(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実装調査に参加する聴衆に対して決定された態度値、および聴衆に対するウェブサイト訪問情報および人口統計情報に基づいて、聴衆コンピュータに接続されたディスプレー上で見るためのコンテンツを送信する方法であって、前記方法は、
中央データベースにおいて、参加聴衆コンピュータからコンピュータネットワークを介して送信された調査回答情報を受信するステップと、
中央データベースにおいて、参加聴衆コンピュータに対するウェブサイト訪問情報を受信するステップと、
中央データベースにおいて、（ｉ）参加聴衆、および（ｉｉ）調査回答情報が受信されない非参加聴衆に関連づけられる人口統計情報を受信するステップと、
調査回答情報、ウェブサイト訪問情報および人口統計情報の１つ以上に基づいて、非聴衆コンピュータを使用する各参加聴衆に対する態度値を決定するステップと、
ウェブサイト訪問情報および非聴衆コンピュータを使用する態度値から、ウェブサイトに対する品質訪問指数（ＱＶＩ）値を決定するステップと、
ウェブサイトに対するＱＶＩ値に基づいて、ウェブサイトにコンテンツを提供するステップと、
前記参加または非参加聴衆コンピュータがウェブサイトにアクセスする結果、前記参加または非参加聴衆コンピュータの一方へコンピュータネットワークを介してコンテンツを送信するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記ＱＶＩ値はターゲットグループリーチ指数、反対グループリーチ指数、Ｎｅｔ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｓｃｏｒｅ、ユニークビジター当りの分指数、ユニークビジター当りのページ指数、ａｄクラッタ指数、過去の性能指数、ページ当りの分指数、およびページ当りのａｄｓ指数からなるグループから選択される値に基づいている方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、前記ＱＶＩ値は（ｉ）選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した選択された態度値に関連づけられた参加聴衆コンピュータのパーセンテージ、および（ｉｉ）前記選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した参加聴衆コンピュータのパーセンテージ、のコンピュータ実装比較から少なくとも部分的に決定される方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した選択された態度値に関連づけられた参加聴衆コンピュータの前記パーセンテージは、（ｉ）前記選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した前記選択された態度値に関連づけられた参加聴衆コンピュータ数、および（ｉｉ）前記選択された態度値に関連づけられる参加聴衆コンピュータ数、のコンピュータ実装比較に基づいて決定される方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法であって、さらに、前記中央データベース内で前記態度値、前記調査回答情報、前記ウェブサイト訪問情報および前記人口統計情報を各参加聴衆に対する匿名識別子と関連付けるステップを含む方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法であって、ＱＶＩ値を決定する前記ステップは、前記参加聴衆コンピュータおよび前記非参加聴衆に関連づけられた人口統計情報に基づく因子により、前記参加聴衆コンピュータに対する前記ウェブサイト訪問情報を重みづけするステップを含む方法。
【請求項７】
請求項１記載の方法であって、ＱＶＩ値を決定する前記ステップは、ウェブサイト訪問情報が受信される前記期間に基づく因子により、前記参加聴衆コンピュータに対する前記ウェブサイト訪問情報を重みづけする前記ステップを含む方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法であって、前記ＱＶＩ値の決定は、
前記参加聴衆コンピュータに関連づけられた前記態度値に基づいて、前記ウェブサイトに対するネットサポートスコアを決定するステップと、
前記ウェブサイトに対する前記ネットサポートスコアを、他のウェブサイトに対する前記ネットサポートスコアに対してランク付けするステップと、
を含む方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法であって、前記態度値は姿勢情報、エンゲージメントレベル情報、問題に対する支持レベル情報、投票履歴情報、メディア消費情報、および支持政党情報からなるグループから選択される情報、から決定される方法。
【請求項１０】
ウェブサイト上でディスプレーするコンテンツを決定する方法であって、前記方法は、
参加聴衆コンピュータからコンピュータネットワークを介して送信された調査回答情報を、中央データベースにおいて受信するステップと、
前記参加聴衆コンピュータに対するウェブサイト訪問情報を、前記中央データベースにおいて受信するステップと、
前記（ｉ）参加聴衆、および（ｉｉ）調査回答情報が受信されない非参加聴衆、に関連づけられる人口統計情報を前記中央データベースにおいて受信するステップと、
前記参加聴衆の各々に対する態度値を決定するステップと、
前記ウェブサイト訪問情報および態度値から、ウェブサイトに対する品質訪問指数（ＱＶＩ）値を決定するステップと、
前記ウェブサイトに対する前記ＱＶＩ値に基づいて、前記ウェブサイトへコンテンツを提供するステップと、
を含む方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法であって、前記ＱＶＩ値はターゲットグループリーチ指数、反対グループリーチ指数、Ｎｅｔ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｓｃｏｒｅ、ユニークビジター当りの分指数、ユニークビジター当りのページ指数、ａｄクラッタ指数、過去の性能指数、ページ当りの分指数、およびページ当りのａｄｓ指数からなるグループから選択される値に基づいている方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法であって、前記ＱＶＩ値は（ｉ）選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した選択された態度値に関連づけられた参加聴衆コンピュータのパーセンテージ、および（ｉｉ）前記選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した参加聴衆コンピュータのパーセンテージ、のコンピュータ実装比較から少なくとも部分的に決定される方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法であって、選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した選択された態度値に関連づけられた参加聴衆コンピュータの前記パーセンテージは、（ｉ）前記選択された期間内に前記ウェブサイトを訪問した前記選択された態度値に関連づけられた参加聴衆コンピュータ数、および（ｉｉ）前記選択された態度値に関連づけられる参加聴衆コンピュータ数、のコンピュータ実装比較に基づいて決定される方法。
【請求項１４】
請求項１０記載の方法であって、さらに、前記中央データベース内で前記態度値、前記調査回答情報、前記ウェブサイト訪問情報および前記人口統計情報を各参加聴衆に対する匿名識別子と関連付けるステップを含む方法。
【請求項１５】
請求項１０記載の方法であって、ＱＶＩ値を決定する前記ステップは、前記参加聴衆コンピュータおよび前記非参加聴衆に関連づけられた人口統計情報に基づく因子により、前記参加聴衆コンピュータに対する前記ウェブサイト訪問情報を重みづけするステップを含む方法。
【請求項１６】
請求項１０記載の方法であって、ＱＶＩ値を決定する前記ステップは、ウェブサイト訪問情報が受信される前記期間に基づく因子により、前記参加聴衆コンピュータに対する前記ウェブサイト訪問情報を重みづけするステップを含む方法。
【請求項１７】
請求項１０記載の方法であって、前記ＱＶＩ値の決定は、
前記参加聴衆コンピュータに関連づけられた前記態度値に基づいて、前記ウェブサイトに対するネットサポートスコアを決定するステップと、
前記ウェブサイトに対する前記ネットサポートスコアを、他のウェブサイトに対する前記ネットサポートスコアに対してランク付けするステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は２００９年８月２８日出願の米国仮特許出願第６１／２３８，００４号「ターゲットを絞ったコンテンツを配信する方法および装置」に関連しており、それに優先権を主張する。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、聴衆（ａｕｄｉｅｎｃｅ  ｍｅｍｂｅｒｓ）と呼ばれる、複数のウェブサイトビジターにターゲットを絞ったコンテンツ（ｔａｒｇｅｔｅｄ  ｃｏｎｔｅｎｔ）をディスプレーするための１つ以上の最適ウェブサイトを決定する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
