MX2008015477A

MX2008015477A - Metodos y arquitectura para realizar mercadeo dirigido a lado de cliente con guardado en memoria cache y analitica local para privacidad mejorada e interrupcion minima.

Info

Publication number: MX2008015477A
Application number: MX2008015477A
Authority: MX
Inventors: Eric J Horvitz
Original assignee: Microsoft Corp
Priority date: 2006-06-30
Filing date: 2007-05-04
Publication date: 2009-01-07
Also published as: EP2038831A1; KR20090024736A; CA2653428A1; EP2038831A4; US20080004954A1; WO2008005099A1; RU2008152409A; CN101479758A; BRPI0711737A2; AU2007270021A1; JP2009543191A; NO20085019L

Abstract

Se describen métodos y arquitecturas para realizar mercadeo dirigido en aplicaciones de cliente. Los sistemas operativos y aplicaciones tales como juegos de computadora, procesadores de palabras, etc., se utilizan como vehículos para presentación de anuncios. Se incluyen técnicas que maximizan la efectividad de impresiones mientras mantienen la privacidad y minimizan la interrupción al realizar análisis local de contenido y comportamiento. El análisis local puede considerar detalles útiles de contenido personal y actividades, incluso esta información se mantiene privada, en la máquina del usuario. La información se utiliza por métodos de aprendizaje local, de razonamiento, y de coincidencia para seleccionar impresiones de contenido de anuncio de espaciado guardado en memoria caché en la máquina local. Se pueden regresar señales sobre el uso o actividad con confirmación de usuario y utilizarse para diseñar memorias caché de anuncio futuras enviadas como actualizaciones.

Description

METODOS Y ARQUITECTURA PARA REALIZAR MERCADEO DIRIGIDO A LADO DE CLIENTE CON GUARDADO EN MEMORIA CACHÉ Y ANALITICA LOCAL PARA PRIVACIDAD MEJORADA E I TERRUPCIÓN MÍNIMA ANTECEDENTES Internet proporciona acceso sin precedente a un número siempre creciente de clientes potenciales que varían de negocios a individuos. Por ejemplo, juegos de Internet tal como juegos de tipo casino y juegos de computadora han aumentado rápidamente a una industria multimillonaria, con lo cual proporcionan una forma de actividad recreativa para millones de usuarios mientras también proporciona un beneficio a compañías involucradas en tal industria al proporcionar acceso a nuevas fuentes de ingreso de anuncio. El dinero gastado para anuncios en línea en los Estados Unidos únicamente, está en miles de millones de dólares por año, y continúa aumentando infinitamente. Además, rápidos avances en redes de celulares y productos relacionados han seguido haciendo teléfonos celulares y dispositivos adecuados capaces de celular tan generales como dispositivos a base de IP, sino es que más generales, que dichos dispositivos de cómputo que proporcionan acceso incluso a más gente y fuentes de ingreso de anuncio. A un alto nivel, las técnicas de anuncio convencionales utilizan medios masivos (por ejemplo, televisión y radio) y áreas pesadamente transitadas tal como autopistas mayores como medios principales para alcanzar grandes números de observadores y oyentes con la esperanza de que vea el anuncio (por ejemplo, en la forma de carteleras comerciales de televisión) y hacer una compra. Sin embargo, tales técnicas están limitadas, ya que el anuncio tiene que crearse para alcanzar un amplio espectro de clientes potenciales. Una mejor solución será alcanzar a más individuos en un nivel inferior, tal como la capacidad de ir "uno en uno" con cada cliente potencial y poner en objetivo a cada individuo basándose en sus preferencias, gustos, hábitos de compra, deseos, necesidades, y así sucesivamente, para ofrecer la mayoría de los medios de efecto para ser una venta. En vista de tales oportunidades lucrativas, los negocios continúan buscando nuevos y más efectivos mecanismos para anuncio.

BREVE DESCRIPCION DE LA INVENCION Lo siguiente presenta una breve descripción de la invención simplificada con el fin de proporcionar un entendimiento básico de algunos aspectos de la innovación descrita. Esta breve descripción no es una revisión extensiva, y no pretende identificar elementos clave/críticos o delinear el alcance de los mismos. Su único propósito es presentar algunos conceptos en una forma simplificada como un preludio a la descripción más detallada que se presenta más adelante.

La arquitectura descrita facilita un medio de alcanzar poblaciones de clientes potenciales al emplear anuncio en aplicaciones de cliente. Por ejemplo, los juegos de computadora (por ejemplo, solitario y juegos de carrera) y otras aplicaciones de cliente tal como procesadores de palabras, programas de correo electrónico, sistemas operativos, herramientas de desarrollo, y similares, ahora pueden utilizarse como vehículos para la presentación de anuncios. El estado real de pantalla se utiliza para presentar anuncios reales. Por ejemplo, la parte de atrás de las cartas en el jugo solitario puede utilizarse como espacio de anuncio. En un juego de carreras basado en computadora, el espacio de carta llega a lo largo de una pista de carreras virtual puede presentar anuncios reales pagados por un vendedor anunciante. Incluso en otras implementaciones, los anuncios pueden insertarse en las aplicaciones de programación y herramientas de desarrollo para presentación a un individuo. Bajo el contexto general de anuncio del lado de cliente, la arquitectura descrita también considera información usuario tal como contenido personal, actividades, e información de comportamiento que puede capturarse y utilizarse, y problemas de privacidad asociados con este tipo de información. Por ejemplo, en una implementación , la privacidad se maneja por el usuario que controla cuando la información se va a comunicar a una ubicación remota. Esto puede controlarse directamente a través de impulsos o basarse automáticamente en preferencias de usuario u otras configuraciones, por ejemplo.

El análisis local (por ejemplo, modelos probabil ísticos y/o teórico de decisión) puede emplearse para derivar probabilidades y, para aprender y razonar al soportar procesamiento de lado de cliente relacionado con muchos aspectos diferentes, tal como registro de tiempo relacionado con el guardado de memoria caché local y/o presentación de contenido, atención de usuario, técnicas de mejora de interés, verificación de información a través de clic (por ejemplo, para realimentación de contenido), y minimizar interrupción (por ejemplo, basándose en términos de una tarea, transición de aplicación) al usuario, por ejemplo, si el usuario se compromete en contexto u ambientes que involucran seguridad (por ejemplo, operar un vehículo), con lo cual el usuario no desea interrumpirse (por ejemplo, elaborar documentos, juntas,...), y así sucesivamente. Tales modelos pueden utilizarse para mantener privacidad mientras toma ventaja de información local, a través de procesamiento de información de usuario dentro de los límites de un sistema de usuario. El modelo(s) también puede emplearse para desarrollar función(es) relacionada con minimizar frustración de usuario en procedimientos de lado de cliente (por ejemplo, contenido de anuncio, tipo de anuncio, tiempo de inicio aplicación,...) que pueden aprenderse y razonarse basándose en transiciones de procedimiento de aplicación y/o sistema, y al clausurar o cerrar tiempos y procedimientos, por ejemplo. Por consiguiente, aquí se describen y reclaman, en un aspecto de las mismas, un sistema implementado por computadora que facilita anunciar en una aplicación de cliente. Un componente de anuncio se proporciona para recibir y procesar contenido de anuncio o datos. Un componente de aplicación facilita inserción del contenido anuncio en una aplicación de cliente para presentación a un usuario. El contenido de anuncio puede estar en la forma de al menos uno de texto, gráficos, una imagen, datos de audio, y datos de video. Un componente de conversión convierte el contenido de anuncio para presentación en aplicación de cliente. El componente de anuncio recibe un paquete de anuncios (o un "paquete de anuncios") que incluye uno o más anuncios que pueden tener un lugar de inserción y presentación en la aplicación de cliente. En otro aspecto de la invención en cuestión, un componente de usuario proporciona información de estado de usuario, el procedimiento que determina que contenido de anuncio se inserta en la aplicación de cliente para presentación. Incluso en otro aspecto, el contenido de anuncio se inserta en un juego basado en cliente (o juego) de aplicación para que el contenido de anuncio aparezca en el ambiente de juego virtual para percepción por un usuario. Incluso en otro aspecto de la misma, un componente de registro se proporciona para registrar interacción de usuario con la aplicación de cliente. Los datos de interacción de usuario entonces se procesan para determinar en donde se presenta el contenido de anuncio en la aplicación de cliente.

Incluso otras memoria de caché de aspecto en los anuncios de computadora de cliente y/u otros tipos de contenido que se presentan selectivamente o procesan basándose en estado de usuario y/o preferencias y recursos de sistema. Incluso en otro aspecto de la misma, un componente de aprendizaje y razonamiento de máquina se proporciona y emplea análisis basado en probabil ística y/o estadística para pronosticar o impedir una acción que un usuario desea que se realice automáticamente. Los aspectos novedosos adicionales aquí descritos se refieren a construcción de modelo y, predicción y coincidencia con el lado de cliente al descargar/guardar en memoria caché contenido de espacio para anuncio que proporciona suficiente material para hacerlo localmente, coincidencia personalizada, y sensible al texto basada en análisis (local y privadamente) de un contenido de usuario (documentos) y comportamiento (por ejemplo, uso de aplicación, búsqueda, ubicaciones, patrones de ubicaciones con GPS), e incluso demografía derivada (por ejemplo, ver en particular ubicaciones y en comportamientos para inferir una distribución de probabilidad con la edad, género, ... ). Para la realización de lo anterior y fines relacionados, si estos aspectos ilustrativos de la innovación descrita se describen aquí en conexión con la siguiente descripción y los dibujos anexos. Estos aspectos son indicativos, sin embargo, de pocas de las varias formas en las cuales los principios aquí descritos pueden emplearse y pretenden incluir todos tales aspectos y sus equivalentes. Otras ventajas y características novedosas serán evidentes a partir de la siguiente descripción detallada cuando se consideran en conjunto con los dibujos.

BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS La Figura 1 ilustra un sistema implementado por computadora que facilita anuncio de lado de cliente en una aplicación de cliente, de acuerdo con un aspecto novedoso del tema. La Figura 2 ilustra una metodología de anuncio de aplicación de lado de cliente de acuerdo con un aspecto ¡novativo. La Figura 3 ilustra un sistema en donde el componente de anuncio incluye paquetes de anuncio (o "paquetes de anuncio") para diferente uso de aplicación, de acuerdo con otro aspecto. La Figura 4 ilustra una metodología de anuncios de procesamiento para inserción de aplicación de acuerdo con otro aspecto de la innovación. La Figura 5 ilustra un diagrama de bloques más detallado de una implementación del componente de aplicación. La Figura 6 ilustra un diagrama de bloques de flujo de extraer e insertar anuncios en escenas de un ambiente de aplicación de acuerdo con la innovación descrita. La Figura 7 ilustra un diagrama de flujo de una metodología de intercambio de anuncio entre un servidor de anuncio y el cliente.

