(57)【要約】【課題】ユーザのネットワーク検索および／または閲覧の意図を判定するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】  ネットワーク・ブラウザ・ページおよび／またはネットワーク・サーチ・から抽出した特徴を利用して、ユーザの閲覧および／または検索意図を検出する際に役立てる。これらの特徴から構築した機械学習クラシファイアが、自動的に、ユーザのオンライン商取引意図（ＯＣＩ）を検出する。ユーザの意図は、商業的または非商業的とすることができ、商業的意図は、情報または取引となる。一実例では、ＯＣＩ格付けメカニズムを採用し、サーチ・エンジンによって、ユーザの意図にしたがって格付けした検索結果を提供する際に役立てる。また、これは購入広告を、購入する用意がある可能性が非常に高い（取引段階）潜在的顧客と照合する手段も設ける。加えて、情報広告を、潜在的な購入を調査しているユーザと照合することができる（情報段階）。【選択図】図１
2009520265.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
意図の判定をし易くするシステムであって、
検索情報および／またはネットワーク閲覧情報を少なくとも部分的に備えたネットワーク関連情報を受信するコンポーネントと、
前記ネットワーク関連情報の意図を判定し、前記検索情報および／またはネットワーク閲覧情報のオンライン商業的意図タイプを与えるクラシファイア・コンポーネントと、
を備えた、システム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、前記クラシファイア・コンポーネントは、前記ネットワーク閲覧情報から抽出した特徴および／または内容によって訓練した意図モデルを用いる、システム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムにおいて、前記クラシファイア・コンポーネントは、検索結果ページおよび／または上位Ｎ個の検索結果のリスト、ならびに組み合わせ係数によって訓練した意図モデルを用い、Ｎは１から無限大までの整数である、システム。
【請求項４】
請求項１記載のシステムにおいて、前記オンライン商業的意図タイプは、非商業的意図、情報意図、または取引意図を含む、システム。
【請求項５】
請求項１記載のシステムにおいて、前記クラシファイア・コンポーネントは、少なくとも１つのサーチ・クエリを分類し易くするために、ネットワーク・ブラウザ情報クラシファイアを利用する、システム。
【請求項６】
請求項１記載のシステムにおいて、前記クラシファイア・コンポーネントは、意図を判定し易くするために、機械学習を用いる、システム。
【請求項７】
請求項１記載のシステムにおいて、前記ネットワーク閲覧情報は、少なくとも１つのウェブ・ページおよび／または少なくとも１つの検索結果ページを含む、システム。
【請求項８】
検索意図に基づいて検索結果を格付けし易くするために、請求項１記載のシステムを用いたサーチ・エンジン。
【請求項９】
オンライン広告の価格決定をし易くする、および／または広告をネットワーク関連情報に関連付け易くするために、請求項１記載のシステムを用いたオンライン広告システム。
【請求項１０】
意図を判定し易くする方法であって、
モデルの訓練をし易くするために、ネットワークから閲覧訓練情報を入手するステップと、
意図差別化の特徴および／または内容を前記ネットワーク閲覧訓練情報から抽出するステップと、
前記抽出した特徴および／または内容に基づいて意図モデルを訓練するために、機械学習プロセスを適用するステップと、
前記意図モデルに基づいてネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを構築するステップと、
を備えた、方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の方法であって、更に、
検索結果ページの構造特性を処理し易くする意図クラシファイアを少なくとも部分的に含むように、前記ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを構築するステップを備えた、方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法であって、更に、
意図の分類のために、ネットワークから閲覧情報を入手するステップと、
前記ネットワーク閲覧情報から少なくとも１つの意図の特徴を抽出するステップと、
前記ネットワーク閲覧情報の意図を判定するために、前記ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを用いるステップと、
を備えた、方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法であって、更に、