（発明の背景）
限定はしないが広告を含むウェブサイト・コンテンツをインターネット聴衆へ配信するのに、インターネットが広告主その他のコンテンツプロバイダにより使用されている。全てではない一部の聴衆に特に関心のあるコンテンツを意味する、ターゲットを絞ったコンテンツを特定の態度や見解を有する聴衆へ配信することが継続的に必要とされている。特定の態度を有する聴衆へターゲットを絞ったコンテンツを配信するための最適ウェブサイトを選択するコンテンツプロバイダおよび広告主の能力は制限されている。さらに、コンテンツプロバイダおよび広告主は特定の態度を有する聴衆が訪れる可能性は高いが、反対の態度を有する聴衆が訪れる可能性は無いターゲットを絞ったコンテンツを配信するためのウェブサイトを選択することができない。したがって、聴衆へターゲットを絞ったコンテンツを配信するための改善された方法およびシステムが必要とされている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特定の態度を有する可能性のある聴衆へターゲットを絞ったコンテンツを配信するためのウェブサイトを選択する方法およびシステムを提供することが本発明の実施例の、全てではないがいくつかの、実施例の利点である。ターゲットを絞ったコンテンツを配信したい聴衆とは反対の態度を有する聴衆が訪れる可能性が少ないターゲットを絞ったコンテンツを配信するためのウェブサイトを選択する方法およびシステムを提供することも本発明の実施例の、全てではないがいくつかの、利点である。
【０００５】
本発明のさまざまな実施例のさらなる利点が、一部は、下記の説明に記載されており、一部は、当業者ならば本発明の説明および／または実施から自明であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（発明の概要）
前述した課題に対して、出願人はコンピュータ実装調査（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ  ｓｕｒｖｅｙ）に参加する聴衆に対して決定された態度値（ａｔｔｉｔｕｄｅ  ｖａｌｕｅｓ）、およびウェブサイト訪問情報および聴衆に対する人口統計情報に基づいて聴衆コンピュータに接続されたディスプレー上にコンテンツを表示する革新的方法を開発しており、この方法は参加聴衆コンピュータからコンピュータネットワークを介して送信された調査回答情報を中央データベースにおいて受信するステップと、参加聴衆コンピュータに対するウェブサイト訪問情報を中央データベースにおいて受信するステップと、（ｉ）参加聴衆、および（ｉｉ）非参加聴衆であって彼らから調査回答情報が受信されることがない非参加聴衆に関連づけられる人口統計情報を中央データベースにおいて受信するステップと、非参加聴衆コンピュータを使用する調査回答情報、ウェブサイト訪問情報および人口統計情報の１つ以上に基づいて各参加聴衆に対する態度値を決定するステップと、非参加聴衆コンピュータを使用するウェブサイト訪問情報からウェブサイトに対する品質訪問指数（Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｖｉｓｉｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ（ＱＶＩ））値を決定するステップであって、ＱＶＩ値はターゲットグループリーチ（ｒｅａｃｈ：広がり）指数、反対グループリーチ指数、ネットサポートスコア、ユニークビジター当り分指数、ユニークビジター当りページ指数、クラッタ（ｃｌｕｔｔｅｒ：乱雑）指数、過去の性能指数、ページ当り分指数、およびページ当りａｄｓ指数からなるグループから選択される値に基づいているステップと、ウェブサイトに対するＱＶＩ値に基づいてウェブサイトにコンテンツを提供するステップと、前記参加または非参加聴衆コンピュータの一方がウェブサイトにアクセスする結果、前記参加または非参加聴衆コンピュータの一方へコンピュータネットワークを介してコンテンツを送信するステップと、前記参加または非参加聴衆コンピュータの一方に接続されたディスプレー上にコンテンツを表示するステップと、を含んでいる。
【０００７】
出願人はコンピュータ実装調査に参加する聴衆に対して決定された態度値、およびウェブサイト訪問情報および聴衆に対する人口統計情報に基づいて聴衆コンピュータに接続されたディスプレー上で見るためのコンテンツの革新的な送信方法を開発しており、この方法は参加聴衆コンピュータからコンピュータネットワークを介して送信された調査回答情報を中央データベースにおいて受信するステップと、参加聴衆コンピュータに対するウェブサイト訪問情報を中央データベースにおいて受信するステップと、（ｉ）参加聴衆、および（ｉｉ）非参加聴衆であって彼らから調査回答情報が受信されることがない非参加聴衆に関連づけられる人口統計情報を中央データベースにおいて受信するステップと、調査回答情報、ウェブサイト訪問情報および人口統計情報の１つ以上に基づいて非参加聴衆コンピュータを使用する各参加聴衆に対する態度値を決定するステップと、ウェブサイト訪問情報および非参加聴衆コンピュータを使用する態度値からウェブサイトに対する品質訪問指数（ＱＶＩ）値を決定するステップと、ウェブサイトに対するＱＶＩ値に基づいてウェブサイトにコンテンツを提供するステップと、前記参加または非参加聴衆コンピュータの一方がウェブサイトにアクセスする結果、前記参加または非参加聴衆コンピュータの一方へコンピュータネットワークを介してコンテンツを送信するステップと、を含んでいる。
【０００８】
さらに、出願人はウェブサイト上に表示するためのコンテンツの革新的な決定方法を開発しており、この方法は参加聴衆コンピュータからコンピュータネットワークを介して送信された調査回答情報を中央データベースにおいて受信するステップと、参加聴衆コンピュータに対するウェブサイト訪問情報を中央データベースにおいて受信するステップと、（ｉ）参加聴衆、および（ｉｉ）調査回答情報が受信されることない非参加聴衆に関連づけられる人口統計情報を中央データベースにおいて受信するステップと、各参加聴衆に対する態度値を決定するステップと、ウェブサイト訪問情報および態度値からウェブサイトに対する品質訪問指数（ＱＶＩ）値を決定するステップと、ウェブサイトに対するＱＶＩ値に基づいてウェブサイトにコンテンツを提供するステップと、を含んでいる。
【０００９】
前述した一般的説明および下記の詳細な説明は単なる例示および説明を行うためのものであって、特許請求される本発明を制約するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
（図面の簡単な説明）
【図１】本発明の第１の実施例に従って構成されるコンピュータネットワークの略図である。
【図２】本発明の第１の方法実施例を例示するフロー図である。
【図３】本発明の実施例に従ったオンライン調査およびオンライン調査回答オプション例および回答集計結果内に含まれる質問問題例を示すスライドである。
【図４】本発明の実施例に従って態度値を決定するのに使用できる情報コンポーネントを例示する略図である。
【図５】本発明の実施例に従った一般的なエンゲージメント（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）アクションおよび関連する重みの例を示す図表である。
【図６】本発明の実施例に従った一般的なエンゲージメントレベルおよび関連する説明の例を示す図表である。
【図７】本発明の実施例に従った政治的関与レベルおよび関連する説明の例を示す図表である。
【図８】本発明の実施例に従ったアドボカシー（ａｄｖｏｃａｃｙ）エンゲージメントアクションのグルーピングの例を示す図表である。
【図９】本発明の実施例に従ったアドボカシーエンゲージメントレベルおよび関連する説明の例を示す図表である。
【図１０Ａ】本発明の方法実施例に従って使用することができる投影重みを決定する方法を例示するフロー図である。
【図１０Ｂ】本発明の方法実施例に従って使用することができる投影重みを決定する方法を例示するフロー図である。
【図１１Ａ】本発明の方法実施例に従って使用することができる品質訪問指数値を決定する方法を例示するフロー図である。
【図１１Ｂ】本発明の方法実施例に従って使用することができる品質訪問指数値を決定する方法を例示するフロー図である。
【図１１Ｃ】本発明の方法実施例に従って使用することができる品質訪問指数（ＱＶＩ）値を決定する方法を例示するフロー図である。
【図１２】ネットサポートスコアおよびＱＶＩ値に基づくウェブサイトのランキングを例示する図表である。
【図１３】品質訪問指数値に基づくウェブサイトのランキングを例示する２つの図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（発明の実施例の詳細な説明）