La Figura 8 ilustra una metodología que actualiza anuncios para procesamiento de inserción de aplicación de cliente. La Figura 9 ilustra una metodología de registrar información de anuncio para propósitos de facturación de acuerdo con un aspecto. La Figura 10 ilustra un diagrama de flujo de una metodología de procesamiento de anuncio para una aplicación de juego de cliente. La Figura 11 ilustra un diagrama de flujo de una metodología de procesamiento de anuncio para una aplicación de herramientas de desarrollo. La Figura 12 ¡lustra muestras de una presentación de pantalla en perspectiva de una escena en aplicación de juego que presenta anuncios. La Figura 13 ilustra una presentación de pantalla de una aplicación de navegador de cliente en donde se coloca un anuncio personalizado para presentación a un usuario de cliente. La Figura 14 ilustra un sistema que emplea un componente de aprendizaje y razonamiento de máquina en el soporte de anuncio de lado de cliente. La Figura 15 ilustra una metodología de insertar información de persona en un anuncio para presentación dentro de un ambiente de aplicación de cliente. La Figura 16 ilustra un sistema ilustrativo para aguardar en memoria caché y presentar geocéntricamente el contenido. La Figura 17 ilustra una metodología para manejar información de lado de cliente basándose en privacidad. La Figura 18 ilustra una metodología de manejar información de lado de cliente relacionada con el registro de tiempo de procedimientos. La Figura 19 ilustra una metodología para manejar interrupciones de lado de cliente de usuario y/o procedimientos de cliente. La Figura 20 ilustra una metodología para mejorar interés de usuario en procedimientos de lado de cliente o información. La Figura 21 ¡lustra un diagrama de bloques de una computadora operable para ejecutar la arquitectura de procesamiento e inserción de anunció de aplicación de lado de cliente descrita. La Figura 22 ilustra un diagrama de bloques esquemático de un ambiente de cómputo de procesamiento e inserción de anuncio de aplicación de cliente ilustrativo de acuerdo con otro aspecto.

DESCRIPCION DETALLADA La innovación ahora se describe con referencia a los dibujos, en donde números de referencia similares se utilizan para hacer referencia a elementos similares a través de este. En la siguiente descripción, para propósitos de explicación, numerosos detalles específicos se mencionan con el fin de proporcionar un entendimiento completo de la misma. Sin embargo, puede ser evidente, que la innovación puede practicarse sin estos detalles específicos. En otros casos, estructuras y dispositi os bien conocidos se muestran en forma de diagrama de bloques con el fin de facilitar una descripción de los mismos. La arquitectura descrita facilita anuncio de lado de cliente en aplicaciones de cliente. La computadora y/o juegos de dispositivo (por ejemplo, solitario, juegos de carrera,...) pueden hacer uso de estado real de pantalla para presentar anuncios reales (también llamados "anuncios"). Por ejemplo, en el juego de computadora de solitario la parte posterior de las cartas puede utilizarse como espacio de anuncio. En otro ejemplo de un juego de carreras, el espacio de cartel a lo largo de la pista de carreras virtual puede utilizarse para presentar anuncios reales pagados por un vendedor anunciante (por ejemplo, el fabricante de la computadora en donde se juega el juego). Otras implementaciones incluyen acoplar servicios de anuncio a herramientas de desarrollo de aplicación, por ejemplo. Virtualmente cualquier aplicación puede utilizarse para espacio de anuncio. Incluso en otra implementación, la computadora de cliente se utiliza para guardar en memoria caché grandes cantidades de los anuncios, y que después de eso pueden presentarse selectivamente basándose en estado de usuario durante el juego y/o configuración de preferencias de usuario en la aplicación. Haciendo referencia inicialmente a los dibujos, la Figura 1 ilustra un sistema implementado por computadora 100 que facilita anuncio de lado de cliente en una aplicación de cliente, de acuerdo con un aspecto novedoso de la innovación en cuestión. Un componente de anuncio 102 se proporciona para recibir y procesar contenido de anuncio. El sistema 100 también incluye un componente de aplicación 104 para insertar el contenido de anuncio en una aplicación de cliente para presentación a un usuario. El contenido de anuncio (o datos) pueden insertarse al utilizar muchos tipos diferentes de formato, por ejemplo, en la forma de texto, gráficos, imágenes, datos de audio, datos de video, y fragmentos animados cortos. Como se describirá en mayor detalle aquí, el tipo de formato y contenido también puede determinarse basándose en preferencias usuario y/o el estado del usuario mientras está en la aplicación. Por ejemplo, si el usuario juega un juego de computadora y está muy detrás en la marcación, un anuncio automática y dinámicamente puede insertarse en el ambiente de juego (por ejemplo, en una pared de un edificio virtual) que dirige el jugador a otro sitio web en donde otros jugadores cuyas habilidades están más en línea con las habilidades del usuario juegan el juego. Adicionalmente, el contenido de anuncio automáticamente puede formatearse para el espacio en el cual puede designarse para presentación. Además, basándose en el tipo de aplicación, el contenido de anuncio, formato de anuncio, y la duración esperada que el observador de usuario probablemente tendrá para ver el contenido de anuncio, todos pueden factorizarse para determinar que anuncio insertar, si debe estar en texto solamente, etc. Por ejemplo, si la aplicación es una herramienta de desarrollo de aplicación en donde se espera que el observador de usuario permanezca en una página por algún tiempo, en formato del anuncio puede ser un fragmento de video corto (por ejemplo, segundos de duración). Por otro lado, si el usuario juega un juego de computadora, puede esperarse que el tiempo de permanencia en cualquier escena el juego sea corta. Por consiguiente, el contenido de anuncio puede presentarse en texto, que normalmente toma un tiempo muy corto para procesar presentación, en contraste con un fragmento de video o un archivo de audio. La Figura 2 ilustra una metodología de anuncio de aplicación de lado de cliente de acuerdo con un aspecto innovador. Mientras, para propósitos de simplicidad de explicación, una o más metodologías aquí mostradas, por ejemplo, en la forma de un cuadro de flujo o diagrama de flujo, se muestran y describen como una serie de actos, se entenderá y apreciará que la innovación en cuestión no se limita por el orden de actos, ya que muchos actos, de acuerdo con esto, pueden ocurrir en un orden diferente y/o concurrentemente con otros actos a los mostrados y descritos aquí. Por ejemplo, aquellos expertos en la técnica entenderán y apreciarán que una metodología puede representarse alternativamente como una serie de estados o eventos relacionados, tal como en un diagrama de estado. Además, no todos los actos ilustrados pueden requerirse para implementar una metodología de acuerdo con la innovación. En 200, los anuncios se reciben para procesamiento de inserción. En 202, los anuncios se almacenan para inicio de aplicación. Se debe notar que los anuncios pueden almacenarse en un servidor de anuncio de red y/o la máquina de cliente (o dispositivo) para acceso. En 204, se inicia la aplicación de cliente. En 206, los anuncios de seleccionan basándose en la aplicación iniciada, y para inserción aquí. En 208, los anuncios se fusionan en la aplicación en áreas predeterminadas para presentación al usuario.