ウェブ・ページを自動的にオンライン商業的意図（ＯＣＩ）に分類するステップを備えた、方法。
【請求項１４】
請求項１０記載の方法であって、更に、
検索意図モデルを訓練し易くするために、意図ラベル付きクエリ情報を入手するステップと、
検索結果ページおよび／または上位Ｎ個のクエリ結果のリストを決定するために、サーチ・エンジンを用いて前記意図ラベル付きクエリ情報を処理するステップであって、Ｎは１から無限大までの整数である、ステップと、
前記ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを用いることによって、前記検索結果ページおよび／または上位Ｎ個のクエリ結果の各々に関連する閲覧情報の意図を判定するステップと、
検索意図クラシファイアを構築するために、組み合わせ係数を少なくとも部分的に利用して、前記検索結果ページおよび／または上位Ｎ個の検索結果からの意図を組み合わせるステップと、
を備えた、方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の方法であって、更に、
意図分類のためにクエリ情報を入手するステップと、
検索結果ページおよび／または上位Ｐ個のクエリ結果リストを決定するために、サーチ・エンジンを用いて前記クエリ情報を処理するステップであって、Ｐは１から無限大までの整数である、ステップと、
前記ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを用いることによって、前記検索結果ページおよび／または上位Ｐ個のクエリ結果の各々と関連したネットワーク閲覧情報の意図を判定するステップと、
前記組み合わせ係数を少なくとも部分的に利用して、前記検索結果ページおよび／または前記上位Ｐ個のクエリ結果からの意図を組み合わせることによって、検索意図を判定するステップと、
を備えた、方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の方法であって、更に、
サーチ・クエリの意図を検出する性能の最適化を促進するために、機械学習アルゴリズムを用いるステップを備えた、方法。
【請求項１７】
請求項１５記載の方法であって、更に、
前記クエリ情報を自動的にオンライン商業的意図（ＯＣＩ）タイプに分類するステップを備えた、方法。
【請求項１８】
請求項１５記載の方法を少なくとも部分的に用いた広告販売方法。
【請求項１９】
意図判定をし易くするシステムであって、
検索情報および／またはネットワーク閲覧情報を少なくとも部分的に含むネットワーク関連情報を受信する手段と、
前記ネットワーク関連情報の意図を判定する手段と、
前記検索情報および／またはネットワーク閲覧情報のオンライン商業的意図タイプを与える手段と、
を備えた、システム。
【請求項２０】
請求項１記載のシステムを用いるデバイスであって、コンピュータ、サーバ、およびハンド・ヘルド電子デバイスから成る群から選択した少なくとも１つを備えた、デバイス。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
最近の社会は、コンピュータおよびコンピュータ技術に大きく依存しつつある。これは、実務の領域において、会社が顧客や製品の販売で激しく争っている場合には特に主流となっている。ジャスト・イン・タイム在庫管理や的を絞った広告戦略を有する会社は、一般に、競合よりも易く製品を生産し、速く顧客に届ける。コンピュータ技術は、業務、情報、および顧客を一緒にネットワーク化することによって、この種の優位性を可能にする。本来、コンピュータは他のコンピュータにローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）を通じて通信していたが、インターネットの出現により、事実上コンピュータを有するのであれば誰でもグローバル・ネットワークに参入することが可能となった。これによって、小規模な会社でも、ネットワーク構造の資本を調達したり構築する必要なく、大きな会社と競合することが可能になった。
【０００２】
計算およびネットワーキング技術が一層堅固に、安全に、そして信頼性が高くなるに連れて、より多くの消費者、卸売り業者、小売り業者、起業家、教育機関等が、従前の煉瓦およびモルタル店(brick and mortar store)を使う代わりに、枠組みを変えて、業務を遂行するためにインターネットを使用している。多くの会社は、今やウェブ・サイトおよびオンライン・サービスを提供している。例えば、今日、消費者は彼らの銀行口座にインターネットを通じてアクセスすることができ、残高の問い合わせ、振り込み、および請求書の支払いのような、実行可能な業務処理は増え続けている。
【０００３】
