【手続補正書】
【提出日】平成23年2月4日(2011.2.4)
【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】
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値および前記予測されたコンバージョン率に基づいて第2のメトリック値を推定するステップと、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第1のメトリック値および前記第2のメトリック値は、それぞれ異なる入札モデルに基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記入札モデルは、アクション単価、クリック単価、およびインプレッション単価モデルを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記第1のメトリック値は、アクション単価モデルに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、クリック単価モデルに基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記第1のメトリック値は、クリック単価モデルまたはアクション単価モデルのうちの1つに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、インプレッション単価モデルに基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項６】
予測されたコンバージョン率を決定するステップは、学習モデルを使用して1つまたは複数のインプレッションコンテキスト特徴を前記予測されたコンバージョン率にマッピングするステップを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項７】
前記学習モデルは、前記1つまたは複数のインプレッションコンテキスト特徴を前記予測されたコンバージョン率にマッピングするための所定の規則を有する機械学習システムモデルであることを特徴とする請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記学習モデルは、コンバージョンデータを使用して構築されることを特徴とする請求項6に記載の方法。
【請求項９】
前記第2のメトリック値を推定するステップは、前記第1のメトリック値に前記予測されたコンバージョン率を掛けるステップを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項１０】
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントに対して第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取るステップと、
履歴データに基づいて前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記予測されたコンバージョン率に対して補正率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算するステップと
を具備する方法。
【請求項１１】
補正率を決定するステップは、
入札期間内に前記予測されたコンバージョン率に関連する偏差誤差を監視するステップと、
後の入札期間に前記補正率を自動的に更新するステップと
を有することを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記補正率を更新するステップは、前記偏差誤差を等しくするために前記補正率を増加または減少させるステップを有することを特徴とする請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記補正率は、
入札期間内にパブリッシャに支払われる総計を示す第1のパラメータと、
前記入札期間内に広告主から受け取られる総計を示す第2のパラメータと
を有することを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項１４】
前記第1のパラメータおよび第2のパラメータは、前記入札期間の間のクリック数、インプレッション数または発生したコストのうちの1つに基づくことを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
前記第1のパラメータおよび第2のパラメータの決定に最適なデータが使用可能であるように、前記入札期間を選択するステップをさらに具備することを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１６】
第2のメトリック値を計算するステップは、
前記第1のパラメータが前記第2のパラメータよりも大きいまたは小さい場合、後の入札期間に前記補正率を調整することによって、前記第2のメトリック値を補正するステップを有することを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１７】
前記補正率を調整するステップは、前記第1のパラメータと前記第2のパラメータとの間の差が最適に減少されるように、前記入札期間を調整するステップを有する請求項13に記載の方法。
【請求項１８】
第2のメトリック値を計算するステップは、前記第1のメトリック値に前記予測されたコンバージョン率および前記補正率を掛けるステップを有することを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項１９】
前記第1のメトリックは、アクション単価モデルに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、クリック単価モデルに基づくことを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項２０】
前記第1のメトリック値は、クリック単価モデルまたはアクション単価モデルのうちの1つに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、インプレッション単価モデルに基づくことを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項２１】
システムであって、
前記システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能に接続されるとともに、命令を有するコンピュータ可読媒体と
を具備し、
前記命令が、前記プロセッサによって実行される場合、
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて、第2のメトリック値を推定するステップと、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップと
を有する動作を前記プロセッサに実行させることを特徴とするシステム。
【請求項２２】
システムであって、
前記システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能に接続されるとともに、命令を有するコンピュータ可読媒体と
を具備し、
前記命令が、前記プロセッサによって実行される場合、
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントに対する第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取るステップと、
履歴データに基づき、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記予測されたコンバージョン率の補正率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算するステップと
を有する動作を前記プロセッサに実行させることを特徴とするシステム。
【請求項２３】
命令が格納されたコンピュータ可読媒体であって、
前記命令が、プロセッサによって実行される場合、
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて、第2のメトリック値を推定するステップと、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップと
を有する動作を前記プロセッサに実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
命令が格納されたコンピュータ可読媒体であって、
前記命令が、プロセッサによって実行される場合、
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントの第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取るステップと、
履歴データに基づき、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記予測されたコンバージョン率に対して補正率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算するステップと
を有する動作を前記プロセッサに実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得する手段と、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定する手段と、
前記第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて、第2のメトリック値を推定する手段と、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与える手段と、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入する手段と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項２６】
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントに対して第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取る手段と、
履歴データに基づき、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定する手段と、
前記予測されたコンバージョン率に対して補正率を決定する手段と、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算する手段と
を具備することを特徴とするシステム。