本発明の理解を助けるために、次に添付図を参照し、同じ参照文字は同じエレメントを示す。本発明の第１の実施例を詳細に参照し、その例が添付図に例示されている。図１を参照して、コンピュータネットワーク１０はここに記載されている方法を達成するための不変（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ）プログラミングを有する特殊用途コンピュータとすることができるコンピュータ１００、またはここに記載されている方法を達成するのを許すソフトウエアによりプログラミングされた汎用コンピュータを含むことができる。コンピュータ１００は接続１２４を介して中央データベース１１０から情報を受信し、そこに情報を記憶することができる。コンピュータ１００は接続１３０を介してネットワーク２００に接続することもできる。ネットワーク２００は好ましくはインターネットである。接続１２４および１３０は電子情報の送信を許す任意の接続手段とすることができる。
【００１２】
中央データベース１１０は１つ以上の個別のデータベースおよび／またはコンピュータ１００により使用される情報を記憶するためのデータベーステーブルを含むことができる。中央データベース１１０内に記憶される情報は、ここで検討される任意の他の情報と同様にデータベース内に記憶することができる、調査回答情報１１２、人口統計情報１１４、ウェブサイト訪問情報１１６、態度値情報１１８、品質訪問指数（ＱＶＩ）情報１２０、ネットサポートスコア情報１２２を含んでも良い。中央データベース１１０は調査回答情報、人口統計情報、ウェブサイト訪問情報、および態度値情報を参加聴衆に対する匿名識別子および／またはその情報が関連する参加聴衆コンピュータに関連づけることができる。
【００１３】
ネットワーク２００は複数の参加聴衆コンピュータ３００に接続することができ、それは次にディスプレー３０２に接続され、それは複数の参加聴衆３０４に関連づけられている。参加聴衆３０４はコンピュータ３００を使用して、ワールドワイドウェブの一部を形成しインターネット２００を介して接続される、１つ以上のウェブサーバ５００からウェブサイトにアクセスすることができる。「参加」聴衆コンピュータ３００および「参加」聴衆３０４は、各々がオンライン調査回答情報をコンピュータ１００に提供することに参加するのに使用されるので「参加」と呼ばれる。視覚および聴覚ウェブサイトコンテントを１つ以上のウェブサーバ５００から送信して、参加聴衆３０４が視聴するために参加聴衆コンピュータ３００によりディスプレー３０２上に表示することができる。ネットワーク２００は非参加聴衆３１０に関連づけられる複数の非参加聴衆コンピュータ３０６に接続することもできる。
【００１４】
中央データベース１１０内に記憶されたオンライン調査質問をコンピュータ１００から参加聴衆コンピュータ３００へ送信することができる。参加聴衆３０４は彼等の各コンピュータ３００を使用して調査回答情報（すなわち、オンライン調査質問に対する返答）をインターネット２００を介してコンピュータ１００へ送信することができる。参加聴衆コンピュータ３００に対するウェブサイト訪問情報を参加聴衆のためにインターネット２００を介してコンピュータ１００へ送信することもできる。代替実施例では、オンライン調査質問を１つ以上のサードパーティコンピュータ４００に関連づけられた１つ以上のサードパーティデータベース４０２内に記憶することができる。このような実施例では、オンライン調査質問をサードパーティコンピュータ４００から参加聴衆３０４へ送ることができる。その後、調査回答情報を参加聴衆コンピュータ３００からコンピュータ１００へ、直接インターネットを介して、または１つ以上のサードパーティコンピュータ４００を介して送ることができる。
【００１５】
コンピュータ１００は１つ以上のコンピュータ４００および１つ以上のサードパーティ・データプロバイダにより維持されるデータベーステーブル４０２に接続したり、そこから情報を受信することもできる。サードパーティ・データプロバイダコンピュータ４００および関連付けられたデータベースまたはデータベーステーブル４０２は複数の非参加聴衆３１０に関連し、かつ潜在的に複数の参加聴衆３０４の一人以上に関連する、人口統計情報および／またはウェブサイト訪問情報を記憶することができる。サードパーティ・データプロバイダコンピュータ４００は非参加聴衆コンピュータ３０６および／または他のオンラインおよび／またはオフラインソースから非参加聴衆人口統計情報を受信することができる。非参加聴衆人口統計情報はサードパーティコンピュータ４００からインターネット接続４１０を介してコンピュータ１００へ、または電子情報記憶媒体を介して直接電気信号接続等の代替手段４２０により送信することができる。サードパーティ・データプロバイダの例は、限定はしないが、Ｎｉｅｌｓｅｎ社、ｃｏｍＳｃｏｒｅ、およびＡｃｘｉｏｍを含んでいる。
【００１６】
コンピュータ１００は１つ以上のウェブサーバ５００に接続されるか、あるいはそこから情報を受信することができる。ウェブサーバ５００は接続５１０およびインターネット２００を介して、コンピュータ３０６および非参加聴衆３１０に関連づけられたディスプレーだけでなく、参加聴衆コンピュータ３００へウェブサイトコンテンツを送信することができる。情報はインターネット２００を介して、あるいは直接電気信号接続等の代替手段５２０によりまたは電子情報記憶媒体を介してコンピュータ１００およびウェブサーバ５００間で送信することができる。
【００１７】
図１および２を参照して、本発明の実施例に従った方法を次のように実施することができる。この方法６００は１つ以上のウェブサイトを選択して参加および／または非参加聴衆コンピュータ３００および３０６に接続されたディスプレー３０２上にコンテンツを表示する１つ以上のウェブサイトを選択するのに使用することができる。コンテンツは１つ以上の態度値により表わされる１つ以上の特定の態度を有する可能性があると決定されている聴衆３０４および３１０により訪問される１つ以上のウェブサイトの一部としてターゲットを絞って表示することができる。
【００１８】
図２を参照して、ステップ６０２において、参加聴衆３０４は参加聴衆コンピュータ３００を使用してオンライン調査回答情報１１２をコンピュータ１００に提供することができる。オンライン調査回答情報１１２は参加聴衆３０４が関連付けられた参加聴衆コンピュータ３００を使用してオンライン調査を要求する結果として、またはコンピュータ１００または他のコンピュータが一方的な（ｕｎｓｏｌｉｃｉｔｅｄ）オンライン調査を参加聴衆コンピュータ３００に指示する結果として提供することができる。コンピュータ１００は調査回答情報１１２を中央データベース１１０内に記憶して、特定の参加聴衆３０４に対する調査回答情報を特定の参加聴衆コンピュータ３００および／または特定の参加聴衆３０４に対する匿名識別子と関連付けることができる。
【００１９】
必ずしもそうではないが、好ましくは、調査回答情報１１２は少なくとも１，０００の参加聴衆コンピュータ３００から、より好ましくは少なくとも３，０００の参加聴衆コンピュータから、最も好ましくは少なくとも４，０００以上の参加聴衆コンピュータから収集することができる。また、時間的に離間された複数の調査「波（ｗａｖｅｓ）」の経過において参加聴衆コンピュータ３００から調査回答情報１１２を受信することも好ましい。好ましくは、調査「波」は１日より多く離して、より好ましくは３０日より多く離して、最も好ましくはおよそ３か月以上離して受信される。また、参加聴衆３０４は３つ以上の調査波に応答して調査回答情報１１２を提供することも好ましい。各調査波内の調査質問は同じでも違っていてもよい。
【００２０】
調査回答情報１１２は参加聴衆３０４に関連づけられた人口統計情報を含むこともできる。調査回答情報１１２の一部である参加聴衆人口統計情報は下記のタイプの情報、年齢、収入、性別、国勢調査地域、人種、性的志向、教育レベル、宗教、宗教的サービスへの出席頻度、労働組合への参加、インターネット使用頻度の情報、等を含むことができる。人口統計情報の前述したリストは非限定的であり、本発明の実施例は聴衆に関連する任意タイプの人口統計情報を利用できることが理解される。
【００２１】
再度図２を参照して、ステップ６０４において人口統計情報１１４（調査回答情報１１２に含まれるもの以外）を参加および／または非参加聴衆に対してコンピュータ１００により受信することができる。人口統計情報１１４は非参加聴衆３１０および参加聴衆３０４に対して１つ以上のサードパーティにより収集することができ、あるいは他のオンラインおよび／またはオフライン情報源から引き出すことができる。サードパーティは、限定はしないが、非参加聴衆３１０および／または参加聴衆３０４のオンライン挙動の追跡を含む任意既知の方法で人口統計情報１１４を収集するまたは引き出すことができる。非参加聴衆３１０に関連づけられるおよび／または参加聴衆３０４に関連づけられる人口統計情報１１４は、本発明の代替実施例において、１つ以上のサードパーティの代わりにコンピュータ１００のホストにより収集できることが理解される。
【００２２】
特定の参加聴衆に係る人口統計情報１１４はコンピュータ１００により中央データベース１１０内の参加聴衆３０４に対する匿名識別子に関連付けることができる。同様に、特定の非参加聴衆に係る人口統計情報１１４はコンピュータ１００により中央データベース１１０内の非参加聴衆３１０に対する匿名識別子に関連付けることができる。さらに、人口統計情報１１４は複数回、好ましくは波毎に少なくとも１回、より好ましくは１月に少なくとも１回提供されることができる。
【００２３】
