TWI591557B - 配置廣告的系統與方法 - Google Patents

Description

配置廣告的系統與方法

本揭露係關於一種配置廣告的系統與方法。

在數位匯流(digital convergence)趨勢的引領下，電視產業正在學習過往傳統手機演進到智慧型手機(smart phone)的歷史腳步，將傳統電視時代推向新一代智慧聯網電視(smart TV)的時代。例如，傳統電視廣告置放的方法是，廣告商預先向電視台購買置放廣告的時段，或是電視台分配廣告播放的時段，並根據廣告前後的電視內容收視率來決定置放廣告的收費價格。一般來說，電視內容收視率越高，廣告商所付的廣告費用就越多。

例如，第一圖是廣告商預先向電視業者購買時段的一示意圖。第一圖的例中，節目(program)A、節目B、以及節目C是三段循序播放的電視內容，並且收視率高低是節目A>節目B>節目C，所以，在節目A與節目B間的廣告AD_w、AD_x之費用會比在節目B與節目C間的廣告AD_y、AD_z的費用高。

既有的電視廣告置放方式沒有參考與電視內容有關的使用者回饋來置放貼近使用者興趣的廣告，而僅是由廣告商自行購買節目時段、或是由電視台分配各廣告在不同的時段中撥出，電視台再根據節目的收視率評斷廣告的效益與收費。收視率越高，所付的價錢就越多隨著節目收視率和時段好壞，而有所增減。廣告商評估電視廣告的成效是根據收視率成本(Cost Per Rating Point，CPRP)和每千人成本(Cost Per Mille，CPM)，來當作電視廣告投放效益的重要指標。收視率成本是每得到一個收視百分點所需花費的成本。每千人成本是要將該廣告送達1000人所需的成本。

對廣告商來說，針對特定之使用者群體、或是反應使用者的回應來源，可強化其廣告效益之播放時段，且收視率高低並不等同於其廣告效益之高低，依收視率高低選擇播放時段並不是有效的方法。對電視台來說，前述既有的方法未能推估出能最大化廣告效益之播放方法、順序與時段。並且，使用者較容易看到與電視內容不相關、或是與使用者興趣無關的廣告。

隨著電視廠商與開發者們從各種面相切入，例如將電視與網際網路連結、結合社群網路、研發適合在電視使用的網路服務；或是設計更適合使用者操作的電視遙控器、開創全新之與電視互動使用者體驗等等，試圖重新研製電視，將電視打造為更適合作為網路時代中家庭影音娛樂核心的智慧聯網電視。待智慧聯網電視普及後，許多被認為傳統電視無法達到的事情，就可以靠著智慧聯網電視來達成。

有一技術是透過攝影與生物統計學(biometrics)來判斷一公共場所中的群組有哪些人，並且針對此群組中的人的個性來推薦適合的廣告。有一技術是透過一系統去紀錄使用者用某一上網裝置，例如個人電腦，上網的行為，然後對此使用者的另一台顯示裝置，例如設定盒(setup box)，參考此使用者在上網裝置的行為，來播送特定的廣告。有一技術是根據使用者預先設定的特徵值給予不同類型的廣告，使用者可以針對這些廣告進行投票，看自己是否喜歡這樣的廣告，系統會根據使用者的喜好去更改使用者預先設定的特徵值，再去給予使用者適合的廣告類型，比較接近個人化廣告。

還有一技術是根據使用者在網路上的社交資訊和線上的行為來進行廣告的推播，此技術先針對不同使用者的社交資訊與線上的行為來進行分群，然後推播廣告給至少一個在該群的使用者，讓此使用者進行廣告排序，在將結果傳送給其他人。還有一技術是關於線上進行廣告播放的方法，此方法將廣告進行分類，並將廣告推播給使用者，以及蒐集使用者針對該分類廣告的回應(此回應例如包含是否有點擊、直接關閉等)，再將這些回應結合到現有的標準。

還有一技術是關於一種智慧型動態市場行銷資料蒐集與廣告傳送方法。如第二圖的流程所示，此方法藉由蒐集至少一消費者的資料以及網協(Internet Protocol，IP)位置，分析此消費者資料以決定適合該此消費者之至少一廣告，並透過此消費者所在的IP位置，將此資料傳送給此消費者。

