(57)【要約】      （修正有）【課題】モバイル機器に配信される情報の効果を測定するための方法及び装置を提供する。【解決手段】パケットベースドネットワークに接続された１つ以上のコンピュータシステムによって行われる方法は、パケットベースドネットワークを介して第１の複数のリクエストデータパケットを受信するステップと、パケットベースドネットワークを介してパネルデータパケットを受信するステップと、第１の複数のモバイル機器から較正モバイル機器のセットを選択するステップと、を含む。較正モバイル機器のセットの各々は、パネルデータパケットの少なくとも１つを送信したことがある。較正モバイル機器は、較正係数を導出するために用いられる。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
パケットベースドネットワークに接続された１つ以上のコンピュータシステムによって
行われる方法であって、
前記パケットベースドネットワークを介してパネルデータパケットを受信するステップ
であって、各パネルデータパケットは特定の頻度でパネルデータパケットを送信するモバ
イル機器についての予め選択されたパネルのうちの１つの位置を含む、ステップと、
前記パケットベースドネットワークを介して第１の複数のリクエストデータパケットを
受信するステップであって、前記第１の複数のリクエストデータパケット内の各リクエス
トデータパケットは情報についてのリクエストを表しており且つ前記パケットベースドネ
ットワークに接続された第１の複数のモバイル機器の１つに関連するリクエストデータを
含んでおり、前記リクエストデータは前記第１の複数のモバイル機器の前記１つの位置を
示す位置データを含んでいる、ステップと、
前記第１の複数のモバイル機器から較正モバイル機器のセットを選択するステップであ
って、前記較正モバイル機器のセット内の各較正モバイル機器は前記パネルデータパケッ
トの少なくとも１つを送信したことがある、ステップと、
前記較正モバイル機器のセットによって送信されたパネルデータパケットを用いて、予
め定義された１つ以上の較正場所の少なくとも１つを訪問した較正モバイル機器について
の第１の台数を決定するステップと、
前記較正モバイル機器のセットに関連するリクエストデータパケットを用いて、前記予
め定義された１つ以上の較正場所の少なくとも１つを訪問した較正モバイル機器について
の第２の台数を決定するステップと、
前記第１の台数と前記第２の台数とを用いて較正係数を算出するステップと、
インターネットを介して第２の複数のリクエストデータパケットを受信するステップで
あって、前記第２の複数のリクエストデータパケット内の各リクエストデータパケットは
情報についてのリクエストを表しており且つ前記パケットベースドネットワークに接続さ
れた第２の複数のモバイル機器の１つに関連するリクエストデータを含んでいる、ステッ
プと、
前記第２の複数のリクエストデータパケットを処理して、特定のキャンペーンと関連付
けられている情報に曝された前記第２の複数のモバイル機器のうちのモバイル機器につい
ての第１の台数をもたらすステップと、
インターネットを介して第３の複数のリクエストデータパケットを受信するステップで
あって、前記第３の複数のリクエストデータパケット内の各リクエストデータパケットは
前記パケットベースドネットワークに接続された第３の複数のモバイル機器の１つに関連
するリクエストデータを含んでいる、ステップと、
前記第３の複数のリクエストデータパケットを用いて被曝モバイル機器についての前記
第１の台数を追跡して、前記特定のキャンペーンと関連付けられている１つ以上の予め定
義された場所の少なくとも１つを訪問した被曝モバイル機器についての第２の台数を決定
するステップと、
前記第１の台数と前記第２の台数と前記較正係数とを用いて、前記特定のキャンペーン
の功績についての測定値を導出するステップ
とを含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記第２の複数のリクエストデータパケットを処理す
ることは、前記第２の複数のリクエストデータパケット内の各々のデータパケットについ
て：（１）各々のリクエストデータパケット内のリクエストデータを空間的インデックス
データベースとの関連で処理するステップと、（２）処理済みリクエストデータをリクエ
ストデータベース内に格納するステップであって、前記処理済みリクエストデータは、前
記リクエストデータの少なくとも一部と、関連するモバイル機器が存在すると推定される
少なくとも１つの場所を識別する少なくとも１つの場所識別子と、を含む、ステップと、
（３）前記処理済みリクエストデータと１つ以上の条件セットとに基づいて各々のデータ
パケットによって表された前記リクエストを充足すべきかを決定するステップと、（４）
各々のデータパケットによって表された前記リクエストを充足すべきとの決定に応答して
、前記処理済みリクエストデータの少なくとも一部と、適合するキャンペーンと関連付け
られている情報へのリンクと、を含む入札データパケットを少なくとも１つの情報サーバ
へと前記パケットベースドネットワークを介して送信し、前記入札データパケットに応答
して前記関連するモバイル機器が前記適合するキャンペーンと関連付けられている前記情
報に曝されたか否かについてのフィードバックを前記少なくとも１つの情報サーバから受
信し、前記フィードバックをインプレッションデータベース内に格納するステップとを含
む、方法。
【請求項３】
前記特定の頻度は所定の期間毎にみられる１つのパネルデータパケット単位で測定され
、前記所定の期間は２０分間以下とされる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記所定の期間は１０分間以下とされる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記予め定義された１つ以上の較正場所は前記空間的インデックスデータベース内で識
別されている地理的領域内の全ての場所を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記地理的領域は国家である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記地理的領域は地方自治体である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記予め定義された１つ以上の較正場所は、前記空間的インデックスデータベース内で
識別されておりまた１つ以上のブランドについてのセットと関連付けられている地理的領
域内の全ての場所を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記予め定義された１つ以上の較正場所は前記特定のキャンペーンによって規定される
、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記較正モバイル機器についての第１の台数及び前記較正モバイル機器についての第２
の台数の各々は、前記特定のキャンペーンと関連付けられているキャンペーン条件のセッ
トを満たす、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
パケットベースドネットワークに接続された１つ以上のコンピュータシステムによって
行われる方法であって、
インターネットを介して第１の複数のデータパケットを受信するステップであって、前
記第１の複数のデータパケット内の各データパケットは、情報についてのリクエストを表
しており且つ前記パケットベースドネットワークに接続された第１の複数のモバイル機器
の１つに関連するリクエストデータを含んでおり、前記リクエストデータは前記第１の複
数のモバイル機器の前記１つの位置を示す位置データを含んでいる、ステップと、
前記第１の複数のリクエストデータパケットを処理して、前記第１の複数のモバイル機
器のうちで特定のキャンペーンと関連付けられている情報に曝されるべきモバイル機器に
ついての第１の群と、前記第１の複数のモバイル機器のうちで前記特定のキャンペーンと
関連付けられている情報が未だ配信されておらず前記特定のキャンペーンとの関係で適格
性を認められるべきモバイル機器についての第２の群とをもたらすステップと、
インターネットを介して第２の複数のデータパケットを受信するステップであって、前
記第２の複数のデータパケット内の各データパケットは前記パケットベースドネットワー
クに接続された第２の複数のモバイル機器の１つに関連するリクエストデータを含んでい
る、ステップと、
前記第２の複数のデータパケットを用いてモバイル機器についての前記第１の群及びモ
バイル機器についての前記第２の群を追跡して、前記特定のキャンペーンと関連付けられ
ている１つ以上の場所の１つを訪問したモバイル機器についての前記第１の群のうちのモ
バイル機器についての第１の台数と、前記１つ以上の場所を訪問したモバイル機器につい
ての前記第２の群のうちの適格モバイル機器についての第２の台数とを決定するステップ
と、
前記第１の台数と前記第２の台数とを用いて、前記特定のキャンペーンの功績について
の測定値を導出するステップ
とを含む、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、前記第１の複数のデータパケットを処理することは
、前記第１の複数のデータパケット内の各々のデータパケットについて：（１）対応する
リクエストデータを空間的インデックスデータベースとの関連で処理するステップと、（
２）処理済みリクエストデータをリクエストデータベース内に格納するステップであって
、前記処理済みリクエストデータは、前記リクエストデータの少なくとも一部と、関連す
るモバイル機器が存在すると推定される少なくとも１つの場所を識別する少なくとも１つ
の場所識別子とを含む、ステップと、（３）前記処理済みリクエストデータと１つ以上の
条件セットとに基づいて各々のデータパケットによって表された前記リクエストを充足す
べきかを決定するステップと、（４）各々のデータパケットによって表された前記リクエ
ストを充足すべきとの決定に応答して、前記処理済みリクエストデータと、適合するキャ
ンペーンと関連付けられている情報へのリンクとを含む入札データパケットを少なくとも
１つの情報サーバへと前記パケットベースドネットワークを介して送信し、各々のデータ
パケットと関連付けられている情報についてのリクエストが充足されたか否かについての
フィードバックを前記少なくとも１つの情報サーバから受信し、前記フィードバックをイ
ンプレッションデータベース内に格納するステップとを含む、方法。
【請求項１３】
前記１つ以上の条件セットはキャンペーンデータベース内に格納されたキャンペーン条
件を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ以上の条件セットは前記特定のキャンペーンのための、前記１つ以上のコンピ
ュータシステム内に組み込まれたハッシュ関数に準拠する条件を含む、請求項１１に記載
の方法。
【請求項１５】
前記１つ以上の条件セットは前記１つ以上のコンピュータシステムに組み込まれたカウ
ンタによって記録された数値に準拠する条件を含み、前記数値は前記特定のキャンペーン
に関連する充足されたリクエストの件数と前記特定のキャンペーンに関連する不充足のリ
クエストの件数との間の差を示し、不充足のリクエストの前記件数は前記ハッシュ関数に
よって除外されている、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の複数のデータパケットは第１の期間ウインドウ中に受信され、前記第２の複
数のデータパケットは第２の期間ウインドウ中に受信され、前記第１の期間ウインドウは