人口統計情報１１４は、参加聴衆３０４に関係する場合、調査回答情報１１２に関して使用されるのと同じ匿名識別子に関連づけられるように中央データベース１１０内に記憶されることができる。人口統計情報１１４は、非参加聴衆３１０に関係する場合、個別の非参加聴衆に特定のものではなく、オンライン聴衆の大きなグループを記述するものとすることができる。たとえば、人口統計情報１１４は、非参加聴衆３１０に関係する場合、米国等の一般的な地理的領域内の相当数の聴衆、または政治的、収入、民族、人種、信仰、年齢、性別、等のいくつかの共通の関係を有するものとして特徴づけられる任意他のグループ内の相当数の聴衆に対して収集することができる。より詳細には、本発明の好ましい実施例では、非参加聴衆３１０に関係する人口統計情報１１４は年齢層、性別、世帯所得範囲、国勢調査地域、およびインターネットの利用強度（重／中間／軽）、等により定義される個別の非参加聴衆に関係するように受信または記憶されることができる。
【００２４】
引き続き図１および２を参照して、ステップ６０６において、参加聴衆コンピュータ３００に関係し、潜在的には非参加聴衆コンピュータ３０６に関係するウェブサイト訪問情報１１６をコンピュータ１００が受信することができる。ウェブサイト訪問情報１１６は参加聴衆コンピュータ３００および非参加聴衆コンピュータ３０６に対して直接コンピュータ１００により、あるいは１つ以上のサードパーティコンピュータ４００および／または関連付けられたデータベース４０２から収集することができる。しかしながら、本発明の実施例は非参加聴衆コンピュータ３０６に関係するウェブサイト訪問情報１１６を受信せずに実施できることが理解される。
【００２５】
このようなウェブサイト訪問情報を全ての参加聴衆コンピュータ３００に対して１−３か月以上の期間（すなわち、波）に亘って追跡することが望ましいが、本発明の意図する範囲を逸脱することなしに、いくつかの参加聴衆コンピュータは追跡プロセスから「脱落」しても良く、このような参加聴衆コンピュータに対するウェブサイト訪問情報は、１から３カ月とは対照的に、１セッション、１日、または１週間より多い期間を超えてのみ利用可能であることが理解される。
【００２６】
ウェブサイト訪問情報１１６は中央データベース１１０がコンピュータ１００から受信してその中に記憶されることができる。ウェブサイト訪問情報１１６の追跡は参加および非参加聴衆コンピュータ３００および３０６上にインストールされたソフトウエアを使用して、このような情報を追跡するクッキー（ｃｏｏｋｉｅｓ）、または聴衆のオンライン挙動を追跡する任意の他の方法により実施することができる。
【００２７】
ウェブサイト訪問情報１１６は、限定はしないが、ウェブサイトＵＲＬ情報、ウェブサイトチャネル訪問情報、ウェブサイトページ訪問情報、セッション情報、オンライン購入情報、検索用語情報、訪問時間情報、訪問持続期間情報、訪問データ情報、およびウェブサイトページクラッタ（ｃｌｕｔｔｅｒ）情報を含むことができる。セッションはウェブサイトへの訪問により定義される。期間中のウェブサイト、ウェブサイトチャネル、および／またはウェブサイトページへのユニークビジター数（すなわち、「ｕｎｉｑｕｅ  ｖｉｓｉｔｏｒｓ」）、期間中のウェブサイト、ウェブサイトチャネル、および／またはウェブサイトページへの訪問数（すなわち、「ｖｉｓｉｔｓ」）、期間中に見られるウェブサイトに対するウェブサイトページ数（すなわち、「ｐａｇｅｓ  ｖｉｅｗｅｄ」）、および期間中にウェブサイト上で過ごした分数、等のインターネット・トラヒックメトリクスはウェブサイト訪問情報１１６の一部とすることができ、かつ／またはそこから引き出すことができる。期間中のウェブサイトへのユニークビジターは期間中に１回以上ウェブサイトを訪問している聴衆コンピュータとして定義される。期間中に聴衆コンピュータがウェブサイトを１回より多く訪問した場合、聴衆コンピュータは期間中にただ１つのユニークビジターとしてカウントされるのみである。
【００２８】
ウェブサイトチャネルはウェブサイトおよびウェブサイトページ間に階層的に適合することができる。ウェブサイトの例はＭＳＮ．ｃｏｍであり、ウェブサイトチャネルの例はＭＳＮ．ｃｏｍホームページ上の「Ｓｐｏｒｔｓ」ボタンからアクセスされるウェブサイトページの収集である。特記無き限り、ここでは
「ウェブサイト」への参照はウェブサイト全体、ウェブサイトチャネル、およびウェブサイトページを含むものとする。
【００２９】
ウェブサイトページクラッタ情報はページ長、ページ上の広告数、ページ上の広告の位置、広告情報により占められるページの表面面積のパーセンテージ（たとえば、ピクセルカウントによる）、およびページ情報上の広告のサイズ、の中の１つ以上に基づくことができる。より詳細には、ウェブサイトページクラッタは、ページ上の非広告コンテンツと比べた場合のこのような広告の目立ち具合（ｐｒｏｍｉｎｅｎｃｅ）だけでなく、他のコンテンツとは対照的に広告を表示するために使用されるウェブサイトページ上のピクセルの相対数および配置を考慮する。たとえば、より少ない広告に比べてより多くの広告、より大きい広告に比べてより小さい広告、ページの底部に比べてページの頂部の広告のいずれか１つをより高いウェブサイトページクラッタ値と相関させることができる。
【００３０】
図２のステップ６０８において、コンピュータ１００による参加聴衆３０４に対する人口統計情報１１４と非参加聴衆３１０に対する人口統計情報との比較に基づいて参加聴衆に対する重み因子を決定することができる。重み因子は年齢、性別、等による人口統計グルーピングに関する参加聴衆の人口が、同じ期間内の同じ人口統計グループに関する全体オンライン人口の人口分布により近く投影するようにウェブサイト訪問情報１１６および参加聴衆３０４に関係する他の特性を重み付けするのに使用することができる。
【００３１】
図２のステップ６１０において、調査回答情報１１２、人口統計情報１１４および／またはウェブサイト訪問情報に基づいて参加聴衆３０４に関連づけられた態度値を決定することができる。態度値は参加聴衆の政治的態度、立法的態度、規制的態度、企業態度、および／または製品態度を示すことができる。
【００３２】
ステップ６１２において、選択された態度値を有する参加聴衆のターゲットグループへの各ウェブサイトのリーチ、およびターゲットグループの選択された態度値とは異なる態度値を有する参加聴衆の反対グループへの全ウェブサイトのリーチを決定することができる。決定されたリーチはターゲットグループ内および各ウェブサイトを訪問する反対グループ内の参加聴衆の数を示すことができる。
【００３３】
図２のステップ６１４において、１つ以上のウェブサイトはターゲットグループにターゲットを絞られるが、ターゲットグループへのウェブサイトのリーチと反対グループへのウェブサイトのリーチとの比較に基づいて反対グループにターゲットを絞られないコンテンツを含むように選択することができる。一実施例では、ターゲットグループおよび反対グループ間のリーチに関して最大の差を有するターゲットを絞ったコンテンツの配信に対してウェブサイトを選択することが好ましいことがある。
【００３４】
図２のステップ６１６において、ターゲットを絞ったコンテンツはステップ６１４において選択されたウェブサイトをコンピュータが訪問する結果参加および非参加聴衆コンピュータ３００および３０６により表示することができる。
【００３５】
図２のステップ６０８に関して参照した重み因子は図１０Ａおよび１０Ｂに例示された方法を使用して決定することができる。図１０Ａおよび１０Ｂを参照して、ステップ８００において、選択された解析期間内で同じ人口統計グループ（たとえば、年齢層）内の各参加聴衆に等しい初期重み値を割り当てることができる。解析期間はその間に参加聴衆３０４にとってウェブサイト訪問情報を入手できる任意の期間とすることができる。好ましくは、解析期間は１ヶ月より長い期間であり、より好ましくは、少なくともおよそ３か月である。図１０Ａおよび１０Ｂに例示された方法は、好ましくは、解析期間内の毎月分の情報に対して実施される。
【００３６】
図１０Ａのステップ８０１において、年齢層に関する参加聴衆３０４のパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。年齢層の年齢の例は１８−２４、２５−３４、３５−４４、４５−５４、５５−６４、および６５以上である。本発明の意図する範囲を逸脱することなく他の年齢層を使用できることが理解される。ステップ８０２において、米国等の地理的領域に対するオンライン人口の年齢層に関するパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。オンライン人口は、完全ではなくとも、ほぼ完全に非参加聴衆３１０により構成されるが、参加聴衆３０４もある程度まで含むことがある。ステップ８０４において、年齢重み因子は、コンピュータ１００を使用して、年齢層に関するオンライン人口の人口分布を対応する年齢層に関する参加聴衆３０４の人口分布で除算して計算することができる。たとえば、年齢層１８−２４に対して、年齢重み因子は１８−２４才の範囲内のオンライン人口のパーセンテージ人口分布を同じ年齢範囲内の参加聴衆３０４のパーセンテージ人口分布で除算して計算することができる。年齢重み因子はコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００３７】