有一篇論文的技術是關於根據使用者的興趣推播相關廣告到網路協定電視(Internet Protocol Television，IPTV)上。此篇論文提供了一種個人化廣告的出價模型(bidding model)在IPTV上，其中使用者屬性資料(user profile)和廣告置放系統(advertisement insertion system)的限制是出價和預算的限制，會根據出價的結果來決定要撥放的廣告。有一篇論文的技術是關於根據存放在家中設定盒中的使用者資料來決定要要撥放何何種廣告給哪個使用者，使用者資料例如包含使用者職業、使用者所在地方、使用者現在和過去的行為等；根據這些使用者相關資料建構出情境感知(context aware)的環境，並且依照不同的時間推播適合的廣告。

有一種稱為影像感知(VideoSense)的方法是自動根據影片中出現過的文字或是對此影片的描述去決定在甚麼地方塞進這些影片廣告。有一篇論文的技術是根據使用者的興趣和電視的內容來進行個人化廣告推薦，此技術先收集使用者的簡介，並根據興趣將其分成不同群；一廣告代理商(advertising agent)則事先離線計算要播放的電視廣告和使用者群體之間的關係；當使用者要看電視時，此技術會播放針對此電視節目內容中使用者群體最有興趣的廣告給使用者。

還有一篇論文的技術提出了一種智慧型視訊(video)廣告覆蓋(overlay)系統。此技術不將廣告都放置在固定的位置。而是如第三圖所示，針對影片進行文字、人臉辨識去辨識出他的顯著度，並透過影片文字進行廣告排序來將適合的影片放置在較不影響使用者觀看的位置。還有一些技術針對電視廣告置放提供了相關的解決方式，包括如提供網頁介面供廣告商選擇、可選擇特定屬性的使用者族群等。

所以，廣告業者如果可以針對特定的使用者群體、或是藉由納入來自使用者端對電視節目內容的回饋等，來建立電視節目與廣告內容的關聯性，並且可動態決定電視節目後的廣告內容，進而推估出能最大化廣告效益的播放方法、順序與時段；則如何依此達到廣告業者與使用者端之共同利益的廣告配置技術更是不可或缺的。

本揭露的實施範例可提供一種配置廣告的系統與方法。

所揭露之一實施範例是關於一種配置廣告的系統。此系統包含一影像物件標示及回應元件(image object marking and response element)、一使用者興趣追蹤元件(user interest tracking element)、以及一廣告自動匹配計算元件(advertisement auto-matching element)。此影像物件標示及回應元件接收一節目訊號後，標示出一目前時段之電視節目內容中出現的至少一物件。此使用者興趣追蹤元件統計所有使用者於此目前時段對此至少一物件有興趣的特定物件，並且蒐集所有使用者對此目前時段之電視節目內容的回饋資訊。廣告自動匹配元件根據此目前時段允許被播送的一廣告集合，計算各特定物件與此廣告集合中各廣告的相關性、以及計算此廣告集合中各廣告的一興趣分數，並取出一候選廣告群來進行播放。

所揭露之另一實施範例是關於一種配置廣告的方法。此方法包含：蒐集一或多個使用者針對一第一時段之電視節目內容的回饋資訊；分析此回饋資訊，以建構一使用者回饋集合，並依此使用者回饋集合比對一廣告集合；以及根據此使用者回饋集合與計算出的此廣告集合中各廣告的一興趣分數，取出一候選廣告群並於一第二時段來播放。

茲配合下列圖示、實施範例之詳細說明及申請專利範圍，將上述及本發明之其他目的與優點詳述於後。

本揭露實施例依據來自使用者端對電視內容的回饋，例如來自一或多個使用者對電視節目上之物件之點擊/購買行為、來自一或多個使用者對電視節目於網站上發表的論點等、或是來自一或多個使用者對電視節目於社群網站上分享的影像，提出一種動態決定電視節目後的配置廣告技術。第四圖以一範例說明本揭露一配置廣告技術在內容提供者端與使用者端的一應用情境，但此配置廣告技術的應用情境不受限於僅此範例。

參考第四圖的範例，一內容提供者端，如頻道業者400，分別傳送節目訊號400a到一影像物件標示及回應裝置410與使用者的電視470中。當使用者端，如觀看電視的使用者，在觀看電視時，影像物件標示及回應裝置410會去標示出一目前時段之電視節目中出現的至少一物件(例如，紅色車子等)。當使用者對此物件有興趣時，可透過一點選元件如遙控器420與其電視上出現的此物件互動，以觀看更詳細的資訊。一使用者興趣追蹤裝置440此時會記錄此使用者點選的動作430，並標示有使用者對此至少一物件有興趣的特定物件。使用者興趣追蹤裝置440會統計出所有使用者透過影像物件標示及回應裝置410表示此目前時段有興趣的特定物件，還可以即時地去多個社群網路抓取所有使用者對此電視節目的評論450(例如，好酷的紅色車子452，我喜歡此車子454等)，並且執行一使用者(此例為電視使用者)回饋分類演算法。