前記第２の期間ウインドウと重なっている、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記パケットベースドネットワークを介して、前記第１の複数のデータパケットを受信
する前の期間ウインドウ中に第３の複数のデータパケットを受信するステップであって、
前記第３の複数のデータパケット内の各データパケットは情報リクエストと関連付けられ
ており且つ前記パケットベースドネットワークに接続された第３の複数のモバイル機器の
１つに関連するリクエストデータを含んでおり、前記リクエストデータは前記第１の複数
のモバイル機器の前記１つの位置を示す位置データを含んでおり、前記第３の複数のモバ
イル機器は被曝モバイル機器の群の少なくとも幾つかと適格モバイル機器の群の少なくと
も幾つかとを含んでいる、ステップと、
前記期間ウインドウ中に前記特定のキャンペーンと関連付けられている前記１つ以上の
場所の１つを訪問した前記被曝モバイル機器の群の少なくとも幾つかのうちの被曝モバイ
ル機器についての第３の台数、及び、適格モバイル機器についての第４の台数を決定する
ステップであって、前記適格モバイル機器の群の少なくとも幾つかは前記期間ウインドウ
中に前記１つ以上の場所の１つを訪問したことがある、ステップ
とをさらに含む請求項１１に記載の方法であって、
前記特定のキャンペーンの功績についての測定値は、前記第１の台数と前記第２の台数
と前記第３の台数と前記第４の台数とを用いて導出される、方法。
【請求項１８】
パケットベースドネットワークに接続された１つ以上のコンピュータシステムによって
行われるモバイル広告（アド）キャンペーンの功績を測定するための方法であって、
前記パケットベースドネットワークを介して第１の複数のデータパケットを受信するス
テップであって、前記第１の複数のデータパケット内の各データパケットは情報について
のリクエストを表しており且つ前記パケットベースドネットワークに接続された第１の複
数のモバイル機器の１つに関連するリクエストデータを含んでおり、前記リクエストデー
タは前記第１の複数のモバイル機器の前記１つの位置を示す位置データを含んでいる、ス
テップと、
前記第１の複数のデータパケットを処理して、特定のキャンペーンと関連付けられてい
る情報の配信を受ける前記第１の複数のモバイル機器のうちに第２の複数のモバイル機器
を見出すステップと、
前記第２の複数のモバイル機器を複数の群に分割するステップであって、前記複数の下
位群の各々の群は個々の頻度範囲に対応しており、各々の群に属する各モバイル機器は前
記第１の複数のデータパケットのうちのデータパケットのセットに関連しており、前記デ
ータパケットのセットは前記個々の頻度範囲内の頻度にて前記１つ以上のコンピュータシ
ステムによって受信される、ステップと、
前記複数の群の各群について、前記各群内の前記モバイル機器に関連付けられているデ
ータパケット内のリクエストデータに基づいて、前記特定のキャンペーンと関連付けられ
ている１つ以上の場所の１つを訪問した前記各群内のモバイル機器の下位群についての台
数を決定し、モバイル機器の前記下位群についての前記台数を用いて前記各群についての
各々の訪問率を導出するステップと、
前記複数の群の各々の率をモデル関数に適合させるステップと、
前記モデル関数から前記特定のキャンペーンの功績についての測定値を外挿するステッ
プ
とを含む、方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、前記第１の複数のデータパケットを処理することは
、前記第１の複数のデータパケット内の各々のデータパケットについて：（１）対応する
リクエストデータを空間的インデックスデータベースとの関連で処理するステップと、（
２）処理済みリクエストデータをリクエストデータベース内に格納するステップであって
、前記処理済みリクエストデータは前記リクエストデータの少なくとも一部と、関連する
モバイル機器が存在すると推定される少なくとも１つの場所を識別する少なくとも１つの
場所識別子とを含む、ステップと、（３）前記処理済みリクエストデータと１つ以上の条
件セットとに基づいて各々のデータパケットに関連付けられている情報についての前記リ
クエストを充足すべきかを決定するステップと、（４）各々のデータパケットに関連付け
られている情報についての前記リクエストを充足すべきとの決定に応答して、前記処理済
みリクエストデータと、適合するキャンペーンに関連付けられている情報とを含む入札デ
ータパケットを少なくとも１つの情報サーバへと前記パケットベースドネットワークを介
して送信し、前記入札データパケットに応答して前記関連するモバイル機器が前記適合す
るキャンペーンに関連付けられている前記情報に曝されたか否かについてのフィードバッ
クを前記少なくとも１つの情報サーバから受信し、前記フィードバックをインプレッショ
ンデータベース内に格納するステップとを含む、方法。
【請求項２０】
前記各群内のモバイル機器の前記下位群についての前記台数は、前記リクエストデータ
ベースと前記インプレッションデータベースとに格納されたデータを用いて決定される、
請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は情報サービスに関するのであり、より具体的には、モバイル機器に配信される情
報の効果を測定するための方法及び装置に関する。
【０００２】
関連出願の相互参照
本願は、２０１６年１０月７日に出願された米国仮特許出願第６２／２３８，１２２号
及び２０１６年６月２２日に出願された米国仮特許出願第６２／３５３，０３６号の利益
及び優先権を主張するのであり、各々については全体が参照によって取り込まれる。
【背景技術】
【０００３】
スマートフォン及び他の種類のモバイル機器がより広範に用いられるようになってきて
いる。近時において世人は、他者と繋がり続けるために、並びに、パブリッシャ及びアプ
リケーション開発者らによって提供される情報及びサービスを取得するために、自己のモ
バイル機器を使用する。情報及びサービスを無償或いは低コストとしておくために、パブ
リッシャ及びアプリケーション開発者は、自己に接触してくるモバイル機器に対して、ス
ポンサー提供を受けた情報を配信することによって、少なくとも部分的に自己の活動のた
めの資金調達をなす。スポンサー提供を受けた情報はスポンサーから提供されるのであっ
て、該スポンサーは、ユーザの位置に基づいてモバイルユーザのモバイル機器に関連性を
有する情報を配信することに関して興味を持っている。モバイル機器の使用がさらに普及
していくにつれて、情報配信キャンペーンの効果或いはパフォーマンス（即ち、リフト（
lift））について正確な測定手法を得ておくことが情報提供スポンサーにとって重要とな
る。
【０００４】
伝統的には、パネルベースド手法を用いて情報キャンペーンのパフォーマンスを測定し
てきた。該手法はパネリストとして登録したユーザ群を対象としており、これらの者は、
アンケートに参加することによって又は何らかのソフトウェアによって追跡されることに
同意していることによって自己の挙動を共有することに同意している。そして、情報キャ
ンペーンに曝されたパネリストの挙動を、情報キャンペーンに曝されていない者のそれと
比較して、キャンペーンのパフォーマンス或いはリフトについての測定値を取得する。も
っとも、パネルベースド測定には次の問題が伴う：（ａ）当該手法はパネリスト群を必要
とすること；（ｂ）パネリストの混合構成が、キャンペーンに曝されるモバイルユーザの
実際上の混合構成に比べて随分異なったものとなる場合があり、リフト分析に偏りが導入
され得ること；及び（ｃ）サンプリング誤差を回避するために必要とされる大規模なパネ
リスト群を維持するためには出費が嵩むこと。例えば、ホームデポの広告キャンペーンが
ホームデポの店舗から１マイル半径内のモバイル機器を対象としている場合、曝されてい
ないパネリストに比して、曝されたパネリストの多くは該店舗をより訪問しやすいものと
いえ、広告のリフト（広告リフト（ad lift））の測定に関して偏りが生じることになる
。一般的には、情報キャンペーンに用いられる任意のターゲティング属性は、潜在的には
このような偏りをもたらし得る。
【発明の概要】
【０００５】
本願開示は、モバイル機器に配信される情報の効果を測定する方法及び装置を提供する
。該方法及び装置は、モバイル情報スポンサーが、自己の情報キャンペーンの効果或いは
パフォーマンスの測定をすることを可能とするのであり、該測定は情報に曝された後のモ
バイルユーザのターゲテッド応答（targeted response）を検出することによってなされ
、これによって情報キャンペーンがどのようにしてモバイルユーザ挙動（mobile user be
havior）に影響を与えるかを定量化する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態による、パケットベースドネットワークについての概略図である。
【図２】実施形態による、１以上の手法を行う及び／又はリフト測定のためのシステムの全部若しくは一部を提供する、コンピュータ／サーバについての概略図である。
【図３】特定の実施形態による、リフト測定システムについての概略図である。
【図４】特定の実施形態による、情報リクエストを処理する方法についての流れ図である。
【図５】特定の実施形態による、リフト測定の方法についての流れ図である。
【図６】特定の実施形態による、モバイル機器（或いはユーザ）についての３つの異なる区分を表す概略図である。
【図７】特定の実施形態による、処理済みリクエストデータベース内の例示的内容を示す表である。
【図８】図８Ａは、特定の実施形態による、リフト分析のために選定されたテスト群及び対照群内の異なりうるモバイルユーザ構成を表す棒グラフである。図８Ｂは、特定の実施形態による、リフト分析のために選定されたテスト群及び対照群内の異なりうるモバイルユーザ構成を表す棒グラフである。
【図９Ａ】情報キャンペーンのフライト、並びに、情報キャンペーン中にテスト群と対照群とを決定し及びリフトを算定するための被曝ウインドウ（ＥＷ、exposure window）及び帰属ウインドウ（ＡＷ、attribution window）を表すプロットである。
【図９Ｂ】情報キャンペーンのフライト、並びに、情報キャンペーン中にテスト群と対照群とを決定し及びリフトを算定するための被曝ウインドウ（ＥＷ、exposure window）及び帰属ウインドウ（ＡＷ、attribution window）を表すプロットである。
【図９Ｃ】情報キャンペーンのフライト、並びに、テスト群と対照群とを決定し及び情報キャンペーン中のリフトを算定するための被曝ウインドウ（ＥＷ、exposure window）及び帰属ウインドウ（ＡＷ、attribution window）を表すプロットである。
【図１０】情報キャンペーンのフライト、並びに、テスト群内のユーザによるターゲテッド応答についての強化傾向であって広告キャンペーンへの被曝に帰着されない強化傾向を加味するための自然傾向測定値算定用のルックバックウインドウ（ＬＢＷ、look-back window）についての選定を表すプロットである。
【図１１】特定の実施形態による、情報キャンペーンに曝されたモバイルユーザについての実際のターゲテッド応答率を予想するための頻度モデリング方法を示す流れ図である。
【図１２】各々の頻度区分について算定されてモデル関数に適合されたターゲテッド応答率についてのデータポイントを示すプロットである。
【図１３】パネル上の適格モバイル機器（ユーザ）と情報サーバシステムによって捉えられる適格モバイル機器（ユーザ）との重複を表すベン図である。
