【手続補正書】
【提出日】令和3年2月19日(2021.2.19)
【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】
システムであって、
１つまたは複数の広告ユニットを含むデジタル広告アカウントを評価するように構成される処理部であって、前記評価は、
前記デジタル広告アカウントにおける前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる１つまたは複数の過去の広告のキーワードの組織構造および過去のデータを分析して、前記１つまたは複数の過去の広告に現れた特定の広告文要素の相対的有効性を示すパフォーマンスデータを算出することと、
前記１つまたは複数の広告ユニットの各々について動機分析を行い、前記１つまたは複数の動機と関連付けられた前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる前記１つまたは複数の過去の広告の中にある動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズを特定することによって、前記１つまたは複数の広告ユニットの各々と関連付けられる前記１つまたは複数の動機を特定することと、
前記１つまたは複数の動機のうちの共通する動機に基づいて、前記１つまたは複数の広告ユニットを最適化グループのセットにグループ化することと、を有する処理部と、
前記パフォーマンスデータおよび前記１つまたは複数の動機に基づいて、前記最適化グループの各々について新しい広告の中に利用される広告文要素の集合を特定するために、前記パフォーマンスデータ、および前記１つまたは複数の動機と関連付けられる動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズに従って、相対的に高い有効性を有する特定の前記広告文要素を集計するように構成される処理部と、
新しい複数の機械生成広告を、前記集計された特定の広告文要素を利用して前記最適化グループの各々について生成するように構成される処理部と、
前記新しい複数の機械生成広告を、前記最適化グループにおける１つまたは複数の広告ユニットに追加するように構成される処理部と、
前記１つまたは複数の過去の広告、および前記最適化グループにおける前記新しい複数の機械生成広告を利用してハイスループットテストの処理を行うように構成される処理部と、
前記ハイスループットテストの結果を判定するように構成される処理部であって、前記結果には、前記最適化グループにおける前記１つまたは複数の広告ユニットの各々についての少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告が含まれる、処理部と
を備えるシステム。
【請求項２】
前記処理部がさらに、前記ハイスループットテストの前記結果を判定し、前記結果は、生成された全ての前記新しい複数の機械生成広告の大量のセットから抽出される機械生成広告の最終的なセットを含み、前記デジタル広告アカウントに前記最終的なセットを出力するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記評価は、前記デジタル広告アカウントの以前に実行された全ての広告についてのキーワードの組織構造および過去のデータを評価することをさらに含み、および／または、
前記処理部がさらに、前記ハイスループットテストの結果を組み込むために評価モジュールを更新し、前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告を、将来の機械生成広告を生成する種として利用するように構成され、
前記動機分析を行うことは、
ターゲットオーディエンスを定義することと、
前記ターゲットオーディエンスの中に含まれるユーザについての公開されたテキストデータを集計することと、
前記ユーザの各々についての心理学的特性プロファイルを作り出すことと、
前記心理学的特性プロファイルを集計して前記ユーザの各々の動機を導き出すことと、
前記ユーザの各々についての導き出された動機を、前記広告文要素の集合の中で使用される前記動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズと結びつけることと、
を含む、
請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ターゲットオーディエンスを定義することは、キーワード、広告アカウントのデータ、公開されたデータからの信号、インターネットのトラフィックパターン、顧客のＥ−ｍａｉｌ、製品の購入およびソーシャルメディア識別子の１つまたは複数を利用し前記ターゲットオーディエンスを定義することを有する
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記心理学的特性プロファイルを作り出すことは、前記公開されたテキストデータおよび言語使用パターンに関連する定量的変数から心理学的特性スコアを帰属させるためにトレーニングされた自然言語処理アルゴリズムを利用し前記ユーザの各々の心理学的特性プロファイルを作り出すことを有する
請求項３または４に記載のシステム。
【請求項６】
前記動機分析を行うことが、前記ユーザの各々の動機を導き出すために、心理学的特性プロファイルと母集団の平均的な水準とを比較することをさらに有し、
前記心理学的特性プロファイルと母集団の平均的な水準とを比較することは、前記母集団の平均的な水準から逸脱する特性によって数学的に判定される
請求項３から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記導き出された動機を結びつけることは、前記ユーザの各々についての前記導き出された動機を、前記動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズと結びつけることを有し、
前記動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズは、Ｎ−ｇｒａｍを含み、動機についてのトリガーワードとトリガーフレーズ間の関連性を含む動機データベース内に記憶される
