다. 예를 들어, 사용자가 광고를 수신하도록 선택될 때, 카운트온 다운로드는 광고가 수신된 때를 나타낸다. 카운트온 다운로드는 서드 파티 광고 서버에 대하여 관련이 있다. 서드 파티 광고 서버로부터의 보고를 비교한 후에 표면화된 차이는 카운트온 다운로드가 광고에 부가한 광고 태그에 기초하여 감소된다. 정확한 보고 및 인벤토리를 보장하기 위하여 광고 캠페인 및 광고 자체에 관한 모든 관련 정보가 수집되는 것이 중요할 수 있다. 요청된 크리에이티브(creative) 전달을 실제 검증된 전달에 매칭시키고 비교하는 것에 대한 요구는 이 기능에 의해 처리된다. 또한, 카운트온 다운로드 기능은 빈도 캐핑 및 전달 목표가 검증된 전달에 설정되는 것을 용이하게 한다. 이것은 빈도 설정을 입력할 때 검증을 위하여 설정된 광고에 대한 인상의 정의는, 실제로, 검증된 것만이고, 요청된 것은 아니라는 것을 의미한다.

선택된 광고가 이미지라면, 전달 엔진은 초기 광고 요청에 대한 응답으로서 광고 태그를 리턴하며, 광고 태그는 다음을 포함한다:

%%SERVER%%	서버의 호스트 이름
%%PAGE%%	OAS 페이지 URL
%%RAND%%	캐시 부스팅 랜덤 번호
%%POS%%	위치 이름
%%CAMP%%	캠페인 ID
%%IMAGE%%	크리에이티브 파일 이름
%%USER%%	사용자 식별자
%%DIM%%	크리에이티브 디멘젼

카운팅은 전달 엔진이 이 요청을 처리한 후에만 발생한다.

광고가 정확한 사용자에게 성공적으로 전달되었는지 판단하는 다른 방법은 픽셀 태깅 및 대역폭 판단이다. 예를 들어, 대역폭에서, 사용자가 느린 연결 또는 빠른 연결로 되어 있다면, 광고 네트워크는 어떤 데이터가 제공되는지 변경할 수 있다. 픽셀 태깅 판단의 예는 데이터 교환이 남성인 안드로이드 사용자를 갖지만 픽셀이 여성으로부터 아이폰으로서 돌아오는지 일 수 있다.

실시예에서, 제1 사용자 신원(1107) 및 제2 사용자 신원(1108)은 통신 신호(1109)를 통해 수신 데이터베이스(1110)로 전송된다. 제1 사용자 신원(1107) 및 제2 사용자 신원(1108)은 입찰 플랫폼을 통해 외부 엔티티로 전달될 수 있다.

네트워크 또는 플랫폼은 유효성을 판단하기 위하여 사용자 ID에 순위를 부여할 수 있다. 순위를 부여하는 것은 데이터 제공자에 기초하여 순위를 부여하는 것과는 대조적으로 데이터 포인트에 기초할 수 있으며, 서드 파티 데이터의 품질을 확인할 수 있다. 사용자 ID의 순위 부여는 다양한 방식으로 조합되거나 또는 데이터 제공자에 기초하여 가중치가 부여될 수 있다. 예를 들어, 서드 파티 소매 데이터 제공자는, 데이터의 민감도에 기초하여, 소비자 건강 데이터베이스 제공자보다 더 높게 순위가 부여될 수 있다. 이러한 순위 부여는 입찰 목적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 공급측 플랫폼으로부터 사용될 수도 있다. 공급측 플랫폼은 수신 데이터베이스를 포함한다.

입찰 플랫폼은 수신 데이터베이스(1110) 및/또는 담보 대출 플랫폼과 관련될 수 있다. 입찰 플랫폼은 담보 대출 플랫폼 내에 포함될 수 있다. 수신 데이터베이스는 융자 고려로서 담보 대출 플랫폼에 제공될 입찰로부터의 수익의 일부를 제안할 수 있다. 광고 서버는 담보 대출 플랫폼에 검증된 사용자 ID에 대한 요청을 제공하고, 요청에 응답하여 담보 대출 플랫폼은 사용자에 대한 최저 입찰 가격을 식별할 수 있다. 최소 입찰 가격은 사용자 ID의 다양한 양태와 관련될 수 있다. 예를 들어, 최소 입찰 가격은 태블릿 장치와 관련된 사용자 ID에 대하여 구축될 수 있다. 요청된 사용자 ID에 대한 입찰 결과에 기초하여, 담보 대출 플랫폼은 사용자 ID의 하나 이상의 전달을 광고 서버에 제공할 수 있다.

자동화된 미디어 계획 기술은 유효한 사용자 ID에 효율적으로 광고를 수행할 수 있다. 자동화된 미디어 계획 시스템은 수요와 공급에 기초한 예약 시스템이다. 자동화된 미디어 계획은 광고 캠페인에 대한 투자에 대하여 최상의 회수를 생성할 사이트를 광고주가 결정할 수 있게 한다. 많은 광고 네트워크에 의해 제공되는 일반적인 런오버네트워크(run-of-network) 콘텐츠 채널에서 광고 캠페인을 운영하는 대신에, 자동화된 미디어 계획의 사용은, 상확적, 지리적, 인구 통계적 및 성능적 선호도에 기초하여 커스터마이즈된 광고 채널을 광고주가 생성할 수 있게 한다. 이는 광고주가 자신의 미디어 계획에서 모든 사이트에 걸쳐 광고 예산을 자동으로 할당할 수 있게 한다. 각각의 예산 할당은 도달, CTR(click-through rate), 가격, 관련성 및 등급을 포함하는 여러 성능 인자에 기초하여 계산된다. 광고주는, 자신이 선택한다면, 개별 할당을 수동으로 편집할 수 있다. 예를 들어, 광고주는 현재 CRT에 기초하여 더 많은 자금을 더 유명한 광고에 할당할 수 있다.

실시간 입찰과 자동화된 미디어 계획 사이에 차이가 있으며, 논란의 여지가 없다. 이는 인상이 아닌 캠페인에 기초하여 수요와 공급을 매칭시킨다. 이는 상품 시장에서 인벤토리 블록을 유보하는 금융 시장에 동일시될 수 있다.

기존의 교환에 모바일 인벤토리를 개방하는 것은 현재 가격 책정에 가시성을 제공할 수 있다. 모바일 인벤토리의 개방을 자동화된 미디어 계획과 결합하는 것은, 예를 들어, 장래의 이벤트 또는 휴일에 기초할 수 있다. 이는 결핍이 있는 시장에서 잘 기능할 수 있다. 이는 교차 스크린 인벤토리가 프리미엄을 붙여 조작될 수 있게 허용할 수 있어, 높은 빈도의 거래로서도 알려진다.

인터넷 프로토콜(이하, "IP"라 한다) 표적화는 단말기에 상관없이 사용 가능한(device agnostic) 표적화를 위한 것이다. 이는 사설로 설정한 비상업적 무선 액세스; 요청의 횟수라 하는 축 빈도(axis frequency); 및 사용자 에이전트에 대한 장치의 개수를 필요로 한다. 이러한 요건은 데이터가 균질한지 판단할 수 있다. 광고 네트워크는 IP 표적화에 데이터를 부가할 수 있으며, 개별 데이터는 IP 표적으로 다시 반영된다. 네트워크 외부의 사용자는 이 사용자 레벨에서는 식별될 수 없다.

광고 네트워크는 어떤 데이터를 IP 태그에 다시 반영할지 결정할 수 있다. 생활 방식과 생명 단계 데이터는 IP 태그에 다시 이식 가능하기 매우 쉽다. 이 반영을 관리하기 위하여, 이러한 데이터는 IP 태그로 유효한 것으로 고려될 관련성 점수에 도달하여야만 할 수 있다.

장치 및 위치를 끊임없이 변경하는 사용자를 더 표적화하기 위하여, 하어퍼 표적화(hyper targeting)가 활용될 수 있다. 하이퍼 표적화는 네트워크에서 특정 관심 기반의 세그먼트로 광고 콘텐츠를 전달하는 능력을 말한다. 또한, 하이퍼 표적화는 매우 구체적인 기준에 기초하여 광고를 표적화하기 위한 소셜 네트워크 사이트에서의 능력이다. 광고주는 이러한 광고를 음악, 스포츠 및 영화를 포함하는 프로파일에서 사용자에 의해 스스로 식별된 하부 카테고리로 향하게 하는 옵션을 제공받는다. 예를 들어, 단순하게 영화 애호가를 표적화하지 않고, 광고주는 공포, 로맨스 또는 코메디와 같은 선호 장르에 기초하여 광고를 전송할 수 있다. 하이퍼 표적화의 일반적인 분야는 3개의 소스로부터 정보를 끌어온다: 등록, 사용자가 사이트 액세스를 등록할 때 수집된 기본 데이터(예를 들어, 나이, 성별); 프로파일, 적극적인 사용자에 의해 완성된 상세한 콘텐츠(예를 들어, 선호 영화, 활동, 상표); 및 행동 히스토리, 방문된 사이트, 이루어진 구매, 가입된 그룹 등과 같은 온라인 활동으로부터 수집된 데이터.