使用者回饋分類演算法的輸入可包含討論電視內容的網路資訊(例如，電視節目的評論450)、間接使用者透過影像物件標示及回應裝置410與出現在電視上之特定物件的互動或回應行為(例如，使用者點選的動作430)等，還可以考慮不同的使用者群體(例如，電視的使用者可分為壯年、青年、男性、女性等不同群體)觀看電視的興趣與行為模式，並作為調整此演算法的依據。完成使用者回饋的分類之後，一廣告自動匹配元件460可藉由此目前時段允許被播送的一廣告集合，計算各特定物件和此廣告集合中各廣告的相關性、以及計算此廣告集合中各廣告的興趣分數，將各廣告歸類至不同的使用者回饋的分類，並取出一候選廣告群，例如此候選廣告群可以是前n名可能讓使用者會感興趣的廣告，n可為一預定的正整數，以將此候選廣告群在另一廣告時段480中播放。

依此，根據本揭露一實施例，第五圖說明一配置廣告系統。參考第五圖，配置廣告系統500可包含影像物件標示及回應元件510、使用者興趣追蹤元件540、以及廣告自動匹配元件460。影像物件標示及回應元件510接收一節目訊號400a後，標示出一目前時段之電視節目中出現的一或多個物件510b。使用者興趣追蹤元件540統計出於此目前時段，一或多個使用者對此一或多個物件有興趣的特定物件，並且蒐集對此目前時段之電視節目內容的使用者回饋資訊440a。影像物件標示及回應元件510例如是影像物件標示及回應裝置或是影像物件標示及回應系統皆可。使用者興趣追蹤元件540例如是使用者興趣追蹤裝置或是使用者興趣追蹤系統皆可。

廣告自動匹配元件460可分析此回饋資訊440a，例如對有興趣的此特定物件進行物件回饋頻率分析或是使用者興趣分析，由這些分析的任一組合建構出一使用者回饋集合，然後依此使用者回饋集合比對此目前時段播送的一廣告集合560a；此廣告集合560a是至少一廣告所組成的集合，可以來自廣告廠商或是由第三方提供等。廣告自動匹配元件460根據此目前時段允許被播送的廣告集合560a，計算各特定物件與此廣告集合560a中各廣告的相關性、以及計算各廣告的興趣分數，並取出一候選廣告群560b來進行播放。

藉由配置廣告系統500，根據本揭露一實施例，第六圖說明一配置廣告方法的運作。在第六圖的實施例中，可蒐集一或多個使用者針對一第一時段之電視節目內容的回饋資訊(步驟610)。然後分析此回饋資訊，如前述之回饋頻率分析、或使用者興趣分析、或電視節目內容之觀看者的評論等，以建構一使用者回饋集合，並依此使用者回饋集合比對一廣告集合(步驟620)。再根據此使用者回饋集合與計算出的此廣告集合中各廣告的興趣分數，取出一候選廣告群並於一第二時段來播放(步驟630)。

根據本揭露上述實施例，第七圖是一範例示意圖，說明頻道業者、節目供應商或廣告商預先準備好廣告集合，提供給頻道業者動態決定撥放時段。參考第七圖的範例，廣告商預先準備好一廣告集合710，並提供給頻道業者。此範例中，廣告集合710包含廣告AD_a1、AD_a2、…、AD_w、AD_x、AD_y、AD_z。此頻道業者應用本揭露之配置廣告技術，蒐集與分析電視節目內容的回饋資訊，包括如觀看者評論(viewer comment)721~723、使用者興趣(user interest)731~733等，並根據每段電視節目中使用者感興趣度較高的物件，例如可透過使用者在社群網路上的回饋意見或是使用者選取在電視上出現的物件等方法來判斷，以及根據演算法(algorithm)，從廣告集合710中動態地去選取出與使用者興趣關聯性較高的候選廣告群，然後在該段電視節目後的廣告時段來播放。此演算法例如是利用K個最接近的鄰近者(k-th Nearest Neighbor，KNN)的分類法。

例如，分析回饋資訊如觀看者評論711及使用者興趣721後，根據演算法，從廣告集合710選出廣告AD_a1與AD_a2，並在節目_A後的廣告時段來播放；同樣地，分析回饋資訊如觀看者評論712及使用者興趣722後，根據演算法，從廣告集合710選出廣告AD_b1與AD_b2，並在節目_B後的廣告時段來播放。