図１０Ａのステップ８０６において、性別グループに関する参加聴衆３０４のパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。性別グループの例は男性および女性である。ステップ８０８において、オンライン人口の性別グループに関するパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。ステップ８１０において、コンピュータ１００を使用してオンライン人口の性別に関する人口分布を対応する性別グループに関する参加聴衆３０４の人口分布で除算することにより、性別重み因子を計算することができる。性別重み因子はコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００３８】
図１０Ａのステップ８１２において、世帯所得グループに関する参加聴衆３０４のパーセンテージ人口分布はコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。世帯所得グループの例は２５，０００ドル以下、２５，００１−５０，０００ドル、５０，００１−７５，０００ドル、等である。ステップ８１４において、オンライン人口の世帯所得グループに関するパーセンテージ人口分布はコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。ステップ８１６において、コンピュータ１００を使用してオンライン人口の世帯所得に関する人口分布を対応する世帯所得グループに関する参加聴衆３０４の人口分布で除算することにより、世帯所得重み因子を計算することができる。世帯所得重み因子はコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００３９】
図１０Ａのステップ８１８において、国勢調査地域に関する参加聴衆３０４のパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。ステップ８２０において、オンライン人口の国勢調査地域に関するパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。ステップ８２２において、コンピュータ１００を使用してオンライン人口の国勢調査地域に関する人口分布を対応する国勢調査地域に関する参加聴衆３０４の人口分布で除算することにより国勢調査地域重み因子を計算することができる。国勢調査地域重み因子は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００４０】
図１０Ａのステップ８２４において、期間中のインターネット使用（重／中間／軽）に関する参加聴衆３０４のパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。インターネット使用のグルーピングの例は、重−月当り３４３０分以上、軽−月当り３００分以下、中間−他のだれでも、である。ステップ８２６において、オンライン人口のインターネット使用に関するパーセンテージ人口分布をコンピュータ１００により人口統計情報１１４から決定することができる。ステップ８２８において、コンピュータ１００を使用してオンライン人口のインターネット使用に関する人口分布を対応するインターネット使用グルーピングに関する参加聴衆３０４の人口分布で除算することによりインターネット使用重み因子を計算することができる。インターネット使用重み因子は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に、記憶されることができる。
【００４１】
ステップ８３０−８４８において、ステップ８０１−８２８に記載されている年齢層、性別グループ、世帯収入グループ、国勢調査地域、およびインターネット使用グルーピングの決定に関係するサブルーチンの各々を、決定された重み因子と参加聴衆３０４の対応するパーセンテージ人口分布との乗算により同じ人口統計メトリック（ｍｅｔｒｉｃ）のオンライン人口のパーセンテージ人口分布とほぼ同じ積が得られるまで繰り返すことができる。たとえば、ステップ８３０−８４８は年齢層重み因子と参加聴衆３０４の年齢に関するパーセンテージ人口分布との乗算により年齢に関するオンライン人口のパーセンテージ人口分布とほぼ同じ積が得られるまで反復的に繰り返される。このプロセスは、さらに、人口統計カテゴリー・バイ・カテゴリーベースで得られる人口分布が性別、世帯収入、国勢調査地域、およびインターネット使用等の各人口統計カテゴリーに対してほぼ等しくなるまで反復される。プロセスを反復し続けても反復間で値に実質的に変化がなければ、前記ステップにおいて値は「ほぼ等しい」と見なされる。前例で使用された人口統計情報１１４の選択は本発明を制約するものではないことも理解される。本発明の所期範囲を逸脱することなくより少ない、より多い、および／または異なる人口統計情報１１４をステップ８０１−８４８において使用することができる。
【００４２】
ステップ８００−８４８は解析期間を構成することができるいくつかの個別の期間の各々に対して繰り返される。好ましくは、ステップ８００−８４８は参加聴衆３０４が利用可能な毎月のデータに対して繰り返される。たとえば、解析期間が３か月であれば、ステップ８００−８４８を３回実施して個別の各月の人口分布に対応する３組の重み因子を発生することができる。
【００４３】
図１０Ａのステップ８５０において、各参加聴衆３０４に対して予め選定された各期間だけ、コンピュータ１００は解析期間内の各期間（たとえば、月）に亘り、かつ特定の参加聴衆に適用する全重み因子に亘って、ステップ８０１−８４８において決定された重み因子を合計することができる。得られる和は、参加聴衆に対する匿名識別子と関連して、中央データベース１１０内に記憶されることができる。たとえば、年収が４５，０００ドルで、米国東北部に住み、インターネットを毎月５００分使用する２０才の男性参加聴衆に対して、コンピュータ１００は１８−２４才グループ、男性グループ、２５，００１−５０，０００ドル世帯収入グループ、米国東北部国勢調査地域、および中間程度インターネット使用の３か月の人口統計情報の各々に対して計算されたの重み因子を合計し、このような和を参加聴衆に対する匿名識別子と関連して中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００４４】
ステップ８５２において、コンピュータ１００は人口統計情報１１４から解析期間に対する総オンライン人口の大きさを決定することができる。たとえば、オンライン人口が解析期間の月１において１．６億個人、月２において１．７億個人、月３において１．８億個人であれば、解析期間に対する総オンライン人口は５．１億オンラインユーザとなる。
【００４５】
ステップ８５４において、コンピュータ１００は各参加聴衆３０４に対する投影因子（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ）を計算することができ、それはステップ８５２において決定されたオンライン人口の大きさをステップ８５０において計算された重みの和で除算した商である。ステップ８５６において、各参加聴衆３０４に対する投影重みは、コンピュータ１００を使用して、ステップ８００において特定の参加聴衆に割り当てられた重みにステップ８５４において計算された投影因子を乗算して算出することができる。
【００４６】
図１０Ａ−１０Ｂに記載されたプロセスを実施した結果決定された特定の参加聴衆３０４に対する投影因子を図１１Ａおよび１１Ｂに示すプロセスにおいて利用することにより品質訪問指数（ＱＶＩ）値を決定することができ、次にそれを使用して、参加および非参加聴衆へターゲットを絞ったコンテンツを配信するのにどのウェブサイトを選択できるか決定される。図１１Ａを参照して、ステップ９００において、好ましくは図１０Ａ−１０Ｂに記載されたプロセスに関連して使用された解析期間と同じ解析期間が選択される。
【００４７】
ステップ９０２において、参加聴衆３０４に対する投影因子をコンピュータ１００がウェブサイト訪問情報および参加聴衆に関連づけられた他の特性に適用して投影されたウェブサイト訪問情報および投影された特性情報を生成することができる。「投影された」情報は個別の参加聴衆に関する情報を本質的にスケールアップまたはダウンして、特定の参加聴衆に関する情報が参加聴衆がその一部である人口統計グループ（年齢、性別、等による）の構成に比例するようにする。たとえば、特定の参加聴衆３０４に対する投影因子には、解析期間に対して同じ参加聴衆に関係する下記のウェブサイト訪問情報１１６、ウェブサイト訪問数、ウェブサイト、チャネル、および／またはページ上で過ごした分数、セッション数、オンライン購入数、およびウェブサイト訪問持続期間を乗算することができる。
【００４８】
ステップ９０４において、コンピュータ１００はウェブサイト訪問情報１１６を使用して解析期間内の各月に一人以上の参加聴衆が訪問した各ウェブサイトに対する投影された毎月のトラヒックメトリックを決定することができる。各ウェブサイトに対して決定されたトラヒックメトリックは、限定はしないが、ユニークビジター数、訪問数、見られたページ数、どのページが見られたか、ウェブサイトを訪問して過ごした時間量（たとえば、分数）、ページ当りの広告数、広告により占められたページの表面積のパーセンテージ、を含むことができる。ウェブサイトに対するトラヒックメトリックの決定は前記した投影因子の影響を受けることがある。たとえば、一人の参加聴衆３０４が「２」の投影因子を有し、参加聴衆がウェブサイトを訪問して１０分間過ごした場合、投影因子によりウェブサイトを訪問して２０分過ごしたとカウントすることができる。