【図１４】特定の実施形態による、実際のターゲテッド応答率を推定するためのパネル支援型方法を表す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、特定の実施形態では、インターネット（又はウェブ）１１０に接続されたセル
ラネットワーク１０１、インターネット１１０、及びコンピュータ／サーバ１２０の一部
又は全部を含むパケットベースドネットワーク１００（本明細書では「クラウド」と称す
ることもある）を示す。コンピュータ／サーバ１２０は、有線イーサネット（登録商標）
、随意的にはＰｏＥ（Power over Ethernet）、ＷｉＦｉ（登録商標）、及び／又は複数
のセルラタワー１０１ａを含むセルラネットワーク１０１を介したセルラ接続を使用して
インターネット１１０に接続することができる。ネットワークはまた、異種のクライアン
トグループへのデータアクセスを提供するためにコンピュータネットワークに接続された
コンピュータデータストレージサーバである１つ以上のネットワーク接続ストレージ（Ｎ
ＡＳ）システム１２１を含むことができる。図１に示すように、スマートフォンやタブレ
ットコンピュータ等の１つ以上のモバイル機器１３０も、インターネットゲートウェイを
介してインターネット１１０に接続されたセルラネットワーク１０１とのセルラ接続を介
してパケットベースドネットワークに接続される。ＷｉＦｉホットスポット（ホットスポ
ット１３５等）が利用可能な場合、モバイル機器１３０は、その内蔵ＷｉＦｉ接続を利用
してＷｉＦｉホットスポット１３５を介してインターネット１１０と接続できる。したが
って、モバイル機器１３０は、インターネット１１０に接続された他のコンピュータ／サ
ーバと対話できる。
【０００８】
インターネットに接続されたコンピュータ／サーバ１２０は、パブリッシャによって提
供されるアプリを実行するモバイル機器と対話する１つ以上のパブリッシャと、パブリッ
シャと情報プロバイダ（information provider）との間の仲介者として機能する1つ以上
の情報仲介者（information middlemen）又は情報ネットワーク（information network）
と、モバイル機器に掲示するために情報を選択してパブリッシャに送信する１つ以上の情
報サーバ（information server）と、情報エクスチェンジ（information exchange）を運
営する１つ以上のコンピュータ／サーバと、モバイル供給（mobile supplies）を情報エ
クスチェンジに掲示する１つ以上のコンピュータ／サーバと、並びに／又は、情報エクス
チェンジを監視し、及び情報エクスチェンジに掲載されているモバイル供給について入札
を行う１つ以上の情報プロバイダとを含むことができる。パブリッシャは、モバイル機器
と対話するに際して、モバイル機器の特徴や、そのユーザに関する特定の情報や、モバイ
ル機器とに関連付けられた生の位置データ等を含むデータパケットとしての情報リクエス
トたり得るモバイル供給を生成する。パブリッシャは、情報主体又はその代理による入札
のためにモバイル供給を情報エクスチェンジに掲示するか、充足のために情報代理店（in
formation agent）又は情報仲介者にモバイル供給を送るか、又は自身によって供給の充
足を行う。
【０００９】
情報サービスの一例としては、パブリッシャやアプリケーション開発者らと対話するに
際してモバイル機器へと広告を配信することが挙げられる。広告主（情報プロバイダ）、
代理店、パブリッシャ、及び広告仲介者（ad middlemen）は、アドエクスチェンジ（ad e
xchange）を通じても、モバイル供給を購入できる。広告ネットワーク及び他のエンティ
ティはまた、エクスチェンジからも広告を購入する。通常、広告ネットワークは様々なパ
ブリッシャの在庫を集約して、利益のため広告主に販売する。アドエクスチェンジは、広
告主とパブリッシャとが広告スペース（インプレッション）及びモバイル広告枠（ad inv
entory）を売買することを可能とするデジタル市場である。インプレッションの価格は、
リアルタイム入札と呼ばれる処理を通じて、リアルタイムオークションによって決定され
る。換言すれば、人間の営業が買手と価格を交渉する必要がない。なぜなら、インプレッ
ションは単純に最高入札者によって落札されるからである。モバイル機器がアプリやウェ
ブページを読み込むと、これらの処理が数ミリ秒で実行される。
【００１０】
広告主と代理店は、特定のアルゴリズムを使用して特定の供給品を購入するかどうかを
決定するソフトウェアたるデマンドサイドプラットフォーム（ＤＳＰ）を使用することが
できる。多くの広告ネットワークは現在、ある種のＤＳＰのような製品やリアルタイムの
入札機能をも提供する。オンライン及びモバイルのパブリッシャは、在庫をエクスチェン
ジを通じて利用できるようにしているため、多くの広告主にとってＤＳＰを使って広告を
購入するほうがより経済的となる。
【００１１】
広告サーバは、コンピュータサーバであり、例えばオンラインマーケティングで使用さ
れる広告を格納し、ウェブサイト及び／又はモバイルアプリケーション上に配置するデー
タベースサーバによって支援されたウェブサーバである。ウェブサイト又はウェブページ
が、ユーザにより訪問されるか、又はリフレッシュされるときに、広告の表示されるウェ
ブサイト又はウェブページが、新しい広告を含むように、ウェブサーバのコンテンツは、
常に更新される（例えば、バナー（静止画像／アニメーション）、又はテキスト）。広告
を選択してユーザに配信するだけでなく、広告サーバはウェブサイトの広告スペースも管
理し、並びに／又は広告主用の独立したカウントシステム及び追跡システムを提供する。
したがって、広告サーバは、広告を提供／配信し、それらをカウントし、ウェブサイト又
は広告主に最も多くの金銭をもたらす広告を選択し、異なる広告キャンペーンの進捗状況
を監視する。広告サーバは、パブリッシャ広告サーバ、広告主広告サーバ、及び／又は広
告仲介者広告サーバたり得る。広告サーバはまた、パブリッシャ、広告主、及び広告仲介
者として作動するのと同じコンピュータ又はサーバの一部たり得る。
【００１２】
広告配信（ad serving）には、広告キャンペーンのインプレッション数／クリック数の
カウントやレポート生成等の様々なタスクも含まれ得るのであり、特定のウェブサイト上
の広告主の投資収益率（ＲＯＩ）を判断するのに役立つ。広告サーバ（ad server）はロ
ーカル又はリモートで実行できる。ローカルの広告サーバは通常、単一のパブリッシャに
よって運営され、そのパブリッシャのドメインに広告を配信し、そのパブリッシャによる
きめ細かいクリエイティブ、フォーマッティング、及びコンテンツ管理を可能とする。リ
モート広告サーバは、複数のパブリッシャが所有するドメイン間を横断して広告を配信で
きる。これらは１つの中心的なソースから広告を配信することで、広告主やパブリッシャ
はオンライン広告の配信を追跡することができ、単座的にウェブ上での広告のローテーシ
ョン及び配信を制御できる。
【００１３】
コンピュータ／サーバ１２０は、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パ
ーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パ
ーソナルデジタルアシスタントデバイス（ＰＤＡ）、ウェブアプライアンス、ネットワー
クルータ、スイッチ若しくはブリッジ、又は、コンピューティングデバイスがとるべき動
作を指定する命令を実行可能な任意のコンピューティングデバイスを含む。図１に示すよ
うに、コンピュータ／サーバ１２０のいくつかは、インターネット１１０に接続されたロ
ーカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１１０を介して互いに接続されている。また、ここ
で参照される各コンピュータ／サーバ１２０は、命令を個別的に若しくは共同的に実行し
て、本明細書で論じる１つ以上のシステムを提供するか、又は本明細書で論じる方法若し
くは機能の任意の１つ以上を実行するか、又はパブリッシャ、広告主、広告代理店、広告
仲介者、広告サーバ、アドエクスチェンジ等の１つ以上として個別的に若しくは共同的に
動作するような、コンピューティング装置の任意の集合体を含み得るのであって、これら
は本明細書で説明するシステム、方法論、及び機能を使用する。
【００１４】
図２は、特定の命令を実行することによって、システムを提供するために及び／若しく
は方法を行うために用いることができるコンピュータ／サーバ１２０についての概略図で
あり、これらは広告リフト測定のためになされる。コンピュータ／サーバ１２０は、スタ
ンドアロンデバイスとして、又はピアツーピア（又は分散）ネットワークコンピューティ
ング環境内のピアコンピューティングデバイスとして動作できる。図２に示すように、コ
ンピュータ／サーバ１２０は、１つ以上のプロセッサ２０２（例えば、中央処理装置（Ｃ
ＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、並びに／又はデジタル信号プロセッサ（ＤＳ
Ｐ））及びシステムバス２００を介して互いに接続されるシステム又は主メモリ２０４を
含む。コンピュータ／サーバ１２０は、静的メモリ２０６、ネットワークインタフェース
装置２０８、記憶部２１０、１つ以上の表示装置２３０、１つ以上の入力装置２３４、及
び信号生成デバイス（例えば、スピーカ）２３６をさらに含むことができるのであって、
システムバス２００を介してプロセッサ２０２はこれらと通信可能である。
【００１５】
特定の実施形態では、表示装置２３０は、１つ以上のグラフィックス表示ユニット（例
えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェ
クタ、又は陰極線管（ＣＲＴ））を含む。入力装置２３４は、英数字入力装置（例えば、
キーボード）、カーソル制御装置（例えば、マウス、トラックボール、ジョイスティック
、モーションセンサ、又は他のポインティング装置）を含む。記憶装置２１０は、本明細
書に記載のリフト測定用のシステム、方法論又は機能を可能にする命令２１６（例えば、
ソフトウェア）が格納されたマシン可読媒体２１２を含む。記憶装置２１０はまた、シス
テム、方法論又は機能によって使用及び／又は生成されたデータ２１８を記憶してもよい
。命令２１６（例えば、ソフトウェア）は、コンピュータ／サーバ１２０による実行中に
、メインメモリ２０４又はプロセッサ２０２（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内
）に完全に又は部分的にロードできる。したがって、メインメモリ２０４及びプロセッサ
１１０２はまた、マシン可読媒体を構成する。
【００１６】
マシン可読媒体２１２は、例示的実施形態では単一の媒体として示されているが、「マ
シン可読媒体」という用語は、命令（例えば、命令１１２４）を格納することができる単
一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型若しくは分散型のデータベース、又は関連する
キャッシュ及びサーバ）を含むと解釈されるべきである。「マシン可読媒体」という用語
はまた、コンピュータ／サーバ１２０による実行のための命令（例えば、命令２１６）を
記憶でき、コンピューティングデバイス１１００に本明細書で開示される手法のうちの任
意の１つ以上を実行させる任意の媒体を含むと解釈されるべきである。「マシン可読媒体
」という用語は、これに限定されないが、ソリッドステートメモリ、光学媒体、及び磁気
媒体の形態のデータレポジトリを含む。特定の実施形態では、命令２１６及び／又はデー
タ２１８は、ネットワーク１００に格納され、及び、コンピュータ／サーバ１２０によっ