하이퍼 표적화는 하이퍼 로컬 표적화(hyper-local targeting)로 확장될 수 있다. 하이퍼 로컬 표적화 및 재표적화는 함께 광고 인벤토리를 당기고, 판매 가능한 독자를 생성하고, 행동적 재표적화와 조화될 수 있다. 이는 지리적 위치의 상황적 분석이며, 여기에서, 네트워크가 이러한 특정 위치에 있는 새로운 사용자에 관한 품질을 추론할 수 있다. 예를 들어, 와이파이 좌표가 하이퍼 로컬 표적화에 조력한다. 다음의 예와 장치가 하이퍼 로컬 표적화 및 재표적화와 함께 사용될 수 있다: 우편 번호 기반의 표적화와는 대조적으로 지리적 위치에 대한 타일. 여기에서 위도와 경도는 지리적 위치 내의 공간(타일)을 나타낸다; 근거리 무선 통신(near field communication); QR(quick response) 코드; 텔레비전에 의해 방출되는 음성 신호; 고글 및 장치 카메라. 고글은 사용자가 사진을 찍어 검색할 수 있게 한다; 소셜 미디어 애플리케이션을 통한 체크인 포인트; 및 삼각 측량에 의해 판단되는 건물 또는 위치 내의 와이파이.

또한, 핑거프린팅(fingerprinting) 애플리케이션이 하이퍼 로컬 타겟팅과 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 영화관에서 영화가 시작하기 전에 사용중인 장치를 가진다. 미리보기 시청 동안, 장치는 미리보기 광고 및 예고편으로부터의 오디오에 기초하여 사용자의 위치를 핑거프린팅할 수 있다.

또한, 게임 및 소셜 미디어는 새로운 표적화 파라미터를 제공할 수 있다. 이러한 애플리케이션은 애플리케이션 내의 친구 또는 다른 사용자에 기초하여 사용자에 관한 인구 통계를 판단할 수 있다. 예를 들어, Words with Friends에서 게임된 단어들은 게임의 임의의 참여자에게 새로운 상황적 표적화를 제공할 수 있다.

적응적 광고는 하이퍼 표적화된 캠페인을 생성할 수 있다. 이는 지오그라피에 의해 미디어를 지역화하고, 정확한 날 정확한 시간에 정확한 광고를 제공하고, 각 독자에게 정확한 광고를 전달하고, 상세한 보고와 실시간 결합 분석을 제공할 수 있다. 적응적 광고는 풍부한 미디어를 포함할 수 있다.

여러 장치에서의 사용자에 대한 다른 하이퍼 표적화된 캠페인은 커스터마이즈된 "일요일 회람(Sunday circular)"을 포함한다. 회람은 인구 통계적 및 지리적 위치뿐만 아니라 표적화 및 데이터 오버레이를 통합한다. 회람은 관련 제품을 포함할 수 있으며, 무제한의 개수의 제품을 보여줄 수 있는 능력을 가진다. 예를 들어, 가정에서 주된 식료품 쇼핑객은 동일한 가정의 다른 구성원과는 다른 회람을 수신할 것이다.

하이퍼 표적화의 다른 방법은 비콘(beacon)을 통해서이다. 비콘은 사용자에 의해 직접 제공된 피드백이다. 이것은 사용자가 광고에 어떻게 응답하는지를 나타태고, 상응하여, 광고 내의 커서 위치에 기초하여 데이터를 전송한다. 또한, 이것은 사용자의 눈이 페이지 또는 광고에서 어디에 있는지 보고기 위하여 눈 추적을 이용할 수 있으며, 행복, 슬픔 또는 무서움과 같은 페이지 또는 광고에 대한 사용자의 감정 반응을 나타내기 위하여 얼굴 인식을 이용할 수 있다. 또한, 비콘은 사용자가 광고를 보았는지 여부를 나타내기 위하여 장치의 가속도계를 액세스할 수 있다. 예를 들어, 이것은 사용자가 익살스러운 광고에 미소로 응답하였는지를 나타낼 수 있다.

안면 인식 알고리즘은 이미지를 스캔하고, 곡선, 점, 주름살 및 윤곽을 검출하여, 얼굴의 3D 형상을 추론한다. 이러한 방식으로, 비교를 위하여 원본 사진과 동일한 각도로 3D 모델이 간단히 회전될 수 있기 때문에, 장래의 사진에서의 임의의 자세 각도가 제공될 수 있다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 제1 시스템은 브리징(briging)이다. 브리지는 2개의 플랫폼이 단일 장치에서 또는 장치별로 조화롭게 공존할 수 있도록 2개의 상이한 인터넷 플랫폼을 연결하는 시스템이다. 브리지는 모바일, PC 온라인 및 오프라인 데이터를 통해 독자를 광고 대행사와 네트워크에 제공한다.

브리지는, 모바일, PC 및 텔레비전을 포함하는 중심점(epicenter)에서 플랫폼에 모바일과의 집중(convergence)을 제공한다. 본 발명의 전략은, 모바일 사용자를 위한 견줄 데 없는 상호 작용 경험을 생성하도록 이러한 3가지 플랫폼을 위한 기술을 브리징하는 것이다. 이를 달성하기 위하여, 광고 네트워크는 다음을 포함하는 완전한 캠페인 관리를 제공할 수 있다: 개념(concept), 생성(creation), 전달(delivery), 청구(billing), 기술, 성능 분석 및 발행자와 애플리케이션 및 게임 개발자에 대한 고객 서비스.

브리지는 하이브리드 스마트폰 애플리케이션에 의해 구축될 수 있다. 하이브리드 애플리케이션은 다운로드 가능한 애플리케이션에 임베디드된 모바일 웹 사이트가다. 애플리케이션과 웹 페이지가 나란히 존재할 수 있게 하는 것은 HTML5와 스마트폰 고유의 기능을 사용하는 웹 페이지 및 애플리케이션의 조합이며, 웹 페이지 및 애플리케이션의 최상의 특징들을 함께 이용한다. 이것은 결합하는 사용자 경험을 제공하는 동안 미디어 상표가 자신의 고객들과 더 큰 상호 작용을 가지는 것을 허용한다.

웹 페이지는 웹 위젯을 통해 애플리케이션 내에 존재한다. 위젯은 애플리케이션 내에서 웹 페이지를 렌더링한다. 애플리케이션 내의 웹 페이지는 애플리케이션 외부의 웹 페이지와 동일한 쿠키 풀을 공유하지 않는다.

브리징의 주요 컴포넌트는 온라인 게임 플레이이다. 게임 개발자는 상이한 스마트폰 메이커 사이의 게임 경험의 이동뿐만 아니라 스마트폰에 게임을 공급하는 소셜 미디어 사이트와 웹 페이지 사이의 이동를 추구하고 있다. 브리지는 다양한 모바일 및 소셜 미디어 플랫폼을 위하여 JavaScript로의 게임을 HTML5 기반의 애플리케이션으로 변화한다.

브리징의 제2 컴포넌트는 쇼핑 및 상거래이다. 텔레비전이나 인쇄 매체로부터 모바일 장치로 소비자에게 도달하기 위하여, 쇼핑객은 텔레비전 또는 인쇄 광고에 제공된 바코드를 스캔할 수 있고, 이는 이어서 웹 페이지 또는 애플리케이션 다운로드로 리디렉션한다. 또한, 소비자는 텔레비전, 인쇄물, 포장, 온라인 및 모바일 광고에서 짧은 코드(잘려진 전화 번호)를 볼 때 문자 메시지로 쿠폰을 "클립(clip)"할 수 있다. 그 다음, 코드를 문자로 보내는 것은 쿠폰을 참여하는 상인으로부터 소비자의 고객 관리 카드로 바로 로딩한다. 쿠폰은 쇼핑객이 계산대에서 자신의 고객 관리 카드를 긁을 때 자동으로 교환된다.

또한, 브리징은 위치 데이터, 소셜 미디어 및 쇼핑 인센티브 사이에 이동할 수 있다. 예를 들어, 도 13은 소셜 미디어 사이트에서 어느 위치로 체크한 제1 사용자를 도시하며, 사용자는 "I'm at Starbucks Coolidge Corner(277, Harvard Street, Brookline)(나는 스타벅스 Coolidge Corner(메사추세츠주 브루클린 하버드가/비콘가 277)에 있음)"이라고 말한다. 제2 사용자는 제1 사용자의 위치를 보고, 이 정보가 나타날 때 동반자 문자(companion text)가 나타난다.