La Figura 3 ilustra un sistema de cliente 300 en donde el componente de anuncio 102 incluye paquetes de anuncio (o "paquetes de anuncio") para diferente uso de aplicación, de acuerdo con otro aspecto. Un paquete de anuncio puede ser un grupo unido de anuncios para un propósito específico, o un anuncio individual. Por ejemplo, un primer paquete de anuncio 302 puede ensamblarse para un primer juego de computadora. Se conocerá por el fabricante de juego que todos los varios lugares en donde un anuncio puede insertarse, el tamaño y el tipo del anuncio que puede insertarse, y así sucesivamente. Por consiguiente, los paquetes de anuncio pueden ensamblarse en contenido, formato, tamaño, y ubicación para cada aplicación de juego. Además, tales anuncios pueden adaptarse al jugador de juego. Se debe entender que un paquete de anuncio puede contener sólo un anuncio individual para uso. Además, el mismo anuncio individual puede formatearse en varias formas diferentes (por ejemplo, texto y audio) para inserción en varios lugares diferentes en la aplicación individual. En esta implementación particular, varios tipos de diferencia de paquetes de anuncio pueden ensamblarse y proporcionarse. El primer paquete de anuncio 312 se ensambla y configura para una primera aplicación de juego (JUEGO,), un segundo paquete de anuncio 304 es para una segunda aplicación de juego (JUEG02), un tercer paquete anuncio 306 es para una computadora laptop. El tercer paquete de anuncio 306 puede incluir anuncios para varias aplicaciones diferentes (por ejemplo, navegador, procesador de palabras, y juegos) que corren en la computadora laptop. Por consiguiente, este paquete de anuncio puede ser un grupo predeterminado de anuncios que se distribuyen o agrupan con la laptop cuando se vende la computadora. Un cuarto paquete de anuncio 308 puede ensamblarse y configurarse a una aplicación de hoja de cálculo, un quinto paquete de anuncio 310 puede proporcionarse para una aplicación de herramientas de desarrollo (HERRAMIENTAS DE DESARROLLO), un sexto paquete de anuncio 312 puede proporcionarse para un cliente de teléfono celular (en donde el componente de anuncio 102 está en el teléfono celular), y otro paquete de anuncio 314 proporcionado para un sistema operativo (OS). El componente de anuncio 102 puede alojarse de en un servidor de red y/o el sistema de cliente. En cualquier caso, puede proporcionarse un componente de memoria caché 316 para guardar en memoria caché uno o más paquetes de anuncio para rápido acceso y procesamiento y/o anuncios separados para procesamiento más rápido. El componente de memoria caché 316 puede guardar en memoria caché un paquete de anuncio 318 para una aplicación de procesamiento de palabra (PALABRA-PROCESAMIENTO), y un paquete de anuncio basado en usuario 320 para un usuario (USUARIO^. El paquete de anuncio basado en usuario 320 puede configurarse por un vendedor individual, o múltiples anuncios de diferentes vendedores. El componente de aplicación 104 puede incluir una o más aplicaciones diferentes 322 APP, , APP2, ... , APPN, en donde N es un entero) para una inserción de anuncio. El soporte del mismo, se proporciona un componente de conversión 324 para convertir los paquetes de anuncio para uso en las aplicaciones respectivas 322. La conversión puede incluir un procedimiento de extraer un anuncio de un paquete de anuncio, por ejemplo. La Figura 4 ilustra una metodología de procesar anuncios para inserción de aplicación de acuerdo con otro aspecto de la innovación. En 400, el usuario inicia el inicio de aplicación. En 402, un grupo (o paquete) de anuncios se selecciona para inserción. En 404, las áreas o lugares en la aplicación se seleccionan para inserción de anuncio. En 406, una vez que se seleccionan los lugares, todos o los seleccionados de los anuncios se formatean para el lugar específico al cual se insertarán cada uno. Por ejemplo, dados tres lugares diferentes en la aplicación para colocación de anuncio, un primer lugar puede adecuarse más para un anuncio basado en texto, un segundo lugar puede adecuarse más para un anuncio basado en imagen, y un tercer lugar puede adecuarse más para un fragmento de video corto. Como se indicó anteriormente, el paquete de anuncio puede tener sólo un anuncio individual; sin embargo, el anuncio puede proporcionarse en tres formatos diferentes, texto, una imagen individual y un fragmento de video corto. Los anuncios pueden "pre-ajustarse" para colocación, ya que esto se conoce de antemano, o los anuncios aún pueden requerir algún reformateo antes de colocación. Por ejemplo, el anuncio de imagen puede reducirse en tamaño de píxel desde 300 x 200 hasta 150 x 100 pixeles. En 408, la aplicación completa su procedimiento de inicio, y ahora se inicia completamente. En 410, los anuncios, formateados y de otra forma, ahora pueden insertarse en la aplicación para presentación. En una implementación, este procedimiento de inserción ocurre mientras la página se presenta para observación. En otra implementación, la inserción puede ocurrir de forma transparente y en el fondo después que la aplicación se inició completamente, pero antes que el usuario abra una página o pantalla en la cual el anuncio se va a observar. La Figura 5 ilustra un diagrama de bloques más detallado de una implementación del componente de aplicación 104 en un sistema de cliente. Cuando se accede a un paquete de anuncio para inserción, puede realizarse un número de diferentes procedimientos. El componente de aplicación 104 puede incluir un componente de pre procesamiento de anuncio 500 que recibe al paquete de anuncio en el componente de aplicación 104 del componente de anuncio 102. Un componente de análisis de aplicación 502 puede analizar la aplicación de cliente para lugares de inserción de anuncio. Como se describió anteriormente, esto puede determinarse por el vendedor de aplicación, o determinase localmente en el cliente por el componente de análisis 502. Un componente de selección 504 facilita seleccionar uno o más paquetes de anuncio y/o aplicaciones de cliente para procesamiento. Un componente de ubicación 506 facilita determinación de ubicación para colocación de anuncio en una aplicación dada. Un componente de registro 508 registra varios parámetros diferentes asociados con presentación de anuncio, por ejemplo, contenido, tamaño de anuncio, tamaño de archivos de datos, duración de observación, y así sucesivamente, para propósitos de facturación. La información de anunció registrada puede agruparse de forma procesada y actualizarse a un servidor de anuncio para propósitos de facturación. Un componente de formateo 510 procesa cada anuncio del paquete de anuncio que se insertará en la aplicación de cliente. En algunos casos, no se requiere formateo. Un componente de control de contenido 512 facilita control en el cual el contenido puede insertarse para presentación en la aplicación de cliente. Por ejemplo, si el usuario no registró la aplicación, el control de usuario en el contenido de anuncio en la aplicación puede estar más limitado. Sin embargo, si el usuario registra una aplicación, el usuario puede tener más control sobre que contenido puede mostrarse. En algunos casos, se permitirá que el usuario apague cualquier contenido de anuncio en la aplicación. En otro ejemplo, se permite que el usuario apague fragmentos de video, que pueden tomar procesamiento del sistema de cliente adicional para ejecutarse, pero no apaga imágenes de anuncio o texto. Un estado de usuario y/o componente de preferencias usuario 514 facilita la consideración del estado del usuario durante, por ejemplo, una aplicación de juego, o en donde el usuario puede estar en una aplicación de desarrollo. Por ejemplo, si el usuario se acopla en una aplicación de juego, tal como un juego de acción de disparos de primera persona (FPS), el progreso de usuario puede valorarse por puntos y niveles de juego que requieren más habilidad. El vendedor de juego puede tener insertado en características de juego, anuncios que informan al usuario de juegos de vendedor de FPS similares que pronto van a llegar a las tiendas. En otro ejemplo, pistas de cómo mejorar las habilidades o maniobrar a través del nivel pueden colocarse en una pared de edificio en la forma de un anuncio patrocinado por el vendedor, u otra entidad comercial que paga el lugar. Con respecto a preferencias de usuario, una aplicación de cliente puede impulsar al usuario durante instalación sobre ciertos aspectos o características que el usuario debe preferir o no preferir para ver o tener activado en la aplicación. Por consiguiente, los anuncios pueden insertarse y controlarse basándose en estas preferencias de usuario. Por ejemplo, si se basa en preferencias usuario, el usuario prefiere ver diariamente información deportiva relacionada con fútbol soccer mientras trabaja en una aplicación de programación, tal información puede insertarse en la aplicación para observarse en cada página o pantalla que el usuario ve. Eso también puede controlarse por el componente de contenido 512 para mostrarse en tiempos predeterminados (por ejemplo, a las 9 AM, tarde, y/o número 3 PM), en cualquier aplicación que el usuario actualmente tiene iniciada, y adicionalmente, en el primer plano. El componente de conversión 324 facilita conversión de información a una API de anuncio (interfase de programa de aplicación) 516. La API de anuncio 506 facilita acceso a una pluralidad de diferentes aplicaciones a través de una o más APIs de anuncio de aplicación 518 (denotadas API de ANUNCIO de APLICACIÓN!, API de ANUNCIO de APLICACIÓN2, ... , API de ANUNCIO de APLICACIÓNN, en donde N es un entero). De esa forma, el componente de aplicación 104 facilita procesamiento de anuncio e inserción en una pluralidad 322 de aplicaciones de lado de cliente. Haciendo referencia ahora a la Figura 6, se ilustra un diagrama de bloque de flujo 600 para extraer e insertar anuncios en escenas 602 de un ambiente de aplicación de acuerdo con la innovación descrita. Un paquete de anuncio 604 se seleccionó para procesamiento de inserción en un ambiente de aplicación 606. Como se ilustró, el paquete de anuncio 604 puede incluir sólo un anuncio o muchos anuncios (denotados ANUNCIO^ ANUNCI02, ANUNCI03, ANUNCIO*, ... , ANUNCIOR, en donde R es un entero). Similarmente, el ambiente de aplicación 606 puede incluir muchas escenas diferentes 602 (denotadas ESCENA^ ESCENA2, ESCENA3, ESCENA4,..., ESCENAj, en donde T es un entero) que puede incluir una inserción y colocación. Aquí, un primer anuncio (ANUNCIO,) el paquete anuncio 604 se procesa para inserción en una primera escena (ESCENA!), un segundo anuncio (ANUNCI02) se procesa por inserción y colocación en una segunda escena (ESCENA2), una tercer escena (ESCENA3) recibe dos anuncios el primer anuncio (ANUNCIO,) y el tercer anuncio (ANUNCI03), una cuarta escena (ESCENA,)) recibe un cuarto anuncio (ANUNCIO,,) del paquete de anuncio 604, una quinta escena (ESCENA5) no incluye ninguno de los anuncios, y la escena PDA (ESCENAT) incluye el tercer anuncio (ANUNCI03). También se debe notar que debido al formateo para colocación en la cena particular, el tamaño y la forma del anuncio pueden cambiar. Por ejemplo, el primer anuncio (ANUNCIO,) en la primera escena (ESCENA,) tiene dimensiones que son diferentes al mismo primer anuncio como se insertó en la tercera escena (ESCENA3). Similarmente, las dimensiones del tercer anuncio (ANUNCI03) como se insertó en la tercera escena (ESCENA3) son diferentes que el mismo anuncio que se insertó en la TDA (ESCENAT). La Figura 7 ilustra un diagrama de flujo de una metodología de intercambio de anuncio entre un servidor de anuncio y el cliente. En 700, los anuncios se reciben en un servidor de anuncio. Estos anuncios pueden recibirse de un vendedor suscrito para colocación en aplicaciones suscritas. Por consiguiente, la facturación puede controlarse en este nivel, basándose en las características de anuncio (por ejemplo, tamaño, contenido, formato, tipo, número de anuncios,...) y el número de aplicación de cliente con licencia. En 702, la actividad de aplicación de cliente puede verificarse (por ejemplo, por el uso de cookies). En 704, puede verificarse el procesamiento de anuncio de aplicación de cliente. Por ejemplo, se debe entender que en algunas implementaciones, el usuario puede deshabilitar un anuncio. Esta actividad puede verificarse, tal como basándose en respuesta de usuario, un nuevo anuncio puede insertarse para presentación, como se indicó en 706, al empujar un nuevo paquete de anuncio al cliente para procesamiento de inserción. En 708, los anuncios con fecha expirada entonces pueden descartarse en el cliente, o almacenarse en el cliente para acceso posterior. La Figura 8 ilustra una metodología que actualiza anuncios para procesamiento de inserción de aplicación de cliente. En 800, se compra una aplicación por un usuario por un grupo de anuncios predeterminados para presentación. Estos anuncios pueden colocarse únicamente para los productos obtenidos por el vendedor y/o para otros negocios alineados con el vendedor. En 802, el usuario instala la aplicación. Se debe notar que la aplicación puede preinstalarse en un sistema de cómputo comprado o instalarse después de la compra. En 804, el usuario registra la aplicación con un servidor de registro de vendedor. En 806, el servidor de registro de vendedor accede a la aplicación de cliente instalada para información de versión de anuncio. En 808, si la versión de anuncio se actualiza lo suficiente, el servidor empuja un paquete de anuncio actualizado al sistema de cliente. En 810, el sistema de cliente automáticamente instala el paquete de anuncio actualizado en la aplicación de cliente. En 812, los anuncios actualizados se procesan y presentan para observación de usuario. La Figura 9 ilustra una metodología de registrar información de anuncio para propósitos de facturación de acuerdo con un aspecto. En 900, se inicia la saturación de anuncio. Esto puede ocurrir automáticamente como un procedimiento de fondo cuando se inicia una aplicación. Además, se debe apreciar que un algoritmo de facturación individual puede emplearse para todas las aplicaciones de cliente, o algoritmos de facturación separados para cada aplicación de cliente iniciada. En 902, el tamaño de anuncio (por ejemplo, en bytes y tamaño de píxel) puede registrarse. Un anuncio mayor en tamaño de pixel puede cargarse para más dinero que un anuncio más pequeño. Adicionalmente, un anuncio que requiere más energía de procesamiento para presentación (por ejemplo, una imagen) puede cobrarse por más dinero que uno que toma menos energía de CPU (por ejemplo, texto). En 904, el tipo de medios de anuncio puede registrarse. Por ejemplo, un fragmento de video corto puede tener más atractivo para un observador, y de aquí, más valor que una imagen fija, en donde el atractivo de observador puede medirse por el tiempo gastado en presentación. Sin embargo, si se registra que una vez que se inicio el fragmento de video, el usuario termina o navega lejos del procedimiento de presentación, puede inferirse que para el usuario particular, el valor del fragmento de video puede reducirse. En 906, el procedimiento de cuenta también puede incluir registrar la cantidad de tiempo en que se presentó el anuncio. Entre mayor sea el anuncio que se presenta, mayor ingreso se recibe. En 908, en implementaciones más voluminosas, los varios anuncios pueden girar a través de un espacio de anuncio individual en la aplicación. Esta información de rotación también puede registrarse como un costo que se puede cobrar al vendedor de anuncio. En 910, la ubicación del anuncio también tiene valor, y puede considerarse. Por ejemplo, un anuncio colocado más cerca del centro de la escena, página, documento, etc., puede tener más valor que un anuncio colocado en una esquina. En 912, otros atributos de anuncio también pueden registrarse. Por ejemplo, el costo puede basarse en contenido de anuncio, y basarse en eventos actuales. Por ejemplo, un anuncio para un automóvil nuevo puede registrarse en el tiempo para presentación en un tiempo cuando el automóvil nuevo primero se ofrece para venta. Basándose en el tiempo en el cual se presentó el anuncio en cercanía al evento actual, puede costar más o menos (más, si está más cerca, y menos, si no está tan cerca). Adicionalmente, el espacio de anuncio puede subastarse en cualquier momento, en donde el ganador de la subasta tiene su anuncio dinámicamente insertado en la aplicación de cliente para presentación. En 914, la información de facturación de anuncio puede registrarse localmente en el sistema de cliente, y cargarse en un momento posterior, o cargarse automáticamente, mientras el usuario interactúa con la aplicación de cliente. Una vez que la información registrada se recibe en el servidor de anuncio, además puede procesarse para facturar al vendedor o propietario de anuncio, como se indicó en 916. La Figura 10 ilustra un diagrama de flujo de una metodología de procesamiento de anuncio para una aplicación de jugo de cliente. En 1000, un grupo de anuncios se recibe para la aplicación de juego. En 1002, el usuario inicia el inicio de la aplicación. También se debe entender que el usuario puede configurar la aplicación para iniciarse automáticamente por la computadora o el OS de dispositivo. En 1004, se acceden a las preferencias de juegos de usuario. En 1006, los anuncios se seleccionan del paquete de anuncio para inserción en la aplicación de juego basándose en las preferencias de usuario. En 1008, las áreas de colocación en la aplicación de juegos se seleccionan. En 1010, los anuncios se formatean para ajustarse a las áreas seleccionadas. En 1012, la aplicación se inicia completamente. En 1014, los anuncios se insertan automáticamente en las áreas designadas cuando se presenta la página. Se debe apreciar que la inserción de anuncio puede hacerse como un procedimiento de fondo mientras el usuario trabaja dentro de otra aplicación. De esa forma, cuando el usuario inicia la aplicación de juego, los anuncios ya están en su lugar y son operacionales (en el ejemplo de fragmentos de video). En 1016, el estado de usuario durante el juego se determina. En 1018, diferentes anuncios pueden seleccionarse e insertarse basándose en el juego de usuario. La Figura 11 ilustra un diagrama de flujo de una metodología de procesamiento de anuncio para una aplicación de herramientas de desarrollo. En 1100, un grupo de anuncios se recibe para la aplicación. En 1102, el usuario inicia el inicio de la aplicación. También se debe entender que el usuario puede configurar la aplicación para iniciarse automáticamente por la computadora o el OS de dispositivo. En 1104, se accede a las preferencias de usuario. En 1106, los anuncios se seleccionan del paquete de anuncio para inserción en la aplicación de herramientas basándose en las preferencias de usuario. En 1108, las áreas de colocación en la aplicación de herramientas se seleccionan. En 1110, los anuncios se formatean para ajustarse a las áreas seleccionadas. En 1112, la aplicación se inicia completamente. En 1114, los anuncios se insertan automáticamente en las áreas designadas cuando se presenta la página. Se debe apreciar que la inserción de anuncio puede hacerse como un procedimiento de fondo mientras el usuario trabaja dentro de la aplicación. De esa forma, cuando el usuario inicia la aplicación de herramientas, los anuncios ya están en su lugar y son operacionales (en el ejemplo de fragmentos de video). En 1116, el estado del usuario durante el desarrollo de aplicación se determina. En 1118, diferentes anuncios pueden seleccionarse e insertarse basándose en el estado de usuario en la aplicación de herramientas. La Figura 12 muestra una toma de pantalla en perspectiva de una escena 1200 en aplicación de juego que presenta anuncios. Aquí, se presentan dos anuncios. Un primer anuncio 1202 se presenta en una representación gráfica de una cartelera a lo largo de una calle o autopista. Un segundo anuncio 1204 (ANUNCIO,,) se inserta en una representación gráfica de lado de un edificio en donde el usuario navega o se mueve hacia abajo en el camino (o a través de la escena 1200) . La Figura 13 ilustra una toma de pantalla 1300 de una aplicación de navegador de cliente en donde se coloca un anuncio personalizado 1302 para presentación a un usuario de cliente. Aquí, el nombre de usuario se inserta en una porción de la página de navegador, y se patrocina por una compañía de inversión que el usuario emplea para sus existencias. Mientras ciertas formas de presentar información a usuarios se muestran y describen con respecto a ciertas figuras como tomas de pantalla, aquellos expertos en la técnica relevante reconocerán que pueden emplearse varias otras alternativas. Los términos "pantalla", "representación de pantalla", "página web", y "página" generalmente se utilizan aquí de forma intercambiable. Las páginas o pantallas se almacenan y/o transmiten como descripciones de presentación, como interfases de usuario gráficas, o por otros métodos de ilustrar información en una pantalla (ya sea computadora personal, PDA, teléfono móvil, u otro dispositivo adecuado, por ejemplo) en donde el diseño y la información o contenido para presentarse en la página se almacena en memoria, base de datos, u otra instalación de almacenamiento. La Figura 14 ilustra un sistema 1400 que emplea un componente de aprendizaje y razonamiento de máquina (MLR) 1402 que facilita automatización con una o más características asociadas con el componente de anuncio 102 y el componente de aplicación 104, de acuerdo con la innovación en cuestión. Adicionalmente, un componente de contexto 1404 puede proporcionarse para percibir, recolectar y almacenar información de contenido relacionada con la ubicación geográfica de cliente y patrones de ubicación que utilizan, por ejemplo, GPS o sistema de geoubicación a base de terrestre. Un componente de demografía 1406 puede emplearse para recolectar información demográfica de análisis y procedimiento, para observar ubicaciones particulares y comportamientos, y en combinación con el componente MLR 1402, inferir una distribución de probabilidad con la edad, género, etc. Un componente de modelo 1408 puede utilizarse para desarrollar y ejecutar modelos relacionados con demografía, contexto, privacidad, registro de tiempo, memoria caché, interrupciones de usuario de sistema y frustraciones de usuario, comportamiento de usuario y sistema, y manipulaciones de datos, por ejemplo. Todo o porciones del sistema 1400 pueden incluirse en el sistema de lado de cliente para análisis y procesamiento local. La invención en cuestión (por ejemplo, en conexión con selección) puede emplear varios esquemas a base de MLR para llevar a cabo varios aspectos de la misma. Por ejemplo, un procedimiento para determinar en donde insertar un anuncio puede facilitarse a través de un sistema y procedimiento de clasificador automático. Un clasificador es una función que delinea un vector de atributo de entrada, x = (x1, x2, x3, x4, xn), para una clase de etiqueta de clase (x). Tal clasificación puede emplear un análisis probabilistico y/u otro estadístico (por ejemplo, uno que factoriza las utilidades de análisis y costos para maximizar el valor esperado a una o más personas) para pronosticar o inferir una acción que un usuario desea que se realice automáticamente. Como se utiliza aquí, los términos "inferir" y "inferencia" se refieren generalmente al procedimiento de razonar sobre o inferir estados del sistema, ambiente, y/o usuario de un grupo de observaciones como capturadas a través de eventos y/o datos. La inferencia puede emplearse para identificar un contexto o acción específica, o puede generar una distribución de probabilidad en estados, por ejemplo. La inferencia puede ser probabilística, es decir, el cálculo de una distribución de probabilidad en estados de interés basándose en una consideración de datos y eventos. La inferencia también puede referirse a técnicas empleadas para componer eventos de nivel superior de un grupo de eventos y/o datos. Tal inferencia resulta en la construcción de nuevos eventos o acciones de un grupo de eventos observados y/o datos de evento almacenados, ya sea si los eventos se correlacionan o no en proximidad temporal cercana, y si los eventos y datos vienen de una o varias fuentes de eventos y datos.