てそのネットワークインターフェースデバイス２０８を介してアクセスされることができ
、該ネットワークインターフェースデバイスは何らかのタイプのネットワークコネクタ２
８０ａを介してＬＡＮ１１１及び／又は広域網（例えば、インターネット１１０）への有
線及び／又は無線接続を提供するものである。命令２１６（例えば、ソフトウェア）及び
／又はデータ２１８は、ネットワークインターフェースデバイス２０８を介して送信又は
受信できる。
【００１７】
図３は、特定の実施形態によるリフト測定システム（ＬＭＳ、lift measurement syste
m）３００についての概略図であり、該システムはネットワーク１１０を介してローカル
に又はリモートに互いに接続された１つ以上のコンピュータ／サーバシステム１２０によ
って提供される。図３に示すように、コンピュータ／サーバシステム１２０の各々のメイ
ンメモリ２０４に読み込まれた１以上のソフトウェアプログラム３０１を実行するに際し
て、コンピュータ／サーバシステム１２０のプロセッサは、次のものを含むモジュールの
セットを提供する：リクエスト処理モジュール３１０、リクエスト充足モジュール３１５
、パネル信号処理モジュール、リフト分析モジュール３２５、追跡モジュール３３０、及
び較正モジュール３３５。システム３００は、ＬＭＳ３００によって使用及び／又は生成
されるデータを格納する複数のデータベース３０２を活用するのであり、これらデータベ
ースには次のものが含まれる：それぞれの興味対象地点（ＰＯＩ、points of interest）
に対応する予め定義された場所についての空間的インデックスを格納した空間的インデッ
クスデータベース３５０、リクエスト処理モジュール３１０からの処理済みリクエストを
格納したリクエストログデータベース３５５、キャンペーン条件及びキャンペーンドキュ
メント又はモバイル機器に配信するためのキャンペーンドキュメントへのリンク等のキャ
ンペーン情報を格納したキャンペーンデータベース３６０、リクエスト処理モジュール３
１０によって捉えられたモバイル機器の活動に関する履歴データを格納した履歴データス
トア３６５、リクエスト充足モジュール３１５によって生成されたログファイルを格納す
るためのインプレッション（被曝）ログファイルデータベース３７０、及び較正パネル情
報及び較正モジュールによって生成された結果等の較正データを格納した較正データベー
ス。これらのデータベースのいずれか又は全ては、ＬＭＳ３００内のモジュールを提供す
る１つ以上のコンピュータ／サーバシステムの各々の記憶部２１０内に配置されるか、又
は、別のサーバ／コンピュータ１２０内及び／若しくはネットワーク１００内のＮＡＳ１
２１内に配置されることができ、プロセッサ２０２はネットワークインタフェース装置２
０８を介してこれらにアクセスすることができる。
【００１８】
特定の実施形態では、リクエスト処理モジュール３１０は、ネットワーク１１０を介し
て情報サーバ（例えば、モバイルパブリッシャ、広告仲介者、及び／又はアドエクスチェ
ンジ等）から提示された情報リクエストを受信及び処理する。各情報リクエストはモバイ
ル機器に関連しており、該リクエストは例えばデータパケットとしてＬＭＳ３００に到達
するのであり、該データパケットはそれぞれ例えば次の情報を表すデータ単位を含んでい
る：モバイル機器（或いはユーザ）の識別子（ＵＩＤ）、モバイル機器の製造者／型式（
例えば、iPhone 6S（登録商標））、モバイル機器上で実行されているオペレーティング
システム（例えば、iOS（登録商標） 10.0.1）、モバイル機器のユーザについての属性（
例えば、年齢、性別、学歴、収入水準等）、モバイル機器の位置（例えば、都市、州、郵
便番号、ＩＰアドレス、緯度／経度或いはＬＬ等）。リクエストデータパケットは、リク
エストタイムスタンプ、リクエストＩＤ及び他のデータ／情報をも含み得る。「マーケテ
ィング上のモバイル広告供給に関するシステムと方法」と題された２０１５年５月１９日
に出願された同時係属出願たる米国特許出願第１４／７１６，８１１号は参照によってそ
の全体が取り込まれるのであり、該出願によれば、特定の実施形態では、リクエスト処理
モジュール３１０は、図４に示したリクエストデータパケットの処理のための方法４００
を行う。方法４００は、インターネット等のネットワークへの接続を介して情報リクエス
トを受信するステップ（４１０）と、情報リクエスト内の位置データに基づいてモバイル
機器位置を導出するステップ（４２０）と、モバイル機器位置が１つ以上の予め定義され
た場所又はジオフェンスを誘起（トリガ）するかを決定するステップ（４３０）と、処理
済みリクエストを広告配信システムに提供するステップ（４４０）と、処理済みリクエス
トを広告リフト分析のためにリクエストデータベース３５０内に格納するステップとを含
む。
【００１９】
特定の実施形態では、モバイル機器位置の導出ステップ（４２０）は、同時係属出願た
る米国特許出願第号に記載のスマート位置システム／方法を用いてリクエスト内の位置情
報を処理することを含み、該同時係属出願たる米国特許出願は２０１５年５月１９日に出
願されており「モバイル機器位置を推定するシステム及び方法」と題されており参照によ
ってその全体が取り込まれる。導出されたモバイル機器位置は、リクエストに関連するモ
バイル機器が存在しているかもしれない１つ以上の場所を探索するために用いられるので
あり、該探索は空間的インデックスデータベース３５０に対してなされる。広告リクエス
トが空間的インデックスデータベース３５０内の１つ以上の場所を誘起したと認められた
場合、１つ以上の場所に対応するタグを用いてリクエストに対して注記がなされるのであ
り、該タグは、事業／ブランド名、事業／ブランド名と関連付けられている製品若しくは
役務のカテゴリ、並びに、場所タイプ（例えば、店舗、駐車場、街区等）を識別するので
あり、これによって注記済みリクエストがもたらされる。処理済みリクエストは、リクエ
ストログ３５５内に格納される。
【００２０】
特定の実施形態では、リクエスト充足モジュール３１５は、注記済みリクエスト４１０
をキャンペーンデータベース３６０内に格納された幾つかの情報キャンペーンの適合する
条件と比較する。注記済みリクエスト内のデータ単位及びタグが１つ以上の情報キャンペ
ーンに適合しており且つ１つ以上の情報キャンペーンの既定予算が超過していないと決定
した場合、リクエスト充足モジュール３１５は（履歴データデータベース３６５内に格納
された関連するモバイル機器（ユーザ）についての履歴データを時折考慮しながら）１つ
又は１つ以上の情報キャンペーンを選択して、１つ以上の情報キャンペーンの１つに関連
付けられているドキュメントへのリンクを注記済みリクエストに付加することによってリ
クエストを充足して、ネットワーク１１０を介して注記済みリクエストを情報サーバ（例
えば、モバイルパブリッシャ、広告仲介者、及び／又はアドエクスチェンジ等）へと送信
する。リクエスト充足モジュール３１５はまた、１つ以上の情報キャンペーンと関連付け
られているドキュメントが関連するモバイル機器に配信されたか（或いは該機器が該ドキ
ュメントに被曝されたか（即ち、インプレッションがなされたか））を示す情報サーバか
らのフィードバックを監視するのであり、また、フィードバックをインプレッションログ
３７０内に格納する。
【００２１】
図５は、静的パネルを用いないで情報キャンペーンの功績を測定するための方法５００
を示すのであり、該方法はリフト分析モジュール３２５によってなされる。特定の実施形
態によると、方法５００は、リクエスト充足モジュール３１５がリアルタイムで又は事後
的にリクエストログ３５５及び／又はインプレッションログ３７０からの情報リクエスト
を処理している間に適格リクエストを識別するステップ（５１０）と、適格リクエストと
関連付けられているモバイル機器をテスト群と対照群とに分けるステップ（５２０）と、
テスト群及び対照群についての活動を追跡するステップ（５３０）と、テスト群及び対照
群のそれぞれについてターゲテッド応答率（例えば、店舗訪問率（ＳＶＲ））を導出する
ステップ（５４０）と、店舗訪問率からリフト結果を取得するステップ（５５０）とを含
む。
【００２２】
図５に示すように、リクエストが処理されるにあわせて或いはその後に、リクエストと
関連付けられているモバイル機器（或いはそれらのユーザ）がリフト分析モジュール３２
５によって次の３つの群に分類される：リクエストユーザ、適格ユーザ、及び被曝ユーザ
。図６は、所与の情報キャンペーンに関しての、リクエストユーザと適格ユーザと被曝ユ
ーザとの間の関係を視覚化している。各リクエストユーザは、情報キャンペーンのフライ
ト中の少なくとも１つのリクエストと関連付けられている任意のユーザであることができ
る。リクエストユーザのうち、情報キャンペーンに適合する情報リクエストに関連付けら
れている者は、適格ユーザと呼ばれる。特定の実施形態では、情報リクエストが情報キャ
ンペーンの特定のターゲティング条件（例えば、人口統計的条件、一日における時刻、位
置等）を満たす場合に、情報キャンペーンに関して適合するものとなる。
【００２３】
リアルタイム入札（ＲＴＢ、Real Time Bidding）に基づいた通常の広告配信システム
においては、適格リクエストは常に充足されるわけではなく、インプレッション事象が生
じ得る。例えば、広告キャンペーンが日毎の予算を超過したり、同一のリクエストが１つ
より多くのキャンペーンに適合したり、特にＲＴＢ価格競争がなされる場合においてはリ
クエスト充足モジュール３１５が入札に成功しない場合があったり、又は、互換性問題等
によってリクエスト充足モジュール３１５によって指定されたクリエイティブ（ドキュメ
ント）が関連付けられているモバイル機器上で呈示され損なったりし得る。したがって、
適格ユーザのうち、関連付けられているリクエストに応答して広告を見せつけられた者が
、被曝ユーザとして分類される。
【００２４】
したがって、リフト分析モジュール３２５は、リクエストログ３５５及び／又はインプ
レッションログ内のデータに基づいて、リフト測定のためのモバイル機器グルーピングを
決定する。各々の情報キャンペーンに関して、リフト分析モジュール３２５はユーザ及び
／又は機器を対照群（対照パネル）とテスト群（テストパネル）とに分けるのであり、ユ
ーザ及び／又は機器は、（携帯電話の場合には）ＵＤＩＤ、ＩＤＦＡ若しくはＧＩＤＦＡ
で表されるか、又は、パブリッシャと関連付けられているクッキー又はログインＩＤで表
される。両パネルは、情報キャンペーンのフライト中に広告配信システムによって捕捉さ
れたリクエストから動的に抽出される。
【００２５】
特定の実施形態では、リフト分析モジュール３２５は、被曝ユーザの全部又は部分集合
をテストパネルとして選択するのであり、また、適格ユーザの全部又は部分集合を対照パ
ネルとして選択する。特定の実施形態では、リフト分析モジュール３２５は、タギング機
能及びアグリゲーション機能を有している。タギング機能はリクエスト充足モジュール３
１５と並行して実行され、それがリクエストログ３５５及びインプレッションログ３７０
を生成する。
【００２６】
リクエストログ３５５は、リクエスト及びそれらが適合する情報キャンペーンについて
追跡しており、各適合するリクエストに関しては（user_id, ad_1, ad_2, …, ad_n）形
式のタプルとして追っており、ここで、user_idはリクエストのモバイルユーザを表して
おり、（ad_1, ad_2, …, ad_n）はリクエストが適合した情報キャンペーンを表している
。インプレッションログ３７０は、情報キャンペーンと関連付けられている関連性を有す
る情報が成功裏に見せつけられた各ユーザについて記録しており、特定の実施形態では該