更に、考えられ得る殆ど全ての業種で、電子商取引が普及している。人々は、彼らのお気に入りの店が煉瓦およびモルタル会社の場所を有するだけでなく、通例インターネットのワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）を通じて「オンライン」でアクセスすることもできることを期待している。ウェブは、顧客が会社の店および製品の図式表現を見ることを可能にする。家庭からでも簡単に用いることができ、購入方法が便利であるために、販売増大に繋がるのが通例である。購入者は、店から店に渡り歩く時間や金銭を費やすことなく、店を比較することができる自由を楽しんでいる。
【０００４】
このため、オンライン商取引間で競争が激化し、オンラインの広告が最重要となっている。一般に、広告はいずれの商業的市場または設定(setting)においても主要な収益源である。できるだけ多くの消費者にたどり着くために、広告は従前では掲示板、テレビジョン、ラジオ、ならびに新聞や雑誌のような印刷媒体を通じて紹介されていた。しかしながら、インターネットによって、広告主は、広大で多様な地理的範囲全域における膨大な数の潜在的顧客に到達する新たなそして恐らくは費用が少なくて済む媒体を発見した。インターネット上の広告は、ブラウザおよび／またはインターネット・コンテンツを描出することができるその他のクライアント・デバイスが描出するいずれのコンテンツを通じてでも見ることができる。これには、電子メール、ゲーム・コンソール、ＴＶを通じたビデオ・オン・デマンド、ウェブ・ページ、および／またはウェブ・サイト、ならびに特定のサイトを訪問したときのポップアップ・ウィンドウ等を含むことができる。
【０００５】
このように、インターネットのようなグローバル通信ネットワークは、膨大な数の潜在的顧客に到達する商業的好機を呈示している。過去数年の内に、大量のユーザが、ニュース、研究資源、および種々のその他の種類の情報の信頼できるソースとして、インターネットに転向している。加えて、オンライン・ショッピング、夕食の予約、ならびにコンサートおよび／または映画のチケット購入は、コンピュータの前に座っている間に、コンピュータを通じて現在行われている当たり前の活動の中の少数に過ぎない。インターネットへの容易なアクセスが普及することによって、ウェブ・サイトへのトラフィックの指数的増大も助長している。
【０００６】
通例、会社は、彼らの広告に晒されるトラフィックの種類に関して、何らかの形式の保証によって、広告コストに納得のいく説明が確実になされることを好む。広告主が、購入する用意のあるユーザ（即ち、商業的「取引段階」(transactional stage)にあるユーザ）に彼らが到達していると信ずるが、実際にはユーザは単に特定の種類の製品を調べているに過ぎず（即ち、ユーザは商業的「情報段階」にある）、あるいは、更に悪い場合、彼らが単に楽しみのためにウェブを閲覧している（即ち、非商業的段階にあるユーザ）場合、会社は、彼らの製品分野の実際の潜在的購入者を対象とすることを想定した広告に対して高額を支払うことに、極度に不満になる。ユーザも、望まない広告を受信すると、何も購入しようと思わないで見ている場合、ユーザに広告攻めにする会社に対して否定的な印象を持つこともあり得る。購入者に製品を合わせることは、一般的に会社が業界に留まり続けるには必須であるので、これは重要である。著しい不一致が生じても、広告主は止まらずに進み続け、彼らの資金を投入し、広告収入を失う原因となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以下に、主題の実施形態の態様の一部の基本的な理解を得るために、主題を簡略化した摘要を紹介する。この摘要は、主題の広い全体像ではない。これは、実施形態の鍵となる／なくてはならない要素を特定することや、発明の範囲を正確に叙述することは意図していない。その唯一の目的は、後に提示する更に詳細な説明に対する序論として、簡略化した形態で、本発明の実施形態の一部を紹介することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
主題は、一般的には、ネットワーク検索および／または閲覧に関し、更に特定すれば、ユーザのネットワーク検索および／または閲覧意図を判定するシステムおよび方法に関する。ネットワーク・ブラウザ・ページおよび／またはネットワーク・サーチ・クエリから抽出した特徴(feature)を利用して、ユーザの閲覧および／または検索意図を検出する際に役立てる。これらのフィーチャから構築した機械学習クラシファイアが、自動的に、ユーザのオンライン商取引意図（ＯＣＩ：online commercial intention）を検出する。ユーザの意図は、商業的または非商業的とすることができ、商業的意図は、情報または取引(transactional)となる。
【０００９】
