(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行される方法であって、
複数の広告を受信することと、ここで、各広告は、ソーシャルネットワークシステムのユーザの少なくとも１つの特性を定義するターゲット化基準に関連付けられており、
前記ソーシャルネットワークシステムの或る視聴ユーザに提供されるべき広告のリクエストを受信することと、
前記視聴ユーザのユーザプロフィールにアクセスすることと、
前記広告の少なくとも１つについて、
前記視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに部分的に基づいて、該視聴ユーザが、当該広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される前記特性を有しているかどうかを判定し、かつ、
前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の候補セット内に当該広告を含めることと、
前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定するための情報が、該視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに不足しているとの判定に応じて、
前記ソーシャルネットワークシステムにおいて前記視聴ユーザが交流を持つ１以上の他のユーザのプロフィール情報にアクセスし、
該アクセスした前記１以上の他のユーザの前記プロフィール情報に部分的に基づいて、前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される前記特性を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定し、かつ、
前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の前記候補セット内に当該広告を含めることと、
前記視聴ユーザのための前記候補セットの中から１つの広告を選択することと、
前記視聴ユーザに対応付けられている電子装置に前記選択された広告を送ること、
を具備する方法。
【請求項２】
前記広告のリクエストは、広告を含むウェブページのリクエストである請求項１の方法。
【請求項３】
前記ターゲット化基準によって定義される前記特性は、前記視聴ユーザのプロフィールに適用される第１の特性と該視聴ユーザと交流を持つ前記他のユーザのプロフィールに適用される第２の特性とを含む、請求項１又は２の方法。
【請求項４】
前記第１の特性は、前記第２の特性とは異なる、請求項３の方法。
【請求項５】
前記第２の特性は、前記視聴ユーザと該視聴ユーザが交流を持つ前記他のユーザとの間の相性に少なくとも部分的に基づくものである、請求項３の方法。
【請求項６】
前記第２の特性は、前記視聴ユーザが交流を持つ複数の前記他のユーザが前記第１の特性を持つかどうかを評価し、前記広告を前記視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の前記候補セット内に含ませるかどうかを判定するための所定の閾値を適用するものである、請求項３の方法。
【請求項７】
前記第２の特性は、前記視聴ユーザが交流を持つ前記複数の他のユーザのプロフィールの部分集合に対して適用され、該部分集合は、前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準の部分集合を充足する情報を含む前記他のユーザのプロフィールに基づいて決定される、請求項３の方法。
【請求項８】
前記ターゲット化基準によって定義される前記特性は、前記視聴ユーザのプロフィール内の静的な特性に少なくとも部分的にもとづくものである、請求項１又は２の方法。
【請求項９】
前記ターゲット化基準によって定義される前記特性は、前記視聴ユーザのプロフィール内の動的な特性に少なくとも部分的にもとづくものである、請求項１又は２の方法。
【請求項１０】
前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有しているかどうかを判定するために、前記視聴ユーザの直接的な交流のプロフィールにアクセスする、請求項１乃至９のいずれかの方法。
【請求項１１】
前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有しているかどうかを判定するために、前記メンバーの直接的及び非直接的な交流のプロフィールにアクセスする、請求項１乃至９のいずれかの方法。
【請求項１２】
前記視聴ユーザのために前記広告を選択することは、該視聴ユーザに該広告を提示することによる潜在的な収入に少なくとも部分的に基づいており、前記潜在的な収入を最大化する広告を選択する、請求項１乃至１１のいずれかの方法。
【請求項１３】
前記視聴ユーザのために前記広告を選択することは、
広告の前記候補セットの中の各広告毎に、前記交流についての相性によって重み付けされた期待されるクリック・スルー・レート（ＥＣＴＲ）を計算し、前記候補セットの中の各広告についての期待値を計算することと、
最も高い期待値を持つ前記候補セットの中の１つの広告を選択すること
を含む、請求項１乃至１１のいずれかの方法。
【請求項１４】
前記視聴ユーザのために前記広告を選択することは、
広告の前記候補セットの中の各広告毎に、前記特性によって特定される興味をリストしている複数交流者のプロフィールを識別し、該複数交流者に対する前記視聴ユーザの相性をランク付けすることと、
最も高くランク付けされた相性を持つ広告を選択すること
を含む、請求項１乃至１１のいずれかの方法。
【請求項１５】
前記視聴ユーザのために前記広告を選択することは、
広告の前記候補セットの中の各広告毎に、前記交流についての相性によって重み付けされた期待されるクリック・スルー・レート（ＥＣＴＲ）を計算することと、
前記候補セット内の広告を、所定の閾値よりも高い前記計算されたＥＣＴＲを持つ広告群に絞り込むことと、
前記絞り込まれた広告群のうち最も高いＥＣＴＲを持つ１つの広告を選択すること
を含む、請求項１乃至１１のいずれかの方法。
【請求項１６】
更に、前記絞り込まれた広告群を次善の提示のために待ち行列に入れることを含む、請求項１５の方法。
【請求項１７】
前記視聴ユーザのために前記広告を選択することは、
広告の前記候補セットの中の各毎に、前記交流についての相性によって重み付けされた期待されるクリック・スルー・レート（ＥＣＴＲ）を計算することと、
前記候補セット内の広告を、所定の閾値よりも高い前記計算されたＥＣＴＲを持つ広告群に絞り込むことと、
前記絞り込まれた広告群内の各広告毎に期待値を計算することと、
前記絞り込まれた広告群のうち最も高い期待値を持つ１つの広告を選択すること
を含む、請求項１乃至１１のいずれかの方法。
【請求項１８】
更に、前記絞り込まれた広告群を次善の提示のために待ち行列に入れることを含む、請求項１７の方法。
【請求項１９】
前記視聴ユーザのために前記広告を選択することは、該視聴ユーザと該視聴ユーザが交流を持つ前記他のユーザとの間の相性に少なくとも部分的に基づいて、最も高い相性を持つ広告を選択する、請求項１乃至１１のいずれかの方法。
【請求項２０】
前記選択された広告に対応する前記視聴ユーザからのフィードバックを受信することと、
前記選択された広告に関連付けられたターゲット化基準によって定義される前記特性をリストしていると識別された各交流者毎に前記視聴ユーザの相性を再計算することと、
前記視聴ユーザのプロフィール内に該再計算された相性の情報を格納すること、
を更に具備する請求項１乃至１９のいずれかの方法。
【請求項２１】
コンピュータによって実行される方法であって、
複数の広告を受信することと、ここで、各広告は、ソーシャルネットワークシステムのユーザの少なくとも１つの特性を定義するターゲット化基準に関連付けられており、
前記ソーシャルネットワークシステムの或る視聴ユーザに対応付けられた電子装置から、該視聴ユーザに提供されるべき広告のリクエストを受信することと、
前記広告の少なくとも１つについて、
前記視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに部分的に基づいて、該視聴ユーザが、当該広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を有しているかどうかを判定し、前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の候補セット内に当該広告を含めることと、
前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定するための情報が、該視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに不足しているとの判定に応じて、前記ソーシャルネットワークシステムにおいて前記視聴ユーザが交流を持つ１以上の他のユーザのプロフィール情報にアクセスすることと、