上述本揭露實施例中，廣告集合中各廣告還可包含至少一種廣告描述屬性，此至少一種廣告描述屬性例如是標籤、型態特徵、廣告播送區域範圍等。使用者目前時段之電視節目內容的回饋資訊或是使用者回饋集合，是該候選廣告群尚未播放前的一取樣時間區間內，至少一使用者對該電視節目內容之一次以上的互動回饋資訊與評論回饋資訊，之前述兩種資訊的其中一種資訊或其組合。互動回饋資訊例如是使用者在觀看電視電視節目內容時，透過至少一電器如電視、遙控器、電腦、行動裝置、手勢輸入裝置或其他輸入裝置，經由內嵌於電視內容中、或使用者自行定義、或其他系統提供的物件資訊，對此電視節目內容中出現之物件進行的操作行為。評論回饋資訊例如是使用者在可被其他使用者閱聽的至少一網站上所發表與此電視節目內容相關的如文字、聲音、影像、影音、圖片等訊息。

影像物件標示及回應元件510可以是一雲端伺服器。第八圖是根據本揭露一實施例，說明影像物件標示及回應裝置之內部結構與運作。參考第八圖，影像物件標示及回應裝置可包含一影像辨識處理器812、一加值物件資料庫814、以及一時間同步處理器816。加值物件資料庫814存放著不同物件的圖片以及其對應的描述資訊，例如是演員照片與演員介紹、商品圖片與商品資訊等，這些資訊和圖片例如是來自廣告廠商或是由第三方提供。

在影像物件標示及回應元件510中，影像辨識處理器812接收如頻道業者提供的電視頻道訊號812a，並且根據存放在加值物件資料庫814中物件的圖片，來辨識在加值物件資料庫814中的圖片會出現在使用者端的電視畫面中的時間及位置。時間同步處理器816將被辨識出來之物件的圖片資訊812b與存放在加值物件資料庫814中的相對應物件的描述資訊集結成內容加值資訊816b，並傳遞給使用者端的電視830或是作為遙控器的一螢幕顯示器(display)840。內容加值資訊816b可包含如要標示之物件的位置資訊、要呈現之使用者介面(User Interface)的形式資訊、要標示之物件出現的時間資訊、其它相關資訊等前述資訊的其中一或多種以上的資訊。時間同步處理器816讓使用者端的電視830根據內容加值資訊816b中的物件出現時間和地點對應到相同時間的電視畫面以及該物品出現在該電視畫面的位置。也就是說，在該電視畫面上的覆蓋(overlay)832標示出被辨識出來的物件以及這些物件的描述資訊。內容加值資訊816b也可以被送至螢幕顯示器840，並呈現內容加值資訊816b中物件的描述資訊於相對應的介面上。

第九圖以一範例說明考慮使用者對電視內容的回饋，來安排廣告置放的順序與時段，其中，假設節目A是收視率較高的介紹鳳梨酥的新聞節目，節目B是介紹台灣各地雞排的節目。本揭露實施例蒐集在各段電視節目之後的使用者針對該時段的電視節目的內容回饋，並即時分析該回饋資訊內容，找出針對在電視上出現之不同的物件的使用者興趣，例如，使用者透過影像物件標示及回應系統在聯網電視或是智慧遙控器選取了鳳梨酥購買或是觀看其詳細資訊，可視為使用者在該時段的節目中對鳳梨酥有較濃厚的興趣；還可以即時的去各大社群網路抓取所有使用者對該節目內容的評論，找到使用者較有興趣或是討論次數較多的物件。

然後根據以上資訊，將廣告置放順序調整為參考使用者對電視內容的興趣，各廣告皆可以吸引到更多對其廣告有興趣的使用者。因為觀看節目B的使用者當下的興趣是炸雞與速食，雖然節目B收視率較節目A低，但速食業者在廣告時段AD_y與AD_z置放廣告，反而會比在廣告時段AD_w與AD_x吸引到更多使用者的目光。同時，因為觀看節目A的使用者當下的興趣是鳳梨酥與水果，果汁與水果酥的廣告若置放在AD_w、AD_x，也更能受到使用者注目。所以，相較於傳統的廣告播放方式，本揭露實施例可以達到更為準確的行銷策略。