【００４９】
ステップ９０６において、ステップ９０４で決定された投影された毎月のトラヒックメトリックをコンピュータ１００により結合（すなわち、合計）することができる。それらを結合する前に毎月のトラヒックメトリックに割引因子を適用して以前の月に関係するトラヒックメトリックの減少した値を考慮することができる。たとえば、解析期間がトラヒックメトリックの先行する３か月により構成される場合、解析期間内の最初の月に対するトラヒックメトリックには０．５の割引因子を乗じ、第２の月に対するトラヒックメトリックには０．７５の割引因子を乗じることができる。前記した割引因子の例は単なる例にすぎず、本発明の所期の範囲を限定するものではない。結合された毎月のトラヒックメトリックはコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００５０】
ステップ９０８において、一人以上の参加聴衆３０４により訪問された各ウェブサイトの全体リーチを、コンピュータ１００により、ウェブサイト訪問情報１１６を使用して計算することができる。全体リーチは、解析期間中、ウェブサイトへの投影された参加聴衆ユニーク訪問数を、投影された参加聴衆の総数で除算した商とすることができる。各ウェブサイトの全体リーチは、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００５１】
ステップ９１０において、コンピュータ１００はウェブサイト訪問情報１１６を使用して投影された参加聴衆ユニークビジター（ｕｎｉｑｕｅ  ｖｉｓｉｔｅｒ：  ＵＶ）当りの各ウェブサイトを訪問して過ごした投影された分数（分／ＵＶ）を決定することができる。各ウェブサイトに対する（分／ＵＶ）はコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００５２】
ステップ９１２において、コンピュータ１００は各ウェブサイトへのユニークビジターであった参加聴衆３０４数をウェブサイト訪問情報１１６を使用して決定することができる。各ウェブサイトに対するユニークビジター数を、次に、ターゲットを絞ったコンテンツの配信に対してさらに考慮すべきウェブサイトに必要な閾値ユニークビジター数と比較することができる。たとえば、ウェブサイトの解析期間中のユニークビジター数が僅か４０人であり解析期間中の閾値が５０ユニークビジターであれば、コンピュータ１００は対象ウェブサイトがこれ以上ターゲットを絞ったコンテンツの配信を考慮してはならないと決定する。コンピュータ１００はどのウェブサイトがこれ以上ターゲットを絞ったコンテンツの配信を考慮すべきかまたはすべきでないかの指示を中央データベース１１０内に記憶することができる。
【００５３】
ステップ９１４において、コンピュータ１００はどの参加聴衆がターゲットを絞ったコンテンツが送られる参加聴衆のターゲットグループに入るものとしての資格があるかを決定することができる。参加聴衆のターゲットグループは各参加聴衆に対する１つ以上の態度値を決定するコンピュータ１００を使用して決定することができる。次に、参加聴衆に対する決定された態度値をコンピュータ１００により選択された態度値閾値および／または態度値範囲と比較しても良い。特定の参加聴衆に対する態度値が選択された態度値閾値および／または範囲を満たす場合、参加聴衆はコンピュータ１００によりターゲットグループの一部であると指示される。
【００５４】
調査回答情報１１２を使用して参加聴衆３０４に対する態度値を直接または間接的に決定することができる。たとえば、図３を参照して、調査回答情報１１２は原子力発電所の政府規制に関する問題の質問７００に対する参加聴衆３０４の回答を含むことができる。参加聴衆３０４は参加聴衆コンピュータ３００を使用して、これらの規制に関する彼等の態度を、「強く反対する」から「強く支持する」までの範囲のメニュー７０２に提供される態度の１つを選択して表示することができる。特定の問題に対する調査回答情報１１２から図３にグラフィカルに表示された集計結果７０４を得ることができ、対応する各態度を有するものと特徴づけられた参加聴衆３０４数のパーセンテージを示している。各問題の質問７００に関連する各参加聴衆３０４の調査回答情報１１２は中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００５５】
図４をさらに参照して、問題の質問７００に対する返答の他に、調査回答情報１１２は、さらに、政治姿勢質問７１０、エンゲージメントレベル質問７２０、および投票履歴／支持政党質問７３０を含むことができる。政治姿勢質問７１０は問題の質問７００よりも一般的な性質である。政治姿勢質問７１０の下記の例と比較して、問題の質問の例が図３に提供されている。
・  ビジネスの政府規制に反対ですか？
・  政府提供医療に反対ですか？
投票履歴／支持政党質問７３０は下記を含むことができる。
・  どれくらい頻繁に投票しますか？
・  投票者として通常どんな選挙に参加しますか？
・  どの政党の党員ですか？
問題の質問７００、政治姿勢質問７１０および投票履歴／支持政党質問７３０の前記した例は例示を目的としており、本発明の範囲を限定するものではない。本発明の範囲を逸脱することなく、この種の質問（たとえば、問題、政治姿勢、および投票履歴／支持政党）の１つ以上は調査回答情報１１２に含めなくても良い。
【００５６】
さらに、調査回答情報１１２に含めることができるエンゲージメントレベル質問７２０を使用して図５−９に例示された１つ以上のエンゲージメントスケールの各参加聴衆３０４に対する１つ以上のエンゲージメントレベル値を決定することができる。図５−９に例示された３つのエンゲージメントスケールは一般的なエンゲージメントスケール、政治的エンゲージメントスケール、およびアドボカシー（ａｄｖｏｃａｃｙ）エンゲージメントスケールである。スケールと関連して使用される関連定義、レベルおよび値だけでなく、エンゲージメントスケールの数およびタイプは単なる例にすぎず、エンゲージメントスケールが全く無くても実施することができる本発明を限定するものではないと考えられる。
【００５７】
図５をさらに参照して、調査回答情報１１２は特定の参加聴衆３０４が図５に記載された一般的なエンゲージメントアクション７２２の１つ以上をとっていると表示することができる。例示した一般的なエンゲージメントアクション７２２の各々をコンピュータ１００により図表７２４の左欄に示すアクション値と関連付けることができる。コンピュータ１００は各参加聴衆３０４に対する調査回答情報１１２をアクション７２２と比較して、参加聴衆に起因すると考えるべき図６に示す図表７２６内の一般的なエンゲージメントレベルを決定することができる。調査回答情報１１２が表示するアクション値は参加聴衆３０４に起因すると考えるべきであり、コンピュータ１００により一緒に加算して一般的なエンゲージメント値の累積値を集計することができる。図６を参照して、４つの例示した一般的なエンゲージメント値範囲７２６の各々が例示されており、０の一般的なエンゲージメント値の累積値に関連づけられる「非エンゲージド」から１３−３８の範囲内の一般的なエンゲージメント値の累積値に関連づけられるエンゲージメントの「ハイ」レベルまでの範囲である。各参加聴衆３０４に対する一般的なエンゲージメント値の累積値は、参加聴衆に対する匿名識別子に関連づけて、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００５８】
図７を参照して、調査回答情報１１２はさらに特定の参加聴衆３０４が図表７２８に示す政治的エンゲージメントの定義７３０の１つ以上を満たすことを表示することができる。コンピュータ１００による調査回答情報１１２と定義７３０との比較に基づいて、参加聴衆３０４は例示する政治的エンゲージメントスケール上で政治的エンゲージメント値７３４および関連する政治的エンゲージメント７３４の１つと関連づけることができる。図表７２８に示すように、政治的エンゲージメントレベル７３２および関連する値７３４は、参加聴衆３０４が次に高いレベルの定義７３０を満たすのに適格となるためには、前の低レベルの要求条件を満たさなければならない、というように階層的とすることができる。各参加聴衆３０４に対する政治的エンゲージメント値７３４はコンピュータ１００により中央データベース１１０内の参加聴衆に対する匿名識別子と関連付けることができる。
【００５９】
図８を参照して、調査回答情報１１２はさらに特定の参加聴衆３０４が図表７３６に示すアドボカシーエンゲージメントアクションの１つ以上をとっていることを表示することができる。図示する例では、各アドボカシーエンゲージメントアクションを４つのグループ、プライベートアクション７３８、積極的関与アクション７４０、統合された政治的アクション７４２、および公共／ハイレベル関与アクション７４４、の中の１つに配置することができる。図８および９を参照して、コンピュータ１００により実施される（ｉ）参加聴衆の調査回答情報１１２内に表示されたアドボカシーエンゲージメントアクションと（ｉｉ）アドボカシーエンゲージメントレベル説明との比較に基づいて、特定の参加聴衆３０４は、図表７４６に示すアドボカシーエンゲージメントレベル７４８および対応するアドボカシーエンゲージメント値７５０の１つと関連付られることができる。参加聴衆３０４が資格を得るアドボカシーエンゲージメントレベル７４８に対応するアドボカシーエンゲージメント値７５０はコンピュータ１００により中央データベース１１０内の参加聴衆に対する匿名識別子と関連付けられることができる。