該アクセスした前記１以上の他のユーザの前記プロフィール情報に部分的に基づいて、前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される前記特性を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定し、前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の前記候補セット内に当該広告を含めることと、
前記視聴ユーザのための前記候補セットの中から１つの広告を選択することと、
前記視聴ユーザに対応付けられている前記電子装置に前記選択された広告を送ること、
を具備する方法。
【請求項２２】
コンピュータによって実行される方法であって、
複数のユーザアカウント及びユーザアカウント間の交流を維持管理することと、ここで、１以上のユーザアカウントが１以上の他のユーザアカウントとの１以上の交流を含んでおり、
１ユーザアカウントに対応する１視聴ユーザに提供されるべき広告のリクエストを受信することと、
前記視聴ユーザに提供する１以上の候補広告を特定することと、ここで、各候補広告は、ソーシャルネットワークシステムのユーザの少なくとも１つの特性を定義するターゲット化基準に関連付けられており、
各候補広告毎に、前記視聴ユーザに対応する前記１ユーザアカウントと交流を持つ１以上の他のユーザアカウントにアクセスすることによって、前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を該視聴ユーザが有するかどうかを判定することと、
前記視聴ユーザに対応する前記ユーザアカウントと交流を持つ前記１以上の他のユーザアカウントに前記アクセスすることに基いて前記候補広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を該視聴ユーザが有すると判定されることに少なくとも部分的に基づいて、複数の前記候補広告から少なくとも１つの広告を選択することと、
前記選択された広告を前記視聴ユーザに対応付けられた電子装置に送ること、
を具備する方法。
【請求項２３】
各候補広告毎に、前記視聴ユーザに対応する前記１ユーザアカウントにアクセスすることによって、前記候補広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を該視聴ユーザが有するかどうかを判定することを更に具備し、
前記複数の前記候補広告から少なくとも１つを選択することは、前記視聴ユーザに対応する前記１ユーザアカウントに前記アクセスすることに基づいて前記候補広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を該視聴ユーザが有すると判定されることにも基づいて該選択を行う、請求項２２の方法。
【請求項２４】
前記１以上の他のユーザアカウントは、当該ユーザアカウントに対応するユーザについての静的情報を記憶しており、
前記１以上の他のユーザアカウントにアクセスすることによって、前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を該視聴ユーザが有するかどうかを判定することは、該１以上の他のユーザアカウントに記憶された前記静的情報に対して少なくとも１つの前記特性を比較することを含む、請求項２２の方法。
【請求項２５】
前記１以上の他のユーザアカウントは、当該ユーザアカウントに対応するユーザについての動的情報に関連付けられており、
前記１以上の他のユーザアカウントにアクセスすることによって、前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を該視聴ユーザが有するかどうかを判定することは、該１以上の他のユーザアカウントに関連付けられた前記動的情報に対して少なくとも１つの前記特性を比較することを含む、請求項２２の方法。
【請求項２６】
ソーシャルネットワークシステムのユーザのプロフィールを記憶内容とするプロフィール記憶部と、
前記ソーシャルネットワークシステムのユーザの少なくとも１つの特性を定義するターゲット化基準にそれぞれ関連付けられている複数の広告を記憶内容とする広告記憶部と、
広告をリクエストする視聴ユーザ装置と通信するための通信サーバーと、
前記通信サーバー、前記プロフィール記憶部、前記広告記憶部と通信可能に接続され、推論によるターゲット化手法を使用して前記ソーシャルネットワークシステムのユーザに対して広告を提供するための広告サーバーと
を具備し、前記広告サーバーが、
前記ソーシャルネットワークシステムの或る視聴ユーザに提供されるべき広告のリクエストを受信するモジュールと、
前記視聴ユーザのユーザプロフィールにアクセスするモジュールと、
前記視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに部分的に基づいて、該視聴ユーザが、或る広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を有しているかどうかを判定し、かつ、前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の候補セット内に当該広告を含めるモジュールと、
前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定するための情報が、該視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに不足しているとの判定に応じて、前記ソーシャルネットワークシステムにおいて前記視聴ユーザが交流を持つ１以上の他のユーザのプロフィール情報にアクセスし、該アクセスした前記１以上の他のユーザの前記プロフィール情報に部分的に基づいて、前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記特性を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定し、かつ、前記視聴ユーザが少なくとも１つの前記特性を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の前記候補セット内に当該広告を含めるモジュールと、
前記視聴ユーザのための前記候補セットの中から１つの広告を選択するモジュールと、
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項２７】
前記ターゲット化基準によって定義される前記特性は、前記視聴ユーザのプロフィールに適用される第１の特性と該視聴ユーザと交流を持つ前記他のユーザのプロフィールに適用される第２の特性とを含み、前記第２の特性は前記第１の特性に関連付けられている、請求項２６のシステム。
【請求項２８】
前記第２の特性は、前記視聴ユーザと該視聴ユーザが交流を持つ前記他のユーザとの間の相性に少なくとも部分的に基づくものである、請求項２７のシステム。
【請求項２９】
前記第２の特性は、前記視聴ユーザが交流を持つ複数の前記他のユーザが前記第１の特性を持つかどうかを評価し、前記広告が該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の前記候補セット内に含ませるかどうかを判定するための所定の閾値を適用するものである、請求項２７のシステム。
【請求項３０】
前記第２の特性は、前記視聴ユーザが交流を持つ前記複数の他のユーザのプロフィールの部分集合に対して適用され、該部分集合は、前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準の部分集合を充足する情報を含む前記他のユーザのプロフィールに基づいて決定される、請求項２７のシステム。
【請求項３１】
前記推論によるターゲット化手法は、前記視聴ユーザに該広告を提示することによる潜在的な収入に少なくとも部分的に基づいて該視聴ユーザのために前記広告を選択し、該潜在的な収入を最大化する広告を選択する、請求項２６乃至３０のいずれかのシステム。
【請求項３２】
前記推論によるターゲット化手法は、前記視聴ユーザと該視聴ユーザが交流を持つ前記他のユーザとの間の相性に少なくとも部分的に基づいて該視聴ユーザのために前記広告を選択し、該選択された広告が最も高い相性を持つように選択する、請求項２６乃至３０のいずれかのシステム。
【請求項３３】
前記通信サーバーは、更に、前記選択された広告に対応する前記視聴ユーザからのフィードバックを受信し、特定の興味をリストしていると識別された各交流者毎に前記視聴ユーザの相性を再計算し、前記プロフィール記憶部内に該再計算された相性の情報を格納するように構成されている、請求項２６乃至３２のいずれかのシステム。