請求項３から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記処理部がさらに、前記最適化グループの各々について過去のデータを用いて予測スコアリングモデルをトレーニングするように構成される、請求項３から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記処理部がさらに、前記最適化グループの各々について別の動機分析を行うように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記最適化グループの各々について前記新しい複数の機械生成広告を生成するための素材として、前記広告文要素の集合を利用する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記処理部がさらに、前記新しい複数の機械生成広告の中にテキストがどのように定型化されるかを判定する自然言語生成アルゴリズムをトレーニングするように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記処理部がさらに、前記トレーニングされた自然言語生成アルゴリズムに基づいて、前記新しい複数の機械生成広告を生成するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ハイスループットテストの処理が、
所定の広告フォーマット、またはユーザが指定した目標を満たすために、前記新しい複数の機械生成広告を操作することと、
予測されるパフォーマンスについて、前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告を点数化することと、
前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告から、前記予測されるパフォーマンスに基づいてパフォーマンスが悪いと予測される広告を除去することと、
をさらに含み、および／または、
前記ハイスループットテストの処理が、
前記最適化グループの各々の中にある前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告の全てを特定することと、
前記最適化グループの各々の中にある前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告の各々のパフォーマンス指標を追跡することと、
前記パフォーマンス指標からテストデータを集計することと、
前記パフォーマンス指標の各々の決定規則統計値を継続的に算出することによってパフォーマンスが高い広告およびパフォーマンスが低い広告を特定することと、
前記パフォーマンスが低い広告を排除し、最終的な所定の数の広告が残るまで、前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告のうち残った広告について前記ハイスループットテストの処理を続けることと、
前記最終的な所定の数の広告を、前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告として特定することと
を含む、請求項１から１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
機械生成方法であって、
１つまたは複数の広告ユニットを含むデジタル広告アカウントを評価する段階であって、
前記デジタル広告アカウントにおける前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる１つまたは複数の過去の広告のキーワードの組織構造および過去のデータを分析して、前記１つまたは複数の過去の広告で現れた特定の広告文要素の相対的有効性を示すパフォーマンスデータを算出する段階と、
前記１つまたは複数の広告ユニットの各々に対して動機分析を行い、１つまたは複数の動機と関連付けられた前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる前記１つまたは複数の過去の広告における動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズを特定することによって、前記１つまたは複数の広告ユニットの各々と関連付けられる前記１つまたは複数の動機を特定する段階と、
前記１つまたは複数の動機のうちの共通する動機に基づいて、前記１つまたは複数の広告ユニットを最適化グループのセットにグループ化する段階と、
を含む、評価する段階と、
前記１つまたは複数の動機と関連付けられる動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズ、および、前記パフォーマンスデータに従って、相対的に高い有効性を有する特定の前記広告文要素を集計することによって、前記パフォーマンスデータおよび前記１つまたは複数の動機に基づいて、前記最適化グループの各々について新しい広告の中で使用される広告文要素の集合を特定する段階と、
前記集計された特定の広告文要素を使用して前記最適化グループの各々について新しい複数の機械生成広告を生成する段階と、
前記新しい複数の機械生成広告を、前記最適化グループ内の１つまたは複数の広告ユニットに追加する段階と、
前記１つまたは複数の過去の広告、および前記最適化グループ内の前記新しい複数の機械生成広告を利用してハイスループットテストの処理を行う段階と、
前記ハイスループットテストの結果を判定する段階であって、前記結果には、前記最適化グループ内の前記１つまたは複数の広告ユニットの各々についての少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告が含まれる段階と
を備える方法。
【請求項１５】
前記評価する段階が、前記デジタル広告アカウントについて以前に実行された全ての広告に関するキーワードの組織構造および過去のデータを評価する段階をさらに含み、および／または、前記方法は、
前記ハイスループットテストの結果を組み込むために評価モジュールを更新する段階と、
前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告を将来の機械生成広告を生成する種として利用する段階を備え、および／または、
前記動機分析を行う段階が、
ターゲットオーディエンスを定義する段階と、
前記ターゲットオーディエンスの中に含まれるユーザについての公開されたテキストデータを集計する段階と、
前記ユーザの各々の心理学的特性プロファイルを作り出す段階と、
前記ユーザの各々の動機を導き出すために、前記心理学的特性プロファイルを集計する段階と、
前記ユーザの各々についての前記導き出された動機を、前記広告文要素の集合の中で使用される前記動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズと結びつける段階と、
を有する、