根據本揭露實施例，第十圖至第十三圖是另一範例，說明根據使用者對聯網電視中感興趣的物件點擊來決定要撥放的廣告。但不能依此限定發明實施之範圍。第十圖說明根據使用者回饋行為來動態決定廣告。如第十圖的範例所示，電視播放的內容是一部電影，當此部電影被播放結束後，本揭露實施例之配置廣告的系統會從一廣告集合中，此廣告集合例如包含有一名牌皮件廣告1010、一啤酒廣告1020、一演員代言的廣告1030、一進口MP3隨身聽廣告1040等，參考使用者在電視播放此部電影時對其中出現的物件的操作行為，選擇出使用者最有興趣的兩個廣告置放在廣告時段AD1與AD2。

前述之回饋頻率分析可包含依據使用者回饋集合中對電視節目內容的操作行為，計算電視節目內容中，例如電視節目之部分的內容畫面1051~1054，出現的至少一物件之各物件的操作分數；比對電視節目內容的各物件與廣告集合中各廣告之描述屬性的關係，計算該各物件與各廣告之間的相關性分數；以及對各廣告，根據該至少一物件之各物件的操作分數、以及與該各物件之間的相關性分數，求出各廣告的興趣分數，例如可累計電視節目內容中各物件的操作分數與該物件的相關性分數之積，求出各廣告的興趣分數。以下舉例來說明。

第十一圖說明配置廣告方法如何計算使用者群體對物件的操作分數。如第十一圖的範例所示，影像物件標示及回應元件510可提供4個在此部電影中可讓使用者以「按讚」或「購買」等方式操作的物件，此4個物件例如包括演員1112的國產MP3隨身聽1122、演員1114的包包1124、演員1116的小米酒1126、以及演員1118演奏時的表情1128。在廣告時段AD1的時間點之前，分別有200人次對演員1112的國產MP3隨身聽1122按讚(like)、1000人次對演員1114的包包1124按讚、500人次對小米酒1126按讚、以及500人次對演員1118演奏時的表情1128按讚；並且有200人次購買(purchase)演員1112的國產MP3隨身聽1122、10人次購買演員1114的包包1124、以及50人次購買小米酒1126。

在第十一圖的範例中，根據本揭露一實施例，定義「按讚」的權重為1、「購買」的權重為5、以及各物件的操作分數為「按讚」與「購買」加權後相加。所以，可計算出各物件的操作分數分別如下：演員1112的國產MP3隨身聽1122的操作分數=200×1+200×5=1200;演員1114的包包1124的操作分數=1000×1+10×5=1050;小米酒1126的操作分數=500×1+50×5=750；以及演員1118演奏時的表情1128的興趣分數=500×1+0×5=500。

第十二圖配置廣告方法600說明如何計算各廣告與各物件之相關性分數。如第十二圖的範例所示，本揭露實施例之配置廣告的系統計算廣告集合中各廣告與各物件的相關性分數可以利用與多數皆知的語意分類法來進行處理，例如可利用K個最接近的鄰近者(k-th Nearest Neighbor，KNN)的語意分類法，事先找出不同的語意特徵，定義出不同的語意距離，再找出最接近的K個值並視為相關性分數最高的K個值；或是事先找出不同的語意特徵，來計算使用者感興趣的物件和廣告之間的向量維度，當兩向量之間的角度為0時則視為完全相關，為90度時則視為無關、為180度則視為負相關等方法。

在第十二圖的範例中，透過演算法得出的相關分數將正規化成0至1的數值，其中1視為正相關，0視為無關。所以，各廣告與4個物件(演員1112的國產MP3隨身聽1122、演員1114的包包1124、小米酒1126、以及演員1118演奏時的表情1128)之各物件之相關性分數的計算結果以一向量表示如下：名牌皮件廣告1010與各物件的相關性分數為(0，0.6，0，0)；啤酒廣告1020與各物件的相關性分數為(0，0，0.5，0)；演員代言廣告1030與各物件的相關性分數為(0，0，0.3，0.9)；以及進口MP3隨身聽廣告1040與各物件的相關性分數為(0.7，0，0，0)。

第十三圖說明配置廣告方法如何計算各廣告之興趣分數並置放廣告。如第十三圖的範例所示，本揭露實施例之配置廣告的系統定義一廣告的興趣分數為累計該廣告與各物件的相關性分數乘以該物件的操作分數之積。所以，各廣告的興趣分數的計算結果說明如下：名牌皮件廣告1010的興趣分數=0×1200+0.6×1050+0×750+0×500=603；同理，其餘的廣告的興趣分數計算後可分別得到啤酒廣告1020的興趣分數為375、演員代言廣告1030的興趣分數為675、以及進口MP3隨身聽廣告1040的興趣分數為840。依此，本揭露實施例之配置廣告的系統例如可選擇興趣分數最高的進口MP3隨身聽放在廣告時段AD1、興趣分數次高的演員代言的廣告放在廣告時段AD2。