Una máquina de vector de soporte (SVM) es un ejemplo de un clasificador que puede emplearse. La SVM opera al encontrar una hípersuperficie en el espacio de entradas posibles que divide los eventos de entrada de activación de los eventos de no activación en una forma óptima. Intuitivamente, esto hace la clasificación correcta para aprobar datos que están cerca, pero no idénticos a datos de entrenamiento. Otros aspectos de clasificación de modelo dirigidos y no dirigidos incluyen, por ejemplo, bayes de origen, redes Bayesianas, árboles de decisión, redes neurales, modelos de lógica confusa, y modelos de clasificación probabilística que proporcionan diferentes patrones de independencia pueden emplearse. La clasificación como se utiliza aquí también es inclusiva de revisión estadística que se utiliza para desarrollar modelos de clasificación o prioridad. Como se apreciará fácilmente a partir de la especificación en cuestión, la invención en cuestión puede emplear clasificadores que se entrenan explícitamente (por ejemplo, a través de datos de entrenamiento genéricos) así como entrenados implícitamente (por ejemplo, a través de observar comportamiento de usuario, recibir información extrínseca). Por ejemplo, SVM se configuran a través de una fase de aprendizaje o entrenamiento dentro de un constructor de clasificación y módulo de selección de característica. De esa forma, el clasif icador(es) puede emplearse para aprender y realizar automáticamente un número de funciones de acuerdo con criterios predeterminados.