一実例では、ＯＣＩ格付けメカニズムを採用し、サーチ・エンジンによって、ユーザの意図にしたがって格付けした検索結果を提供する際に役立てる。また、これは購入広告(purchasing advertisement)を、購入する用意がある可能性が非常に高い（取引段階）潜在的顧客と照合する手段も設ける。加えて、情報広告(informational advertisement)を、潜在的な購入を調査しているユーザと照合することができる（情報段階）。このように、実績および収益を高めるために、広告入札方法およびシステムにおいて、実例を採用することができる。
【００１０】
前述の目的および関連する目的の遂行について、実施形態の例示的態様について、以下の説明および添付図面と関連付けて説明する。これらの態様は、しかしながら、主題の原理を採用することができる種々のやり方の一部を示すに過ぎず、主題は、このような態様の全ておよびその均等物を含むことを意図している。主題のその他の利点および新規な特徴は、以下の詳細な説明を図面と合わせて検討することにより明白となるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
これより、図面を参照しながら主題について説明する。図面において、同様の参照符号を全体で用いて同様の要素を示すこととする。以下の記載において、説明の目的上、主題の完全な理解を得るために、多数の具体的な詳細を明記する。しかしながら、主題の実施形態はこれらの具体的な詳細がなくても、実用化することができることは明白であろう。別の場合では、実施形態を説明し易くするために、周知の構造およびデバイスをブロック図形態で示す。
【００１２】
本願において用いる場合、「コンポーネント」という用語は、コンピュータ関連エンティティを指すことを意図しており、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、または実行ソフトウェア(software in execution)のいずれでもよい。例えば、コンポーネントは、プロセッサ上で走るプロセス、プロセッサ、オブジェクト、エクゼキュータブル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができるが、これらに限定されるのではない。例示として、サーバ上で走るアプリケーションおよびそのサーバ双方共、コンピュータ・コンポーネントであることができる。１つ以上のコンポーネントは、プロセスおよび／または実行スレッド内部に位置することができ、コンポーネントは１つのコンピュータに集中する(localize)ことおよび／または２つ以上のコンピュータ間で分散することもできる。
【００１３】
オンライン・ユーザは、彼らがインターネットから情報を探しているのか、または購入するためのブランドおよび製品／サービスを決定しているのかに応じて、情報の必要性が異なる。購入段階に合わせて正しい広告を提供すれば、広告キャンペーンの効率を劇的に高めることができる。例えば、ユーザが未だ情報段階にある場合、広告主は、ユーザが望む製品の選択肢を増やし、ユーザがそのサイトに戻ってくる気になるようにする方が適しているであろう。一方、ユーザが既に取引段階にある場合、広告主にとって、多くの製品を羅列したリストの代わりに、具体的な製品に関する詳細な価格、特徴、および／または割引情報を表示することが最良であろう。
【００１４】
本発明のシステムおよび方法の実例では、ユーザの購入意図の異なる度合いを検出する。即ち、ユーザが購入プロセスにいるか否か、そしている場合、どの暗い強くユーザが購入したいかである。一実例では、ウェブ・ページ（即ち、ネットワーク閲覧情報）をおおおお３種類のオンライン商業的分類の１つに分類する。次に、サーチ・クエリを３種類のオンライン商業的分類の１つに分類する。次いで、ユーザのサーチ・クエリを家庭して、適した種類の広告を提供することができる。このように、適した広告を配信する遥かに効率的な手段を提供する。
【００１５】
図１において、一実施形態の態様による意図判定システム１００のブロック図が示されている。意図判定システム１００は、意図判定コンポーネント１０２を備えており、ネットワーク関連情報１０４を受信し、オンライン商業的意図（ＯＣＩ）１０６を与える。意図判定コンポーネント１０２は、一般に、抽出した特徴および／またはネットワーク関連訓練情報の内容を利用して訓練する機械学習アルゴリズムを内蔵する。また、訓練をし易くするために、ラベルも利用することができる。これらのラベルは、器官に基づく(organic-based)（例えば、ユーザが視覚的にＯＣＩタイプ等を判定する）手段および／または機械に基づく手段（例えば、機械学習メカニズム等）によって供給することができる。
【００１６】