ログは（user_id, ad_id）ペアについてのアレイとして提示される。
【００２７】
リフト分析モジュール３２５は、各情報キャンペーンについてリクエストログ３５５及
びインプレッションログ３７０を処理して、キャンペーンに曝されたユーザについてのリ
ストをテスト群として決定し、また、キャンペーンに適合するがキャンペーンに曝されて
いないユーザについてのリストを対照群として決定する。
【００２８】
テスト群及び対照群を前提として、追跡モジュール３３０は、諸群のモバイルユーザが
適格ユーザとみなされた後に惹起された両群のユーザのターゲテッド応答を測定するので
あり、該ターゲテッド応答は店舗訪問や購買等に関するものである。追跡モジュール３３
０は、リクエストデータベース３５５内にある対照群及びテスト群のデータ、並びに、ネ
ットワーク１１０を介して取得されたか及び／又はリクエストデータベース３５５内に格
納されている何らかのサードパーティデータ若しくはファーストパーティデータを活用し
て、対照群及びテスト群のユーザの被曝後活動についての記録を取得する。サードパーテ
ィデータは、決済（チェックアウト）ページ上のオンライン追跡ピクセルによって追跡さ
れた又はPaypal（登録商標）等のモバイル支払ソフトウェアによって追跡されたユーザ購
買活動であることができる。購買活動は、広告主から直接的に得られる販売報告書等のフ
ァーストパーティデータからも取得することができる。
【００２９】
特定の実施形態では、興味対象とされるユーザ活動は店舗訪問事象（ＳＶ、store visi
tation）であり、情報キャンペーンのタイプはモバイル広告（アド）キャンペーンであり
、広告リクエストはモバイルユーザ位置情報を含むとされる。特定の実施形態では、テス
ト群及び対照群のＳＶ活動は、リクエストデータベース３５５にログされたそれらの者に
関連付けられている後の広告リクエストから導出されることができる。図７は、リクエス
トデータベース内のログされたリクエストについての例を示しており、ログされた各々の
リクエストについては次の事項が含まれる：ユーザＩＤ（ＵＩＤ）若しくは機器ＩＤ、モ
バイル機器の製造者／型式、モバイルユーザの年齢・性別・教育水準等、機器の位置が誘
起した１つ以上の事業／ブランド名、機器の位置が誘起した場所タイプ（例えば、事業の
敷地内についてはタイプＸ、事業の付近の駐車場又はショッピングセンターについてはタ
イプＹ、及び、事業が位置する街区についてはタイプＺ等）、並びにリクエスト時刻等。
特定の実施形態では、「マーケティング上のモバイル広告供給に関するシステムと方法」
と題された２０１５年５月１９日に出願された同時係属出願たる米国特許出願第１４／７
１６，８１１号に記載の方法を用いて、広告リクエストに関連付けられている事業／ブラ
ンド名を導出するのであり、該出願は参照によってその全体が取り込まれる。特定の実施
形態では、追跡モジュール３３０はログされたリクエストについて検索を行って、対照群
及びテスト群のモバイルユーザに関連付けられているエントリを探索して、広告キャンペ
ーンにて希望されている店舗訪問事象を伺わせる機器位置及び／又は事業／ブランド名も
これらのエントリに含まれているかを確認する。
【００３０】
一部の実施形態では、インプレッションが与えられた後の指定期間内（例えば、２週間
）に訪問が生じた場合に限って、ＳＶ事象をテスト群のユーザに帰属させる。同様に、ユ
ーザが広告に適合した後の指定期間内に訪問が生じた場合に限って、ＳＶ事象を対照群の
ユーザに帰属させる。一部の実施形態では、関連付けられているＳＶ事象の頻度及び／又
は持続期間から店舗の“従業員”を導出するのであり、これらの者をテスト群及び対照群
から除いておく。
【００３１】
特定の実施形態では、リフト分析モジュールは対照群及びテスト群についての活動メト
リックを導出して、店舗訪問リフト結果を生成する。例えば、テスト群及び対照群のそれ
ぞれについて店舗訪問率（ＳＶＲ、store visitation rate）メトリックを次式のように
算定することができる：
【数１】
2020061174.tif 000002
［ＳＶＲ＝（ターゲットされたストアを＿訪問した＿一意的ユーザの＿人数）／（群内の
＿一意的ユーザの＿人数）］
特定の実施形態では、複数回被曝後に訪問がある場合（multiple exposures followed 
by a visit）、上述のＳＶＲ算定においては１つの訪問のみを考慮する。特定の実施形態
では、被曝後に複数回訪問がある場合（multiple visits following an exposure）、上
述のＳＶＲ算定においては１つの訪問のみを考慮する。
【００３２】
店舗訪問率リフト測定値は次式に従って算定することができる：
【数２】
2020061174.tif 000003
［ＳＶＬ＝（（ＳＶＲ＿テスト群）／（ＳＶＲ＿対照群））−１］
効果に関する目標が購買事象であれば、効果測定値に関して対応するメトリックセット
を定義することができる。
【００３３】
上述の計算は、テストパネル及び対照パネルが主要なメタデータ次元においてバランス
が取れているという仮定に基づいている。特定の実施形態では、パネル選定処理が主要な
メタデータ次元においてバランスが取れていることを確保するように分割モジュール３１
０を構成する。例えば、キャンペーンが性別に基づいてターゲティングを行わない場合、
性別による偏りを除くために、分割モジュールは対照パネル及びテストパネルに相等しく
男性及び女性が混ぜ込まれているように図る必要がある。キャンペーンが具体的なトラフ
ィック源（例えば、モバイルアプリケーション又はウェブサイト）をターゲティングして
いない場合、パネル選定に際して両パネル間でトラフィック源に関しての捻れが回避され
るようにする。
【００３４】
図８Ａ及び８Ｂは、パネル選定処理においてどのようにして性別による偏りが生じ得る
のかを例示しており、これによって歪曲された広告リフト計算がもたらされ得る。図８Ａ
に示すように、キャンペーンが性別に基づいてターゲティングを行わない場合、適格ユー
ザはほぼ同数の男性ユーザ（８１０）及び女性ユーザ（８２０）を含むべきである。実務
上では、広告配信処理において性別による偏りがもたらされ得るのであり、結果として対
照パネル及びテストパネルの男女比が等分でないものとなり得る。例えば、図８Ｂについ
ては一見するとテストパネル及び対照パネルについての男女比に不均衡がある。図８Ｂに
あるように、ブロック８３０はキャンペーンに曝された女性ユーザ数を表しておりこれは
テスト群に配分され、他方でブロック８４０はキャンペーンに曝されていない女性ユーザ
数を表しておりこれは対照群に配分される。同様に、ブロック８５０はキャンペーンに曝
された男性ユーザ数を表しておりこれはテスト群に配分され、他方でブロック８６０はキ
ャンペーンに曝されていない男性ユーザ数を表しておりこれは対照群に配分される。
【００３５】
図８Ｂを引き続き参照するに、ブロック８３２は少なくとも１回の被曝後ＳＶ事象（po
st-exposure SV event）を経験したブロック８３０に含まれるユーザを表し、他方でブロ
ック８４２は広告キャンペーンに曝されずに少なくとも１回のＳＶ事象を経験したブロッ
ク８４０に含まれるユーザを表す。同様に、ブロック８５２は少なくとも１回の被曝後Ｓ
Ｖ事象を経験したブロック８５０に含まれるユーザを表し、他方でブロック８６２は広告
キャンペーンに曝されずに少なくとも１回のＳＶ事象を経験したブロック８６０に含まれ
るユーザを表す。図８Ｂに示した不均衡がどのようにして歪曲された或いは時には間違っ
た広告リフト結果をもたらし得るかを以下論じるのであり、適格ユーザの合計数が２００
０であると仮定し、これにはブロック８１０の１０００人の女性ユーザとブロック８２０
の１０００人の男性ユーザが含まれており、後述の表１は図８のブロックに含まれている
ユーザ数について例示的数値を提示している。
【００３６】
表１に示したように、テスト群及び対照群における男女比の不均衡故に、男性ユーザ又
は女性ユーザについてのＳＶ事象（テスト群及び対照群の両方についてのＳＶ事象が検討
されており、ＳＶ事象を経験した女性ユーザについてのパーセンテージは２０％位となっ
ており、ＳＶ事象を経験した男性ユーザについてのパーセンテージは１０％位となってお
り、）を経験したパーセンテージに対して広告キャンペーンへの被曝は差異をもたらして
いないにもかかわらず、ＳＶＬ計算は肯定的な結果をもたらしており、広告リフトが示さ
れることになる。
【００３７】
特定の実施形態では、このような歪曲されたか間違ったリフト結果を生成しないように
するため、分割モジュール３１０は、主要なメタデータ次元に関してバランシングされる
ように確保するように構成される。例えば、図８Ｂに示した局面に関しては、分割モジュ
ール３１０は、テスト群内の女性ユーザの一部（例えば、５００）及び対照群内の男性ユ
ーザの一部（例えば、５００）を除くことができるのであり、これによって、表２に示し
たように両群間での男女比についての均衡を確保することができる。
【００３８】
適格ユーザ数が潤沢でない場合が特に意識されるが、代替的には、各パネルのユーザ達
を保持しつつ、分析段階で調整を施すことがより好ましいことがある。以下例示する。リ
フト分析モジュールは、人数のより少ないメタデータセクションのユーザ数を乗算して、
表３に示すように人工的な均衡を諸群の間でもたらすことができる。
【００３９】
【表１】
2020061174.tif 000004
【００４０】
【表２】
2020061174.tif 000005
【００４１】
【表３】
2020061174.tif 000006
【００４２】
特定の実施形態では、広告キャンペーンのフライト期間（即ち、広告キャンペーンの持
続期間）を複数のウインドウに分割して、各ウインドウについて店舗訪問率リフトを先ず
計算し、そして複数のウインドウにわたって平均化して、最終的リフトに達する。広告キ
ャンペーンが進行するにつれて或るユーザがテストユーザ群に含まれる可能性が増えると
いうこと故に、この手法が必要となる。例えば、或る広告キャンペーンのフライトは複数
週間にわたって持続するかもしれず、図９Ａの曲線９１０によって示されているように、
時間の経過と共にインプレッション数は増大し、広告キャンペーンに曝されたモバイルユ
ーザ数も増えていく。したがって、キャンペーンのフライト全体の間に受信された広告リ
クエストに基づいてテスト群及び対照群を決定したのでは、対照ユーザ群及びテストユー
ザ群のサイズにおいて歪みがもたらされ得る。なぜならば、広告キャンペーンの第１週目
中に広告キャンペーンに曝されていないユーザは、後の数週間で広告キャンペーンに遭遇
してしまうかもしれないからである。なお、キャンペーンフライト中にモバイルユーザが
複数回広告キャンペーンに曝される場合があるため、図９Ａのインプレッション数は必ず
しも被曝モバイルユーザ数とは等しくはならないことに留意されたい。
【００４３】
この歪みを克服するために、図９Ｂに示されているように、広告キャンペーンのフライ
トを複数の被曝ウインドウ（例えば、ＥＷ１，ＥＷ２，…，及びＥＷ６）に分割し、それ
ぞれは各々訪問帰属ウインドウ（例えば、ＡＷ１，ＡＷ２，…，及びＡＷ６）に関連付け
られる。各被曝ウインドウについて、被曝ウインドウ中の広告リクエスト及び広告配信に
基づいて対照ユーザパネル及びテストユーザパネルを決定し、関連付けられている帰属ウ
インドウ中の店舗訪問に基づいてリフトを算定する。各被曝ウインドウについてのパネリ
スト及び店舗訪問リフトメトリックは、既述のようにして決定される。下記のように複数
の被曝ウインドウにわたって平均化することによって総合的訪問リフト値を算出する：
ＳＶＬ＝平均（ＳＶＬｉ）
ここでＳＶＬｉは第ｉ番目の被曝ウインドウについて算出されるリフトである。