【請求項３４】
コンピュータによって実行される方法であって、
複数の広告を受信することと、ここで、各広告は、ソーシャルネットワークシステムのユーザの少なくとも１つの興味を定義するターゲット化基準に関連付けられており、
前記ソーシャルネットワークシステムの或る視聴ユーザに提供されるべき広告のリクエストを受信することと、
前記視聴ユーザのユーザプロフィールにアクセスすることと、
前記広告の少なくとも１つについて、前記視聴ユーザの前記ユーザプロフィールが、当該広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記興味を含んでいるかどうかを判定し、かつ、前記視聴ユーザの前記ユーザプロフィールが少なくとも１つの前記興味を含んでいるならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の候補セット内に当該広告を含めることと、
前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記興味を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定するための情報が、該視聴ユーザの前記ユーザプロフィールに不足しているとの判定に応じて、
前記ソーシャルネットワークシステムにおいて前記視聴ユーザが交流を持つ１以上の他のユーザのプロフィール情報にアクセスし、
該アクセスした前記１以上の他のユーザの前記プロフィール情報に部分的に基づいて、前記広告に関連付けられた前記ターゲット化基準によって定義される少なくとも１つの前記興味を前記視聴ユーザが有するかどうかを判定し、かつ、
前記視聴ユーザが前記興味を有していると判定されたならば、該視聴ユーザ向けにターゲット化する広告の前記候補セット内に当該広告を含めることと、
前記視聴ユーザのための前記候補セットの中から１つの広告を選択することと、
前記視聴ユーザに対応付けられている電子装置に前記選択された広告を送ること、
を具備する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にソーシャルネットワークに関連しており、特に、ソーシャルネットワークのユーザ向けに広告をターゲット化する（ターゲットを絞る）ことに関する。
【背景技術】
【０００２】
メンバー（人、企業、事業体、その他のエンティティを含む）間で足跡を残しかつ相互間の交流を可能にするソーシャルネットワーク又はソーシャルユーティリティは、近年広く普及するようになってきている。特に、ソーシャルネットワーク用のウェブサイトは、ソーシャルネットワークにおけるフレンド（友達）又はその他のつながりに関係する情報を、メンバー同士がより効率的にやりとりできるようにする。ソーシャルネットワークは、典型的には、該ソーシャルネットワーク内のメンバー同士の交流及びメンバーに関連するであろうコンテンツへのリンクを維持するためのシステムを組み込んでいる。また、ソーシャルネットワークは該ソーシャルネットワークのメンバーについての情報を修正し維持する。この情報は、地理的位置、雇い主、職種、年齢、音楽の好み、興味（関心）、その他の多様な属性、といったような静的な性格のものであってよく、あるいは、該ソーシャルネットワーク内でのメンバーの行動を追跡するといったような動的な性格のものであってもよい。メンバーについてのこの情報は、或るメンバーにとって格別の興味のある可能性が高い情報がそのメンバーに通達され得るように、情報配信に的を絞るために使用され得る。
【０００３】
広告主達は、或る広告に連携する興味を持っているメンバーに対して該広告のターゲットを絞るために、ソーシャルネットワークのメンバーについてのこの情報をレバレッジする（梃子にする）ことを企ててきた。例えば、ソーシャルネットワークウェブサイトでは、メンバープロフィール上にバンド演奏することに興味があると記入し、かつコンサート会場の近くに住んでいるメンバーに対してコンサートのバナー広告を表示するかもしれない。しかし、このタイプの広告ターゲット化の一つの欠点は、ソーシャルネットワークのメンバーによって提供された情報若しくは該メンバーについて別のやり方で得られた情報に依拠していることである。ソーシャルネットワークのメンバーは、しばしば、彼らの全ての興味及びその他の個人的情報を含むように彼らのプロフィールを常住させていない。その結果、広告ターゲット化において個人情報を使用することがソーシャルネットワークの全てのメンバーについて利用可能なわけではない。従って、伝統的な広告ターゲット化技術は、該広告が意図するソーシャルネットワークのメンバーの部分的集合にのみ到達し得るものであるがために、限界があった。
【発明の概要】
【０００４】
ソーシャルネットワークのメンバーのための広告を選択しターゲット化することを最適化するために、本発明の実施例は、ソーシャルネットワークのメンバーについての興味を推量するためにソーシャルネットワーク内の情報を梃子として用いる（レバレッジする）。ソーシャルネットワークは、ソーシャルネットワークのメンバー間の交流のマップを特定するソーシャルグラフを維持しており、また、ソーシャルネットワーク内のメンバーの各々についての完全な又は部分的な情報を内容とするプロフィールを維持しているであろう。ソーシャルネットワークで利用可能な一以上の広告又はＡＤは、特定のメンバーに的を絞るべきか否かを判定するターゲット基準を持っているかもしれない。ソーシャルネットワークは、いくらかのメンバーに対して該ターゲット基準を適用するのに十分な情報を持っているかもしれないが、その他のメンバーに対して該ターゲット基準を適用するのに十分な情報を持っていないかもしれない。本発明実施例においては、後者に属するメンバーに対する広告のターゲット化の機会を逃すよりはむしろ、或る特定のメンバーに対して該ターゲット基準を適用するのに十分な情報を持っていないとき該特定のメンバーが交流している他のメンバーについての情報を使用する。このことは、或るメンバーが或る特定の広告に対して持つかもしれない興味（関心）が何であるかが当該メンバーの交流関係（例えばソーシャルネットワーク内の友達）が当該ターゲット基準に基づく広告にとって良い候補となるか否かに基づいて推論されるが故に、推論による広告のターゲット化として考えられてよい。
【０００５】
本発明の実施例においては、種々のターゲット化基準を用いてよく、また、及び広告のキャンペーン戦略に基づくメンバーの興味を推論するためにソーシャルネットワーク内の情報を梃子にする手法を用いてよい。単純な広告ターゲット化戦略では、メンバーのプロフィールにおける特定のパラメータ及び分野を評価する広告用ターゲット化基準を使用してよい。より複雑な戦略では、メンバーのブラウザ閲覧習慣のようなソーシャルネットワークでのメンバーの行動の関数を評価するターゲット化基準を含んでいてよい。加えて、ソーシャルネットワーク内の情報は、或るメンバーの興味を推論するための多くの異なる手法において梃子として用いられてよい。更に、本発明の実施例では、或るメンバーの交流（交流者）に対して、情報が不足した該メンバーのプロフィールに対して適用された同じターゲット化基準を適用してよく、若しくは、該メンバーの交流（交流者）を見るときに異なる基準が評価されてもよい。例えば、ターゲット化が推論されるとき、確かさのより低いレベルに責任をとるために、メンバーのプロフィールに対して適用されるターゲット基準よりもより厳密なターゲット化基準が該メンバーの交流（交流者）に対して適用されてよい。
【０００６】
本発明の実施例において、ソーシャルネットワーク内の或るメンバーの交流（交流者）に対して適用されるターゲット化基準を持つ広告は、「推論による広告」として言及されてよい。推論による広告は、広告のターゲット化処理に含まれる交流の量と質を変えることにより、推論の範囲が変化されるようになっていてよい。例えば、二次的な推論によるターゲット化基準は、該メンバーの興味を推論する試みにおいて該メンバーの交流の全てを含んでいてよく、若しくは、広告は該メンバーの交流のより小さな部分集合に焦点を絞ってもよい。該メンバーの交流のより小さな部分集合は該メンバーとそれらのメンバーとの相性により選択されてよく、若しくは、該より小さな部分集合は広告主がターゲットとしたい特性、例えば同じ大学の同窓生など、を共有するものであってもよい。また、交流に関連した性質又は親近性は複数層の交流を含むように変えられてもよい。推論による広告は該メンバーの直接的な交流のみを含んでいてよいし、あるいは、非直接的な交流又は該メンバーの交流の直接的な交流を含んでいてもよい。
【０００７】