동반자 광고는 많은 가능성을 가진다. 체크인은 지역 코드(geocode) 정보를 제공하여, 특정 위치를 위한 현재 광고가 없다면, 광고 네트워크는 인근 광고를 찾을 수 있다. 예를 들어, 체크인이 현재 쿠폰이 없는 독립적으로 운영되는 레스토랑에 있다면, 광고 네트워크는 가장 가까운 스타벅스에 대한 쿠폰을 제공할 수 있을 것이다.

네트워크가 독자에게 더욱 효율적으로 도달할 수 있게 하기 때문에, 브리징은 광고 네트워크에 소중하다. 광고 네트워크는 모바일 "고유의 데이터(endemic data)"를 수집할 수 있다. 예를 들어, 광고 네트워크는 자신의 네트워크에서 발행자로부터 관심 데이터를 수신한다. 또한, 광고 네트워크는 사용자가 조우하는 다른 유리한 위치로서 네트워크 밖에 있는 웹 페이지 및 애플리케이션으로부터 데이터를 수집할 수 있다. 가능하다면, 이 관계는 PC 온라인 및 모바일로 확장할 수 있다. 로그인이 사용 가능하다면, 광고 네트워크는 매치 키에 대한 액세스를 획득하여 PC 온라인 및 모바일 사이에서 추가 링크를 형성하려고 할 것이다. 광고 네트워크가 축적한 데이터는 광고가 표적 독자에게 더 잘 도달할 수 있도록 광고주에게 사용 가능하게 될 것이다.

도 14는 본 실시예의 예이다. 광고 네트워크가 동일한 통신 회사 ID로 모바일 웹에서 그리고 모바일 애플리케이션에서 사용자를 식별할 때 브리지 1, 2 및 3이 생성된다. 예: 통신 회사 ID: O:J O:H H:J.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 스마트 트래픽(smart traffic)이다. 광고 네트워크는 "스마트 트래픽"을 통해 광고를 지향시킬 수 있다. 스마트 트래픽은 어느 광고주가 사용 가능한 예산과 사용 가능한 공간에 기초하여 인상을 제공하는가에 대한 판단이다. 이것은 광고 네트워크가 변질성 제품의 가치를 최대화하는 인벤토리 최적화의 표적화된 형태이다.

도 15는 본 특정 실시예에 대한 예시이다. 과정은 광고가 모바일 장치에 어떻게 푸시되는지를 보여준다. 광고주는 자신의 예산(1501)을 광고 네트워크(1503)에 제공한다. 발행자는 자신의 애플리케이션에서의 광고를 위한 사용 가능한 공간(1502)을 광고 네트워크(1503)에 제공한다. 그 다음, 발명의 알고리즘에 기초하여, 광고 네트워크(1503)는 예산(1501)과 공간(1502)의 최상 페어링을 제공하고, 모바일 장치(1504)의 디스플레이에 광고를 최적으로 제공할 것이다.

광고 네트워크는 총수익 최적화(yield optimization)를 최적화하기 위하여 다변수의 클릭 및 이행 히스토리를 사용할 수 있다. 이 과정은 현재의 총수익 최적화 알고리즘을 개선하는 것이다. CTR 또는 이행률(conversion rate)의 정확한 계산을 판단하기 위하여, 첫째, 광고 네트워크는 인상을 카테고리화할 수 있어야 한다. 이것은 광고가 클릭되고 동작이 취해질 확률을 개선하기 위하여 인상의 표적화를 개선할 수 있도록 하는 것이다. 둘째, 이것은 인상을 광고와 매칭시키는 실용적인 방식을 요구한다. 각 인상이 인상에 대한 카테고리를 설명하는 여러 특징의 조합이기 때문에, 모든 관련 조합이 대응하는 광고와 매칭될 필요가 있을 것이다. 인상 특징의 수가 증가함에 따라, CRT를 계산하기 위한 매칭 수도 증가한다. 광고 네트워크는 실시간 온라인 정보와의 정적 오프라인 측정 기준의 하이브리드를 개발할 수 있다. 알고리즘은 실시간 계산을 위하여 최대 4GB의 메모리를 사용할 수 있다.

도 16은 본 특정 실시예를 도시한다. 과정은 광고가 모바일 장치에 어떻게 푸시되는지에 대한 우수한 방법을 보여준다. 사용자의 구매 히스토리(1601), 실시간 정보(1602) 및/또는 오프라인 정보(1603)를 포함하지만 이에 한정되지 않는 정보 또는 파라미터는 광고가 모바일 장치(1605)로 푸시되어야만 하는지 여부를 판단하도록 광고 네트워크(1604)로 제출될 수 있다. 구매 히스토리(1601)는, 과거 또는 특정 기간 동안의 온라인 구매 또는 물리적 구매를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 실시간 정보(1602)는, 실시간 사용 패턴, 실시간 사용 행동 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 오프라인 정보(1603)는, 오프라인 사용 패턴, 오프라인 사용 패턴 등을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 협력 필터링(collaborative filtering)이다. 광고 네트워크는 협력 필터링을 사용한다. 협력 필터링은 여러 에이전트, 뷰포인트 및 데이터 소스 사이의 협력을 포함하는 기술을 사용하는 정보 또는 패턴을 위한 필터링 과정이다. 협력 필터링의 적용은 일반적으로 매우 큰 데이터 세트를 수반한다. 협력 필터링은 자동 예측, 많은 사용자로부터 선호 또는 기호(taste) 정보를 수집함으로써 사용자의 관심에 관한 필터링 및 협력 방법이다. 협력 필터링 접근 방식의 가정은 과거에 동의한 자는 장래에 다시 동의하는 경향이 있다는 것이다. 예를 들어, 텔레비전 취향에 대한 협력 필터링은 사용자가 사용자의 좋아함 및 싫어함에 대한 부분 리스트가 주어지는 경우에 사용자가 좋아하여야 하는 것을 어느 텔레비전이 보여주는지에 관한 예측을 할 수 있다. 이러한 예측은 사용자에 특정되지만, 많은 사용자로부터 모은 정보를 이용한다. 이는 다수의 투표에 기초하는 것과 같이 각각의 관심 항목에 대한 평균 점수를 제공하는 더 단순한 접근 방식과 상이하다.

도 17은 본 특정 실시예를 도시한다. 과정은 광고가 모바일 장치에 어떻게 푸시되는지에 대한 우수한 방법을 보여준다. 광고 네트워크(1704)는 장치(1701, 1702, 1703)로부터 사용자의 관심을 모으고, 모바일 장치(1705)가 사용자 1, 사용자 2 및 사용자 3의 사용자 관심과 유사한 사용자 관심을 디스플레이할 때 어느 모바일 장치(1705)가 좋아할 지에 대한 예측을 하기 위하여 이러한 모인 관심을 사용한다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 광고 친화도(advertisement affinity)이다. 광고 네트워크는 누가 어느 하나의 종류의 광고와 상호 작용하는지 판단하기 위하여 누가 다른 광고와 상호 작용하는 사용자를 식별할 수 있다. 친화도 표적화는 단순히 광고를 표적화하는 한 방식이다. 이는 클릭을 최대화하는 방법이며, 온라인 광고 친화도의 이익은 온라인 광고를 향한 웹 페이지 방문자의 태도에 초점을 맞춘다. 이는, 사용자가 어던 웹 페이지를 다른 것보다 더 좋아하면, 그 사이트에 더 많은 시간을 쏟을 뿐만 아니라, 그 사이트의 광고에 대해 더 수용적이라는 것을 제안한다. 네트워크는 웹 사이트를 향한 사용자 태도 및 그 온라인 광고 사이의 연결을 측정할 수 있다. 높은 친화도의 방문자는 다음과 같은 특성을 나타내는 것으로 기대된다: 사용자는 페이지에 더 많은 시간을 소비한다; 사용자는 페이지 및 그 콘텐츠에 더 긍정적이다; 그리고, 사용자는 사이트에서의 광고에 대하여 더 긍정적이다.

사용자가 소정의 웹 사이트에 대한 연결을 취하게 만드는 것은 많은 것에 의존하지만, 사용자가 가입 사이트에 더 충실하게 된다면, 가장 분명하게는 이행률은 증가할 것이다. 방문자가 웹 페이지를 좋아한다는 이유만으로 배너 및 광고 링크에 클릭하지 않을 것이지만, 사람들이 일반적으로 광고에 대하여 제한적이고 회의적일 때, 웹 페이지의 충실한 방문자는 광고 및 그 메시지에 더욱 수용적일 것이다.