請求項１４に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
以下の特許請求の範囲は、本明細書に記載される本発明の全ての包括的および具体的特徴、および、文言上これら包括的および具体的特徴の範囲に収まっていると言ってよい本発明の範囲に関する全ての記述を包含することを意図したものであるということがさらに理解されよう。
本願によれば、以下の各項目もまた開示される。
［項目１］
機械生成方法であって、
１つまたは複数の広告ユニットを含むデジタル広告アカウントを評価する段階であって、
前記デジタル広告アカウントにおける前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる１つまたは複数の過去の広告のキーワードの組織構造および過去のデータを分析して、前記１つまたは複数の過去の広告で現れた特定の広告文要素の相対的有効性を示すパフォーマンスデータを算出する段階と、
前記１つまたは複数の広告ユニットの各々に対して動機分析を行い、１つまたは複数の動機と関連付けられた前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる前記１つまたは複数の過去の広告における動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズを特定することによって、前記１つまたは複数の広告ユニットの各々と関連付けられる前記１つまたは複数の動機を特定する段階と、
前記１つまたは複数の動機のうちの共通する動機に基づいて、前記１つまたは複数の広告ユニットを最適化グループのセットにグループ化する段階と、
を含む、評価する段階と、
前記１つまたは複数の動機と関連付けられる動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズ、および、前記パフォーマンスデータに従って、相対的に高い有効性を有する特定の前記広告文要素を集計することによって、前記パフォーマンスデータおよび前記１つまたは複数の動機に基づいて、前記最適化グループの各々について新しい広告の中で使用される広告文要素の集合を特定する段階と、
前記集計された特定の広告文要素を使用して前記最適化グループの各々について新しい複数の機械生成広告を生成する段階と、
前記新しい複数の機械生成広告を、前記最適化グループ内の１つまたは複数の広告ユニットに追加する段階と、
前記１つまたは複数の過去の広告、および前記最適化グループ内の前記新しい複数の機械生成広告を利用してハイスループットテストの処理を行う段階と、
前記ハイスループットテストの結果を判定する段階であって、前記結果には、前記最適化グループ内の前記１つまたは複数の広告ユニットの各々についての少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告が含まれる段階と
を備える方法。
［項目２］
前記評価する段階が、前記デジタル広告アカウントについて以前に実行された全ての広告に関するキーワードの組織構造および過去のデータを評価する段階をさらに含み、および／または、前記方法は、
前記ハイスループットテストの結果を組み込むために評価モジュールを更新する段階と、
前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告を将来の機械生成広告を生成する種として利用する段階を備え、および／または、
前記動機分析を行う段階が、
ターゲットオーディエンスを定義する段階と、
前記ターゲットオーディエンスの中に含まれるユーザについての公開されたテキストデータを集計する段階と、
前記ユーザの各々の心理学的特性プロファイルを作り出す段階と、
前記ユーザの各々の動機を導き出すために、前記心理学的特性プロファイルを集計する段階と、
前記ユーザの各々についての前記導き出された動機を、前記広告文要素の集合の中で使用される前記動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズと結びつける段階と、
を有する、
項目１に記載の方法。
［項目３］
前記最適化グループの各々について、過去のデータを用いて予測スコアリングモデルをトレーニングする段階をさらに備える、項目１または２に記載の方法。
［項目４］
前記最適化グループの各々に対して別の動機分析を行う段階をさらに備える、項目３に記載の方法。
［項目５］
前記最適化グループの各々について、前記新しい複数の機械生成広告を生成するための素材として、前記広告文要素の集合を利用する、項目４に記載の方法。
［項目６］
前記新しい複数の機械生成広告の中にテキストがどのように定型化されるかを判定する自然言語生成アルゴリズムをトレーニングする段階をさらに備える、項目５に記載の方法。
［項目７］
前記トレーニングされた自然言語生成アルゴリズムに基づいて、前記新しい複数の機械生成広告を生成する段階をさらに備える、項目６に記載の方法。
［項目８］
前記ハイスループットテストの処理が、
所定の広告フォーマット、または、ユーザが指定した目標を満たすために、前記新しい複数の機械生成広告を操作する段階と、
予測されるパフォーマンスについて、前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告を点数化する段階と、
前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告から、前記予測されるパフォーマンスに基づいてパフォーマンスが悪いと予測される広告を除去する段階と、
をさらに含み、および／または、
前記ハイスループットテストの処理が、
前記最適化グループの各々の中にある前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告の全てを特定する段階と、
前記最適化グループの各々の中にある前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告の各々のパフォーマンス指標を追跡する段階と、
前記パフォーマンス指標からテストデータを集計する段階と、
前記パフォーマンス指標の各々について決定規則統計値を継続的に算出することによってパフォーマンスが高い広告およびパフォーマンスが低い広告を特定する段階と、
前記パフォーマンスが低い広告を排除し、最終的な所定の数の広告が残るまで、前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告のうち前記残った広告について前記ハイスループットテストの処理を続ける段階と、