また、推論による広告はメンバーの交流（交流者）に対して適用されたターゲット化基準の閾値を設定する機能を含んでいてもよい。例えば、広告主は、或るメンバーの交流（交流者）の２５％以上が二次的な推論によるターゲット化基準を充足しているか若しくは少なくとも３の交流（交流者）が主たるターゲット化基準に合致しているか若しくはその両者の組み合わせが充足されるならば、広告が該メンバーの興味を推論しているかもしれないと判定してよい。また、この広告ターゲット化手法は該メンバーの交流（交流者）を重み付けしてもよく、あるいはそれ以外に該メンバーの相性若しくは該メンバーの交流（交流者）に緊密なその他の尺度を考慮に入れてもよい。本発明の広告ターゲット化方法において上述の各手法の任意の組み合わせが用いられてもよい。
【０００８】
一実施例において、この広告ターゲット化技術は１メンバー用の広告の候補セットを決定するために使用され、１以上の広告が期待収入に従って選択される。別の実施例においては、該メンバーの交流（交流者）との相性に従って、若しくはその興味が推論される該交流に対する該メンバーの緊密度についての別の尺度に従って、広告が選択される。更に別の実施例においては、本発明の方法は、推論による広告が提供されるメンバーの相性及び興味を、そのフィードバックに応じて、絶えず学習する。推論による広告の別の実施例においては、ターゲット化基準を満たすには該メンバーのプロフィールが不足しているかどうかに関係なく、ターゲット化が実装される。他の別の実施例においては、上述した推論による広告のターゲット化技術の様々な組み合わせが実装される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例に従い、ソーシャルネットワークの１メンバーに対する推論による広告のターゲット化を該メンバーの交流に基づき行うためのプロセスを例示する図。
【００１０】
【図２Ａ】本発明の一実施例に従い、ソーシャルネットワークのメンバーに対して広告をターゲット化するためのシステムを例示する図。
【図２Ｂ】本発明の一実施例に従い、ソーシャルネットワークのメンバーに対して広告をターゲット化するためのシステムを例示する図。
【００１１】
【図３】本発明の一実施例に従い、ソーシャルネットワーク内の１メンバーの交流についての情報を梃子にすることにより該メンバーに対して広告を行う手順を例示する相互作用的な図。
【００１２】
【図４Ａ】本発明の一実施例に従い、該メンバーに提示する広告を選択するための様々な方法を例示するフロー図。
【図４Ｂ】本発明の一実施例に従い、該メンバーに提示する広告を選択するための様々な方法を例示するフロー図。
【図４Ｃ】本発明の一実施例に従い、該メンバーに提示する広告を選択するための様々な方法を例示するフロー図。
【図４Ｄ】本発明の一実施例に従い、該メンバーに提示する広告を選択するための様々な方法を例示するフロー図。
【００１３】
【図５】本発明の一実施例に従い、或るメンバーからのフィードバックに基づき該メンバーに対する広告のターゲット化を改良するためのプロセスを例示するフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
添付図面は単に説明の目的で本発明の種々の実施例を図示している。当業者は、ここで説明する構造及び方法についての変更された複数実施例が以下説明する本発明の理念から逸脱することなく用いられ得ることを、以下の説明から容易に認識し得るであろう。
ソーシャルネットワークにおける推論による広告のターゲット化
【００１５】
ソーシャルネットワークのウェブサイトは、そのメンバーが該ソーシャルネットワークの他のメンバーと交流し相互作用する能力を該メンバーに差し出す。使用にあっては、メンバーは該ソーシャルネットワークに加入し、それから、交流したいと思う多数の他のメンバーとの交流を重ねる。ここで使用されている「友達（フレンド）」とは、或るメンバーがウェブサイトを介して交流、関連、又は関係を形成している任意の他のメンバーを指している。交流とは、或るメンバーによって明確に追加されるものであってよく、例えば、該メンバーが友達にする特定のメンバーを選択することであり、あるいは、メンバーの共通の特性に基づいてソーシャルネットワークによって自動的に創出されてもよい（例えば同じ教育機関の同窓生）。ソーシャルネットワークにおける交流は通常は双方向であるが、そうである必要はなく、よって、「メンバー」とか「友達（フレンド）」の用語はそれを言及する背景に依存している。例えば、もしボブとジョーが両方共メンバーでありウェブサイトで互いに交流しているならば、両人共にメンバーであり且つ互いに友達である。メンバー間の交流は、直接的な係わり合いであってよいが、ソーシャルネットワークにおけるいくつかの実例では、１又はそれ以上のレベルの交流を介した非直接的な交流であってもよい。また、友達という用語は、当該メンバーが実生活での実際の友達であることを要しておらず（それは概してメンバーの一人が仕事又はその他のエンティティであるときに有りうるケースである）、それは単にソーシャルネットワークでの係わり合いを意味している。
【００１６】
他のメンバーとの相互作用に加えて、ソーシャルネットワークウェブサイトは、該ウェブサイトによってサポートされた種々の種類の項目についての行動をとることができる能力をメンバーに提供する。これらの項目は、該ウェブサイトのメンバーが属しているかもしれないグループ又はネットワーク（ここでネットワークとは、物理的な通信ネットワークではなく、人々の社会的なネットワークを指す）、メンバーが興味（関心）を持たされるかもしれないイベント又はカレンダー行事、該ウェブサイトを介してメンバーが使用しているかもしれないコンピュータベースのアプリケーション、該ウェブサイトを介してメンバーに許される商品売買取引、などである。これらはメンバーがソーシャルネットワークウェブサイトで振る舞うかもしれない該項目のたったいくつかの実例にすぎず、その他多数の可能性があり得る。
【００１７】
ソーシャルネットワークでの広告は、広告に連携する興味を持つ特定の観衆に到達するためにソーシャルネットワーク内の情報を梃子にすることを試みる。そうするために、広告主は、ソーシャルネットワークのメンバーに対する広告のために、ターゲット化基準を使用する。或る広告のために観衆をターゲットにするために何らかの人口統計学的データを使用することが知られている。例えば、ブリトニー（Britney）のポップ・ミュージック・プロモーターは、人口統計的に或る年齢及び性別に、広告のターゲットを絞ることを望むかもしれない。
【００１８】
また、ソーシャルネットワークの広告主は、メンバープロフィールに特定の興味を掲げたメンバーに対してその広告のターゲットを絞るようにしてよい。各メンバーは、興味が何かを掲載したプロフィールを持っている。例えば、クラシック音楽愛好家は、「ショパン」又は「バッハ」をその興味に掲げるかもしれない。今度は、広告主は「ショパン」を興味に掲げたメンバーに対して彼らの広告の的を絞るかもしれない。単純なワード一致比較が、メンバーに対して提供する広告を選択するであろう。
【００１９】
しかし、興味がメンバー自身の自己申告によるが故に、このアプローチには問題がある。ショパンに本当に興味を持っている多くのメンバーは、ソーシャルネットワーク上の彼らのプロフィールでの興味としてショパンを明示的にリストしないかもしれない。その結果、広告主は不完全なプロフィールを持つメンバーを見逃しているかもしれない。なお、この不完全とは、単に、当該プロフィールが広告のターゲット化基準が検査している情報を欠落しているという意味で使用している。従って、広告の到達は、かなり減少される。
【００２０】
この問題に対処するために、ソーシャルネットワークは、広告主が不完全なプロフィールを持つメンバーについてのソーシャルネットワーク内の情報を梃子にすることにより彼らの広告の到達度を拡張することを可能にする。或る広告は、例えばメンバーがその興味として「ブリトニー」をリストしているかどうかをテストするターゲット化基準を持っていてよい。従前の手法では、メンバーに対してその広告を提供するためには、そのプロフィールの興味フィールドが「ブリトニー」をリストしている必要がある。しかし、本発明の実施例では、その広告がターゲットとする興味を実際にはリストしていないかもしれないメンバーのより広い基礎にまで広告主が到達できるようにする。この広告技術は、或るメンバーの交流のプロフィールにリストされた興味をベースにして該メンバーについてターゲットとする興味を推論する。
【００２１】
ソーシャルネットワークでの「推論による」広告ターゲット化は、或る広告のターゲット化基準を充足し得なかったプロフィールを持つメンバーに該広告が到達することを可能にする。例えば、ソーシャルネットワーク上の多くのメンバーが、実際は「ブリトニー」に興味があるにもかかわらず、そのメンバープロフィール上の興味としては「ブリトニー」をリストしないかもしれない。広告主は、或るメンバーの友達又は交流が彼らのプロフィールに「ブリトニー」への興味を実際にリストしているならば、該メンバーに対して広告が到達するように拡張してよい。「連合による罪」という古い諺に信頼を置くならば、一実施例において、ソーシャルネットワークは、メンバーがそのプロフィールに特定の興味が明示的にリストしていなかったとしても、「ブリトニー」に興味があることを推論してよい。従って、「推論による広告」とは、ソーシャルネットワーク内のメンバーの交流に対してターゲット化基準を適用することによって該ターゲット化基準が充足されることを許容する、という広告のことを言う。