表４は、或る広告キャンペーンについての６つの被曝ウインドウを用いて計算された総
合的ＳＶＬの例を示す：
【００４４】
【表４】
2020061174.tif 000007
【００４５】
図９Ｂにおいては、各リフト帰属ウインドウ（例えば、ＡＷ１）は、それに関連付けら
れている被曝ウインドウ（例えば、ＥＷ１）と重なるものとして表されている。この場合
では、テスト群及び対照群が被曝ウインドウの終わりにおいて決定されているのにもかか
わらず、被曝ウインドウについての店舗訪問リフト（例えば、ＳＶＬ１）の計算過程にお
いて、被曝ウインドウ（例えば、ＥＷ１）中及びその後に生じる店舗訪問事象が考慮され
る。図９Ｃに示されるような他の実施形態では、各リフト帰属ウインドウ（例えば、ＡＷ
１）はそれに関連付けられている被曝ウインドウ（例えば、ＥＷ１）と重なっていない。
したがって、被曝ウインドウ（例えば、ＥＷ１）中に生じる店舗訪問事象は、その被曝ウ
インドウについての店舗訪問リフト（例えば、ＳＶＬ１）についての計算において考慮さ
れない。
【００４６】
特定の実施形態では、テスト群内のユーザに対しての広告被曝効果は、時間減衰するも
のとされる。したがって、広告被曝と店舗訪問事象との遅延が増大するにつれて、広告被
曝のその訪問に対しての寄与効果は低減する。店舗訪問リフト計算における過大評価を回
避するために、当初はテスト群に属していたユーザは、キャンペーンの進行につれて、そ
のユーザが広告キャンペーンに再度曝されない限り、対照群にドリフト移動することがで
きる。特定の実施形態では、ユーザがどの程度昔に広告キャンペーンに曝されたかに基づ
いて、テスト群又は対照群へのユーザの寄与度を決定するように減衰関数が定義される。
ユーザが広告キャンペーンに曝された日においてはユーザはテスト群に１００％属してい
るが、広告キャンペーンが進行するにつれてこの寄与度パーセンテージは低減していき、
再度ユーザが被曝するまで低減は続く。ユーザの残りパーセンテージは対照群に算入され
る。したがって、被曝ウインドウの終わりにおいては、テスト群（ＮＴ）内のユーザ数と
対照群（ＮＣ）内のユーザ数とを次式に従って計算することができる：
【数３】
2020061174.tif 000008
であり、ここで、Ｔｊは第ｊ番目の適格ユーザが広告キャンペーンに曝された日時を表し
、Ｔは被曝ウインドウの終わりの日時を表し、Ｆ（Ｔ−Ｔｊ）は減衰関数を表し、総和は
適格ユーザにわたって求められる。減衰関数は、線形減少関数、即ち次式とすることがで
きる：
【数４】
2020061174.tif 000009
ここで、Ｔ０は被曝ウインドウの開始日時を表す。減衰関数は指数関数であっても良いの
であり、即ち次式とすることができる：
【数５】
2020061174.tif 000010
或いは特定の広告キャンペーンに適した任意の他の減衰関数とすることもできる。
【００４７】
広告キャンペーンが、店舗を訪問するに関してより強い自然傾向を有するユーザを対象
としている場合、テスト群はそのようなユーザを不自然に多く含むように構成され得るの
であり、リフト計算にて広告キャンペーンの効果が過大評価され得る。特定の実施形態で
は、テスト群内の一部のユーザが有する広告キャンペーン対象店舗を訪問することに関し
てのより強い自然傾向は、計算され、店舗訪問リフト計算から差し引かれるのであり、こ
れによって広告キャンペーンの効果を過大評価しないようにする。図１０に示すように、
特定の実施形態では、上述のバイアスを捕捉及び除去するために、広告キャンペーンの開
始前の期間ウインドウ（ＬＢＷ、look-back window）中のモバイルユーザの店舗訪問記録
を分析及び使用するのであり、これによってテスト群内のモバイルユーザについての自然
傾向測定値（ＮＴＭ、natural tendency measure）を計算する。該処理は、これらのモバ
イルユーザが、キャンペーン中の被曝ウインドウ（ＥＷＸ）の終わりにおいてテスト群に
配分されることにかかわらずなされる。
【００４８】
この処理では、被曝ウインドウ（ＥＷＸ）中に処理された適格広告リクエストに基づい
て、対照ユーザパネル或いは対照群及びテストユーザパネル或いはテスト群を決定する。
キャンペーン開始前のルックバックウインドウ（ＬＢＷ）は、キャンペーンの直前に位置
し且つ好適にはＥＷＸと関連付けられている帰属ウインドウ（ＡＷＸ）と同じ又は似通っ
たサイズとなるように選定される。テスト群のモバイルユーザについての自然傾向測定値
（ＮＴＭ）は、店舗訪問リフトを計算するための上述のいずれかの手法を用いて計算する
ことができ、該計算はテスト群のユーザがあたかも広告キャンペーンに曝されたようにし
てなされる。換言すれば、これら２つのユーザ群について、広告キャンペーン開始前のＬ
ＢＷ中の店舗訪問率を計算するのであり、これを用いてＬＢＷについての“ＳＶＬ”（Ｓ
ＶＬLook-Back）を計算する。キャンペーンフライト中の店舗訪問リフト（ＳＶＬcampaig
n flight）は上述のように計算され、正味店舗訪問リフトは次式に従って測定される：
ＳＶＬ＝ＳＶＬcampaign flight−ＮＴＭここで、ＮＴＭ＝ＳＶＬLook-Back
表５は、正味店舗訪問リフト計算の結果についての例を示しており、そこでは店舗を訪
問することに関してのテスト群ユーザのより強い自然的傾向に起因するバイアスが除かれ
るようにされている。
【００４９】
【表５】
2020061174.tif 000011
【００５０】
別の幾つかの実装例では、ＬＢＷは、必ずしもキャンペーンの開始の直前にならないウ
インドウとなるように選定されることができる。例えば、ＬＢＷの選定に関して、キャン
ペーンの開始前のどこかにあるウインドウとし、該ウインドウはＥＷＸ又はＡＷＸウイン
ドウと同じ混合態様で平日曜日と週末曜日とを含んでいるものとされることができる。
【００５１】
代替的には、ＬＢＷを用いる代わりに、リクエスト充足モジュール３１５にハッシュ関
数を組み込んで、通常ならば広告主が被曝させようと思ったであろう一部のユーザを意図
的に省略できるようにできる（例えば、ユーザＩＤの先頭桁又は最後尾桁が“０”である
ユーザの場合）。換言すれば、優先ユーザ（例えば、或る店舗を訪問するに関してより強
い自然傾向を有するユーザ）のなるべく多くに対してインプレッションを浴びさせようと
して、なるべく多くのそのようなユーザをテスト群に含めて、残りのユーザを対照群に残
そうとする代わりに、優先ユーザの一部（例えば、パーセンテージで１０％等）をランダ
ムに選択して対照群を形成するように広告配信処理を構成することができる。したがって
、対照群は、広告配信処理によって省略された優先ユーザで大方構成されており、これら
の者はさもなければ被曝ウインドウ中においてテスト群に含まれることになっていたであ
ろう者達である。したがって、対照群及びテスト群のユーザプロファイルはほぼ同一であ
る。
【００５２】
理想的には、テスト群及び対照群は、大体同じ人数のユーザを有しているべきである。
もっとも、単に高パーセンテージ（例えば、５０％等）なハッシュ関数を用いてもこのよ
うな理想的状態は達成できない。なぜならば、情報サーバ（例えば、モバイルパブリッシ
ャ、広告仲介者、及び／又はアドエクスチェンジ等）へと送られた処理リクエストの全て
が必ずしもインプレッションを実際に惹起するわけではないからである。したがって、５
０％ハッシュ関数を伴う場合には、対照群に含まれるより少ない人数のユーザがテスト群
に含まれることになり、テスト群と似たモバイルユーザで構成した対照群を作るためにリ
クエスト在庫に関して過度な犠牲を払うことになる。この課題を解決するために、リクエ
スト充足モジュール３１５は、１０％ハッシュ関数を用いており、テスト群内のモバイル
ユーザの人数と対照群内のモバイルユーザの人数との差についてのカウントを反映するカ
ウンタを含んでいる。特定のキャンペーンに関しての優先リクエストに応答するインプレ
ッションを示す情報サーバからのフィードバックがある度に、カウントは１加算され、ま
た、優先リクエストが対照群に割り当てられる度にカウントは１減算される。リクエスト
充足モジュール３１５は、カウントが１以上の場合にのみこの優先リクエストを対照群に
割り当てるように設計されている。したがって、開始時においては、対照群へと割り当て
られるよりは優先リクエストのより多くがインプレッションをもたらすことになるのであ
り、１０％ハッシュ関数のためにカウントは減るよりは増えることになる。しかし、キャ
ンペーンが予算を使い尽くし始めた後においては、インプレッションをもたらすよりは優
先リクエストのより多くが対照群へと割り当てられることになるのであり、これはカウン
トが０に達するまで続く。したがって、対照群及びテスト群内のユーザプロファイルがほ
ぼ同一であることのみならず、対照群及びテスト群内のユーザ数もほぼ等しいのであり、
広告配信処理が特定のユーザを優先していることによって惹起される偏りが除去されるこ
とが確保される。
【００５３】
次式を用いてＳＶＲが計算されることを再度想起されたい：
【数６】
2020061174.tif 000012
［ＳＶＲ＝（ターゲットされたストアを＿訪問した＿一意的ユーザの＿人数）／（群内の
＿一意的ユーザの＿人数）］
この計算は単体では広告キャンペーンの効果についての実際的な指標をもたらさない。
なぜならば、分母はユーザ群内のユーザ数をカウントすることによって容易く得られるの
に対して、分子はユーザ群内の者であって店舗を訪問したことがある者の実際の人数を大
抵は表していないからである。なぜならば、これらのユーザの多くは自己の位置を常時利
用可能とはしていないからである。典型的な広告ネットワーク構成においては、モバイル
ユーザと関連付けられている広告リクエストが広告サーバへと送信された場合のみにユー
ザの位置（例えば、緯度及び経度或いはＬＬ）が広告サーバと共有される。ユーザの店舗
訪問時において広告サーバへと広告リクエストを送るアプリをユーザのモバイル機器が実
行していない場合、この訪問はＬＭＳ３００には見えないものであり、ＳＶＲ計算の分母
に加味されないことになる。このことは上述の店舗訪問率リフト計算においては大した問
題ではないのであり、店舗訪問率リフト測定値は次式を用いて算出される：
【数７】
2020061174.tif 000013
［ＳＶＬ＝（（ＳＶＲ＿テスト群）／（ＳＶＲ＿対照群））−１］
ここで、ＳＶＲ＿テストとＳＶＲ＿対照との比を用いてＳＶＬを算定する。
【００５４】
一部の用途においては、ＳＶＲ＿テストとＳＶＲ＿対照との比を用いて広告キャンペー
ンの店舗訪問率リフトを測定する代わりに、情報スポンサーは、配信された情報に応答し
たモバイルユーザの実際の人数を知りたいかもしれない。このためには、情報への被曝の
後にターゲテッド応答を示したモバイルユーザについてより正確な計数が必要となる。
【００５５】
特定の実施形態では、頻度モデリング法を用いて、広告への被曝後にターゲット店舗へ
赴いたモバイルユーザについてのより正確なカウントを予想する。図１１に図示のように
、特定の実施形態による頻度モデリング方法１１００を用いて次のステップをなす：広告
キャンペーンに曝されたモバイルユーザを複数の頻度区分に分割（１１００）するステッ
プであって各区分はモバイルユーザがリクエスト処理モジュール３１０によって察知され
る頻度範囲に関連付けられているステップと、リフト分析モジュール３２５によって各頻
度区分についてのＳＶＲ値を算定するステップ（１１２０）。特定の実施形態では、頻度
は、所定の期間ウインドウ中（例えば、３０日）に何日間に亘って或るモバイルユーザに
ついてのリクエストがリクエスト処理モジュール３１０において発現したかの値として測
定され得る。したがって、３０日間のうち１日しか現れなかった者については、３０日間