前述之使用者興趣分析可包含求出於前述取樣時間區內至少一使用者的關注訊息與其關注訊息的權重分數，或由一系統管理者定義出該取樣時間區內之至少一關注訊息與其關注訊息的權重分數；比對各關注訊息與廣告集合中各廣告之廣告描述屬性，計算各廣告與各關注訊息的相關性；以及對各廣告，根據該至少一物件之各物件的操作分數、以及與該各物件之間的相關性分數，求出各廣告的興趣分數。以下舉例來說明。

第十四圖是參考使用者對電視內容的關注訊息，動態選擇播出廣告的範例。在第十四圖的範例中，電視節目正在播放中華隊的棒球比賽，網路上有一堆討論區正熱烈地討論著該場比賽。在電視廣告集合中有著好幾支廣告，其中有三支廣告分別是本局上場的三位打者所分別代言的廣告。此時，打者A打出一支全壘打，為中華隊取得第一分，打者B再接再厲打出安打，然而打者C打出了一支雙殺打而中止中華隊攻勢的比賽。

本揭露實施例之配置廣告的系統即時地在網路上抓取針對該段電視節目的使用者意見，並對這些使用者意見進行語意分析及判斷，如第十四圖所示，有800位使用者對打出全壘打的打者A給予正面評價、600位使用者對打出安打的打者B給予正面評價、以及1000位網友對打出雙殺打的打者C則是給予負面評價。也就是說，關注訊息為打者A全壘打、打者B安打、以及打者C雙殺，此三則關注訊息之正面討論數分別為800、600、以及0，而此三則關注訊息之負面討論數分別為0、0、以及1000。所以，此三則關注訊息的權重分數分別為800-0、600-0、以及0-1000，即800、600、以及-1000，並且此三則關注訊息的相關性分別為[1,0,0]、[0,1,0]、以及[0,0,1]。因此，打者A、打者B、及打者C分別代言的廣告的興趣分數分別為800×1+600×0+(-1000)×0、800×0+600×1+(-1000)×0、及800×0+600×0+(-1000)×1，即分別為800、600、及-1000。

因此，本揭露實施例之配置廣告的系統會在該段電視節目之後，安插打者A所代言的廣告1410以及打者B所代言的廣告1420，而打者C所代言的廣告1430則不會出現在該時段的廣告當中。

本揭露實施例播放候選廣告群可以有多種策略。例如興趣分數高於一第一門檻值的廣告為在一廣告時段會播出的廣告；或是興趣分數高於一第二門檻值的廣告在廣告時段中可播放至少兩次。興趣分數可用來決定播出該候選廣告群於廣告時段中的播放順序，例如可由興趣分數最高者開始播放，並依序播放興趣分數次高者、興趣分數第三高者、乃至於興趣分數最低的廣告。若決定播放之候選廣告群之累計時間小於該廣告時段，也可以用既有的方法來選擇廣告，來補滿廣告時段的時間。

綜上所述，本揭露之實施範例提供一種依據使用者對電視節目內容的回饋，動態決定於廣告時段播送廣告的系統。其中，影像物件標示及回應元件接收一節目訊號後，標示出一目前時段之電視節目內容中出現的物件；使用者興趣追蹤元件統計所有使用者有興趣的特定物件，並且蒐集對此電視節目內容的使用者回饋資訊；廣告自動匹配計算元件根據此目前時段允許被播送的一廣告結合，計算各特定物件與此廣告集合中各廣告的相關性、以及計算此廣告集合中各廣告的興趣分數，並依據興趣分數來取出一候選廣告群以及決定播放廣告的順序。