【００２２】
図１は、ソーシャルネットワークのメンバーの交流に基づいて該メンバー向けに推論により広告をターゲット化するための処理を示す図である。ソーシャルネットワーク上の広告主は、他のものも多くあるが、ターゲット化基準１０５、値段付け１１０及び広告のコンテンツ１１５を含む広告１００を生成する。ターゲット化基準１０５は、例えば、或る人口統計についてのテスト、該メンバーがソーシャルネットワークでとったことがあるかもしれない或る行動についてのテスト、若しくは該メンバーのプロフィール１２０からアクセス可能なその他任意の情報など、複数のテスト項目を含んでいてよい。図１の例において、ターゲット化基準１０５は、メンバープロフィール１２０内にリストされた「ブリトニー」への興味１４０についてテストすること１５５を含んでいる。このテスト１５５は、主たるターゲット化基準であり、メンバーのプロフィール内のフィールドの単純な評価、例えば該フィールドが「ブリトニー」の語を含んでいるかどうかを評価すること、を含んでいる。一例において、該メンバーのプロフィール１２０は、興味１３５に関して「無し」の値に評価される。このことは、興味として「ブリトニー」をリストしていないことを意味する。
【００２３】
図１に示されるように、該メンバーが有する交流（connection: つながり）１６０における交流者のプロフィール（交流プロフィール）１５０において、前記テスト１５５でターゲットとした興味が該交流プロフィール１５０に含まれているかどうかが判定される。例えば、４つの交流（交流者）１６０のうち３つが「ブリトニー」への興味１４０を含む交流プロフィール１５０を持っているとする。ターゲット化基準１０５は、４つの交流１６０のうち３つが「ブリトニー」への興味１４０を明示的にリストしているということに基づいて、当該メンバーのプロフィール１２０に関して「ブリトニー」への興味１４０を推論するかどうかを判定するための「二次的な」推論によるターゲット化基準を含む。ターゲット化基準の様々な手法及び推論の範囲が、以下詳細に説明するように用いられてよい。この実施例において、「二次的な」推論によるターゲット化基準とは、「ブリトニー」への興味１４０をリストしている複数メンバー交流の少なくとも１つである。
【００２４】
図１の例は、興味（関心事）に加えて、メンバープロフィール１２０及び交流プロフィール１５０が例えば年齢１２５や性別１３０のような人口統計学的データを含んでいる。その他の人口統計学的データは特に図示していないが、メンバー又は交流者が在籍した学校、所在地に基づくネットワーク、及び職場に基づくネットワーク等を含んでいてよい。この分野の当業者によって知られたその他のグループ化手法が用いられてよい。図１はまた、各プロフィールがそこにリストされた興味１３５、１４０、１４５を含むことを図示している。リストされた興味１３５を持たないプロフィールは、該プロフィールが空白か若しくは該プロフィールが該広告１００のターゲット化基準１０５によってテストされる種類の情報をリストしていないかのいずれかであることを意味している。別の実施例において、或るメンバーが「ショパン」への興味１４５のみをリストし且つターゲット基準１０５が「ブリトニー」への興味１４０でテストされたならば、図１に示すように、該メンバーは「ブリトニー」への興味１４０をリストしている交流１６５を持つと判定される。これは、例えばターゲット基準１０５が単に「ブリトニー」への興味１４０をリストするメンバー交流の少なくとも１つを探すようになっているからである。
ターゲット基準と推論の範囲
【００２５】
上述した推論による広告のターゲット化技術は、広告キャンペーンの目的に従って広告主によって変えられ得る。推論による広告のターゲット化基準は、複雑に変えられてもよく、また、或る広告が或るメンバーについての候補セットの中に含まれているかどうかを判定するための二次的な推論による広告のターゲット化基準を含んでいてもよく、また、二次的な推論による広告のターゲット化基準を使用する閾値技術を含んでいてもよい。推論の範囲は、異なる複数メンバーの交流／質的に異なる交流を含むように変えられることができ、また、該メンバーの相性又はソーシャルネットワーク上での密接さに関する別の尺度によって交流を重み付けすることを含んでいてもよい。各メンバー毎に個別に作成されたターゲット基準及び推論の範囲を広告キャンペーンの必要性に応じてより良く改良するように、これらの複数技術の任意の組み合わせが広告主によって採用されてよい。
【００２６】
広告主は、複雑さの度合いに応じて変動する広告のターゲット基準を採用してもよい。例えば、広告主は、カヌーのような或る特定のキーワードをプロフィールにリストしているメンバーを単純にターゲットにしてもよい。より複雑なターゲット化としては、例えば、他のメンバーによって投稿されたビデオをいつもクリックしているメンバーを特定するというような、ソーシャルネットワークでのメンバー行動に関係する或る関数を評価するようにしてもよい。ソーシャルネットワークは、ソーシャルネットワークでのメンバーのふるまいの特徴を特定し、広告主がこれらの特徴をターゲット化できるようにしてもよい。
【００２７】
一実施例において、広告化基準は、主たるターゲット化基準と二次的な（副次的な）推論によるターゲット基準を含んでいても良い。広告の主たるターゲット化基準は、ソーシャルネットワークのメンバーをターゲットとし、彼らのプロフィールについての情報を評価する。従って、主たるターゲット化基準が「カヌー」であれば、或るメンバーがその興味にカヌーをリストしているならば、条件が満たされている。副次的な推論によるターゲット基準は、或るメンバーが主たるターゲット化基準を充足していないとしても、該メンバーに対して広告を提示すべきか否かを決定するために使用される。副次的な推論によるターゲット基準は、メンバーの交流に対して適用され、主たるターゲット化基準と同じような基準であってもよく、あるいは、それとは異なっていて、例えばメンバーが「カヌー」に実際に興味を持っているかどうか不確かであることを考慮してもよい。
【００２８】
副次的な推論によるターゲット基準は、所望に応じて、複雑であってもよいし、単純であってもよい。例えば、広告がビデオに特徴づけられていることを理由として、小さな交流集合によって投稿されたビデオをクリックする傾向のあるメンバーを評価する、といった複雑なターゲット化基準を広告主が採用することを想定してみる。もし、或るメンバーがビデオをクリックするという傾向を尺度とする場合の或る閾値条件を主たるターゲット化基準が設定しているならば、或るメンバーはその閾値条件に合致していないかもしれない。加えて、或るメンバーは新規にそのソーシャルネットワークに入会したばかりかもしれず、ターゲットとすべき特定の情報を持っていないかもしれない。副次的な推論によるターゲット基準は、メンバーの交流についての或る閾値の百分率が主たるターゲット化基準に合致するかで評価するようにしてもよいし、若しくは、例えばメンバー交流でビデオを投稿したことがあるかどうかというような全く異なる基準で評価するようにしてもよい。広告は、全く自由に、これに関するターゲット化基準を設定してよい。
【００２９】
また、推論による広告は、広告のターゲット化処理に含まれる交流の量と質を変えることにより、推論の範囲を異ならせるようにしてもよい。例えば、副次的な推論によるターゲット基準は、メンバーの興味を推論するための試みにおいて該メンバーの交流の全てを含めるようにしてもよく、あるいは、メンバーの交流の小集合に広告の的を絞ってもよい。メンバーの交流の小集合は、それらのメンバー間の相性を根拠にして選択されてもよいし、あるいは、同じ大学の同窓生というような、広告主がターゲットとしたい特徴を共有していることを根拠にして選択されてもよい。
【００３０】
交流の質は、また、複数の交流の重層を含むように変えられてもよい。推論による広告はメンバーの直接的な交流を含んでいてもよいし、あるいは非直接的な交流を含んでいてもよい。例えば、広告主は、特定の大学の全ての同窓生をターゲットとしてよく、更に他のターゲット基準に追加してもよい。或るメンバーが該他のターゲット基準を充足するが該特定の大学の同窓生である旨は彼自身のプロフィールにリストしていないならば、主たるターゲット基準は充足されないであろう。しかし、ターゲット基準が、ターゲットとする大学の同窓生であることを彼自身が掲げている交流の数を評価するという副次的な推論によるターゲット基準を含んでいてもよい。また、交流の質は広告主により特定され得るものであり、非直接的な交流が該副次的な推論によるターゲット基準の評価において含まれてもよいということを意味している。従って、広告主により特定された副次的な推論によるターゲット基準が充足されるならば、該メンバーには該広告が提示される。