一旦訓練を実行し終えると、意図判定コンポーネント１０２は、オンライン商業的意図１０６を決定付ける特徴および／またはネットワーク関連情報１０４の内容を抽出する。次いで、これらの特徴および／または内容を利用して、ＯＣＩタイプ、例えば、非商業的、情報、取引を判定し、それをオンライン商業的意図１０６として出力する。意図判定システム１００には、サーチ・エンジンを用いて、ＯＣＩ主導(OCI-driven)格付けシステム、広告ＯＣＩ格付けシステム、および／またはその他の意図に基づくシステム等において役立てることができる。これ１００は、通例、期待できる商品の購入者を発見したいシステムと共に用いることができるが、これ１００は、商業的意図がないユーザを発見したいシステムに用いることもできる。
【００１７】
意図判定システム１００は、実質的にリアルタイムに意図を表示できるように、システムに継ぎ目なく一体化することができる。例えば、サーチ・ウェブ・ページは、サーチ・キーワード入力ポイントの近くに、ユーザ意図インディケータを含ませることができる。意図を判定をし易くするために用いることができるデータ・ソースは、検索ログ、部分的引用(snippet)、スポンサ・リンク、クリック・ログ、および／または広告クリック・ログ等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。
【００１８】
ネットワーク関連情報１０４は、ネットワーク閲覧情報および／または検索情報等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。意図判定システム１００は、イントラネット等のようなローカル・ネットワーク、および／またはインターネット等のようなグローバル・ネットワークで用いることができる。したがって、ネットワーク閲覧情報は、インターネットおよび／またはイントラネット・ウェブ・ページ、ユニバーサル・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）、および／または統計的閲覧データ等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。検索情報は、サーチ・キーワードおよび／または句および／または統計的検索データ等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。
【００１９】
図２を見ると、一実施形態の態様による意図判定システム２００の別のブロック図が示されている。意図判定システム２００は、意図判定コンポーネント２０２を備えており、検索情報２０４および／またはネットワーク閲覧情報２０６を入手して、ＯＣＩタイプ２０８を与える。意図判定コンポーネント２０２は、受信コンポーネント２１０と、機械学習クラシファイア・コンポーネント２１２とを備えている。受信コンポーネント２１０は、検索情報２０４および／またはネットワーク閲覧情報２０６を、例えば、イントラネットおよび／またはインターネット・ソース等から入手する。検索情報２０４および／またはネットワーク閲覧情報２０６は、意図に関して分類すべき情報を表す。つまり、受信コンポーネント２１０は、入手した情報２０４および／または２０６を機械学習クラシファイア・コンポーネント２１２に中継する。
【００２０】
機械学習クラシファイア・コンポーネント２１２は、意図モデルおよび機械学習アルゴリズムを利用して、検索情報２０４および／またはネットワーク閲覧情報２０６を分類し易くする。一実例では、この目的のためにサポート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ）を用いる。検索特徴２１４および／またはネットワーク閲覧特徴２１６等を利用して、意図モデルを訓練する。以下で更に詳しく論ずるが、特徴（サーチ・キーワード等を含む）にラベルを付けるおよび／または抽出し、これら差別化する特徴等に基づいて意図を判定することができるモデルを作成する際に、これらを役立てるようにすることができる。つまり、機械学習クラシファイア・コンポーネント２１２は、検索情報２０４および／またはネットワーク閲覧情報２０６を処理して、オンライン商業的意図（ＯＣＩ）タイプ２０８（例えば、非商業的、情報、媒体）を与える。
【００２１】
図３に移ると、一実施形態の態様による意図判定システム３００の更に別のブロック図が示されている。意図判定システム３００は、意図判定コンポーネント３０２を備えており、検索情報３０４および／またはネットワーク閲覧情報３０６を入手して、検索意図３０８および／またはページ意図(page intent)３１０を与える。意図判定コンポーネント３０２は、受信コンポーネント３１２、検索意図クラシファイア・コンポーネント３１４、およびページ意図クラシファイア・コンポーネント３１６を備えている。受信コンポーネント３１２は、検索情報３０４および／またはネットワーク閲覧情報３０６を、例えば、イントラネットおよび／またはインターネット・ソース等から入手する。検索情報３０４および／またはネットワーク閲覧情報３０６は、意図に関して分類すべき情報を表す。