En otra alimentación, el componente MLR 1402 puede emplearse para aprender y razonar sobre interacción de usuario a través de una aplicación y a partir de esta, remplazar un anuncio existente con otro, mientras el usuario está en la aplicación, proporcionar una presentación más enfocada de contenido de producto al usuario. Por ejemplo, si el usuario trabaja en una herramienta de desarrollo de aplicación, un anuncio presentado en una ventana puede relacionarse con un nuevo conector de herramienta que pronto se va a liberar. Sin embargo, basándose e interacción de usuario actual en donde puede inferirse que el usuario puede luchar con la programación, el anuncio de conector puede reemplazarse con un nuevo anuncio que sugiere una herramienta de trabajo de un vendedor de tercera parte hasta que se libera el conector. En un ambiente de juego de computadora en línea, el componente MLR 1402 puede aprender y razonar que en una escena específica, el usuario tiende a no realizar jugadores tan competentes y/o robots (jugadores generados y controlados por computadora). Por consiguiente, un anuncio puede insertarse en escena que, en lugar de ofrecer una nueva liberación de juego de vendedor, puede reemplazarse con un anuncio que hace una sugerencia al usuario sobre como mejorar su habilidad en esa escena, y que además comprende información de patrocinio de anuncio, por ejemplo, "Este ayudante patrocinado por Vendedor X". Este anuncio no se percibirá por otros jugadores en linea, pero se especificó sólo para el usuario.

De hecho, los otros jugadores en línea pueden ver un anuncio similar, el mismo anuncio, un anuncio totalmente diferente, o ninguno. El aprendizaje y razonamiento similar pueden emplearse para procesamiento y presentación de anuncio dinámica para poner en objetivo a un usuario de una aplicación de cliente de juego de casino, por ejemplo, ya sea una versión de jugador múltiple en línea, o una versión de jugador individual. Los paquetes de anuncio pueden empujarse a la computadora de cliente, y después de eso adaptarse para el usuario específico en el cliente. Es decir, los paquetes de anuncio pueden venir con anuncios que tienen ganchos para insertar un nombre de usuario en el anuncio para dirigir al usuario durante presentación. Esta información puede obtenerse de datos de registro, por ejemplo, y/o de otras fuentes de información personal almacenada en la máquina de cliente. Estos son solo pocos ejemplos de información y comportamiento de usuario y datos de interacción que pueden aprender y razonarse, y no deben interpretarse como limitantes de ninguna forma. Como un resumen, pero no todo resumen inclusivo, aspectos novedosos aquí descritos se refieren a privacidad de información, realizar analítica, construcción de modelo, predicción y coincidencia en el lado de cliente al descargar/guardar en memoria caché contenido de espacio para anuncios que proporcionan suficiente material para hacerlo localmente, coincidencia personalizada y sensible a contexto basada en análisis (local y privadamente) de un contenido de usuario (documentos) y comportamiento (por ejemplo, uso de aplicación, búsqueda, ubicaciones, patrones de ubicaciones con GPS), e incluso demografía derivada (por ejemplo, buscar en ubicaciones particulares y en comportamientos para inferir una distribución de probabilidad con la edad, género,...). Está dentro de la contemplación de la arquitectura descrita que una gran cantidad de anuncios pueden transmitirse al cliente en donde se realiza coincidencia local para seleccionar anuncios para presentarse basándose en comportamiento local y contenido local. Por ejemplo, esto puede incluir examinación de arrastre de gran escala de la unidad dura local, y comportamientos (por ejemplo, búsquedas, URLs visitados, y ubicaciones de GPS para un sistema móvil). La privacidad puede mantenerse relacionada con los detalles de los procedimientos de coincidencia, etc., ya que el contexto o interacciones fuera del cliente no se transmiten, toda la coincidencia ocurre internamente. Adicionalmente, los clics en anuncios pueden verificarse, y éstos pueden utilizarse para regenerar nuevas descargas a gran escala de cliente, que se optimizan aún mejor. Los clics también pueden utilizarse localmente en tomas de decisiones. Se pueden conducir experimentos con sujetos que ofrecen compartir datos personales, como voluntarios o para regresar reembolsos, que permiten aprender más sobre los detalles de la relación entre contenido local, comportamientos, etc., y este conocimiento puede utilizarse para hacer mejores análisis de mantenimiento de privacidad para otros. En el lado de comodidad, los anuncios pueden venderse basándose en números de impresiones comprometidas en el cliente, nociones de cuando los anuncios se muestran en un cliente, basarse en contenido local, que no se confirma, pero esperarse a través de estudios con voluntarios (para propósitos de privacidad), basándose en contenido local, en donde los números de impresiones se verifican (en donde la privacidad no es importante), etc. Alternativamente, puede emplearse un acercamiento de voluntario para vender y costear anuncios, tal vez junto con atractivos para participar, en donde la privacidad descrita pertenece a los voluntarios, solamente, y no a toda la gente. Adicionalmente, los estimados pueden resumirse basándose en saber que hacen los voluntarios, y saber alguna señal básica, por ejemplo, una señal sobre cuántos sistemas están fuera y se utilizan activamente (sólo al regresar una "señal de uso" nada sobre detalles de privacidad). Por consiguiente, la privacidad puede mantenerse sólo al regresar una señal de "uso" de alto nivel o señal "activa". Alternativamente, o en combinación con esto, se debe notar que una descarga del sistema o contenido guardado en memoria caché puede verificarse y utilizarse. El algoritmo de aprendizaje y razonamiento facilita tomar buenas decisiones sobre cuándo mostrar anuncios, modelos de atención dados. Por ejemplo, las descargas pueden hacerse a un dispositivo móvil tal como un PDA o automóvil, durante al cabo o incluso tiempos móviles. Anuncios entonces pueden guardarse en memoria caché y entonces presentarse en el momento correcto (por ejemplo, para un automóvil, cuando el automóvil se detiene). En otro ejemplo, los anuncios pueden presentarse para descargar y presentación cuando el aprendizaje y razonamiento indica que los anuncios pueden ser mínimamente interrumpidos, (por ejemplo, después del término de tareas tal como enviar un correo electrónico, cerrar una aplicación,...), antes de transitar a nuevas tareas, etc. Adicionalmente, los anuncios de audio y/o visuales pueden presentarse en momento en la presentación de contenido dentro de una difusión de radio o transmisión de radio, cuando un comercial se ajusta, por ejemplo, entre canciones, después de una historia de noticias, después de un anunciante de radio o anunciante de TV pronuncia palabras de activador clave y/o frases tal como, "Y ahora para un intervalo de comercial". Incluso en otras implementaciones, los mecanismos y modelos de negocio pueden emplearse y permiten guardar en memoria caché y contenido de anuncio local relevante presentarse como una o más ranuras de un espacio de comercial. Se considera el siguiente escenario ilustrativo. Un usuario se nota que cambia el hogar a lo largo de una ruta que se vuelve reconocida a través de observar GPS de rutas y destinos de usuario con el tiempo. Los anuncios se guardan en memoria caché con el tiempo, y se revelan y presentan basándose en los detalles del contexto de usuario basándose, por ejemplo, en la ruta viajada, condiciones de camino, la velocidad de usuario y el tiempo de envío, y día de la semana. Además, los anuncios personalizados pueden formarse (o guardarse en memoria caché o pre-buscarse) para mostrarse dentro de algún marco de tiempo predeterminado, pero el registro de tiempo exacto puede basarse en otros factores tal como el inicio de una ranura, reclamarse como un punto comercial en una difusión. Una compañía de difusión puede enviar una señal que un anuncio personalizado, local de una memoria caché puede correr ahora, en lugar de un anuncio genérico que se difunde a todos. En un acercamiento, los anuncios de guardan en memoria caché en un canal lateral de las frecuencias principales del difusor que permiten a la ranuras anunciantes en difusiones personalizarse al usuario a través de muchos tipos diferentes de aparatos inteligentes, basándose en el contexto local o uso. Lo mismo puede hacerse con anuncios de televisión, en donde los anuncios se guardan en memoria caché localmente en un asistente digital personal, una computadora de escritorio, o PDR (grabadora de video personal), por ejemplo, y presentan los anuncios en los tiempos correctos, por ranura de anuncio, etc., basándose en un conocimiento recabado sobre los usuarios, incluso si, por privacidad, todos los detalles sobre los comportamientos y contenido que se rastrean se mantiene local y privado. Esto proporciona medios para asegurar privacidad relativa mientras se viaja al centro, por ejemplo, al procesar detalles que permiten coincidencia, por comportamientos, ubicaciones, etc. La participación de ingreso puede aplicarse en donde una compañía proporciona los anuncios guardados en memoria caché y utiliza la difusión o contenido circundante como un huésped para el anuncio, cuando la ranura llega. En otro ejemplo, los mecanismos pueden colocarse en su lugar para permitir algún canal hacia atrás, por ejemplo, se conoce lo que se compra o en lo que se da clic, ahora buscar conocer uno o más atributos (o propiedades) sobre el usuario, y pedir permiso para enviar estos atributos de regreso. El procesamiento local puede implementarse, en donde la edad, ubicación, y otra demografía del usuario se identifican para ayudar con poner en objetivo internamente, sin compartir tal información fuera del cliente. Como un ejemplo, las impresiones pueden venderse a un anunciante para proporcionar anuncios confeccionados por costumbre para diferentes grupos de edad (que transcurre en una escala de edades comprensivas) y entonces los anuncios céntricos de edad correcta presentados, por las inferencias locales, incluso si esta información privada nunca se comparte a fuentes externas. En otro aspecto, por acuerdo, la privacidad no es una consideración, y por lo tanto, las inferencias sobre demografía pueden calcularse del contenido y comportamiento de usuario, y esta información se utiliza al diseñar políticas para guardar en memoria caché contenido de anuncio, para vender impresiones a anunciantes, y para decidir sobre, como, y cuando presentar.