【００３１】
既に上述したように、推論による広告は、メンバーの交流に対して適用されるターゲット基準に関して閾値を設定する機能を含んでいてよい。例えば、広告主は、或る広告について、或るメンバーの交流の２５％以上が副次的な推論によるターゲット基準を充足する、あるいは少なくとも３つの交流が主たるターゲット基準に合致する、若しくはこれらの組み合わせが満たされるならば、該広告が該メンバーの興味を惹くと推論する旨判定してよい。異なる種類のターゲット基準毎に閾値を設定する機能は、本発明実施例の柔軟性と精錬性を高めるのに寄与する。
【００３２】
広告ターゲット化のアルゴリズムは、また、当該メンバーの交流、あるいはその他当該メンバーの相性を考慮に入れること、若しくは当該メンバーの交流に密接したその他の尺度、を重み付けてもよい。一実施例において、期待されるクリック・スルー・レート（ＥＣＴＲ）が、当該メンバーとその交流者との間の相性に基づいて計算されてよい。ソーシャルネットワークのメンバー間の相性を計測することは、この分野の当業者にとっては公知である。相性スコア（相性得点数）は相関性の係数とも呼ばれることができ、これは、相性スコアがソーシャルネットワーク内の当該メンバーとその交流者との間の相関性の強さを示しているからである。当該メンバーとその交流者との間の相互作用に基づくと、該相性スコアは一方向的であり、それは、或るメンバーが或る交流者に対して高い相性を持つが、該交流は当該相手の交流者にとっては低い相性であるかもしれいということを意味している。ソーシャルネットワークのメンバー間の相性を判定する方法は、米国特許出願第１１／５０３０９３号、出願日２００６年８月１１日、発明の名称「ソーシャルネットワーク環境における測定されたユーザ相性に基づいてコンテンツを表示すること」に開示されており、本書においてこれを引用して組み込む。
【００３３】
上述したターゲット化方法と推論の範囲を判定する手法の任意の組み合わせが、広告のターゲット化アルゴリズムにおいて採用されてよい。一実施例において、広告主が上述の特徴を有効にしたり、無効にすることができるようになっていてもよい。
ウェブサイトの設計思想と相互作用
【００３４】
図２Ａは、一実施例における本発明システムの設計思想のハイレベルブロック図を示す。ソーシャルネットワーク２００において、ターゲット化アルゴリズム２０５は、広告リクエスト記憶部２２０から広告リクエストを受信する。広告のコンテンツ（内容）は、広告コンテンツ記憶部２１０に記憶されている。当該ソーシャルネットワークの各メンバーは、メンバープロフィール記憶部２１５内に格納されたメンバープロフィールオブジェクト２５５に対応付けられている。メンバープロフィール記憶部２１５は、当該ソーシャルネットワークの各メンバーのプロフィール情報を内容としているメンバープロフィールオブジェクト２５５をメンテナンス（維持・管理）する。一実施例において、プロフィール情報は、ソーシャルネットワーク内のプロフィールに掲載された、例えばカヌーやショパンのような、静的情報を含んでいてよく、及び／又は、ソーシャルネットワーク内でメンバーがとった行動や、ソーシャルネットワーク内の或るメンバーに関連してとられた行動のような、動的情報を含んでいてよい。別の例として、例えば行動ログ（動的情報がソーシャルネットワークの内部のみならず外部での当該メンバーがとった行動を包摂している場合）内に記録するように、複数メンバーの動的情報が当該ソーシャルネットワークによって中心となって記録・格納されてもよい。一実施例において、動的情報は、フライ（例えば或るメンバーと別のメンバー又は時間的に変化し得るソーシャルネットワーク内の別のオブジェクトとの間の相性など）について計算されるようになっていてよい。
【００３５】
ウェブサーバー２４５は、或るメンバーがソーシャルネットワーク２００にアクセスするとき、メンバー装置２６５からウェブページのリクエストを受信する。ウェブサーバー２４５は、広告サーバー２２５特に広告ターゲット化アルゴリズム２０５に、当該メンバー用の広告をリクエストする。
【００３６】
図２Ａに示すように、広告ターゲット化アルゴリズム２０５はメンバープロフィールオブジェクト２５５にアクセスして、或るメンバーのプロフィールが或る広告１００のターゲット化基準１０５に合致するかどうかを判定する。図２Ａにおいて、或るメンバー２５０は、当該メンバーのプロフィール２５５においてターゲット化情報を掲載していないプロフィールを持っている。従って、広告ターゲット化アルゴリズム２０５は、メンバープロフィールオブジェクト２５５として、そのプロフィールにターゲット化された情報を掲載していないメンバー２５０についての交流２６０のプロフィールを引き出す。
【００３７】
広告ターゲット化アルゴリズム２０５は、交流プロフィール２６０からの情報を使用して、該広告リクエストを推論による広告２３０の１セットの候補に狭める。１セットの候補広告２３０は交流プロフィール２６０に掲載された興味を照合するターゲット化基準１０５を持つ。推論による広告選択アルゴリズム２３５は、１セットの候補広告２３０の中の1つを選択して、ターゲット化された情報２５０を掲載していないプロフィールを持つメンバーに提示する。それから、選択された推論による広告２４０は、メンバー装置２６５に対して提示するためにウェブサーバー２４５に送られる。こうして、広告主は、ソーシャルネットワークがそのメンバーを評価するには情報が不足しているためにターゲットにはされなかったメンバーにまで、広告の到達度を拡張する。事実上、ソーシャルネットワークは、メンバーの交流のプロフィールに基づいて推論をなすことにより、ギャップを埋める。
【００３８】
図２Ｂは、広告サーバー２２５の高レベルのブロック図である。広告サーバー２２５は通信モジュール２７０とターゲット化モジュール２７５を備える。一実施例において、ターゲット化モジュール２７５は、広告ターゲット化アルゴリズム２０５と推論による広告選択アルゴリズム２３５を備える。
【００３９】
図３においては、一実施例におけるシステムアーキテクチャ（設計思想）内のデータの流れを示す相互作用図である。広告サーバー２２５は広告のターゲット化基準を受信する（３００）。メンバー装置２６５はウェブページのリクエスト３０５を送信する。このリクエストに応じて、ウェブサーバー２４５は該メンバーのための広告のリクエストを送信する（３１０）。この広告のリクエスト（３１０）に応じて、広告サーバー２２５はメンバープロフィール記憶部２１５から該メンバーのプロフィールを取得するようリクエストする（３１５）。メンバープロフィール記憶部２１５は広告サーバー２２５に該メンバーのプロフィールを返す（３２０）。それから、広告サーバーはターゲットとされる情報が該メンバーのプロフィールに不足しているかを判定する（３３０）。
【００４０】
この判定（３３０）の後、広告サーバー２２５はメンバープロフィール記憶部２１５から該メンバーの交流（交流者）のプロフィールを取得するようリクエストする（３３５）。メンバープロフィール記憶部２１５は該交流のプロフィールを返す（３４０）。該交流のプロフィールにリストされた（掲載された）興味事を使用して、広告サーバー２２５は広告の候補セットを特定し、選択用アルゴリズムを適用して当該メンバーのための推論による広告を選択する（３４５）。選択された推論による広告はウェブサーバー２４５に提供される（３６０）。最後に、ウェブサーバー２４５は、該選択された推論による広告を含むウェブページをメンバー装置２６５に送る。
メンバーのための推論による広告の選択
【００４１】
図４Ａ〜４Ｄは、或るメンバーのプロフィールが広告主によってターゲットとされた情報を欠いている場合に該メンバーのために推論による広告を選択する種々の方法を、様々な実施例において示す図である。図４Ａ〜４Ｄにおいて、或るメンバーのための推論による広告のリクエストが受信される（４０５）。該メンバーのプロフィールが該推論による広告のターゲットとする興味をリストしていないと判定されたならば（４１０）、該メンバーの交流（交流者）における興味事が取り出される（４１０）。各取り出された交流（交流者）毎に相性スコアが決定される（４１５）。各相性スコアは、上述のように、該メンバーと該交流（交流者）の相関性の強さに基づいている。該メンバーの交流（交流者）によってリストされている興味に対して広告のターゲット化基準のマッチングを行う（該基準に合うかを調べる）ことにより、利用可能な広告の候補セットが狭められる（絞り込まれる）（４２０）。こうして、メンバーの交流における興味を推論することにより、広告の候補セットのターゲット化基準が該メンバーのために当てはめられる。これらの手順は既にその詳細を上述した。
【００４２】