웹 페이지의 발행자는 광고 네트워크와 함께 유사한 데이터를 사용할 수 있다. 발행자가 제안하여야 하는 것에 대하여 사용자가 이미 관심을 보인 경우에, 발행자의 페이지로 다시 돌아가는 방법을 광고 네트워크가 사용자에게 보여주면, 사용자는 그에 따를 가능성이 더 높다. 이것은 CTR를 증가시키는 결과를 제공한다. 시스템은 이 예와 유사하게 흐를 것이다: 1) 발행자. "P"는 광고 네트워크 "A"에 능동 발행자 계정을 갖는다. 2) P는 A에 광고주 계정을 생성하였고, "(페이지 이름)을 방문하세요!" 또는 "(게임 이름)을 플레이하세요!"와 같은 광고를 통해 사용자를 그 웹 페이지(또는 애플리케이션)으로 끌어오는 의도로 캠페인을 설정하였다. 3) 사용자 "U"는 P의 웹 페이지 또는 애플리케이션을 브라우징하거나 플레이하면서, A로부터 광고를 제공받는다. A는 상호 작용이 U와 P 사이에 발생하였다는 것에 주목한다. 4) U는 역시 A에 능동 계정을 갖는 다른 발행자의 웹 사이트 또는 애플리케이션으로 건너뛴다. A는 U가 발행자를 변경하였다는 것을 식별하고, U/P 상호 작용을 상기하며, 그 다음 P의 U에 대한 캠페인마다 광고를 제공한다.

발행자에 대신하여 광고 네트워크와의 어떠한 특별한 통합도 필요하지 않다. 기존의 계정은 충분하다. 광고 네트워크는 발행자가 캠페인마다 이 특성을 턴온하는 것을 명시적으로 허용할 수 있어, 광고 네트워크가 추가 수수료를 부가할 수 있게 한다. 광고 네트워크는 이 대신에 수익을 얻도록 CTR를 증가시키기 위해 내재적으로 캠페인 마다 이 특징을 턴온할 수 있다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 속성의 확률론적 부가(probabilistic attachment)이다. 속성의 확률론적 부가는 다양한 데이터 제공자로부터 모아진 속성에 기초하여 사용자를 클러스터링하고 확률에 기초하여 식별되지 않은 속성에 가치를 할당하는 것을 포함한다. 사용자는 선택된 속성을 통해 식별되어, 더 나은 광고 표적화를 위하여 클러스터로 그루핑된다. 속성은, 핸드셋, 위치, 브라우징 행동 등과 같은 퍼스트 파티 데이터 및/또는 인구 통계, 구매 행동 및/또는 야외 활동이나 전자 제품 등의 관심과 같은 서드 파티 데이터를 포함하지만 이에 한정되지 않는 것으로부터 선택될 수 있다. 사용자가 클러스터 내에 있으면, 추가 속성이 퍼스트 또는 서드 파티 데이터로부터 모아지거나 선택되어, 사용자의 습관 및 행동을 확률을 통해 더 식별할 수 있다. 구체적으로는, 사용자는 특정 속성에 대한 알려지지 않은 값을 가질 수 있으며, 그 다음, 시스템은 매우 상관되고 유사한 사용자에 기초하여 특정 속성에 대하여 사용자를 위한 값을 제공할 것이다.

더욱 구체적으로는, 본 발명의 2개의 페이즈로 나누어진다. 제1 페이즈는 클러스트링이고, 제2 페이즈는 데이터 세트 병합이다. 클러스터링에서, 각 데이터세트 내의 모든 사용자들은 다중 속성 방법을 이용하여 클러스터를 생성하는데 사용된다. 클러스터의 품질에 대한 높은 레벨의 분석은 클러스터의 모든 쌍별(pairwise) 조합을 위한 클러스터간 거리와, 샘플링에 의한 각 클러스터에 대한 클러스터 내 거리 및 밀도를 계산함으로써 수행된다. 클러스터는 클러스터간 거리의 쌍별 비교 및 사용자 레벨 상관 관계의 쌍별 비교에 기초하여 병합될 수 있다. 병합되지 않는 모든 사용자는 병합된 클러스터에서의 사용자보다 더 높은 매칭 확률로 같아 보이는 것으로 고려된다. 각 클러스터 내의 사용자에 대한 속성은 동일 클러스터 내의 다른 사용자에게 추천될 수 있다. 데이터 세트 병합에서, 데이터 세트 사이에 공통인 일부 사용자와 데이터 세트를 병합할 때, 클러스터는 각 클러스터에 대하여 독립적으로 전개된다. 데이터 세트 사이에서 공통 사용자인 사용자가 식별된다. 공통 사용자를 갖는 모든 클러스터가 식별된다. 공통 사용자는 결합된 세트(대응하는 데이터 세트로부터의 속성의 통합)을 얻는다. 속성의 통합은 병합된 데이터 세트에서 대응하는 클러스터 내의 모든 사용자에게 전파된다. 전파된 데이터에 대한 매칭 확률은 공통 사용자에 대한 속성 통합보다 더 낮다. 데이터 세트 사이에서 공통인 임의의 사용자를 가지지 않는 클러스터 내의 사용자는 가장 가깝게 상관된 클러스터와 병합된다. 이러한 사용자에 대한 속성의 전파는 최소량의 신뢰도를 갖는다. 단순한 공통 사용자 및 모든 사용자와의 동일한 클러스터의 상관 관계는 전파된 사용자에 대한 확률값을 생성하는데 사용된다.

도 18은 본 실시예의 예시이다. 데이터 제공자(1801, 1803)는 각각 테이블(1802, 1804)에 사용자와 관련하는 정보를 저장한다. 데이터 제공자(1801, 1803)는, 통신 회사(예를 들어, 사용자의 장치에 서비스를 제공하는), 운영자, 발행자, 광고주 또는 임의의 사용자에 관한 임의의 관련 정보를 저장하는 임의의 엔티티일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 정보 데이터 제공자(1801, 1803)는, 관심, 습관, 패턴, 싫어하는 것 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 이 경우에, 테이블(1802, 1804)은 가능 관심을 농구, 축구, 낚시, 화장품 및 여행으로서 식별한다. "O"는 개인이 이러한 관심을 가지는 것을 나타내며, "X"는 개인이 이러한 관심을 가지지 않는 것을 나타낸다. 빈 공간은 데이터 제공자가 특정 정보를 앞으로 수집하여야 한다는 것을 나타낸다. 서버(1805)는 테이블(1802, 1804)을 각각 데이터 제공자(1801, 1803)로부터 수집하여 이를 테이블(1806)로 편집한다. 테이블(1806)은 "O" 또는 "X"가 사용자에게 할당되지 않았더라도 임의의 신규로 식별된 관심을 수용하기 위하여 로우와 컬럼을 자동으로 확장한다. 여기에서, 축구 및 화장품에 대한 Kevin의 관심이 알려지지 않더라도, 서버(1805)는 테이블(1802)로부터의 축구 컬럼과 테이블(1804)로부터의 화장품 컬럼을 테이블(1806)에 포함한다. 서버(1805)는 추가로 여행에 대한 John의 관심과 화장품에 대한 Kevin의 관심에 대한 확률론적 예측을 한다. 확률론적 예측에 기초하여, 서버(1805)는 John이 여행을 좋아할 것인지와 Kevin이 화장품을 좋아할 것인지에 대해 판단하고, 예측에 따라 관심을 "O_LA" 또는 "X_LA"로 마킹한다. "O_LA"는 소정의 카테고리에서의 관심 가능성을 나타내고, "X_LA"는 소정의 카테고리"에서 관심 없음 가능성을 나타낸다. LA가 이 특정 상황에서 "가능성 있음(look alike)"을 나타낸다. 확률론적 예측이 관심에 대한 확고한 식별이 아니라 단지 예측이기 때문에, "O" 및 "X"가 아닌 "O_LA" 및 "X_LA"가 사용된다. 이는 매우 중요하며, 그 이유는 확률론적 예측에 기초하여 어느 관심이 추가되는지와 라이브 캠페인(live campaign)을 통한 장래의 정정을 위하여 어느 것이 데이터 제공자로부터 수집되어야 하는지 서버(1805)가 알 필요가 있기 때문이다.

서버(1805)가 테이블(1802) 및 테이블(1804)을 수집할 때, 테이블(1806)을 구축하기 위한 베이스 테이블로서 테이블(1802) 및 테이블(1804) 중 하나를 사용할 것이다. 본 예에서, 서버(1805)는 베이스 테이블로서 테이블(1802)을 사용하는 것을 선택하지만, 서버(1805)는 베이스 테이블로서 테이블(1804)을 사용하였어도 된다. 선택은 임의적이다. 서버(1805)가 베이스 테이블로서 테이블(1802)를 사용하기 때문에, 테이블(1802)로부터 유래하는 테이블(1806) 내의 정보는 변경되지 않을 것이다. 그러나, 테이블(1806)은 예측으로 테이블(1804) 내의 원래 빈 공간을 채웠다. 또한, 여기에서 사용자가 테이블(1802, 1804, 1806) 내에서 이름을 통해 식별되지만, 이들은, 프로파일 ID, 통신 회사 ID, 하드웨어 ID, 제조사 ID, 해싱된 코드 ID, 해싱된 이메일 ID 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 다른 방법을 통해 식별될 수 있다. 또한, ID는 개인 정보가 드러나지 않도록 암호화될 수 있다.