Al aplicar aprendizaje y razonamiento, las optimizaciones pueden calcularse asociadas con sí, cuando, que, y como mostrar anuncios todos localmente para usuarios particulares, pero hacer también pruebas y respuestas de observación a anuncios. Aprendizaje también puede obtenerse de gente que tiene permiso dado para hacerlo, y entonces aplicar los métodos internamente, en el lado de cliente para la gente que no tiene permiso dado, para obtener regreso máximo de anuncios, pero mientras mantiene análisis en el lado de cliente, para mantener privacidad en contenido y comportamiento. La Figura 15 ilustra una metodología de insertar información de persona en un anuncio para presentación con un ambiente de aplicación de cliente. En 1500, los anuncios se reciben en un servidor de anuncio. En 1502, se ensambla un paquete de anuncio en el servidor de anuncio y se empuja a la máquina de cliente. En 1504, uno o más anuncios del paquete de anuncios se seleccionan para procesamiento de inserción. En 1506, la información personal de usuario se accede en la máquina de cliente. En 1508, la información personal seleccionada se inserta en uno o más de los anuncios. En 1510, los anuncios seleccionados para inserción se insertan en la aplicación de cliente y la información de usuario presentada en uno o más de los anuncios desde dentro del ambiente de aplicación. La Figura 16 ilustra un ejemplo de un sistema 1600 para guardado en memoria caché y presentación geocéntrica de contenido. Una compañía de radio comercial puede desear enviar (por ejemplo, difundir) contenido personalizado, geocéntrico 1602 que se guarda en memoria caché y se hace disponible para el usuario en las ubicaciones apropiadas, tiempos durante ranuras de tiempo especialmente señaladas, etc. Tal información puede enviarse en un canal alterno. Alternativamente, un difusor puede optar para enviar ranuras a terceras partes que transmiten y manejan tales sistemas de guardado en memoria caché geocéntrico 1600 que transmiten y presentan tal información adaptada, específica de ubicación, en ranuras de tiempo apropiados en una difusión comercial en curso. En el último acercamiento, las estaciones de radio comerciales participantes venden ranuras comerciales estándares 1604 para presentación de contenido que se guardó en memoria caché previamente en una caché 1606 por un sistema de guardado en memoria caché proactivo que considera el tamaño de componentes de contenido, la ubicación de un vehículo de usuario 1608 y la velocidad y ruta probable del vehículo. Cuando se recibe una señal directa desde el difusor para la presentación de una n segunda pieza de contenido guardado en memoria caché que representa anuncio dirigido a posición relevante, se reproduce el contenido guardado en memoria caché. Después que se presenta el contenido guardado en memoria caché, el sistema regresa a la difusión comercial. Siguiendo está una descripción más detallada de un mecanismo para considerar preferencias previas de un usuario y comportamiento (por ejemplo, actividad de compra) acoplada con el uso de transmisiones de ubicaciones futuras en una configuración móvil (basándose en patrones de viaje con el tiempo o dirección y velocidad de tiempo real actual) para identificar información y anunciar contenido que puede tener la mayoría del valor para usuarios o ser el contenido de anuncio más efectivo para vender productos y servicios. La información puede combinarse sobre el tiempo del día, la ubicación actual y/o transmisiones sobre el término cercano, ubicación futura del usuario con métodos para predecir el impacto de un anuncio en un usuario (por ejemplo, ver trabajo de anuncio dirigido para MSNBC), por ejemplo, dado un análisis de usuario similares, o preferencias del usuario para ver información. Los métodos para identificar preferencias de información de usuario incluyen el uso de modelos probabilísticos y de usuario basados en regla, que incluyen modelos estadísticos que realizan "filtrado colaborativo" que eleva las estadísticas recolectadas sobre el comportamiento o preferencias de muchos usuarios con el tiempo para generar una valoración de preferencias de un usuario particular, basándose en una consideración de información parcial sobre las preferencias de ese usuario. Al acoplar otros parámetros tal como posición, velocidad, e información de ruta similar con información de preferencia, esto conduce al guardado en memoria caché y presentación de anuncios o notificaciones dirigidas personalizadas. Múltiples piezas distintas de contenido (por ejemplo, anuncios distintos) pueden guardarse en memoria caché en una secuencia basada en un orden en el estado crítico de tiempo valorado o inferido del contenido, dado las preferencias inferidas, así como la ubicación y velocidad de usuarios, o, a través de una consideración de beneficio de costo del valor esperado de las secuencias alternas de las piezas de contenido, dada las preferencias, ubicación, y velocidad de usuarios. Una aproximación es para guardar en memoria caché el contenido por el costo de retraso dividido por el tamaño del contenido. Las decisiones sobre el registro de tiempo y la presentación de la información pueden hacerse basándose en un análisis de costo-beneficio, y con consideración para la ubicación, y en muchos casos, del origen y estructura de otro contenido que ya pudo haberse dirigido (por ejemplo, música que se escucha para propósitos de entretenimiento). El método permite el guardado en memoria caché en curso de información de potencialmente personalizada y de ubicación céntrica acoplada con métodos para toma de decisión sobre el mejor tiempo y número de tiempos para presentar la información a usuarios. Las configuraciones pueden incluir el guardado en memoria caché y presentación de audio de anuncio y/o contenido de gráficos en dispositivos basados en automóvil. En una aplicación, los espacios de comercial en entretenimiento de música local o de difusión se detectan y llenan con contenido de comercial apropiadamente en tiempo de que se guardó en memoria caché. En otros casos, un análisis de costo-beneficio, basándose en toma de decisión de lado de cliente o en atributos guardados en memoria caché que indican el costo de aplazar la presentación de la información puede utilizarse para evitar entretenimiento. Como un ejemplo, se considera el caso de presentar contenido de audio guardado en memoria caché en una configuración en donde un usuario escucha una corriente en curso de audio como parte de noticias o música. El valor esperado de información guardada en memoria caché de presentación ahora contra el posterior puede pesar más que el costo de una interrupción de escuchar la corriente de audio actual. En tales casos, las transiciones elegantes en volumen pueden acoplarse, y potencialmente hacer uso de observaciones de transición, que van desde y hacia el contenido guardado en memoria caché, que regresa al audio en progreso. Las extensiones de aplicación incluyen el almacenamiento o detención de la presentación de la corriente inicial para minimizar pérdida de contenido cuando se presenta la notificación guarda en memoria caché o mensaje. Otras oportunidades para presentar información y contenido de anuncio incluyen intervalos que siguen el término de títulos específicos presentados localmente (por ejemplo, reproductor de CDs), o durante retrasos para cambio de CD o para la descarga de nuevo entretenimiento digital deseado de una red potencialmente intermitente o de ancho de banda bajo. El método puede acoplarse con varios modelos de negocio en donde el guardado en memoria caché y la presentación de información de anuncio dirigida previamente guardada en memoria caché se compra por anunciantes, y en donde los oyentes que se proporcionan con contenido, también se proporcionan con los anuncios. Las notificaciones sobrepuestas y el anuncio pueden cerrarse a una corriente de audio de fondo que se crea del servidor o entretenimiento digital a base de cliente y contenido de información. La información guardada en memoria caché y el contenido de anuncio también pueden utilizarse simplemente para detectar y sobreponer comerciales existentes en audio o video difundido. Alternativamente, en un modelo de negocio a fin con las ventas de puntos comerciales locales por redes de radio y televisión, señales especiales pueden proporcionarse por proveedores de contenido (tal como difusores) para dar la dirección para la presentación de contenido guardado en memoria caché que se registra en tiempo para ajustarse dentro de una ranura comercial particular. Tales modelos permitirán a los proveedores de contenido de audio y visual vender tales puntos comerciales guardados en memoria caché, locales que contienen información geocéntrica, personalizada, o para manejar tales anuncios dirigidos locales por sí mismos. La Figura 16 captura una implementación de un esquema de guardado en memoria caché geocéntrico total y modelo de negocios asociado. La Figura 17 ilustra una metodología de manejar información de lado de cliente basándose en privacidad. En 1700, el modelo(s) probabil ístico y/o teórico de decisión puede emplearse para desarrollar datos de probabilidad y, aprender y razonar sobre usuario de lado de cliente y/o procedimiento de sistema. En 1702, el modelo(s) se desarrolla sobre la información usuario que pueden incluir al menos información de comportamiento y contenido personal del cliente. En 1704, se desarrolla un modelo de privacidad para manejar privacidad relacionada con contenido de comportamiento y personal, así como información que puede derivarse indirectamente a través de interacción de usuario con contenido (por ejemplo, velocidades de clic) e información de contexto, por ejemplo. En 1706, el modelo se procesa para realizar controles de privacidad de usuario para interacción manual y/o procesamiento automático antes de enviar información de usuario privada del cliente a un sitio remoto. En 1708, el modelo se actualiza para reflejar cambios en información de comportamiento de usuario e interacción de contenido personal, por ejemplo. La Figura 18 ¡lustra una metodología para manejar información de lado de cliente relacionada con el registro de tiempo de procedimientos. En 1800, el modelo(s) probabilístico y/o teórico de decisión puede emplearse para desarrollar datos de probabilidad y, aprender y razonar sobre actividades de usuario de lado de cliente, comportamiento y/o procedimientos de sistema. En 1802, el modelo(s) se desarrolla sobre procedimientos de lado de cliente asociados con registro de tiempo. En 1804, un modelo(s) se desarrolla para decidir cuándo guardar en memoria caché y/o agotar contenido, procedimiento de sistema y/o datos. En 1806, el modelo se actualiza para reflejar cambios en interacción de usuario, actividades de sistema y/o datos, por ejemplo. La Figura 19 ilustra una metodología para manejar interrupciones de lado de cliente de usuario y/o procedimientos de cliente. En 1900, el modelo(s) probabilístico y/o teórico de decisión puede emplearse para desarrollar datos de probabilidad y, para aprender y razonar sobre actividades de usuario de lado de cliente, comportamiento y/o procedimiento de sistema. En 1902, el modelo(s) se desarrolla para aprender razonar sobre interrupciones, por ejemplo, tareas o actividades de usuario de lado de cliente y/o procedimientos de sistema relacionados. En 1904, el modelo(s) se ejecuta para minimizar interrupciones usuario basadas en información de contexto, preferencias de usuario, recursos de sistema, etc. En 1906, el modelo(s) se actualiza para reflejar cambios en interacción de usuario, actividades de sistema y/o datos, por ejemplo. La Figura 20 ilustra una metodología para mejorar interés de usuario en procedimientos de lado de cliente o información. En 2000, el modelo(s) probabilístico y/o teórico de decisión puede emplearse para desarrollar datos de probabilidad y, aprender y razonar sobre actividades de usuario de lado de cliente, comportamiento y/o procedimientos de sistema. En 2002, el modelo(s) se desarrolla para aprender y razonar sobre interés de usuario en procedimientos de lado de cliente, programas y/o datos. En 2004, el modelo(s) se procesa para mejorar interés de usuario relacionado con datos de interacción de usuario, información de contexto, preferencias de usuario, información de anuncio (por ejemplo, contenido, formato, duración,...)- Las mejoras pueden incluir combinar música con presentación de contenido de imagen, silenciar el contenido de audio durante presentación del contenido, saltar a otro contenido cuando se presenta el contenido, y así sucesivamente. En 2006, el modelo(s) se actualiza para reflejar cambios en datos de interacción de usuario, información de contexto, preferencias usuario, e información de anuncio, por ejemplo. Como se utiliza en esta aplicación, los términos "componentes" y "sistema" pretenden hacer referencia a una entidad relacionada con computadora, ya sea hardware, una combinación de hardware y software, software, o software en ejecución. Por ejemplo, un componente puede ser, pero no se limita a ser, un procedimiento que corren un procesador, un procesador, una unidad de disco duro, unidades de almacenamiento múltiples (de medios de almacenamiento óptico y/o magnético), un objeto, un ejecutable, una secuencia de ejecución, un programa, y/o una computadora. A manera de ilustración, tanto una aplicación que corre en un servidor como el servidor puede ser un componente. Uno o más componentes pueden recibir dentro de un procedimiento y/o secuencia de ejecución, y un componente puede localizarse en una computadora y/o distribuirse entre dos o más computadoras. Haciendo referencia ahora a la Figura 21, se ilustra un diagrama de bloque de una computadora operable para ejecutar la arquitectura de procesamiento e inserción de anuncio de aplicación de cliente descrita. Con el fin de proporcionar contexto adicional para varios aspectos de la misma, la Figura 21 y la siguiente discusión pretenden proporcionar una breve descripción general de un ambiente de cómputo adecuado 2100 en donde los varios aspectos de la innovación pueden implementarse. Mientras la descripción anterior esta en el contexto general de instrucciones ejecutables por computadora que pueden correr en una o más computadoras, aquellos expertos en la técnica reconocerán que la innovación también puede implementarse en combinación con otros módulos de programa y/o como una combinación de hardware y software. Generalmente, los módulos de programa incluyen rutinas, programas, componentes, estructuras de datos, etc., que realizan tareas particulares o implementan tipos de datos abstractos particulares. Además, aquellos expertos en la técnica apreciarán que los métodos inventivos pueden practicarse con otras configuraciones de sistema de computadora, que incluyen sistemas de computadora de procesador individual o multiprocesador, minicomputadoras, macrocomputadoras, así como computadoras personales, dispositivos de cómputo móviles, electrónica a base de microprocesador o de consumidor programable, y similares, cada uno de los cuales puede acoplarse operativamente con uno o más dispositivos asociados. Los aspectos ilustrados de la innovación también pueden practicarse en ambientes de cómputo distribuidos en donde ciertas tareas se realizan por dispositivos de procesamiento remotos que se enlazan a través de una red de comunicaciones. En un ambiente de cómputo distribuido, los módulos de programa pueden localizarse tanto en dispositivos de almacenamiento de memoria local como remota. Una computadora típicamente incluye una variedad de medios legibles por computadora. Los medios legibles por computadora puede ser cualquier medio que puede accederse por la computadora e incluye tanto medios volátiles como no volátiles, medios removibles y no removibles. A manera de ejemplo, y no de limitación, los medios legibles por computadora pueden comprender medios de almacenamiento por computadora y medios de comunicación. Los medios de almacenamiento por computadora incluyen tanto medios volátiles y no volátiles, removibles y no removibles implementados en cualquier método o tecnología para almacenamiento de información tal como instrucciones legibles por computadora, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos. Los medios de almacenamiento por computadora incluyen, pero no se limitan a, RAM, ROM, EEPROM, memoria flash u otra tecnología de memoria, CD-ROM, disco de video digital (DVD) u otro almacenamiento de disco óptico, cassettes magnéticos, cinta magnética, almacenamiento de disco magnético u otros dispositivos de almacenamiento magnético, o cualquier otro medio que puede utilizarse para almacenar la información deseada y que puede accederse por la computadora.