この点で、広告の候補セット内の各広告は推論による広告であり、或るメンバーがそのプロフィール内に該推論による広告を明確にリストしていない場合該メンバーの興味を推論するために推論がなされたことを意味する。しかし、メンバーのために推論による広告を選択する方法が多数ある。各方法は大規模又は小規模など多様な広告主のタイプに適した異なる目的に合わせて使用される。ソーシャルネットワークにおいて情報を梃子にすることにより、推論による広告のターゲット化は、広告主が広告キャンペーンのために最も適切な推論による広告を選択することを可能にする。
【００４３】
図４Ａにおいて、次のステップは、決定された相性スコアによって重み付けされた各マッチング広告リクエストとメンバー間の期待されるクリック・スルー・レート（ＥＣＴＲ）を計算することからなる（４２５）。このＥＣＴＲは、その興味をリスト（掲載）している交流の数及び各交流と当該メンバーとの間の相性スコアに基づいて、当該メンバーが当該広告をどのくらいの可能性でクリックするかについての最良の推測である。例えば、或るメンバーがブリトニーへの興味を明示的にリストしていないが、２０の交流（交流者）がブリトニーへの興味を彼らのプロフィール内でリストしているならば、そのＥＣＴＲは、該メンバーがターゲットである興味について１つの交流（交流者）しか持たない場合よりも、高いレートとなる。加えて、該ＥＣＴＲは、ターゲットである興味をリストしている交流の相性スコアによって重み付けされてもよい。すなわち、或るメンバーが、それぞれがショパンへの興味をリストしている５つの交流（交流者）について高い相性スコアを持つが、それぞれがブリトニーへの興味をリストしている５つの交流（交流者）については低い相性スコアを持つ場合、ショパンについてのＥＣＴＲはブリトニーについてのＥＣＴＲよりも高いものとなる。
【００４４】
図４Ａは、更に、各マッチング広告リクエスト毎に期待される値（期待値）を計算するステップを示している（４３０）。各広告の該期待される値は、例えば米国特許出願第１２／１９３７０２号、出願日２００８年８月１８日、発明の名称「ソーシャル広告及びその他の情報メッセージ、並びにそのための広告モデル」に開示されているように公知であり、本書においてこれを引用して組み込む。期待されるクリック・スルー・レート（ＥＣＴＲ）は、潜在的に低いクリック可能性に対して責任をとるために、推論によりターゲット化されたメンバーについては、より低いレートとなる。例えば、プロモータは、プロフィール内にブリトニーを興味としてリストしているメンバーをターゲットとすることにより、新しいブリトニーのアルバムの発売開始を宣伝したいかもしれない。また、広告の到達範囲を拡張しようと努力する場合、該プロモータは、推論によりターゲットとされたメンバーにまで該広告が到達し得るようにするかもしれない。広告の期待されるクリック・スルー・レートは、推論によりターゲットとされるメンバーの故に、全体的に、より低いレートとなるであろう。しかし、該広告がより広範囲の聴衆にまで拡張された到達範囲を持つことになるが故に、クリックの総量は増すであろう。最後に、推論による広告の候補セットのうち最も高い期待値を持つ広告が、推論によりターゲットとされたメンバーのために生成される（４３５）。こうして、ソーシャルグラフを梃子にすることによって期待値を最大にするように、推論による広告の選択が最適化される。
【００４５】
図４Ｂは、交流者の興味をマッチングするターゲット化基準を持つ広告に対して該広告の候補セットを狭めること（４２０）の後において、上記とは異なる方法で推論による広告選択を行う例を示す。マッチング広告リクエストは、決定された相性スコアによってランク付けされる（４４０）。一実施例において、もし複数の交流（交流者）が同じ興味をリストしているならば、これらの交流（交流者）の相性スコアが平均される。最も高い決定された相性スコアを持つ広告がメンバーのために生成される（４４５）。従って、この実施例においては、当該メンバーが最もクリックする可能性のある広告が、広告の前記期待値を考慮することなく、生成される。
【００４６】
図４Ｃは、ＥＣＴＲを計算すること（４２５）の後において、推論による広告の候補セットを、所定の閾値よりも高い計算されたＥＣＴＲを持つ広告に狭める（絞り込む）（４５０）ようにした変更例を示す。それから、最も高い計算されたＥＣＴＲを持つ広告が該メンバーのために生成され（４５５）、残りの推論による広告群は次善の提示のために待ち行列に入れられる。この推論による広告の選択方法は、メンバーに提示される広告が興味の所定の閾値を充足するものであることを確実にし、従って、推論によりターゲットとされたメンバーの体験を最適化する。例えば、大広告がホラー映画に興味があるとリストしているメンバー用に１０万人のブラント効果を手に入れたいならば、そして７５０００人のメンバーが実際にホラー映画に興味があるとリストしているならば、残りの２５０００人のブラント効果が推論による興味の或る閾値を充足する推論によりターゲットとされるメンバーで充当されるであろう。これは２５０００人の推論によりターゲットとされるメンバーが該広告をクリックする可能性を増すであろう。なぜならば、本発明実施例においては、それらの２５０００人の推論によりターゲットとされるメンバーが所定の閾値を超えるＥＣＴＲを持っているからである。広告主は、ブランド広告よりはむしろ効率的な広告の方により関心があるならば、この選択方法を選択するかもしれない。
【００４７】
図４Ｄは、推論による広告選択の別の実施例を示す。決定された相性スコアによって重み付けされた各マッチング広告リクエストと当該メンバー間のＥＣＴＲを計算すること（４２５）の後において、推論による広告の候補セットが、所定の閾値よりも高い計算された推論による興味のスコアを持つ広告リクエストに狭められる（絞り込まれる）（４５０）。次に、推論による広告の絞り込まれた候補セットにおける各マッチング広告リクエスト毎の期待値が計算される（４６０）。最後に、最も高い期待値を持つ広告が当該メンバーのために生成され（４６５）、残りの広告が次善の提示のために待ち行列に入れられる。図４Ｃに示された方法と同様に、図４Ｄに示された方法は、推論による広告の絞り込まれた候補セットの最も高い期待値を選択することについて説明責任をとるものであり、また、残りの広告を次善の提示のために待ち行列に入れる。
【００４８】
本書では特に説明しないが、メンバーのために広告を選択するための上述した方法に対して、任意の数の変形及び変更がなされ得る。ソーシャルネットワークは、収入を最大化し且つユーザ体験感を最大化することを含みつつ、異なる種類の広告キャンペーン目的に適合し得る。これらの目的を達成するために、複雑なアルゴリズム及びカスタム化（特化）することが上述した方法に対して採用され得る。
推論による広告からのユーザのフィードバックに基づいて相性を学習すること
【００４９】
上述のように、或るメンバーと該メンバーの交流（交流者）との間の相性は、推論による広告及び選択において不可欠な役割を演ずる。間違った相性を特定し改善することは、興味、推論若しくはその他に基づいて視聴者をターゲットとして絞り込むことを行う広告主に対してソーシャルネットワークがより良い情報を提供することを手助けする。加えて、該メンバーに実際に興味のある項目についての広告が提供されるようになるが故に、間違った相性を特定することによりユーザ体験感は向上する。ユーザのフィードバックに基づいて、相性が調整され、次善の推論による広告に含められてよい。同様に、もし或るメンバーが推論による広告にクリックしたならば、その結果として、その推論による広告は該メンバーの交流者に対する提示のために待ち行列に入れられてよい。
【００５０】
図５は、推論による広告のターゲット化のために相性を学習するようにした実施例を示す。或るメンバーのために推論による広告のリクエストが受信され（５００）、該メンバーのために推論による広告が選択された（５０５）後に、該推論による広告に関する該メンバーからのフィードバックが受信される（５１０）。このフィードバックは、直接的又は非直接的なものであってよい。直接的なフィードバックは、該メンバーの該広告に対する同意又は不同意表明など、該広告の自発的な判断からなる該メンバーからのフィードバックを含むであろう。しかし、殆どのフィードバックは非直接的なものであり、それは、該メンバーが該広告内のリンクをクリックするか若しくは該広告を完全に無視するということを意味する。
【００５１】
該メンバーのフィードバックを使用して、推論による広告を選択するのに利用した交流（交流者）について、相性スコアを再計算する（５１５）。この相性スコアはメンバーによって提供されるフィードバックに基づいて増加又は減少する。その後に該メンバーのための推論による広告のリクエストが受信されるとき（５２０）、再計算された相性スコアが該メンバーのために推論による広告を選択する際に使用される（５２５）。該広告の選択は、上述した如何なる方法を用いて行ってもよく、しかし、その際に、推論による広告のターゲット化のために以前使用した交流の相性スコアを再計算した若しくは「学習した」相性スコアを組み入れて使用するものとする。
対象（オブジェクト）ベースの推論による広告のターゲット化