のうち１０日に亘って現れた者に比して、ターゲテッド店舗を訪問している間に捕捉され
る可能性が少ないといえる。したがって、図１２に示すように、より下位の頻度区分に属
するモバイルユーザについて計算したＳＶＲの方が、より高位の頻度区分に属するモバイ
ルユーザについて計算したＳＶＲよりも低くなる。
【００５６】
図１１及び図１２を参照するに、方法１１００は、計算されたＳＶＲ値をモデル関数に
対して適合するステップをさらに含む（１１３０）。例えば、図１２のＳＶＲデータポイ
ントは、次式の指数モデル関数に適合されることができる：
【数８】
2020061174.tif 000014
ここで、ｘは頻度区分（Ｉｍｐ）に対応し、ｙは各々の区分に関してのＳＶＲ値に対応す
るのであり、この関数を図１２のデータポイントに適合することによってパラメータａ及
びｂを決定することができる。そして、方法１１００においては、ｘが無限大に近づく際
のモデル関数についての収束値（即ちこの場合においてはａ）を決定する（１１４０）。
全部のモバイルユーザについての実際のＳＶＲはこの収束値として推定されることができ
（１１５０）、これは広告配信システムが所定の期間ウインドウ中において常時モバイル
ユーザを捕捉できる場合に予想される状況に対応する。換言すれば、図１２のプロットに
ついて外挿を行って、広告配信ネットワーク上で無限回現れるようなユーザ群について予
想されるＳＶＲを求める。
【００５７】
特定の実施形態では、実際のＳＶＲを推定するためにパネル支援型方法が用いられる。
この方法では、適格モバイルユーザについての初期パネルを用いて乗算係数を導出するの
であり、ＬＭＳ３００がこれを後のＳＶＲ計算において用いる。特定の実施形態では、ユ
ーザについての初期パネルに属するパネリスト達は、（例えば、２０分又は１０分毎に１
つのデータパケットをもたらすような）極めて高頻度で自己のモバイル機器の位置をＬＭ
Ｓ３００に与えることに同意した適格モバイルユーザであり、彼等は指定されたアプリを
インストールして自己のモバイル機器にてバックグラウンド実行することによってこれを
なしている。指定されたアプリは、所定の頻度（例えば、１０分毎で）モバイル機器の位
置（例えば、ＬＬ）を提供するように設計されており、該提供は例えば次の事項を含むデ
ータパケットの形式でなされる：各々のモバイル機器の識別情報、及び、他の関連性を有
する情報。位置情報共有が高頻度でなされる故に、パネリストによる店舗訪問事象の大部
分はＬＭＳ３００によって捕捉されることになり、該ＬＭＳ３００はこの場合次の２種類
の入信データパケットを受信することになる：情報サーバ（例えば、モバイルパブリッシ
ャ、広告仲介者、及び／又はアドエクスチェンジ等）からの情報リクエスト、及び、指定
アプリを実行しているパネルモバイル機器からのデータパケット。
【００５８】
図１３はモバイルユーザについての３つの群を示しているのであり、Ａ群はパネルに属
する適格モバイルユーザからなり、Ｂ群は関連する広告リクエストを通じてＬＭＳ３００
によって「捉えられた」適格モバイルユーザからなり、Ｃ群はＡ群及びＢ群の両方に属し
ているモバイルユーザからなる。したがって、Ｃ群は、ＬＭＳ３００へと広告リクエスト
を送信するアプリを使用しており且つパネルに属するモバイルユーザからなるのであり、
彼等のモバイル機器上においてバックグラウンドで指定されたアプリが実行されている。
実際のＳＶＲ推定のための乗数の値を決定するために、Ｃ群をパネル支援型方法で用いる
。
【００５９】
図１４は、特定の実施形態による、実際のＳＶＲ推定のためのパネル支援型方法（１４
００）を示す。図１４に示されるように、方法１４００を用いると、リクエスト充足モジ
ュール３１５は第１のモバイルユーザの群（例えば、Ａ群）からの情報リクエストを受信
及び処理するのであり、他方では、較正モジュール３３５は第２のモバイルユーザの群（
例えば、Ｂ群）からのパネルデータパケットを受信及び処理する（１４１０）。上述のよ
うに、処理済みの情報リクエストは、リクエストログ３５５内に格納される。処理済みパ
ネルデータパケットは、リクエストログ３５５又は較正データベース３７５内に格納され
ることもできる。そして、較正モジュール３３５は、較正ユーザ群（Ｃ群）を決定するの
であって、該群においては、各ユーザはモバイルユーザについての第１のセット及びモバ
イルユーザについての第２のセットの双方に属している（１４２０）。較正ユーザ群に属
するモバイルユーザから受信されたパネルデータパケットを用いて、較正モジュール３３
５は、較正目的で選択された較正ＰＯＩセットの少なくとも１つを訪問したモバイルユー
ザについての第１の人数を、決定する（１４３０）。較正ユーザ群に属するモバイルユー
ザから受信された情報リクエストを用いて、較正モジュール３３５は、較正ＰＯＩセット
の少なくとも１つを訪問したモバイルユーザについての第２の人数を、決定する（１４４
０）。第１の人数の方が、較正ＰＯＩを訪問した較正群内のモバイルユーザについての実
際の人数により近いはずである。なぜならば、彼等の位置はより頻繁にＬＭＳ３００と共
有されるからである。第２の人数は、指定されたアプリなくしてＬＭＳ３００によって把
握されるモバイルユーザ数である。したがって、モバイルユーザについての第２の人数は
、指定されたアプリなくして追跡され得るモバイルユーザの人数により近い。
【００６０】
特定の実施形態では、ＬＭＳ３００は第１の人数と第２の人数とを用いて被曝モバイル
ユーザについての任意の群に対しての較正係数を概算値として算定することができるので
あり（１４５０）、それは広告リクエストのみを用いてＬＭＳ３００によって検知され得
る実際の店舗訪問回数と店舗訪問カウントとの比に関する。特定の実施形態では、この較
正係数（ＳＶＲ＿乗数）は、第１の数値を第２の数値で単純に除した比に過ぎない。この
ＳＶＲ＿乗数は較正データベース内に格納され、後のＳＶＲ関連計算で使用される。
【００６１】
特定の実施形態では、例えば９０日間の期間ウインドウ上のこの期間ウインドウ中に、
通常の広告リクエスト及びパネルデータパケットからみられる（ＩＤＦＡ、ＧＤＦＡ形式
での）任意のデバイスＩＤは、リクエストデータベース３５５内にキーバリューストアと
して格納される。広告リクエスト及びパネルデータパケットについてのＫＶＳは、通常の
ユーザ及びパネルユーザの各々についてのユーザストアとして機能する。パネルユーザス
トア及び通常ユーザストアの両方に属するユーザは、上述においては、較正ユーザ群を形
成しているものとして言及される。特定の実施形態では、（例えば、１週間の）期間ウイ
ンドウを較正ウインドウとして用いるのであり、第１のユーザ数及び第２のユーザ数につ
いては、それぞれ、指定アプリからのデータパケット及びＬＭＳ３００によって受信され
た通常広告リクエストに基づいて、カウントする。
【００６２】
したがって、ＬＭＳ３００又はそれに関連付けられている広告配信システムが広告リク
エストを引き続き受信及び処理するにつれて（１４６０）、それらは次式に従って招来の
曝露モバイルユーザについてのＳＶＲを算定する（１４７０）：
ＳＶＲ＝ＳＶＲ＿観測された値＊ＳＶＲ＿乗数
ここで、ＳＶＲ＿観測された値は、広告サーバ上で捕捉された通常の広告リクエスト信号
に基づいて観測されたＳＶＲであり、上述したとおりに定義されており、即ち次式のとお
りである：
【数９】
2020061174.tif 000015
［ＳＶＲ＝（ターゲットされたストアを＿訪問した＿一意的ユーザの＿人数）／（群内の
＿一意的ユーザの＿人数）］
【００６３】
後述するように、ＳＶＲ乗数は、異なるレベル（地域毎に、垂直区分毎に、ブランド毎
に、及びキャンペーン毎に等）で決定されることできる。特定の実施形態では、異なるビ
ジネス垂直区分（即ち、関連するブランドのセット）毎に異なるＳＶＲ＿乗数を推定する
。この用途においては、１つの特定の垂直区分又はブランド（例えば、マクドナルド（登
録商標））に属するＰＯＩのみが選択されるように較正ＰＯＩセットを選択して、その特
定の垂直区分又はブランドについてのＳＶＲ乗数を決定する。
【００６４】
地域的乗数を決定するには、或る地理的領域内の全ての主要なブランドが含まれるよう
に較正ＰＯＩセットを選択するのであり、当該地理的領域は国家（例えば、アメリカ合衆
国）、州（例えば、カリフォルニア州）、都市（例えば、ニューヨーク）又は他の地方自
治体若しくは地域とすることができる。このような大量なデータを伴う故に、地域毎の乗
数（例えば、国家レベル乗数）は、長期間にわたって安定的であり続けることができる。
もっとも、地域毎の乗数は、ＳＶＲに直接的な影響を及ぼし得る広告キャンペーンの特定
の側面（例えば、対象観衆及びブランド等）については、捉えきれない。
【００６５】
垂直区分乗数を決定するために、或る垂直区分（例えば、全国区のブランドのセット（
例えば、カテゴリ））に属するＰＯＩのみを含むように較正ＰＯＩセットを選択する。垂
直区分乗数は、異なるタイプの店舗（例えば、レストランや小売店等）の訪問者間での店
舗訪問率における潜在的な差異を考慮することによって、国家レベル乗数を向上させる。
もっとも、或る垂直区分内のブランドが互いに異なるＳＶＲパターンを示す場合がある。
【００６６】
ブランドレベル乗数を決定するためには、１つの特定のブランドに関連付けられている
ＰＯＩのみを含むように較正ＰＯＩセットを選択する。広告キャンペーンは典型的には、
ブランドと関連付けられているため、ブランドレベル乗数によって直接的な乗算が可能と
なる。もっとも、このレベルではスパースデータに関連する課題が現れ始めるのであり、
特に国際的ブランドに関しては一層そうである。さらに、定義された広告被曝ウインドウ
（window of ad exposure）を前提とすると、垂直区分レベル又は国家レベル乗数の双方
に比して、ブランドレベル乗数は変動の影響をより受けやすい。
【００６７】
特定の広告キャンペーンによって定義される対象ユーザ群に計算が限定されるという点
を除いて、キャンペーンレベル乗数はブランドレベル乗数と同等である。キャンペーンレ
ベル乗数は個々のキャンペーンの具体的コンテキストを最良に捉えるが、時にはスケール
欠如に泣かされる。
【００６８】
したがって、各次順位レベルは逸失された訪問事象をより正確に捉えるが、スケール欠
如による増大した変動という難点が課される。
【００６９】
各広告キャンペーン内には複数の広告群（ad group）が含まれ得るのであり、それぞれ
は対応する乗数が適用され得る１つ以上のブランドと関連付けられている。例えば、或る
ブランドについての広告キャンペーンにおいては、次のような広告群が存在し得る：成人
男性のモバイルユーザを主として対象とする広告群、成人女性のモバイルユーザを主とし
て対象とする広告群、１つ以上の指定された場所に居ると決定されたモバイルユーザを主
として対象とする位置ベースド広告群（ＬＢＡ、location-based ad group）、及びブラ
ンドに関連付けられている敷地内に居ると決定されたモバイルユーザを主として対象とす
るオンプレミス型広告群。特定の実施形態では、この広告キャンペーンのためのＳＶＲを
導出するためには、２段階処理を用いる。先ず、ＬＢＡ及びオンプレミス型広告群を除い
て各広告群についてＳＶＲ＿乗数を決定する。ＬＢＡ及びオンプレミス型広告群にＳＶＲ
乗数が不要な理由は、広告リクエスト及びパネルデータパケットを介してこれらの群の観
衆が以前店舗を訪問したことが分かっているからであり、逸失された訪問事象をより生じ
させ難いと考えられるからである。そして、加重平均をとって最終ＳＶＲを導出すること
ができる。
【００７０】
この方法は、観測されたＳＶＲが低い広告キャンペーン及び観測されたＳＶＲが高い広
告キャンペーンの両方に適用可能である。前者のタイプについては、ＬＢＡの欠如故に、