前記最終的な所定の数の広告を、前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告として特定する段階と
を含む、項目１から７のいずれか一項に記載の方法。
［項目９］
システムであって、
１つまたは複数の広告ユニットを含むデジタル広告アカウントを評価するように構成される処理部であって、前記評価は、
前記デジタル広告アカウントにおける前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる１つまたは複数の過去の広告のキーワードの組織構造および過去のデータを分析して、前記１つまたは複数の過去の広告に現れた特定の広告文要素の相対的有効性を示すパフォーマンスデータを算出することと、
前記１つまたは複数の広告ユニットの各々について動機分析を行い、前記１つまたは複数の動機と関連付けられた前記１つまたは複数の広告ユニットと関連付けられる前記１つまたは複数の過去の広告の中にある動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズを特定することによって、前記１つまたは複数の広告ユニットの各々と関連付けられる前記１つまたは複数の動機を特定することと、
前記１つまたは複数の動機のうちの共通する動機に基づいて、前記１つまたは複数の広告ユニットを最適化グループのセットにグループ化することと、を有する処理部と、
前記パフォーマンスデータおよび前記１つまたは複数の動機に基づいて、前記最適化グループの各々について新しい広告の中に利用される広告文要素の集合を特定するために、前記パフォーマンスデータ、および前記１つまたは複数の動機と関連付けられる動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズに従って、相対的に高い有効性を有する特定の前記広告文要素を集計するように構成される処理部と、
新しい複数の機械生成広告を、前記集計された特定の広告文要素を利用して前記最適化グループの各々について生成するように構成される処理部と、
前記新しい複数の機械生成広告を、前記最適化グループにおける１つまたは複数の広告ユニットに追加するように構成される処理部と、
前記１つまたは複数の過去の広告、および前記最適化グループにおける前記新しい複数の機械生成広告を利用してハイスループットテストの処理を行うように構成される処理部と、
前記ハイスループットテストの結果を判定するように構成される処理部であって、前記結果には、前記最適化グループにおける前記１つまたは複数の広告ユニットの各々についての少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告が含まれる、処理部と
を備えるシステム。
［項目１０］
前記評価は、前記デジタル広告アカウントの以前に実行された全ての広告についてのキーワードの組織構造および過去のデータを評価することをさらに含み、および／または、
前記処理部がさらに、前記ハイスループットテストの結果を組み込むために評価モジュールを更新し、前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告を、将来の機械生成広告を生成する種として利用するように構成され、
前記動機分析を行うことは、
ターゲットオーディエンスを定義することと、
前記ターゲットオーディエンスの中に含まれるユーザについての公開されたテキストデータを集計することと、
前記ユーザの各々についての心理学的特性プロファイルを作り出すことと、
前記心理学的特性プロファイルを集計して前記ユーザの各々の動機を導き出すことと、
前記ユーザの各々についての導き出された動機を、前記広告文要素の集合の中で使用される前記動機付けとなるトリガーワードまたはトリガーフレーズと結びつけることと、
を含む、
項目９に記載のシステム。
［項目１１］
前記処理部がさらに、前記最適化グループの各々について過去のデータを用いて予測スコアリングモデルをトレーニングするように構成される、項目９または１０に記載のシステム。
［項目１２］
前記処理部がさらに、前記最適化グループの各々について別の動機分析を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
［項目１３］
前記最適化グループの各々について前記新しい複数の機械生成広告を生成するための素材として、前記広告文要素の集合を利用する、項目１２に記載のシステム。
［項目１４］
前記処理部がさらに、前記新しい複数の機械生成広告の中にテキストがどのように定型化されるかを判定する自然言語生成アルゴリズムをトレーニングするように構成される、項目１３に記載のシステム。
［項目１５］
前記処理部がさらに、前記トレーニングされた自然言語生成アルゴリズムに基づいて、前記新しい複数の機械生成広告を生成するように構成される、項目１４に記載のシステム。
［項目１６］
前記ハイスループットテストの処理が、
所定の広告フォーマット、またはユーザが指定した目標を満たすために、前記新しい複数の機械生成広告を操作することと、
予測されるパフォーマンスについて、前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告を点数化することと、
前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告から、前記予測されるパフォーマンスに基づいてパフォーマンスが悪いと予測される広告を除去することと、
をさらに含み、および／または、
前記ハイスループットテストの処理が、
前記最適化グループの各々の中にある前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告の全てを特定することと、
前記最適化グループの各々の中にある前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告の各々のパフォーマンス指標を追跡することと、
前記パフォーマンス指標からテストデータを集計することと、
前記パフォーマンス指標の各々の決定規則統計値を継続的に算出することによってパフォーマンスが高い広告およびパフォーマンスが低い広告を特定することと、
前記パフォーマンスが低い広告を排除し、最終的な所定の数の広告が残るまで、前記新しい複数の機械生成広告および前記１つまたは複数の過去の広告のうち残った広告について前記ハイスループットテストの処理を続けることと、
前記最終的な所定の数の広告を、前記少なくとも１つの最もパフォーマンスが高い広告として特定することと
を含む、項目９から１５のいずれか一項に記載のシステム。