【００２２】
ページ意図クラシファイア・コンポーネント３１６は、ネットワーク閲覧情報３０６の意図を判定し、ページ意図３１０を与える。これ３１６は、ネットワーク閲覧特徴３２０を利用して訓練するページ意図モデルを用いる。検索意図クラシファイア・コンポーネント３１４は、検索特徴３１８を利用して訓練する、検索意図モデル（例えば、ページ意図モデルの全部または一部を含むことができる）を用いる。検索意図クラシファイア・コンポーネント３１４は、検索情報３０４を受信コンポーネント３１２から受け取り、検索情報３０４およびページ意図クラシファイア・コンポーネント３１６に基づいて、少なくとも部分的に検索結果を利用することによって検索情報３０４を処理し、ネットワーク検索情報３０６を分類し易くする。検索結果は、ページ意図クラシファイア・コンポーネント３１６によって処理し、次いで、学習組み合わせ係数(learned combine coefficient)（以下で詳しく論ずる）を利用して、その判定した意図を組み合わせて、検索意図３０８を得る。
【００２３】
図４を参照すると、実現例の一例による意図判定システム４００の更にまた別のブロック図が示されている。意図判定システム４００は、意図判定コンポーネント４０２を備えており、検索情報４０４および／またはネットワーク検索情報４０６を入手し、サーチ・エンジン意図による格付け４０８および／または意図に基づくネットワーク広告格付け３１０を行う。意図判定システム３００と同様に、意図判定システム４００を用いると、例えば、サーチ・エンジン意図主導格付け４０８および／または意図に基づくネットワーク広告格付け４１０等のような、異なる種類のシステムをサポートするために、意図判定を行うことができる。意図判定コンポーネント４０２は、意図判定をし易くするために、意図モデルを利用することができる。意図モデルは、検索特徴４１２および／またはネットワーク閲覧特徴４１４を利用して訓練する。つまり、意図判定システム４００は、意図に基づくサーチ・エンジンおよび／または意図に基づく広告メカニズム等に、オンライン商業的意図を与えることができる。
【００２４】
本発明のシステムおよび方法の実例では、ユーザの購入意図（即ち、オンライン商業的意図またはＯＣＩ）の度合いを、ユーザのオンライン挙動（例えば、ネットワークの閲覧および／または検索）を通じて自動的に検出する手段を設ける。オンライン広告の基礎的な業務の本義は、ユーザのオンライン活動が、ユーザが購入を進めている可能性があることを示すということである。通例、購入活動には、２つの主要な段階、即ち、ユーザがブランドおよび／または製品／サービス情報を調べている情報段階、ならびにユーザがどのブランドおよび／またはサービスを購入するか決定する取引段階がある。図５は、一実施形態の態様による、検索における意図変化の一例５００を示す。例５００は、意図がスポーツ・カーの購入に関して変化することを示す。
【００２５】
オンライン・ユーザは、これら２つの異なる段階において、情報の必要性が異なる。購入段階に正しい広告を提供することによって、広告キャンペーンの効率を劇的に高めることができる。上述の例５００では、ユーザが未だ広告段階５０２にあって「Ford Freestyle」を検索しているとき、広告主は、ユーザにFord Freestyle自動車の内の１台および価格を単に提示するのではなく、より多くの情報および／または「Ford Freestyle」の選択肢、および／またはユーザがこの広告主のウェブ・サイトに戻ってくるための誘因を提供する方がよい。一方、ユーザが既に取引段階５０４にいて、「Cambell Ford Niles MI」を検索している場合、広告主には、例えば、多くの別の車を列挙したリストの代わりに、その車の取扱店の詳細な価格、特徴、および／または値引き情報等を表示することが最良であろう。
【００２６】
ユーザの購入意図の異なる度合い、即ち、ユーザが購入しようとしているのか、そしてその場合、どの位購入したい思いが強いのかを、オンライン商業的意図として定義し、図６のグラフ６００に示す。最初に、オンライン活動を２つのグループ、商業的６０２（例えば、ユーザがオンライン・ストアの製品購入ページおよび／または製品／価格比較サイト等を閲覧している）、および非商業的６０４（例えば、ユーザが学問課程ページ、政府ページ、および／またはニュース・ページ等を閲覧している）に分割する。商業的活動について、ユーザがオンライン購入の間通常通過する２つの段階、即ち、情報−ユーザが製品および／またはサービスを調べているとき、ならびに取引−ユーザが購入する強い意図を有するとき（例えば、商品をショッピング・カートおよび／または希望リストに入れようとしている）に基づいて２つのサブクラスを定義する。
【００２７】