Kevin에 관하여, 서버(1805)가 가장 유사한 사용자인 Sam이 화장품에 "O"를 가진다고 식별하였기 때문에, 화장품에 대한 Kevin의 관심은 "O_LA"로 채워졌다. 테이블(1802, 1804) 모두에서의 관심을 검사함으로써 Sam이 축구를 제외하고는 모든 관심에서 거의 동일하기 때문에, Sam은 가장 유사한 사용자로서 식별된다. John이 낚시에 "X"를 가지더라도, Sam이 여전히 가장 유사한 사용자이기 때문에, 화장품에 대한 Kevin의 관심은 여전히 "O_LA"일 것이다. 그러나, John이 낚시에 "X"를 가지고 여행에 "O"를 가진다면, 화장품에 대한 Kevin의 관심은 여전히 빈 칸으로 남을 것이다. 화장품이 농구, 축구, 낚시 및 야구와 같은 스포츠와는 상이한 관심 장르라는 사실은 확률론적 예측을 하는데 있어서 서버(1805)에 대한 고려 사항은 아니다. 이것은, 이러한 확률론적 예측이 사실상 정확한지 검증하기 위하여 서버(1805)가 장래에 라이브 캠페인을 할 것이기 때문이다.

John에 관하여, 서버(1805)가 역시 가장 유사한 사용자인 Sam이 여행에 "O"를 가진다고 식별하였기 때문에, 여행에 대한 John의 관심은 "O_LA"로 채워졌다. John과 Sam의 관심이 Kevin과 Sam의 관심에 같은 정도로 유사하지 않더라도, 유사성 정도가 허용 가능한 임계값 내에 있는 한, 서버(1805)는 특정 관심에 "O_LA" 또는 "X_LA"를 할당할 것이다. 이 대신에, 유사성 정도가 허용 가능한 임계값 아래라면, 서버(1805)는 단순히 관심을 빈 칸으로 남길 것이다.

그 다음, 표적화된 광고가 신규로 식별된 관심에 관련하는 광고를 선택하고 광고(들)를 사용자와 관련된 임의의 하나 이상의 통신 장치에 전송함으로써 구현될 수 있다. 광고(들)는, 본 발명에 속하는 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 웹 페이지, 애플리케이션 및 다른 매체와 연계하여 디스플레이될 수 있다. 데이터 제공자로부터 획득된 다양한 속성은 관심 대신에 또는 그에 추가하여 다른 항목(예를 들어, 취미)을 포함할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 상관될 수 있는 속성은, 위에서 열거되고 본 명세서에 참조로서 편입되는 이전에 출원된 특허 출원에서 열거된 바와 같이, 온라인 행동(예를 들어, 보는 습관, 브라우징 습관, 거래/쇼핑 습관 등)과 다른 개인적으로 식별 가능한 데이터를 포함하는 인구 통계일 수 있다. 또한, 속성들 사이의 유사성은, 상황, 동시 발생(contemporaneous), 논리, 수치 등에 기반할 수 있다.

신규로 식별된 관심이 확률에 기초하여 계산되기 때문에, 신규로 부가된 관심이 사실상 참인지 확실하게 하기 위하여 검증이 필요할 수 있다. 그렇게 하는 한 방법은 라이브 캠페인에서의 A/B 테스트를 통해서이다. 라이브 캠페인은 사용자가 신규로 할당된 관심에 기초하여 푸시된 광고에 대해 수용적인지 여부를 판단한다. 이 라이브 캠페인은 미리 정해진 기간 또는 임의의 동적 테스트 환경 전반에 걸쳐 수행될 수 있다. 도 18에서, Kevin은 화장품에 대하여 잠재적으로 관심을 가지는 것으로 식별되었고, 따라서 서버(1805)는 다음주 또는 다음달 동안 Kevin에게 화장품 관련 광고를 지속적으로 푸시할 것이다. 광고는, 메이컵에 대한 할인, 프로모션 세일, 독점 이벤트 및 임의의 유명 인사 관련 상품에 관한 것일 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 다음주 또는 다음달 동안, Kevin이 이행(예를 들어, 광고에 클릭하고, 광고된 상품을 구매하는 등)을 통해 미리 정해진 임계값(예를 들어, 보인 인상 중 5회 또는 0.5% 등)을 초과하지 않는다면, 여러 결과가 발생할 수 있다: 1) "X"는 테이블(1806) 내에서 예측된 "O"로 대체되거나, 또는 2) 예측된 "O"가 화장품 컬럼으로부터 제거되어 빈 칸으로 남겨질 수 있다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 범핑(bumping)이다. 광고 네트워크는 사용자에 도달하기 위하여 범핑 장치를 이용할 수 있다. 2개의 스마트폰을 함께 태핑(tapping)하는 것은 정보, 음악 및 심지어 금전(money)을 전송할 수 있다. 스마트폰은 태핑 모션을 인식하여 이를 매핑할 수 있다. 범프가 인식될 때, 정확히 동일한 장소와 시간에 발생하는 다른 범프와 이를 매칭시키는 클라우드 서버로 신호가 전송된다. 이러한 2개의 범프가 매칭한다고 결정하고, 그 사이에 정보를 교환한다.

사용자는 범프 특징을 이용하기 위하여 보안 계정 설정으로 로그인할 필요가 있다. 성공적인 범프로, 광고 네트워크는 사용자의 해싱된 신원에 추가하기 위하여 사용자에 관한 추가 데이터를 액세스할 수 있다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 사용자 예측(user prediction)이다. 광고 네트워크는 사용자의 웹 페이지 또는 애플리케이션 목적지를 예측할 수 있다. 사용자의 반복적인 행동을 식별함으로써, 네트워크는 표적화되거나 커스터마이즈된 광고를 사용자에게 전송하기 위하여 미리 준비할 수 있다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 사진 메타 데이터(photo metadata)이다. 광고 네트워크는 프로파일을 개발하고 광고를 커스터마이징하기 위하여 사진 메타 데이터를 사용할 수 있다. 온라인에서 사용 가능한 사용자의 사진으로부터 취해진 사진은 특정 사용자에 대한 광고에 추가될 수 있다. 포맷에 관계없이 이러한 파일들은 이미지 데이터뿐만 아니라 이미지에 관한 정보를 저장할 수 있다. 메타 데이터는, 말 그대로, 데이터에 대한 데이터이다. 이미지 파일에 포함될 때, 이 정보는 사진 메타 데이터이다.

메타 데이터는 실제로 이미지 파일의 일부이며, 실질적으로는 이미지 데이터의 번들이며, 그 이미지에 관한 정보이다. 디지털 사진 파일은, 여러 중류의 메타 데이터의 설명적, 기술적 그리고 관리적 클래스를 포함할 수 있다. 이는 이미지의 생성자, 저작권 보유자, 소스 및 설명을 열거할 수 있다. 또한, 이는 이미지에 대하여 면제되거나 사용 가능한 권리를 설명할 수 있다; 이미지가 생성된 방법 및 시간; 및 그 크기, 컬러 특성 그리고 그 이상. 사진 메타 데이터를 임베딩하고 보존하는 것은 사진 작가 및 디지털 이미지로 작업한 다른 사람과 직면하는 많은 문제점을 방지하고 해결할 수 있다.

도 19는 본 특정 실시예에 대한 예시이다. 과정은 광고가 모바일 장치에 어떻게 푸시되는지에 대한 다른 우수한 방법을 보여준다. 사용자가 사진을 찍을 때, 사진은 여러 사진 메타 데이터로 파싱될 수 있고, 메타 데이터는 이에 따라 분석될 수 있다. 광고 네트워크(1904)가 사진 메타 데이터(1902 내지 1904)를 수집할 때, 광고 네트워크(1904)는 모바일 장치(1905)가 좋아할 수 있는 것에 대한 예측을 하고 적합한 광고를 푸시하는데 이를 사용할 것이다.