以上所述者僅為本揭露之實施範例，當不能依此限定發明實施之範圍。即大凡申請專利範圍所作之均等變化與修飾，皆應仍屬本發明專利涵蓋之範圍。

AD_w、AD_x．．．在節目A與節目B間的廣告

AD_y、AD_z．．．在節目B與節目C間的廣告

400．．．頻道業者

400a．．．節目訊號

410．．．影像物件標示及回應裝置

420．．．遙控器

430．．．使用者點選的動作

440．．．使用者興趣追蹤裝置

450．．．電視節目的評論

452．．．好酷的紅色車子

454．．．我喜歡此車子

460．．．廣告自動匹配計算元件

470．．．使用者的電視

480．．．另一廣告時段

500．．．配置廣告系統

510．．．影像物件標示及回應元件

510b．．．一或多個物件

540．．．使用者興趣追蹤元件

540a．．．使用者回饋資訊

560a．．．廣告集合

560b．．．候選廣告群

610．．．蒐集一或多個使用者針對一第一時段之電視節目內容的回饋資訊

620．．．分析此回饋資訊，以建構一使用者回饋集合，並依此使用者回饋集合比對一廣告集合

630．．．根據此使用者回饋集合與計算出的此廣告集合中各廣告的興趣分數，取出一候選廣告群並於一第二時段來播放

710．．．廣告集合

721~723．．．觀看者評論

731~733．．．使用者興趣

AD_a1、AD_a2、AD_b1、AD_b2、…、AD_w、AD_x、AD_y、AD_z．．．廣告

812．．．影像辨識處理器

812a．．．電視頻道訊號

812b．．．物件的圖片資訊

814．．．加值物件資料庫

816．．．時間同步處理器

816b．．．內容加值資訊

830．．．電視

832．．．覆蓋

840．．．螢幕顯示器

1010．．．名牌皮件廣告

1020．．．啤酒廣告

1030．．．演員代言的廣告

1040．．．進口MP3隨身聽廣告

1051~1054．．．電視節目之部分的內容畫面

1112、1114、1116、1118．．．演員

1122．．．國產MP3隨身聽

1124．．．包包

1126．．．小米酒

1128．．．演奏時的表情

1410．．．打者A所代言的廣告

1420．．．打者B所代言的廣告

1430．．．打者C所代言的廣告

第一圖是廣告商預先向電視業者購買時段的一示意圖。

第二圖是一智慧型動態市場行銷資料蒐集與廣告傳送方法的一示意圖。

第三圖是一智慧型視訊廣告覆蓋系統的一示意圖。

第四圖是根據本揭露一實施例，說明一配置廣告技術在內容提供者端與使用者端的一應用情境。

第五圖是根據本揭露一實施例，說明一配置廣告系統。

第六圖是根據本揭露一實施例，說明一配置廣告方法的運作。

第七圖是根據本揭露實施例，說明頻道業者、節目供應商或廣告商預先準備好廣告集合，提供給頻道業者動態決定播放時段的一範例示意圖。

第八圖是根據本揭露一實施例，說明影像物件標示及回應裝置之內部結構與運作。

第九圖是根據本揭露實施例，說明考慮使用者對電視內容的回饋，來安排廣告置放的順序與時段的一範例。

第十圖是根據本揭露實施例，說明根據使用者回饋行為來動態決定廣告的一範例。

第十一圖是根據本揭露實施例，說明配置廣告方法如何計算使用者群體對物件的操作分數的一範例。

第十二圖是根據本揭露實施例，說明配置廣告方法如何計算各廣告與各物件之相關性分數的一範例。

第十三圖是根據本揭露實施例，說明配置廣告方法如何計算各廣告之興趣分數並置放廣告的一範例。

第十四圖是根據本揭露實施例，參考使用者對電視內容的關注訊息，動態選擇播出廣告的範例。

500．．．配置廣告系統

510．．．影像物件標示及回應元件

510b．．．一或多個物件

540．．．使用者興趣追蹤元件

540a．．．使用者回饋資訊

560a．．．廣告集合

560b．．．候選廣告群

400a．．．節目訊號

460．．．廣告自動匹配計算元件

Claims (16)