Con referencia de nuevo a la Figura 21, el ambiente ilustrativo 2100 para ¡mplementar varios aspectos incluye una computadora 2102, la computadora 2102 que incluye una unidad de procesamiento 2104, una memoria de sistema 2106 y un conductor común de sistema 2108. El conductor común de sistema 2108 acopla componentes de sistema que incluyen, pero no se limitan a, la memoria de sistema 2106 a la unidad de procesamiento 2104. La unidad de procesamiento 2104 puede ser cualquiera de varios procesadores comercialmente disponibles. Los microprocesadores dobles y otras arquitecturas de procesador múltiple también pueden emplearse como la unidad de procesamiento 2104. El conductor común de sistema 2108 puede ser cualquiera de varios tipos de estructura de conductor común que además pueden interconectarse a un conductor común de memoria (con o sin un controlador de memoria), un conductor común periférico, y un conductor común local que utiliza cualquiera de una variedad de arquitecturas de conductor común comercialmente disponibles. La memoria de sistema 2106 incluye memoria sólo de lectura (ROM) 2110 y memoria de acceso aleatorio (RAM) 2112. Un sistema de entrada/salida básico (BIOS) se almacena en una memoria no volátil 2110 tal como ROM, EPROM, EEPROM, cuyo BIOS contiene las rutinas básicas que ayudan a transferir información entre elementos dentro de la computadora 2102, tal como durante el arranque. La RAM 2112 también incluye una RAM de alta velocidad tal como RAM estática para datos guardados en memoria caché.