単にブランドレベル乗数を適用することによって計算を行うことができる。例えば、観測
されたＳＶＲが０．３９％とされるSubway（登録商標）についての広告キャンペーンを検
討する。このキャンペーンにおいて国家レベル乗数たる３．９を用いると、ＳＶＲとして
１．５４％が得られることになり、歴史的なデータからすると過小評価である可能性が高
い。実際に、パネルベースド分析によれば、リクエストベースド追跡でのSubwayの訪問カ
ウントは過小評価（過小評価係数は約１６）されていることになる。このキャンペーンは
ＬＢＡを有さないため、観測されたＳＶＲに対してブランドレベル乗数たる１５を単純適
用することができ、５．８６％という値が得られるのであり、これは想定により合致する
ものである。
【００７１】
別の例では、ＳＶＲが比較的高く、ＳＶＲが７％となるような、４つの小売業者、即ち
Target、Walgreens（登録商標）、CVS（登録商標）、及びRite Aid（登録商標）、につい
ての広告キャンペーンを検討する。国家レベル乗数ＳＶＲ推定法を用いると、報告される
ＳＶＲは２８％であるとされて過大評価がなされるに至る。ブランドレベル乗数及びＬＢ
Ａ除外を伴う新たな方法を用いると、ＳＶＲはより合理的な１６％として算出される。ま
た、ブランドレベル乗数を用いると、これらのブランドにおける店舗訪問パターンについ
てより知見を深めることができる。
【００７２】
特定の実施形態では、ＳＶＲ推定は典型的なベルヌーイ過程としてモデリングされるの
であって、各ユーザが店舗を訪問する確率は所与のｐとされる。したがって、このｅ ｐ
推定についての信頼区間は次のとおりである：
【数１０】
2020061174.tif 000016
ここで、９５％の信頼水準についてｚは１．９６とされ、
2020061174.tif 000017
は観測された店舗訪問率（ＳＶＲ）である。予想を立てるために観測されたＳＶＲに乗算
係数を適用する場合、信頼区間に対して同じ乗算係数を適用する。
【図１】
2020061174.tif 000018
【図２】
2020061174.tif 000019
【図３】
2020061174.tif 000020
【図４】
2020061174.tif 000021
【図５】
2020061174.tif 000022
【図６】
2020061174.tif 000023
【図７】
2020061174.tif 000024
【図８】
2020061174.tif 000025
【図９Ａ】
2020061174.tif 000026
【図９Ｂ】
2020061174.tif 000027
【図９Ｃ】
2020061174.tif 000028
【図１０】
2020061174.tif 000029
【図１１】
2020061174.tif 000030
【図１２】
2020061174.tif 000031
【図１３】
2020061174.tif 000032
【図１４】
2020061174.tif 000033
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月14日(2020.1.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パケットベースドネットワークに接続された１以上のコンピュータシステムによって実行される方法であって、
前記パケットベースドネットワークと通信するモバイル装置に関連するリクエストデータの複数のセットを受信するステップであって、リクエストデータのセットの各々は関連するモバイル装置の位置を示す位置データを含む、ステップと、
リクエストデータの前記複数のセットを処理して、リクエストデータベース内の対応エントリを生成するステップであって、前記リクエストデータベース内のそれぞれのエントリの各々は特定のモバイル装置の識別子と、それぞれのタイムスタンプと、前記それぞれのタイムスタンプに対応する時間での前記特定のモバイル装置の位置についての情報とを含み、リクエストデータの前記複数のセットを処理することにより、前記モバイル装置の第１の部分が第１の期間ウィンドウ中の情報キャンペーンに適格となり、前記モバイル装置の第２の部分は前記第１の期間ウィンドウ中の前記情報キャンペーンに関連付けられた情報に適格となりインプレッションされる、ステップと、
モバイル装置の第１の群を前記モバイル装置の前記第１の部分から、モバイル装置の第２の群を前記モバイル装置の前記第２の部分から選択するステップと、
モバイル装置の前記第１の群に対応する第１の値と、モバイル装置の前記第２の群に対応する第２の値とを判定するステップと、
前記リクエストデータベースにて、第２の期間ウィンドウ中のタイムスタンプを有するエントリを検索し、モバイル装置の前記第１の群のうちモバイル装置の第１の部分集合と、モバイル装置の前記第２の群のうちモバイル装置の第２の部分集合とを判定するステップであって、モバイル装置の前記第１の部分集合とモバイル装置の前記第２の部分集合との各々は、前記第２の期間ウィンドウ中のタイムスタンプを有する１以上のエントリであって前記情報キャンペーンに関連付けられた１以上の場所についての情報を含む１以上のエントリによって、前記リクエストデータベースにて識別される、ステップと、
モバイル装置の前記第１の部分集合に対応する第１の数とモバイル装置の前記第２の部分集合に対応する第２の数とを判定するステップと、
前記第１の値と前記第１の数とを用いて第１の訪問率を判定するステップと、
前記第２の値と前記第２の数とを用いて第２の訪問率を判定するステップと、
前記第１の訪問率と前記第２の訪問率とを少なくとも用いて、前記情報キャンペーンについての効果測定値を導出するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
リクエストデータの前記複数のセットを処理することは、
リクエストデータのそれぞれのセットの各々につき、リクエストデータの前記それぞれのセットに含まれるそれぞれの位置データを用いて、複数の関心場所に対応する空間的インデックスを含む空間的インデックスデータベースに問い合わせて、前記それぞれの位置データが前記複数の関心場所のいずれかを誘起したか否かを判定することと、
前記リクエストデータベース内のリクエストデータの前記それぞれのセットに対応するそれぞれのエントリを作成することとを含み、
前記それぞれのエントリは、前記それぞれの位置データが前記複数の場所のうちの１以上を誘起したなら、前記複数の場所のうちの前記１以上についての情報を含む、方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の方法において、
前記第１の期間ウィンドウは、前記情報キャンペーン中の一連の被曝期間ウィンドウの１つであり、前記第２の期間ウィンドウは、前記一連の被曝期間ウィンドウにそれぞれ対応する一連の属性期間ウィンドウの１つであり、前記方法は、
前記情報キャンペーンの複数の効果測定値を導出するステップであって、前記複数の効果測定値の各々は、前記一連の被曝期間ウィンドウのそれぞれと、前記一連の属性期間ウィンドウのそれぞれとに対応する、ステップと、
前記複数の効果測定値を平均化することによって、前記情報キャンペーンの総合的な効果測定値を算出するステップと、
を含む方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、
前記リクエストデータベースにて、前記情報キャンペーンの開始前のルックバック期間ウィンドウ中のタイムスタンプを有するエントリを検索して、モバイル装置の前記第１の群における第３の数のモバイル装置と、モバイル装置の前記第２の群における第４の数のモバイル装置とを判定するステップであって、モバイル装置の前記第３の数とモバイル装置の前記第４の数との各々は、前記情報キャンペーンに関連付けられた前記１以上の場所についての情報を含む１以上のエントリにて識別される、ステップと、
前記第１の値と前記第２の値と前記第３の数と前記第４の数とを用いて、自然傾向測定値を判定するステップと、
前記自然傾向測定値を前記情報キャンペーンの前記総合的な効果測定値から減じるステップと、
を含む方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法において、
属性期間ウィンドウの各々の少なくとも一部は、対応する被曝期間ウィンドウに続く、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、
前記リクエストデータベースにて、前記情報キャンペーンの開始前のルックバック期間ウィンドウ中のタイムスタンプを有するエントリを検索して、モバイル装置の前記第１の群における第５の数のモバイル装置と、モバイル装置の前記第２の群における第６の数のモバイル装置とを判定するステップであって、モバイル装置の前記第５の数とモバイル装置の前記第６の数との各々は、前記情報キャンペーンに関連付けられた前記１以上の場所についての情報を含む１以上のエントリにて識別されるステップと、
前記第１の値と前記第２の値と前記第５の数と前記第６の数とを用いて、自然傾向測定値を判定するステップと、
前記自然傾向測定値を前記情報キャンペーンの前記効果測定値から減じるステップと、
を含む方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法において、
モバイル装置の前記第２の群におけるモバイル装置の各々は、前記１以上のコンピュータシステムにて構築されたハッシュ関数と、前記第１の群に割り当てられたモバイル装置の数と前記第２の群に割り当てられたモバイル装置の数との差分と、に応じて選択される、方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法において、
モバイル装置の前記第２の群は、主要なメタデータ次元において、モバイル装置の前記第１の群と類似の分布を有する、方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法において、
前記第２の期間ウィンドウの少なくとも一部は、前記第１の期間ウィンドウに続く、方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法において、
前記第１の値は、前記情報キャンペーンに対し適格であるが前記第２の期間ウィンドウ中に前記情報キャンペーンの影響下にはない、モバイル装置の前記第１の群におけるモバイル装置の数を示し、前記第２の値は、前記第２の期間ウィンドウ中に前記情報キャンペーンの影響下にある、モバイル装置の前記第２の群におけるモバイル装置の数を示す、方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法において、
前記第１の値は、モバイル装置の前記第１の数におけるモバイル装置の数に基づいて判定され、並びに、モバイル装置の前記第１の群におけるそれぞれのモバイル装置が前記第１の期間ウィンドウ中に前記情報にインプレッションされたか否か、及び、前記それぞれのモバイル装置が前記第１の期間ウィンドウ中に前記情報にいつインプレッションされたか、に基づいて判定される、方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法において、
モバイル装置の前記第１の群とモバイル装置の前記第２の群とは少なくとも１つの共通のモバイル装置を含み、モバイル装置の前記第１の群に対応する第１の値とモバイル装置の前記第２の群に対応する第２の値とを判定することは、前記第１の値に対する前記共通のモバイル装置の寄与と、前記第２の値に対する前記共通のモバイル装置の寄与とを、時間減衰関数に基づいて判定することを含む、方法。
【外国語明細書】
2020061174000001.pdf