【００５２】
これまでのところ、或るメンバーのための推論による広告のターゲット化は、該メンバーのプロフィール及び該メンバーの交流（交流者）のプロフィールにおけるフィールド（データ領域）の評価のような、単純なターゲット化基準に焦点を絞って、該メンバーのプロフィールでリストされた情報の不足の観点から、述べられてきた。しかし、推論による広告のターゲット化は、メンバープロフィール対象（member profile object）に基づく、より複雑なターゲット化基準を含んでいてもよい。ターゲット化基準はメンバープロフィール対象にターゲットを絞り得る如何なるテストを含んでいてよい。ソーシャルネットワークにおけるメンバープロフィール対象は、基礎的な人口統計学的データ及び当該メンバーによってリストされた興味を含んでおり、また、該メンバーが頻繁に相互作用する複数種類の対象、例えば、地理的場所に基づくネットワーク情報、学校及び大学同窓生の地位、現在及び以前の雇い主等は勿論のこと、投票、イベント、グループ、ページ、アプリケーション、リンク、ノート、広告、写真、ビデオ、ステータス更新など、を含んでいる。
【００５３】
例えば、或る写真共有サービスが、写真アルバムを作成したり共有することを好むメンバーに対して広告を行いたいならば、広告は行動の特性を開陳するメンバープロフィールにターゲットを絞ることができるかもしれない。しかし、或るメンバーが作成した又は共有の写真アルバムを持っていない場合、広告主は、該メンバーのプロフィール対象がターゲットとする行動特性を開陳していないとしても、該メンバーに広告を到達させたいかもしれない。その結果、メンバーのプロフィールのターゲットとする行動特性は、テストが適用され得るメンバープロフィール上に存在するどのようなものとしても定義され得る。もし情報が不足するために或るメンバーに対してテストが適用され得ないならば、該テストは不足する情報、この場合該メンバーの或る行動特性、を推論するために、該メンバーの交流（交流者）に対して適用され得る。
【００５４】
加えて、或るメンバープロフィール対象は、該メンバーに対する広告において成功を納めたことのある広告主及び広告の種類についての情報を含んでいてよい。例えば、或るメンバーが或る新車に関する広告をクリックしたならば、その行動データが該メンバーのプロフィールの対象を介してターゲットとされ得るであろう。もし或るメンバーがその行動特性を不足しているならば、該メンバーの交流（交流者）のプロフィールの対象が抽出され、上述した方法で行動特性を推論する。また、ソーシャル広告、相互作用的な広告、バナー広告、ファンページなどを含む、メンバーを結びつけるのに成功を納めたことのあるソーシャルネットワーク上の様々な種類の広告についてのメタデータデータが、該メンバーのプロフィールの対象を介してターゲットとされ得る。例えば、或るメンバーがビデオコマーシャルを見て、それから、ソーシャルネットワーク内でそのコマーシャルについてコメントするのを楽しんだことがあると仮定する。その行動特性は、広告主によってターゲットとされ得、また、上述した推論による広告のターゲット化技術を用いて推論され得る。無数の行動特性がメンバープロフィール対象を介してターゲットとされ得、次に、ソーシャルネットワーク内の該メンバーの交流（交流者）によって開陳された行動特性によって推論され得る。従って、メンバーによって開陳された行動特性はメンバープロフィール上のターゲット化され得る興味である。
【００５５】
更に、推論による広告のターゲット化は、メンバープロフィールにおいて情報が不足しているかどうかに関わりなく、採用されてよい。例えば、或るメンバーがサーフィンに興味があり、かつ、彼のプロフィールにその興味をリストしているとすると、ワードマッチング（語一致）アルゴリズムのような単純なターゲット化基準を持つ広告は、これを充足する。しかし、より洗練された広告ターゲット基準が、推論による広告ターゲット化を使用して実現されてよい。より熱心なサーファーに対して広告主がサーフボード製品をマーケティングしたいと仮定する。上述した推論による広告のターゲット化技術を用いて、広告主は、より洗練されたターゲット化基準を作成するためにより多くの選択枝を持つであろう。そのような広告主は、ターゲット基準が満たされるために、メンバーがサーフィンへの興味をリストし、かつ、サーフィンに興味があることをリストしているその他の５名のメンバーと交流があることを要求してよい。従って、広告主は、推論による広告のターゲット化技術を用いて、より「極端に」興味を持つメンバーをターゲットとすることができる。
【００５６】
推論による広告ターゲット化技術は、ユーザの興味及び該ユーザと交流のあるその他のユーザの興味に基づいて広告が該ユーザに対してターゲット化される、という如何なるコンテキスト（脈絡）においても、採用されてよい。ユーザの興味は上述した行動特性を含んでいてよい。上述した推論による広告ターゲット化技術を、例えばアドホックネットワーク、ピアツーピアネットワーク、モバイル間ネットワーク、その他のその種のコンテキストなど、情報分配の様々なプラットフォームにおいて適用することにより、広告主は、ユーザの興味、推論又はその他に基づいて面白みのある有意義な広告をユーザに配信しつつ、その広告の到達範囲を拡張し得る。
まとめ
【００５７】
本発明の実施例に係る上述の説明は、説明の目的のために提示されており、余すところなく述べることや、本発明を開示された厳密な形態に限定することは意図していない。上記開示に照らして、多くの修正例および変形例が可能であることは、当業者には言うまでもない。
【００５８】
この説明の幾つかの箇所で、情報操作のアルゴリズムおよび記号的表現に関して本発明の実施形態を説明している。これらのアルゴリズムに関する説明および表現は、動作内容を他の当業者に効率的に伝達するために、データ処理分野の当業者によって一般的に使用される。機能的、計算論的、または論理的に説明されるこれらの動作が、コンピュータプログラムまたは同等の電気回路、マイクロコード等によって実施されることを理解されたい。さらに、一般性の喪失を伴わずに、モジュールであるこれら動作配置を参照することは、時として便利であることが証明されている。説明した動作および関連モジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの何れかの組合せで具体化されてもよい。
【００５９】
本明細書で説明したステップ、操作、またはプロセスの何れも、１つ以上のハードウェアまたはソフトウェアモジュールによって、単独または他の装置を伴って実行または実施されてもよい。一実施形態において、ソフトウェアモジュールは、コンピュータプログラムコードを含むコンピュータで読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品によって実行され、コンピュータプログラムコードは、記述したステップ、操作、またはプロセスの何れかまたは全てを行うコンピュータプロセッサによって実行され得る。
【００６０】
本発明の実施形態はまた、本明細書の動作を実行する装置に関してもよい。この装置は要求される目的のために特別に構成されてもよく、および／またはコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される汎用の計算装置を備えてもよい。かかるコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な有形の媒体、または電子命令の格納に適した如何なる種類の媒体に格納されてもよく、コンピュータシステムバスに接続されてもよい。さらに、本明細書において参照される何れのコンピュータシステムは、シングルプロセッサを含んでもよく、また計算能力を高めるために複数のプロセッサ設計を採用するアーキテクチャであってもよい。
【００６１】
本発明の実施形態はまた搬送波内のコンピュータデータ信号に関し、ここでコンピュータデータ信号は、本明細書で説明したコンピュータプログラム製品またはその他データの組合せの実施形態を含む。コンピュータデータ信号は、有形媒体または搬送波で提示され、搬送波で変調または符号化され、有形であり、何れの適切な転送方法によって転送される産物である。
【００６２】
最後に、本明細書で使用される言語は、主として可読性および教示を目的として選択されており、本発明の主題を正確に記述または制限するために選択されたわけではない。従って、本発明の範囲はこの詳細な説明によって制限されず、本明細書に基づく出願書に示される請求項による制限を目的としている。従って、本発明の実施形態の開示は、以下の特許請求の範囲に記載される本発明の範囲の例示を目的としており、これらに限定されない。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５】
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