【００６０】
新たに図６−９を参照して、一般的なエンゲージメント値の累積値７２６、政治的エンゲージメント値７３４、およびアドボカシーエンゲージメント値７５０の１つ以上を各参加聴衆に対する態度値１１８を決定するのに使用することができる。態度値１１８の決定は、さらに、ウェブサイト訪問情報１１４および／または人口統計情報１１６に基づくことができる。好ましくは、態度値情報１１８は特定の参加聴衆コンピュータ３００に関連づけられた調査回答情報１１２、ウェブサイト訪問情報１１６、および人口統計情報１１４の組合せから決定される。
【００６１】
図１１Ａを参照して、ステップ９１６において、コンピュータ１００はウェブサイト訪問情報１１６を使用して解析期間内の各月に対するターゲットグループ内の参加聴衆３０４が訪問した各ウェブサイトに対する投影された毎月のトラヒックメトリクスを決定することができる。各ウェブサイトに対して決定されたトラヒックメトリクスはステップ９０４に関して参照したのと同じメトリクスを含むことができ、ステップ９０４と同様に投影因子の影響を受ける。
【００６２】
ステップ９１８において、ステップ９１６で決定された投影された毎月のトラヒックメトリクスは、コンピュータ１００により、ステップ９０６に関して説明したのと同じ方法で結合（すなわち、合計）することができる。毎月のトラヒックメトリクスには、それらを結合する前に、割引因子を適用して以前の月に関係するトラヒックメトリクスの減少した値を考慮することができる。結合された投影された毎月のトラヒックメトリクスはコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００６３】
ステップ９２０において、ターゲットグループ内の参加聴衆３０４が訪問した各ウェブサイトのターゲットグループリーチをコンピュータ１００によりウェブサイト訪問情報１１６を使用して計算することができる。ターゲットグループリーチは、解析期間中、ターゲットグループ内のウェブサイト聴衆へ投影されたユニークビジター数を、ターゲットグループ内の投影された参加聴衆の総数で除算した商である。各ウェブサイトのターゲットグループリーチはコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００６４】
ステップ９２２において、コンピュータ１００はターゲットグループ内の投影された参加聴衆ユニークビジター当りの各ウェブサイトを訪問して過ごした分数（ターゲットグループ分／ＵＶ）をウェブサイト訪問情報１１６を使用して決定することができる。替わりに、またはターゲットグループ分／ＵＶと組み合わせて、コンピュータ１００はウェブサイトページ／ＵＶを決定することができる。ターゲットグループ分／ＵＶを、ターゲットグループ内の参加聴衆ユニークビジター数で除算された、ターゲットグループに関連づけられた全ての投影された参加聴衆コンピュータによってウェブサイトを訪問され過ごされた分数を合計して、決定することができる。ターゲットグループページ／ＵＶをターゲットグループ内の参加聴衆ユニークビジター数で除算された、ターゲットグループに関連づけられた全ての投影された参加聴衆コンピュータによって訪問されたページ数を合計して決定することができる。
【００６５】
ステップ９２４において、コンピュータ１００は各ウェブサイトへのユニークビジターであったターゲットグループ内の参加聴衆３０４数をウェブサイト訪問情報１１６を使用して決定することができる。各ウェブサイトへのユニークビジターであったターゲットグループ内の参加聴衆３０４数を、次に、ステップ９１２に関して説明したのと同じ方法で、ターゲットを絞ったコンテンツの配信のためにさらに考慮すべきウェブサイトに対して必要とされる閾値ユニークビジター数と、比較することができる。コンピュータ１００は、このステップの結果に基づいて、どのウェブサイトをターゲットを絞ったコンテンツの配信のためにさらに考慮すべきかまたはすべきでないかの指示を、中央データベース１１０内に記憶することができる。
【００６６】
ステップ９２６において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信の利用検討下にある各ウェブサイトに対して、ターゲットグループリーチ指数を計算することができる。ターゲットグループリーチ指数は、ステップ９２０で決定された各ウェブサイトに対するターゲットグループリーチを、ステップ９０８で決定された各ウェブサイトの全体リーチで除算した商とすることができる。ターゲットグループリーチ指数は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００６７】
ステップ９２８において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信を利用検討下にある各ウェブサイトに対して、ユニークビジター当りの分指数を計算することができる。ユニークビジター当りの分指数は、ステップ９２２で決定されたターゲットグループ内の投影された参加聴衆ユニークビジター当りの各ウェブサイトを訪問して過ごした分数を、ステップ９１０で決定された投影された参加聴衆ユニークビジター当りの各ウェブサイトを訪問して過ごした分数で除算した商とすることができる。ユニークビジター当り分指数および／またはユニークビジター当りページ指数は、好ましい実施例では、予め定義された範囲０．７から１．３に制限されてもよい。各ウェブサイトに対するターゲットグループ分／ＵＶおよび／またはターゲットグループページ／ＵＶはコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００６８】
ユニークビジター当り分指数はコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００６９】
ステップ９３０において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信の利用検討下にある各ウェブサイトに対して、各ウェブサイトに対するページ当りの分指数を計算することができる。ページ当りの分指数は、ウェブサイト上の参加聴衆３０４に対するページ当りの平均分数を、同じウェブサイトカテゴリー内の全ウェブサイト上の参加聴衆に対するページ当りの平均分数で除算した商とすることができる。たとえば、検討下のウェブサイトがＣＮＮ．ｃｏｍであれば、参加聴衆３０４がＣＮＮ．ｃｏｍ上で過ごしたページ当りの平均分数は、オンライン人口が全てのニュース関連ウェブサイトを訪問して過ごしたページ当りの平均分数で除算される。ページ当りの分指数は、好ましい実施例では、予め定義された範囲０．７から１．３に抑制されてもよい。ページ当りの分指数は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７０】
ステップ９３２において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信の利用検討下にある各ウェブサイトに対して、各ウェブサイトに対する広告（ａｄ）クラッタ指数を計算することができる。ａｄクラッタ指数は、ウェブサイトに対するａｄクラッタメトリクスを、同じウェブサイトカテゴリー内の他のウェブサイトに関連づけられたａｄクラッタメトリクスで除算した商とすることができる。たとえば、使用されるａｄクラッタメトリクスは、ページ上の広告の位置、ページ上の広告のサイズおよび／またはページ上の広告専用のピクセル数の指示とすることができる。ａｄクラッタ指数は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７１】
ステップ９３４において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信の利用検討下にある各ウェブサイトに対して、各ウェブサイトに対してページ当り広告（ａｄ）指数を計算することができる。ページ当り広告ａｄ指数は、検討下のウェブサイト上のページ当たりの平均ａｄ数を、同じウェブサイトカテゴリー内の他のウェブサイト上の平均ａｄ数で除算した商とすることができる。ページ当りａｄ指数は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７２】
ステップ９３６において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信の利用検討下にある各ウェブサイトに対して、各ウェブサイトに対して過去の性能指数を計算することができる。過去の性能指数は、広告キャンペーンに使用されたウェブサイトの過去の性能を測定するのに使用されたメトリクスを、同様の広告キャンペーンに使用された他の全てまたは一かたまりのウェブサイトの性能を測定するのに使用されたメトリクスで除算した商とすることができる。過去の性能メトリクスの例は、限定はしないが、クリックスルーレート（ｃｌｉｃｋ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｒａｔｅ）および変換レートを含むことができ、「変換」は購入、寄付、政治家に接触、またはオンラインコミュニティに参加、を含むことができる。過去の性能指数は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７３】