따라서, 적합하게 구성된 시스템은, (a) 모바일 통신 수단을 통해 사용자에 의해 찍힌 적어도 하나의 사진을 수신하는 단계; (b) 적어도 하나의 사진으로부터 적어도 하나의 사진 메타 데이터를 추정하는 단계; (c) 기존 유니버설 프로파일이 사용자에 대하여 생성되지 않았다고 판단하는 단계; (d) 사용자에 대한 사용자 프로파일을 생성하는 단계; (e) 적어도 하나의 추정된 사진 메타 데이터를 사용자 프로파일에 저장하는 단계; 및 (f) 적어도 하나의 추정된 사진 메타 데이터에 기초하여 사용자에게 광고를 제공하는 단계를 수행할 수 있다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 실시간 스트리밍(real time streaming)이다. 광고 네트워크는 프로파일을 생성하기 위하여 실시간 스트리밍 처리를 사용할 수 있다. 프로파일은, 웹 페이지를 서핑하고 있었는지, 구매를 완료하고 있었는지 또는 사진을 업로드하고 있었는지와 같은 사용자가 막 취한 동작에 따라 실시간으로 업데이트된다. 프로파일은, 사용자의 다음 동작에 따라 광고를 더 잘 표적하화도록 새로운 정보를 포함하기 위하여 실시간으로 리프레시된다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 광고 캐싱(advertisements caching)이다. 광고 네트워크는 광고를 캐시할 수 있다. 이는 광고를 사전에 로딩할 수 있고, 그 다음, 종종 사용자의 예측된 목적지에 기초하여 추후에 데이터를 제공할 수 있다. 로컬 캐시 또는 프록시 서버의 캐시로부터 브라우저로의 광고의 전달이 이루어진다. 사용자가 캐시된 광고를 포함하는 페이지를 요청할 때, 광고는 캐시로부터 획득되어 디스플레이된다.

종래 기술에서의 결점을 극복하기 위하여 개발된 다른 시스템은 순차적 표적화(sequential targeting)이다. 광고주는 복수의 스크린에서 특정 사용자를 순차적으로 표적화하기 원할 수 있다. 예를 들어, 광고주는 특정 순서로 보여야만 하는 동일 제품 또는 서비스에 관련된 5개의 광고를 가질 수 있다. 광고 네트워크는 광고 1, 2 및 3을 사용자가 자신의 모바일 장치에 있는 동안 사용자에게 공급하고, 그 다음 광고 4 및 5를 사용자가 자신의 PC에 있을 때 사용자에게 공급할 수 있다. 이 방법은 사용자가 반복 없이 5개 광고를 모두 볼 것을 보장한다.

광고가 복수의 장치에 걸쳐 출현함에 따라, 이러한 광고에 지불하는 개선된 방법에 대한 증가하는 필요성이 있다. 광고주에 대한 스마트 가격 정책 전략은 실시간 입찰 플랫폼을 제공하는 스마트 가격 정책 시스템을 포함하며, 플랫폼은 다수의 장치에서 광고 공간에 대한 경쟁력 있는 입찰을 제공한다. 장치는, 스마트폰, 모바일 전화기, 태블릿 장치, PC, 게임 장치 및 텔레비전을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

가장 스마트한 가격 정책을 획득하기 위하여, 광고주는 기꺼이 소비할 수 있는 최대값을 제공하며, 광고 네트워크는 가능한 가장 큰 CTR을 동시에 획득하면서 최대값을 소비하는 것을 확실히 한다. 전술한 바와 같이, 이러한 소비는 일반적으로 입찰 플랫폼에서 수행된다. 플랫폼을 수동으로 오버라이드하는 것은 덤 가격 정책(dumb pricing)으로 알려져 있다.

유사하게, 스마트 가격 정책은 광고주의 독자에 따라 여러 장치에 걸친 광고주의 소비를 최적화할 수 있다. 스마트 가격 정책 전략은 모바일 전화기에 대한 광고의 5% 및 태블릿 장치에 대한 95%를 표적화할 수 있다.

임의의 광고 또는 스마트 가격 정책의 목표는 이행(conversion)을 달성하는 것이다. 이행은 사이트 소유자에 의도되는 동작, 일반적으로는 사용자가 구매를 하는 것이다. 재표적화는, 이전에 이행을 일으키지 않은 이전 인터넷 동작에 기초하여 소비자에게 어느 온라인 광고가 전달되는지에 의한 온라인 표적화된 광고의 한 형태이다. 그러나, 이행이 발생하지 않을 때, 광고 네트워크는 추가 이행을 생성하기 위하여 대체 또는 사후 세일 동작을 사용할 수 있다. 서드 파티는 완료된 구매에 맞춰 새로운 이벤트 또는 인센티브를 생성하도록 이행 데이터를 취할 수 있다.

유사하게, 인센티브는 브리지를 통해 광고 또는 표적화를 선택하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 자신의 전화기에서 무료 보상(free reward)에 대한 교환을 선택한다. 사용자가 PC로부터 웹 페이지를 액세스할 때, 상태에서의 자신의 선택은 모바일 웹으로부터 PC 웹으로 이동할 것이다.

다양한 실시예에서, 서드 파티로부터의 정보는 고객 관리 프로그램 또는 보상 카드(reward card)에 의해 제공될 수 있다. 다른 소매 쇼핑객뿐만 아니라 슈퍼마켓 또는 약국 쇼핑객은, 참여하도록 인센티브를 제공받을 수 있으며, 또한 캐시백 인센티브, 할인, 쿠폰, 고객 관리 프로그램 또는 일부 다른 종류의 인센티브를 포함하지만 이에 한정되지 않는, 시스템에 의해 사용될 수 있는 개인 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 리워드 카드의 사용은 특정 소매상으로의 쇼핑객의 방문 빈도를 나타낼 수 있다. 또한, 리워드 카드 번호 또는 바코드는 모바일 통신 수단으로부터 직접 제공될 수 있다.

리워드 카드가 모바일 통신 수단을 통해 제공된다면, 이는 모바일 지갑(mobile wallet)의 일부일 수 있다. 모바일 지갑의 성능은 탭-투-페이(tap-to-pay) 특징; 신용 카드 및 직불 카드를 연결하는 능력; 모든 고객 관리 카드 또는 리워드 카드와 식별 번호의 저장; 서드 파티 애플리케이션과의 통합; 및 전화기 자체가 아닌 SIM 카드에서의 보안 요소을 포함한다. 또한, 사용자는 모바일 통신 수단에서의 모든 구매를 보호하기 위한 PIN 코드 옵션을 가진다.

또한, 모바일 지갑은 쿠폰 저장을 지원할 수 있다. 쿠폰은 모바일 통신 수단의 사용자에 의한 동작으로 또는 그 동작 없이 넣어질 수 있다. 또한, 쿠폰은 URL을 통해 추가될 수 있다. 광고는, 쿠폰에 직접 연결함으로써, 또는 URL을 제공하도록 웹브라우저를 여는 것을 확인하는 특수 링크를 이용함으로써 쿠폰을 삽입할 수 있다.

사용자는 애플리케이션 내에 모바일 지갑을 생성할 수 있다. 예를 들어, Key Ring과 같은 애플리케이션은 사용자가 기존의 고객 관리 카드를 스캔 및 저장하고, 새로운 고객 관리 프로그램에 등록하고, 전용 쿠폰 및 할인을 액세스할 수 있게 한다. 모바일 지갑의 사용을 통해 기록된 사용자의 쇼핑 습관은 광고를 표적화하는데 사용될 수 있다.

본 명세서에서 설명된 방법 및 시스템은 하나 이상의 프로세서에서 컴퓨터 소프트웨어 프로그램 및/또는 명령어를 실행하는 기계를 통해 부분적으로 또는 전체적으로 활용될 수 있다. 하나 이상의 프로세서는, 서버, 클라이언트, 네트워크 인프라 스트럭처, 모바일 컴퓨팅 플랫폼, 고정 컴퓨팅 플랫폼, 클라우드 컴퓨팅 또는 다른 컴퓨팅 플랫폼의 일부일 수 있다. 프로세서(들)는 유선 또는 무선 인터페이스를 통해 인터넷 또는 임의의 다른 분산 통신 네트워크에 통신 가능하게 연결될 수 있다. 프로세스(들)는 프로그램 명령어, 코드, 바이너리 명령어 등을 실행할 수 있는 임의의 종류의 계산 또는 처리 장치일 수 있다. 프로세서(들)는 저장된 프로그램 코드 또는 프로그램 명령어의 실행을 직접적으로 또는 간접적으로 용이하게 할 수 있는 신호 프로세서, 디지털 프로세서, 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서 또는 코프로세서(수학 코프로세서, 그래픽 코프로세서, 통신 코프로세서 등)와 같은 임의의 변형물 등일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(들)는 여러 프로그램, 스레드(thread) 및 코드의 실행을 가능하게 할 수 있다. 스레드들은 동시에 실행될 수 있어 프로세서(들)의 성능을 향상시키고 애플리케이션의 동시 동작을 용이하게 한다. 프로세서(들)는, 본 명세서에서 그리고 다른 데서 설명된 바와 같이, 방법, 코드, 명령어 및 프로그램을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 프로세서(들)는, 본 명세서에서 그리고 다른 데서 설명된 바와 같이, 방법, 코드 및 명령어를 저장할 수 있는 저장 매체에 인터페이스를 통해 액세스할 수 있다. 방법, 프로그램, 코드, 프로그램 명령어나 컴퓨팅 또는 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 다른 종류의 명령어를 저장하기 위하여 프로세서(들)와 관련된 저장 매체는, CD-ROM, DVD, 메모리, 하드 디스크, 플래시 드라이브, RAM, ROM, 캐시 등의 하나 이상을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