本発明のシステムおよび方法の実例を利用すると、ネットワーク閲覧活動の裏に潜むオンライン商業的意図を自動的に検出する、および／またはネットワーク検索活動の裏に潜むオンライン商業的意図を自動的に検出する手段を設けることができる。ウェブ・ページおよび／またはサーチ・クエリを正しい意図に自動的に分類するために、ウェブ・ページおよび／またはサーチ・クエリから抽出した特徴に基づいて、機械学習クラシファイアを構築する。
【００２８】
また、一実例を利用すると、ＯＣＩ主導の格付けメカニズムを設けることができる。従前のサーチ・エンジンは、サーチ・クエリからのキーワードとウェブ・ページ・コンテンツからのキーワードとの間のコンテンツ類似性に基づいて、データを提供する。ＯＣＩ主導格付けは、閲覧されているウェブ・ページおよび／またはサーチ・クエリの背後にある意図と一致する情報を抜てきする。この格付けメカニズムは、実質的にユーザの満足度、特に広告提供に対する満足度を大幅に高めることができる。別の実例は、広告入札システムのためにＯＣＩを提示する。例えば、非常に強い購入意図等があれば、広告をウェブ・ページ上で示すために設定する価格を上げることができる。別の実例を適用すると、オンライン・ユーザが何かを購入しようとしているのか否か、および／または購入したいというユーザの思いがどのくらい強いのか判定する際にシステムおよび／または方法を役立てることができる。
【００２９】
本発明のシステムおよび方法の実例は、例えば、ウェブ・ページ（例えば、広告ページを含む）および／またはサーチ・クエリを３種類のオンライン商業的意図、即ち、非商業的、商業的−情報（または「情報」）、および商業的−取引（または「取引」）に分類するために利用することができる。また、実例では、例えば、ページ意図クラシファイアを利用して、例えば、ウェブ・ページを自動的に３種類のオンライン商業的意図に分類することもできる。加えて、実例は、例えば、検索意図クラシファイアを利用して、サーチ・クエリを３種類のオンライン商業的意図に自動的に分類することができる。そして、更に、実例はサーチ・クエリからオンライン商業的意図を検索する際の性能を最適化する機械学習アルゴリズムを設けることもできる。
【００３０】
図７において、一実施形態の態様にしたがってウェブ・ページ意図クラシファイア７０８を構築する一例７００の図が示されている。最初に、ウェブ・ページ特徴抽出７０４のために、意図ラベルを有する訓練ウェブ・ページ７０２を用いる。抽出した特徴は、ウェブ・ページ・コンテンツからの異なるページのＯＣＩを差別化する。訓練ウェブ・ページからの意図ラベル、およびウェブ・ページ特徴抽出７０４から抽出した特徴を用いることによって、モデル訓練７０６を遂行する。機械学習アルゴリズムを適用し、抽出した特徴（例えば、キーワード・パターン、位置、リンク、レイアウト等）に基づいてモデルを訓練し、ウェブ・ページ意図クラシファイア７０８を設ける。
【００３１】
図８を見ると、一実施形態の態様にしたがって、ウェブ・ページ意図クラシファイアを利用して、ウェブ・ページ意図を予測する一例８００の図が示されている。分類のためにウェブ・ページ８０２を入手すると、ウェブ・ページ特徴抽出８０４が行われる。抽出された特徴は、少なくとも部分的に、訓練フェーズで利用した特徴である。ウェブ・ページ意図クラシファイア８０６は、次に、抽出した特徴（例えば、キーワード・パターン、位置、リンク、レイアウト等）を用いて、当該ウェブ・ページ８０２のオンライン商業的意図に基づいて、ウェブ・ページ意図を判定する。
【００３２】
図９に移ると、一実施形態の態様にしたがって検索意図クラシファイア９１２を構築する一例９００の図が示されている。ラベル付き意図をもつクエリ９０２を、サーチ・エンジン９０４によって処理する。サーチ・エンジン９０４から戻される結果ページ、および／または上位Ｎ個の検索結果（Ｎは、１から無限大までの整数）をウェブ・ページ意図クラシファイア９０６に送る。通例、第１（または格付けが最も高い）結果ページを、最適化した手法において利用する。検索結果ページは、例えば、クエリ部分的引用、スポンサ・リンク、および／またはサーチ・クエリ等に関するその他の情報を収容することができる。検索結果ページおよび／または上位Ｎ個の結果の各々を、ウェブ・ページとして扱う。ウェブ・ページ意図クラシファイア９０６は、検索結果ページおよび／または各検索結果についてＯＣＩを判定する。実例の中には、例えば、ウェブ・ページクラシファイア９０６が、検索結果ページの特殊な固定ページ構造を処理するために特別に構築されたページ・クラシファイアを含むことができる場合もある。組み合わせエンジン９０８は、サーチ・エンジン９０４から戻される検索結果ページおよび／または上位Ｎ個の検索結果についてのＯＣＩを組み合わせて、ラベル付き意図をもつクエリ９０２の検索意図を計算し、検索意図クラシファイア９１２を設ける。ここで、組み合わせエンジン９０８におけるＮおよび重み係数は、最高の分類制度を得るために、最適化が行われる。