ステップ９３８において、コンピュータ１００は、どの参加聴衆が、ターゲットを絞ったコンテンツが送られることがない参加聴衆の反対グループ内にいるとみなせるか、を決定することができる。反対グループは、ステップ９１４に関して参照されたターゲットグループの態度値とは最も異なる態度値を有するものと定義されてもよい。ターゲットグループと同様に、参加聴衆の反対グループは、各参加聴衆に対する１つ以上の態度値を決定するコンピュータ１００を使用して決定されることができる。参加聴衆に対する決定された態度値は、次に、コンピュータ１００により選択された反対態度値閾値および／または態度値範囲と比較されてもよい。特定の参加聴衆に対する態度値が、選択された反対態度値閾値および／または範囲を満たす場合、コンピュータ１００により参加聴衆は、反対グループの一部として示されてもよい。
【００７４】
ステップ９４０において、コンピュータ１００は、反対グループ内の参加聴衆３０４によって訪問された各ウェブサイトに対する投影月毎トラヒックメトリクスを、ウェブサイト訪問情報１１６を使用して解析期間内の各月に対して決定することができる。各ウェブサイトに対する投影トラヒックメトリクスは、ステップ９０４に関して参照したのと同じメトリクスを含むことができ、ステップ９０４と同様に投影因子の影響を受けることがある。ターゲットグループだけでなく、反対グループの内の参加聴衆３０４が訪問した各ウェブサイトに対する投影月毎トラヒックメトリクスは、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７５】
ステップ９４２において、ステップ９４０で決定された投影月毎トラヒックメトリクスは、ステップ９０６に関して説明したのと同様にコンピュータ１００により結合（すなわち、合計）されてもよい。月毎トラヒックメトリクスを結合する前に、以前の月に関係するトラヒックメトリクスの減少値の理由を説明するために、月毎トラヒックメトリクスに割引因子を適用しても良い。結合された毎月のトラヒックメトリクスは、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７６】
ステップ９４４において、反対グループの内の参加聴衆３０４が訪問した各ウェブサイトの反対グループリーチを、コンピュータ１００によりウェブサイト訪問情報１１６を使用して計算することができる。反対グループリーチは、解析期間中、反対グループ内の投影参加聴衆によるウェブサイトへの投影ユニークビジター数を、反対グループ内の投影参加聴衆の総数で除算した商とすることができる。各ウェブサイトの反対グループリーチは、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７７】
ステップ９４６において、コンピュータ１００は、各ウェブサイトへのユニークビジターであった反対グループ内の参加聴衆３０４の数を、ウェブサイト訪問情報１１６を使用して決定することができる。各ウェブサイトに対するユニークビジターであった反対グループ内の参加聴衆３０４数は、次に、ステップ９１２に関して説明したのと同じ方法で、ウェブサイトにターゲットを絞ったコンテンツ配信をさらに考慮するために突破しないことを求められるユニークビジターの閾値数と比較されてもよい。コンピュータ１００は、このステップの結果に基づいて、どのウェブサイトをターゲットを絞ったコンテンツ配信をさらに考慮すべきか否かの指示を、中央データベース１１０内に記憶することができる。
【００７８】
ステップ９４８において、コンピュータ１００は、まだターゲットを絞ったコンテンツ配信の利用検討下にある各ウェブサイトに対して、反対グループリーチ指数を計算することができる。反対グループリーチ指数は、ステップ９４４で決定された各ウェブサイトに対する反対グループリーチをステップ９０８で決定された各ウェブサイトの全体リーチで除算した商とすることができる。反対グループリーチ指数は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００７９】
ステップ９５０において、コンピュータ１００により、反対グループリーチ指数をターゲットグループリーチ指数から減算する、より好ましくは、反対グループリーチ指数をターゲットグループリーチ指数で除算することにより、ネットサポートスコア（ＮＳＳ）を計算することができる。ネットサポートスコアを、（ｉ）ターゲットグループの態度値に類似した態度値（すなわち、態度）を有する参加および非参加聴衆３０４および３１０が訪問する可能性がより高く、（ｉｉ）反対グループの態度値に類似した態度値（すなわち、態度）を有する参加および非参加聴衆が訪問する可能性がよりより低い、ターゲットを絞ったコンテンツ配信をするためのウェブサイトを識別するのに使用することができる。各ウェブサイトに対するＮＳＳは、参加および非参加聴衆へターゲットを絞ったコンテンツ配信をするのにより好ましいウェブサイトを識別するように、コンピュータによりランク付けされてもよい。ＮＳＳ値によるウェブサイトのランク付けの例が図１２に示されている。各ウェブサイトに対するＮＳＳおよび各ウェブサイトのランク付けの表示は、コンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００８０】
代替例では、反対グループリーチ指数に反対グループに対するユニークビジター当りの分指数を乗算し、次にその結果をターゲットグループリーチ指数にターゲットグループに対するユニークビジター当りの分指数を乗算した結果から減算または除算して算出することができる。ターゲットグループに対するユニークビジター当りの分指数はステップ９２２に関して前記したように、コンピュータ１００により決定されても良い。反対グループに対するユニークビジター当りの分指数を、ステップ９２２に対して説明したのと同じ方法で、コンピュータ１００がウェブサイト訪問情報１１６を使用して決定することができる。各ウェブサイトに対する（ターゲットグループ分／ＵＶ）はコンピュータ１００により中央データベース１１０内に記憶されることができる。
【００８１】
ステップ９５２において、ターゲットグループリーチ指数、反対グループリーチ指数、ＮＳＳ、ユニークビジター当りの分指数、ａｄクラッタ指数、過去の性能指数、ページ当りの分指数、およびページ当りのａｄ指数の中の１つ以上に基づいて、コンピュータ１００により品質訪問指数（ＱＶＩ）値を各ウェブサイトに対して決定することができる。より詳細には、本発明の一実施例では、前記した指数の１つ以上とＮＳＳを一緒に乗算して、ＱＶＩ値を作り出すことができる。本発明の他の実施例では、ＱＶＩの決定において、より重いまたは軽い重みを特定の指数またはＮＳＳに与える裁量因子を、１つ以上の指数とＮＳＳに乗算することもできる。本発明のさらにもう１つの実施例では、１つ以上の指数の指数値（ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｖａｌｕｅ）とＮＳＳを一緒に乗算して、ＱＶＩ値を作り出すことができる。
【００８２】
ステップ９５２で決定されたＱＶＩ値を、閾値ＱＶＩ値、ある範囲のＱＶＩ値と比較したり、または他のウェブサイトに対する他のＱＶＩ値に対してランク付けして、ターゲットを絞ったコンテンツ配信の最適ウェブサイトを決定することができる。ＱＶＩ値によるウェブサイトのランク付けの例が、図１２および１３に示されている。決定されたＱＶＩ値が、閾値ＱＶＩ値を超えるかまたは規定されたＱＶＩ値範囲内に入る場合、問題とするウェブサイトは、ターゲットグループのメンバーに望ましいと信じられるコンテンツを含むとして選択されてもよい。あるいは、特定のウェブサイトのＱＶＩ値が他のウェブサイトのＱＶＩ値と比べてランク付けが高ければ、問題とするウェブサイトはターゲットグループのメンバーに望ましいと信じられるコンテンツを含むとして選択されてもよい。
【００８３】
ウェブサイトに対する決定されたＱＶＩ値に基づいて、参加および／または非参加聴衆にターゲットを絞ったコンテンツを配信するのに使用されるウェブサイトが選択されると、このコンテンツは、１つ以上のウェブサーバ５００（図１）へ送信されてもよく、聴衆コンピュータが問題とするウェブサイトを訪問している結果、１つ以上のウェブサーバからネットワーク２００を介して１つ以上の聴衆コンピュータ３００および／または３０６へ送信される。その後、聴衆コンピュータは、関連するディスプレーまたは接続されたディスプレー３０２上にコンテンツを表示することができる。ウェブサーバ５００へ送信されるコンテンツは１つ以上のサードパーティコンピュータ４００に関連づけられたメモリ内に記憶されてもよく、あるいはコンピュータ１００に関連づけられたメモリ内に記憶されてもよい。
【００８４】
当業者ならば、本発明の範囲または精神から逸脱することなく本発明を変更および修正できることが理解される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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