La computadora 2102 además incluye una unidad de disco duro interno (HDD) 2114 (por ejemplo, EIDE, SATA), cuya unidad de disco duro interna 2114 también puede configurarse para uso externo en una estructura adecuada (no mostrada), una unidad de disco flexible magnético (FDD) 2116, (por ejemplo, para leer de o escribir a un disquete removible 2118) y una unidad de disco óptico 2120, (por ejemplo, leer un disco de CD-ROM 2122 ó, para leer de o escribir a otro medio óptico de alta capacidad tal como el DVD). La unidad de disco duro 2114, unidad de disco magnético 2116 y unidad de disco óptico 2120 puede conectarse al conductor común de sistema 2108 por una interfase de unidad de disco duro 2124, una interfase de unidad de disco magnético 2126 y una interfase de unidad óptica 2128, respectivamente. La interfase 2124 para implementaciones de unidad externa incluye al menos una o ambas tecnologías de interfase de Conductor común en serie universal (USB) e IEEE 1394. Otras tecnologías de conexión de unidad externa están dentro de la contemplación de la innovación en cuestión. Las unidades y sus medios legibles por computadora asociados proporcionan almacenamiento no volátil de datos, estructuras de datos, instrucciones ejecutables por computadora, y asi sucesivamente. Para la computadora 2102, las unidades y medios acomodan el almacenamiento de cualquier dato en un formato digital adecuado. Aunque la descripción de los medios legibles por computadora anteriores se refieren HDD, un disquete magnético removible, y un medio óptico removible tal como CD o DVD, se debe apreciar por aquellos expertos de la técnica que otros tipos de medios que son legibles por una computadora, tales como unidades Zip, cassettes magnéticos, tarjetas de memoria flash, cartuchos, y similares, también pueden utilizarse en el ambiente operativo ilustrativo, y además, que cualquier tal medio puede contener instrucciones ejecutables por computadora para realizar los métodos de la innovación descrita. Un número de módulos de programa puede almacenarse en las unidades y RAM 2112, que incluye un sistema operativo 2130, uno o más programas de aplicación 2132, otros módulos de programa 2134 y datos de programa 2136. Todo o porciones del sistema operativo, aplicaciones, módulos, y/o datos también pueden guardarse en memoria caché en la RAM 2112. Se debe apreciar que la innovación puede im plementarse con varios sistemas operativos comercialmente disponibles o combinaciones de sistemas operativos. Un usuario puede ingresar comandos e información en la computadora 2102 a través de uno o más dispositivos de entrada por cable/inalámbricos, por ejemplo, un teclado 2138 y un dispositivo de señalamiento, tal como un ratón 2140. Otros dispositivos de entrada (no mostrado) pueden incluir un micrófono, un control remoto de IR, una palanca de mandos, una almohadilla de juegos, una pluma de aguja, pantalla táctil, o similares. Estos y otros dispositivos de entrada frecuentemente se conectan a la unidad de procesamiento 2104 a través de una interfase de dispositivo de entrada 2142 que se acopla al conductor común de sistema 2108, pero pueden conectarse por otras interfases, tal como un puerto paralelo, un puerto en serie de IEEE 1394, un puerto de juego, un puerto de USB, una interfase de IR. , etc. Un monitor 2144 u otro tipo de dispositivo de presentación también se conecta al conductor común de sistema 2108 a través de una interfase, tal como un adaptador de video 2146. Además del monitor 2144, una computadora típicamente incluye otros dispositivos de salida periféricos (no mostrado), tal como bocinas, impresoras, etc. La computadora 2102 puede operar en un ambiente en red que utiliza conexiones lógicas a través de comunicaciones por cable y/o inalámbricas a una o más computadoras remotas, tal como una computadora(s) remota 2148. La computadora(s) remota 2148 puede ser una estación de trabajo, una computadora de servidor, un enrutador, una computadora personal, una computadora portátil, o aparato entretenimiento a base de microprocesador, un dispositivo par u otro nodo de red común, y típicamente incluye muchos o todos los elementos descritos relativos a la computadora 2102, aunque, para propósitos de brevedad, sólo se ilustra una memoria/dispositivo de almacenamiento 2150. Las conexiones lógicas ¡lustradas incluyen conectividad por cable/inalámbrica a una red de área local (LAN) 2152 y/o redes mayores, por ejemplo, una red de área ancha (WAN) 2154. Tales ambientes en red de LAN y WAN comúnmente están ubicados en oficinas y compañías, y facilitan redes de computadora extendidas en empresa, tal como intranets, todas de las cuales pueden conectarse a una red de comunicaciones globales, por ejemplo, Internet. Cuando se utiliza en un ambiente en red de LAN, la computadora 2102 se conecta a la red local 2152 a través de una interfase de red de comunicación por cable y/o inalámbrica o adaptador 2156. El adaptador 2156 puede facilitar comunicación por cable o inalámbrica a la LAN 2152, que también puede incluir un punto de acceso inalámbrico dispuesto ahí para comunicarse con el adaptador inalámbrico 2156. Cuando se utiliza en un ambiente en red de WAN, la computadora 2102 puede incluir un módem 2158, o se conecta a un servidor de comunicaciones en la WAN 2154, o tiene otros medios para establecer comunicaciones en la WAN 2154, tal como a manera de Internet. El módem 2158, que puede ser interno o externo y un dispositivo por cable o inalámbrico, se conecta al conductor común de sistema 2108 a través de la interfase de puerto en serie 2142. En un ambiente en red, los módulos de programa ilustrados relativos a la computadora 2102, o porciones de la misma, pueden almacenarse en la memoria remota/dispositivo de almacenamiento 2150. Se apreciará que las conexiones en red mostradas son ilustrativas y pueden utilizarse otros medios para establecer un enlace de comunicaciones entre las computadoras. La computadora 2102 es operable para comunicarse con cualquiera de los dispositivos inalámbricos o entidades operativamente dispuestas en comunicación inalámbrica, por ejemplo, una impresora, escáner, computadora de escritorio y/o portátil, asistente de datos portátil, satélite de comunicaciones, cualquier pieza de equipo o ubicación asociada con una etiqueta inalámbricamente detectable (por ejemplo, un quiosco, puesto de periódicos, baño), y teléfono. Esto incluye tecnologías inalámbricas de Wi-Fi y Bluetooth™. De esa forma, la comunicación puede ser una estructura predefinida como con una red convencional o simplemente una comunicación ad hoc entre al menos dos dispositivos. Wi-Fi, o Fidelidad inalámbrica, permite la conexión de Internet desde el sillón en el hogar, una cama en un cuarto de hotel, o una sala de conferencias en el trabajo, sin cables. Wi-Fi es una tecnología inalámbrica similar a la utilizada en un teléfono celular que permite a tales dispositivos, por ejemplo, computadoras, enviar y recibir datos dentro y fuera; en cualquier lugar dentro de la escala de una estación base. Las redes de Wi-Fi utilizan tecnologías de red llamadas IEEE 802.11 X (a, b, g, etc.) para proporcionar conectividad inalámbrica rápida, segura, confiable. Una red de Wi-Fi puede utilizarse para conectar computadoras entre sí, a Internet, y a redes por cable (que utilizan IEEE 802.3 o Ethernet). Las redes de Wi-Fi pueden operar en las bandas de radio de 2.4 y 5 GHz sin licencia. IEEE 802.11 aplica generalmente a LANs inalámbrica si proporciona transmisión de uno o dos MVPS en la banda de 2.4 GHz que utiliza espectro de extensión de salto de frecuencia (FHS) o espectro de extensión de secuencia directa (DSS). IEEE 802.11a es una extensión a IEEE 802.11 que aplica a LANs inalámbrica y proporciona hasta 54 MVPS en la banda de 5GHz. IEEE 802.11a utiliza un esquema de codificación de multiplexado de división de frecuencia ortogonal (OFDM) en lugar de FHSS o DSS. IEEE 802.11 b (también denominado como 802.11 DSS de alta velocidad o Wi-F¡) es un extensión a 802.11 que aplica a LANs inalámbrica si proporciona transmisión de 11 en MVPS (con seguridad para 55.5, 2 y 1 MVPS) en la banda de 2.4 GHz. IEEE 802.11 g aplica a LANs inalámbrica si proporciona 20+ MVPS en la banda de 2.4 GHz. Los productos pueden contener más de una banda (por ejemplo, banda doble), para que las redes puedan proporcionar desempeño de mundo real similar a las redes de Ethernet por cable de base T10 básicas utilizadas en muchas oficinas. Haciendo referencia ahora a la Figura 22, se ilustra un diagrama de bloques esquemático de un ambiente de cómputo de procesamiento e inserción de anuncio de aplicación de cliente ilustrativa 2200 de acuerdo con otro aspecto. El sistema 2200 incluye una o más cliente(s) 2202 a las cuales pueden empujarse paquetes de anuncio. El cliente(s) 2202 puede ser hardware y/o software (por ejemplo, secuencias, procedimientos, dispositivos de cómputo). El cliente(s) 2202 puede alojar cookie(s) y/o información contextual asociada al emplear la innovación en cuestión, por ejemplo. El sistema 2200 también incluye uno o más servidor(es) 2204. Los servidores 2204 pueden incluir servidores de anuncio a los cuales los vendedores de servidores de vendedor 2207 envían anuncios para descargar a aplicaciones de cliente. El servidor(es) 2204 también puede ser hardware y/o software (por ejemplo, secuencias, procedimientos, dispositivos de cómputo). Los servidores 2204 pueden alejar secuencias para realizar transformaciones al emplear la invención, por ejemplo. Una comunicación posible entre un cliente 2202 y un servidor 2204 puede estar en la forma de paquete de datos adaptado para transmitirse entre dos o más procedimientos de computadora. El paquete de datos puede incluir una cookie y/o información contextual asociada, por ejemplo. El sistema 2200 incluye una estructura de comunicación 2206 (por ejemplo, una red de comunicación global tal como Internet) que puede emplearse para facilitar comunicaciones entre el cliente(s) 2202 y el servidor(es) 2204. Las comunicaciones pueden facilitarse a través de una tecnología por cable (que incluye fibra óptica) y/o inalámbrica. El cliente(s) 2202 se conectan operativamente a uno o más de almacenamiento(s) de datos de cliente 2208 que pueden emplearse para almacenar información local al cliente(s) 2202 (por ejemplo, cookie(s) y/o información contextual asociada). Similarmente, el servidor(es) 2204 se conectan operativamente a uno o más almacenamiento(s) de datos de servidor 2210 que pueden emplearse para almacenar información local a los servidores 2204. Lo que se describió anteriormente incluye ejemplos de la innovación descrita. Es decir, por supuesto, no es posible describir toda combinación concebible de componentes y/o metodologías, pero un experto en la técnica reconocerá que muchas combinaciones adicionales y cambios son posibles. Por consiguiente, la innovación pretende abarcar todas tales alteraciones, modificaciones y variaciones que caen dentro del espíritu y alcance de las reivindicaciones anexas. Además, a la extensión que el término "incluye" se utiliza en la descripción detallada o reivindicaciones, tal término pretende ser inclusivo en una forma similar al término "que comprende" como "comprendiendo" se interpreta cuando se emplea como una palabra de transición en una reivindicación.

Claims

REIVINDICACIONES

1.- Un sistema implementado por computadora (100) que facilita anunciar en una aplicación de cliente, que comprende: un componente anuncio (102) para recibir y procesar contenido de anuncio; y un componente de aplicación (104) para insertar el contenido de anuncio en una aplicación de cliente para presentación a un usuario.

2.- El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, en donde el contenido de anuncio está en la forma de al menos una de texto, gráficos, una imagen, datos de audio, y datos de video.

3. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de conversión para convertir el contenido de anuncio para presentación en la aplicación de cliente.

4. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de memoria caché que guarda en memoria caché el contenido de anuncio en un sistema de cliente.

5. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, en donde el componente de anuncio recibe un paquete de anuncios, el paquete incluye anuncios múltiples, cada uno de los cuales tiene un lugar de inserción y presentación en la aplicación de cliente.

6. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de usuario para proporcionar preferencias de usuario, el procesamiento del cual determina qué contenido de anuncio se inserta en la aplicación de cliente para presentación.

7. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de usuario para proporcionar información de estado de usuario, el procesamiento del cual determina qué contenido de anuncio se inserta en la aplicación de cliente para presentación.

8. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1 , en donde el contenido de anuncio se inserta en una aplicación de juego para que el contenido de anuncio aparezca en el ambiente de juego de la aplicación de juego para percepción por un usuario.

9. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de formateo para formatear el contenido de anuncio de acuerdo con un requerimiento de la aplicación de cliente en donde se presenta el contenido de anuncio.

10. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de registro para registrar datos de interacción de usuario de la aplicación de cliente, los datos de interacción de usuario procesados para determinar en donde se presenta el contenido de anuncio en la aplicación de cliente.

11. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 1, que además comprende un componente de aprendizaje y razonamiento de máquina que emplea un análisis a base de probabilística y/o estadística para pronosticar o inferir una acción para realizarse automáticamente.

12. - Un método implementado por computadora de anuncio en una aplicación de cliente, que comprende: recibir datos de anuncio (200) de un vendedor; transmitir los datos de anuncio a un cliente (202); iniciar una aplicación de cliente (204); acceder a los datos del anuncio (206); y insertar los datos de anuncio en la aplicación de cliente (208) para presentación a un usuario de cliente.

13. - El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende formatear los datos de anuncio para ajustarse en una ubicación designada de la aplicación de cliente.

14. - El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende insertar información personal del usuario en los datos de anuncio para presentación al usuario.

15.- El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende un acto de guardar en memoria caché los datos de anuncio en el cliente.

16. - El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende un acto de reemplazar dinámicamente un primer anuncio insertado con un segundo anuncio.

17. - El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende un acto de registrar información de presentación de anuncio para cobrar al vendedor.

18. - El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende un acto de actualizar los datos del anuncio en el cliente para presentar datos de anuncio actualizados en la aplicación de cliente.

19. - El método de acuerdo con la reivindicación 12, que además comprende un acto de realizar el acto de insertar cuando el usuario selecciona una vista en la aplicación de cliente de la cual se van a presentar los datos de anuncio designados.

20. - Un sistema ejecutable por computadora para insertar anuncios en una aplicación de cliente, que comprende: medios implementados por computadora (102) para recibir y procesar datos de anuncio para inserción en una aplicación de cliente; medios implementados por computadora (504) para seleccionar los datos de anuncio basándose en al menos uno de estado de usuario y preferencias de usuario (514); medios implementados por computadora para personalizar los datos de anuncio; y medios implementados por computadora (324, 518) para insertar los datos de anuncio en la aplicación de cliente para presentación a un usuario de cliente.