전술한 방법 및/또는 과정과 그 단계들은, 특정 애플리케이션에 적합한 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 임의의 조합으로 실현될 수 있다. 하드웨어는 범용 컴퓨터 및/또는 전용 컴퓨팅 장치나 특수 컴퓨팅 장치 또는 특수 컴퓨팅 장치의 특정 양태 또는 컴포넌트를 포함할 수 있다. 프로세서는, 내부 및/또는 외부 메모리와 함께, 하나 이상의 마이크로 프로세서, 마이크로 컨트롤러, 임베디드 마이크로 컨트롤러, 프로그래머블 디지털 신호 프로세서 또는 다른 프로그래머블 장치에서 실현될 수 있다. 더하여 또는 그 대신에, 프로세서는 ASIC(application specific integrated circuit), PGA(programmable gate array), PAL(programmable array logic) 또는 전자 신호를 처리하도록 구성될 수 있는 임의의 다른 장치 또는 장치의 조합으로 구체화될 수 있다. 더하여, 하나 이상의 프로세서가 기계 판독 가능한 매체에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능한 코드로서 실현될 수 있다.

컴퓨터 실행가능한 코드는, C와 같은 구조화된 프로그래밍 언어, C++과 같은 객체 지향 프로그래밍 언어, 또는 다른 종류의 프로세서들의 조합, 프로세서 아키텍처 또는 상이한 하드웨어와 소프트웨어의 조합이나 프로그램 명령어를 실행할 수 있는 임의의 다른 기계뿐만 아니라, 전술한 장치 중 하나에서 실행되도록 저장되거나, 컴파일되거나 또는 인터프리트될 수 있는 하이 레벨 또는 로우 레벨 프로그래밍 언어(어셈블리 언어, 하드웨어 설명 언어 및 데이터베이스 프로그래밍 언어 및 기술을 포함)을 이용하여 생성될 수 있다.

따라서, 일 양태에서, 전술한 각각의 방법 및 그 조합은, 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서 실행될 때, 그 단계들을 수행하는 컴퓨터 실행가능한 코드로 구체화될 수 있다. 다른 양태에서, 방법은 그 단계들을 수행하는 시스템 내에 임베디드될 수 있고, 많은 방법으로 장치에 걸쳐 분포될 수 있거나, 또는 모든 기능이 전용의 독립된 장치 또는 다른 하드웨어로 통합될 수 있다. 다른 양태에서, 전술된 과정과 관련된 단계들을 수행하는 수단은 전술한 임의의 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 이러한 변경 및 조합은 본 개시 내용의 범위 내에 있도록 의도된다.

또한, 과정의 단계들, 방법의 단계들, 알고리즘 또는 그와 유사한 것이 순차적인 순서로 설명되었지만, 이러한 과정, 방법 및 알고리즘은 다른 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다른 말로 하면, 본 특허 출원에서 설명될 수 있는 단계들의 임의의 시컨스 또는 순서는, 그 자체로는, 단계들이 그 순서로 수행되는 요건을 나타내지 않는다. 본 명세서에서 설명된 과정의 단계들은 임의의 실용적인 순서로 수행될 수 있다. 또한, 일부 단계들은, 비동시적으로 발생하는 것으로 설명되거나 암시되는 것(예를 들어, 한 단계가 다른 단계 이후에 설명되기 때문에)에도 불구하고, 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도면에서의 도시에 의한 과정의 예시는 예시된 과정이 그에 대한 다른 변형 및 수정을 배제하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 과정 및 임의의 그 단계들이 본 발명에 필수적인 것을 의미하지 않으며, 예시된 과정이 바람직한 것이라는 것을 의미하지 않는다.

본 명세서에서 설명된 다양한 방법 및 알고리즘이, 예를 들어, 적절히 프로그래밍된 범용 컴퓨터 및 컴퓨팅 장치에 의해 구현될 수 있다는 것이 자명할 것이다. 일반적으로, 프로세서(예를 들어, 마이크로 프로세서)는 메모리 또는 유사한 장치로부터 명령어를 수신하여 이러한 명령어를 실행할 것이며, 이에 의해 이러한 명령에 의해 정의된 과정을 수행한다. 또한, 이러한 방법 및 알고리즘을 구현하는 프로그램은 다양한 공지된 매체를 이용하여 저장되고 전송될 수 있다. 단일 장치 또는 물품이 본 명세서에서 설명되었지만, 2 이상의 장치/물품(연동하는지 여부에 관계 없이)이 단일 장치/물품 대신에 사용될 수 있다는 것이 자명할 것이다. 유사하게, 2 이상의 장치 또는 물품(연동하는지 여부에 관계 없이)이 본 명세서에 설명되어도, 단일 장치/물품이 2 이상의 장치/물품 대신에 사용될 수 있다는 것이 자명할 것이다. 장치의 기능 및/또는 특징은 그러한 기능/장치를 갖는 것으로 명시적으로 설명되지 않은 하나 이상의 다른 장치에 의해 대신 구체화될 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 실시예는 장치 그 자체를 포함할 필요가 없다.

본 명세서에서 사용된 바와 같은 "컴퓨터 판독가능한 매체"라는 용어는 컴퓨터, 프로세서 또는 유사한 장치에 의해 판독될 수 있는 데이터(예를 들어, 명령어)를 제공하는데 참여하는 임의의 매체를 지칭한다. 이러한 매체는, 비휘발성 매체, 휘발성 매체 및 전송 매체를 포함하지만 이에 한정되지 않는 많은 형태를 취할 수 있다. 비휘발성 매체는, 예를 들어, 광 또는 자기 디스크 및 다른 영구 메모리를 포함할 수 있다. 휘발성 매체는 일반적으로 메인 메모리를 구성하는 DRAM(dynamic random access memory)를 포함한다. 전송 매체는 동축 케이블, 구리 와이어 및 광 섬유를 포함하여, 프로세서에 연결된 시스템 버스를 포함하는 와이어를 구비한다. 전송 매체는, 무선 주파수(RF) 및 적외선(IR) 데이터 통신 동안 생성된 것과 같은, 음파, 광파 및 전자기 방사를 포함하거나 수송할 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 매체의 일반적인 형태는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 임의의 다른 자기 매체, CD-ROM, DVD, 임의의 다른 광 매체, 펀치 카드, 종이 테이프, 홀(hole) 패턴을 갖는 임의의 다른 물리적 매체, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EEPROM, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 이하 설명되는 반송파, 또는 컴퓨터가 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다. 다양한 형태의 컴퓨터 판독가능한 매체는 프로세서에 명령어 시컨스를 운반하는데 관련될 수 있다. 예를 들어, 명령어 시컨스는 (i) RAM으로부터 프로세스로 전달될 수 있고, (ii) 무선 통신 매체를 통해 운반될 수 있고, 그리고/또는 (iii) 블루투스, TDMA, CDMA, 3G, LTE, WiMax와 같은 많은 포맷, 표준 또는 프로토콜에 따라 포맷팅될 수 있다. 비일시적인 컴퓨터 판독가능한 매체는, 유일한 예외가 일시적인 전파 신호라는 것인, 레지스터 메모리, 프로세서 캐시 및 RAM(및 이의 모든 반복 및 변형)을 포함하는, 본 발명에 속하는 기술 분야에서 현재 알려져 있거나 알려질 모든 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함한다.

데이터베이스가 설명되지만, (i) 설명된 것과는 다른 데이터베이스 구조가 용이하게 채용될 수 있으며, (ii) 데이터베이스 이외의 다른 메모리 구조가 채용될 수 있다는 것이 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 이해될 것이다. 본 명세서에서 제공된 임의의 샘플 데이터베이스에 대한 임의의 개략적인 예시 및 수반하는 설명은 정보의 저장된 표현에 대한 예시적인 배치이다. 임의의 개수의 다른 배치가 도시된 테이블에 의해 제안된 것 외에 채용될 수 있다. 유사하게, 데이터베이스에 대한 임의의 예시된 엔티티는 단지 예시적인 정보만을 나타낸다; 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 엔티티의 개수 및 내용은 본 명세서에서 예시된 것과 상이할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 또한, 테이블로서의 데이터베이스의 임의의 도시에도 불구하고, 다른 포맷(관계형 데이터베이스, 객체 지향 모델 및/또는 분산 데이터베이스)이 본 명세서에서 설명된 데이터 종류를 저장하고 조작하는데 사용될 수 있다. 유사하게, 데이터베이스의 객체 방법 또는 거동이 본 발명의 과정을 구현하는데 사용될 수 있다. 또한, 설명된 데이터베이스는, 알려진 방법으로, 이러한 데이터베이스 내의 데이터를 액세스하는 장치로부터 로컬로 또는 원격으로 저장될 수 있다.