1. 一種配置廣告的系統，包含：一影像物件標示及回應元件，接收一節目訊號後，標示出一目前時段之電視節目內容中出現的至少一物件；一使用者興趣追蹤元件，該使用者興趣追蹤元件執行於一處理器以統計一或多個使用者於該目前時段對該至少一物件有興趣的特定物件，並且蒐集該一或多個使用者對該目前時段之電視節目內容的回饋資訊；以及一廣告自動匹配計算元件，該廣告自動匹配計算元件執行於一處理器以根據該目前時段播送的一廣告集合，計算該特定物件的各物件和該廣告集合中各廣告的相關性、以及計算該廣告集合中各廣告的一興趣分數，並取出一候選廣告群來進行播放；其中該回饋資訊包括回饋頻率分析、使用者興趣分析、以及該電視節目內容之觀看者評論，前述資訊的其中一種或一種以上資訊的一組合；並且該回饋頻率分析包括依據該使用者回饋的一操作行為，計算該至少一物件的一操作分數；藉由比對該至少一物件與該廣告集合中至少一廣告的描述屬性之間的一關係，計算該至少一物件與該至少一廣告之間的一相關性分數，並且指定一標準化尺度內的一數值給該關係；以及依據該操作分數與該相關性分數，計算該至少一廣告的一分數。
2. 如申請專利範圍第1項所述之系統，其中該廣告集合中各廣告還包含至少一種廣告描述屬性，該至少一種廣告 描述屬性是標籤屬性、型態特徵屬性、以及廣告播送區域範圍屬性，之前述屬性的其中一種屬性或其多種屬性的組合。
3. 如申請專利範圍第1項所述之系統，其中該回饋資訊還包括該候選廣告群尚未播放前的一取樣時間區內，至少一使用者對該電視節目內容之一次以上的互動回饋資訊與評論回饋資訊之前述兩種資訊的其中一種資訊或該兩種資訊的組合。
4. 如申請專利範圍第1項所述之系統，其中該影像物件標示及回應元件還包括：一加值物件資料庫，存放著不同物件的圖片以及其對應的描述資訊；以及一影像辨識處理機，來接收該電視訊號，並且根據存放在該加值物件資料庫中的該不同物件的圖片，來辨識在該加值物件資料庫中的圖片會出現在使用者端的電視畫面中的時間及位置。
5. 如申請專利範圍第4項所述之系統，該系統將被辨識出來之物件的圖片資訊與存放在該加值物件資料庫中的相對應的描述資訊集結成內容加值資訊，並傳遞給使用者端的電視或是一螢幕顯示器。
6. 如申請專利範圍第5項所述之系統，其中該內容加值資訊包含要標示之物件的位置資訊、要呈現之使用者介面的形式資訊、要標示之物件出現的時間資訊、以及相關資訊，之前述資訊的其中一或多種以上的資訊。
7. 如申請專利範圍第3項所述之系統，其中該評論回饋資 訊是在至少一網站上被發表與該電視節目內容相關的文字資訊、聲音資訊、影像資訊、影音資訊、以及圖片資訊，之前述資訊的其中一種資訊或其多種資訊的組合。
8. 如申請專利範圍第3項所述之系統，其中該互動回饋資訊是使用者在觀看該目前時段之電視節目內容時，透過至少一電器，經由物件資訊，對該電視節目內容中出現的該至少一物件所進行的操作行為。
9. 如申請專利範圍第8項所述之系統，其中該至少一電器是電視、遙控器、電腦、行動裝置、以及輸入裝置，之前述電器的其中一種以上的電器。
10. 如申請專利範圍第8項所述之系統，其中該物件資訊係內嵌於該電視節目內容中。
11. 如申請專利範圍第8項所述之系統，其中該物件資訊係由使用者自行定義或由另一系統提供。
12. 一種配置廣告的方法，包含：蒐集一或多個使用者針對一第一時段之電視節目內容的回饋資訊；分析該回饋資訊，以建構一使用者回饋集合，並依該使用者回饋集合比對一廣告集合；以及根據該使用者回饋集合與計算出的該廣告集合中各廣告的一興趣分數，取出一候選廣告群並於一第二時段來播放；其中該回饋資訊包括回饋頻率分析、使用者興趣分析、以及該電視節目內容之觀看者評論，前述資訊的其中一 種或一種以上資訊的一組合；並且其中該回饋頻率分析包括：依據該使用者回饋集合中對該電視節目內容的操作行為，計算該電視節目內容中出現的至少一物件之各物件的一操作分數；以及比對該至少一物件的該各物件與該廣告集合中該各廣告的至少一廣告描述屬性之間的一關係，並且藉由比對該至少一物件之該各物件與該廣告集合中該各廣告的該至少一廣告的描述屬性之間的該關係，計算該至少一物件的該各物件與該廣告集合中該各廣告之間的一相關性分數，並且指定一標準化尺度內的一數值給該關係；以及依據該操作分數與該相關性分數，計算該廣告集合中各廣告的該興趣分數。
13. 如申請專利範圍第12項所述之方法，其中該使用者興趣分析還包括：求出於一取樣時間區內至少一使用者的關注訊息與其關注訊息的權重分數；比對該至少一關注訊息之各關注訊息與該廣告集合中各廣告之廣告描述屬性，計算各廣告與各關注訊息的相關性；以及對各廣告累計各關注訊息的權重分數與該關注訊息的相關性之積，求出各廣告的該興趣分數。
14. 如申請專利範圍第12項所述之方法，其中各廣告的該興趣分數用來決定播出該候選廣告群於該第二時段中的播放順序。
15. 如申請專利範圍第12項所述之方法，其中該興趣分數高於一第一門檻值的廣告為在該第二時段中會播出的廣告。
16. 如申請專利範圍第1項所述之系統，其中依據被歸類為負面或正面的使用者訊息的一計數的一向量，一廣告被動態選出來播放。