많은 실시예가 본 특허 출원에서 설명되었으며, 단지 예시적인 목적으로 제공된다. 설명된 실시예는 어떠한 의미로도 한정하는 것으로 의도되지 않는다. 본 발명은, 본 명세서에서의 개시 내용으로부터 자명한 바와 같이, 다양한 실시예에 폭넓게 적용 가능하다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 다양한 수정 및 변형으로 실시될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 본 발명의 특정 특징이 하나 이상의 특정 실시예 또는 도면을 참조하여 설명될 수 있지만, 이러한 특징은 참조되어 설명되는 그 하나 이상의 특정 실시예 또는 도면에서의 용도로 한정되지 않는다는 것이 이해되어야 한다.

전술한 설명에서, 본 개시 내용의 일부를 형성하고, 예시로서, 본 발명의 특정 실시예가 도시되는 첨부된 도면이 참조된다. 이러한 실시예들은 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있게 하도록 충분히 상세히 설명되며, 다른 실시예가 사용될 수 있고 구조적, 논리적, 소프트웨어적, 전기적 및 다른 변경이 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 따라서, 본 개시 내용은, 한정적인 의미로 취급되어서는 안 된다. 본 개시 내용은 본 발명의 모든 실시예의 문언적 설명도 아니며, 모든 실시예에서 제공되어야 하는 본 발명의 특징의 목록도 아니다.

본 발명이 가장 실용적이고 바람직한 실시예가 되도록 현재 고려되는 것에 기초하여 예시의 목적으로 상세히 설명되었지만, 이러한 상세는 단지 그 목적을 위한 것이며 본 발명은 개시된 실시예에 한정되지 않으며, 그와는 반대로, 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상 및 범위 내에 있는 수정물 및 균등한 배합을 포함하도록 의도된다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 발명이, 가능한 정도로, 임의의 실시예의 하나 이상의 특징이 임의의 다른 실시예의 하나 이상의 특징과 조합될 수 있다는 것을 고려한다는 것이 이해되어야 한다.

Claims (12)

1. 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템에 있어서,
   하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때,
   (a) 사용자에 의해 조작되는, 모바일 또는 비모바일 통신 장치인 제1 장치를 통해 제1 복수의 웹 페이지 방문에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
   (b) 사용자에 의해 조작되는, 모바일 또는 비모바일 통신 장치인 제2 장치를 통해 제2 복수의 웹 페이지 방문에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
   (c) 상기 제1 복수의 웹 페이지 방문이 상기 제2 복수의 웹 페이지 방문과 실질적으로 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 상기 제1 장치의 사용자가 상기 제2 장치의 사용자라고 판단하는 단계; 및
   (d) 상기 제1 및 제2 복수의 웹 페이지 방문에 대한 관련성을 갖는 후원된 콘텐츠를 선택하여 상기 제2 장치에 디스플레이를 위해 전송하는 단계
   를 상기 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 상기 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 웹 페이지 방문과 관련하는 정보는,
   (a) 각각의 해당하는 웹 페이지의 URL;
   (b) 각각의 해당하는 웹 페이지를 방문한 시간;
   (c) 각각의 해당하는 웹 페이지를 방문한 지속 시간;
   (d) 각각의 웹 페이지가 방문된 순서; 및
   (e) 각각의 해당하는 웹 페이지를 방문한 때의 상기 제1 및 제2 장치의 지리적 위치
   중 하나 이상을 포함하는,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 시스템은,
   (a) 상기 제1 및 제2 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및
   (b) 상기 제1 및 제2 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 상기 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계
   를 수행하도록 더 구성된,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
4. 제2항에 있어서,
   상기 후원된 콘텐츠의 선택은, 적어도,
   (a) 빈도 캐핑(frequency capping);
   (b) 교차 플랫폼 이행 추적(cross-platform conversion tracking);
   (c) 재표적화 광고(retargeted advertisement);
   (d) 교차 플랫폼 재표적화 광고; 또는
   (e) 상표 영향(brand-impact) 데이터
   에 기초하는,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 관련성은 상기 사용자와 관련된 사용자 특성 데이터에 더 기초하는,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 사용자 특성 데이터는,
   (a) 나이, 나이 범위 또는 생일;
   (b) 성별;
   (c) 인종;
   (d) 종교;
   (e) 결혼 상태;
   (f) 상기 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나에 할당된 전화 번호의 지역 코드;
   (g) 우편 번호;
   (h) 집 주소;
   (i) 직장 주소;
   (j) 청구서 주소;
   (k) 상기 모바일 또는 비모바일 통신 장치에 서비스를 제공하는 통신 회사에 지불하는데 사용되는 신용 카드의 종류;
   (l) 출생지;
   (m) 고용주;
   (n) 고용 상태;
   (o) 사용자의 소득 계층;
   (p) 상기 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나의 모델; 및
   (q) 상기 제1 및 제2 모바일 또는 비모바일 통신 장치 중 하나 운영 체계
   를 포함하는 리스트로부터 선택되는,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 모바일 통신 장치는,
   (a) 휴대 전화기;
   (b) 태블릿;
   (c) 휴대용 미디어 플레이어; 및
   (d) 랩탑 또는 노트북 컴퓨터
   중 하나인,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 비모바일 통신 장치는,
   (a) 텔레비전;
   (b) 케이블 박스; 및
   (c) 개인용 컴퓨터
   중 하나인,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
9. 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템에 있어서,
   하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때,
   (a) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치로부터 제1 애플리케이션 사용 패턴에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
   (b) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치로부터 제2 애플리케이션 사용 패턴에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
   (c) 상기 제1 애플리케이션 사용 패턴이 상기 제2 애플리케이션 사용 패턴과 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 상기 제1 통신 장치의 사용자가 상기 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계;
   (d) 상기 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및
   (e) 상기 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 상기 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계
   를 상기 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 상기 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는,
   여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 또는 제2 애플리케이션 사용 패턴은,
    (a) 상기 제1 및 제2 통신 장치에서 사용되는 애플리케이션 세트;
    (b) 상기 제1 및 제2 통신 장치에서 사용되는 애플리케이션의 순서;
    (c) 상기 제1 및 제2 통신 장치에서의 하나 이상의 애플리케이션 사용의 하루 중의 시간;
    (d) 상기 제1 및 제2 통신 장치에서의 애플리케이션의 사용 지속 시간; 및
    (e) 상기 제1 및 제2 통신 장치에서의 하나 이상의 애플리케이션의 사용 위치
    중 적어도 하나에 대응하는,
    여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
    
11. 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템에 있어서,
    하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때,
    (a) (i) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치의 위치 및 (ii) 상기 제1 통신 장치가 상기 위치에 위치되는 하루 중의 시간에 대응하는 제1 데이터를 수신하는 단계;
    (b) (i) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치의 위치 및 (ii) 상기 제2 통신 장치가 상기 위치에 위치되는 하루 중의 시간에 대응하는 제2 데이터를 수신하는 단계;
    (c) 미리 정해진 횟수로 상기 제1 및 제2 데이터를 수신한 것에 기초하여, 상기 제1 통신 장치의 사용자가 상기 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계;
    (d) 상기 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및
    (e) 상기 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 상기 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계
    를 상기 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 상기 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는,
    여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.
    
12. 여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템에 있어서,
    하나 이상의 컴퓨터의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때,
    (a) 사용자에 의해 조작되는 제1 통신 장치와 관련된, 상기 제1 통신 장치가 위치된 해당 위치에 대응하는 복수의 지리적 좌표로부터 유도되는 제1 경로에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
    (b) 사용자에 의해 조작되는 제2 통신 장치와 관련된, 상기 제2 통신 장치가 위치된 해당 위치에 대응하는 복수의 지리적 좌표로부터 유도되는 제2 경로에 대응하는 데이터를 수신하는 단계;
    (c) 상기 제1 경로가 상기 제2 경로와 실질적으로 동일하다고 식별한 것에 기초하여, 상기 제1 통신 장치의 사용자가 상기 제2 통신 장치의 사용자라고 판단하는 단계;
    (d) 상기 제1 및 제2 통신 장치가 동일 사용자에 의해 사용된다고 식별하기 위해 기존 유니버설 프로파일이 생성되지 않았다고 판단하는 단계; 및
    (e) 상기 제1 및 제2 통신 장치에 대응하는 데이터를 포함하는 상기 사용자에 대한 유니버설 프로파일을 생성하는 단계
    를 상기 시스템이 수행하게 하는 명령어를 저장한 컴퓨터 판독 가능한 매체를 갖는 상기 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는,
    여러 통신 장치에서 동일 사용자를 식별하는 시스템.

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