【００３３】
一実例では、組み合わせエンジン９０８は、検索結果の線形組み合わせを利用する。ラベル付き意図をもつクエリ９０２を利用して、組み合わせ係数９１０を訓練することができる。機械学習アルゴリズムを利用してこれらのパラメータを調和させることができる。ウェブ・ページ意図クラシファイア９０６および組み合わせエンジン９０８は、検索意図クラシファイア９１２として、一緒に用いることができる。尚、上位Ｎ個の結果の代用にするおよび／または補強するために、他のパラメータを利用することもでき、その場合も本発明のシステムおよび方法の範囲内に該当することに変わりはないことは、当業者であれば認めることができよう。例えば、検索ログ、部分的引用、スポンサ・リンク、クリック・ログ、および／または広告クリック・ログ等のようなその他のデータ・ソースも用いることができる。
【００３４】
図１０を参照すると、一実施形態の態様にしたがって、ウェブ・ページ意図クラシファイア１００６および組み合わせエンジン１００８を検索意図クラシファイア１０１２として利用して検索意図を予測する一例の図が示されている。サーチ・クエリ１００２が来ると、このサーチ・クエリ１００２をサーチ・エンジン１００４に送る。サーチ・エンジン１００４によって、検索結果ページおよび／または上位Ｐ個の検索結果が得られる。ここで、Ｐは１から無限大までの整数である（そして、Ｎとは別個とすることができる）。検索結果ページおよび／または上位Ｐ個の結果を、個々のウェブ・ページとして扱う。次いで、各ウェブ・ページをウェブ・ページ意図クラシファイア１００６に受け渡し、検索結果毎にＯＣＩを判定する。実例の中には、例えば、ウェブ・ページ意図クラシファイア１００６が検索結果ページの特殊な固定ページ構造を処理するように特別に構築されたページ・クラシファイアを含むことができる場合もある。次いで、ＯＣＩを組み合わせエンジン１００８に受け渡す。組み合わせエンジン１００８は、最適化した係数をＯＣＩに適用し、組み合わせたＯＣＩをこのクエリについての検索意図１０１０として戻すことができる。尚、上位Ｐ個の結果の代用にするおよび／または補強するために、他のパラメータを利用することもでき、その場合も本発明のシステムおよび方法の範囲内に該当することに変わりはないことは、当業者であれば認めることができよう。例えば、検索ログ、部分的引用、スポンサ・リンク、クリック・ログ、および／または広告クリック・ログ等のようなその他のデータ・ソースも用いることができる。
【００３５】
図１１に移り、一実施形態の態様によるオンライン商業的意図システム・アーキテクチャ１１００の実現例の図を示す。アーキテクチャ１１００は、訓練プロセス、オンライン・プロセス、および特徴抽出プロセスを１つのシステムに設ける（ここで、Ｑは１から無限大までの整数を表す）。図１２に移り、一実施形態の態様によるＯＣＩ広告格付けシステム１２００の実現例の図を示す（ここで、Ｚは１から無限大までの整数を表す）。本発明のシステムおよび方法の実例は、図１３に示すように、ユーザ・インターフェースの一例１３００に組み込むこともできる。検索エントリのツールバー１３０２は、サーチ・クエリ１３０４を表示し、次いでＯＣＩ１３０６を表示する。ユーザがＯＣＩ１３０６上でクリックすると、二次表示１３０８が現れて、ＯＣＩタイプを割合を示すことができる。
【００３６】
これまでに示し説明したシステム例に関して、実施形態にしたがって実施することができる方法論は、図１４から図１７のフロー・チャートを参照すると、一層深く理解することができる。説明を簡素化する目的のために、一連のブロックとして方法論を示し説明するが、実施形態は、ブロックの順序には限定されないことは言うまでもなく、認められてしかるべきである。何故なら、一実施形態によれば、一部のブロックは異なる順序で現れる場合も、ここに示し説明する別のブロックと同時に現れる場合もあり得るからである。更に、図示するブロック全てが、実施形態による方法論を実施するために必要とならない場合もある。
【００３７】
実施形態について、１つ以上のコンポーネントが実行するプログラム・モジュールのようなコンピュータ実行可能命令という一般的な文脈で説明することができる。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造等を含み、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ・タイプを実装する。通例、プログラム・モジュールの機能性は、実施形態の種々の実例において、組み合わせることまたは分散することができる。
【００３８】
図１４において、実施形態の態様にしたがってネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを構築する方法１４００のフロー図を示す。方法１４００は、１４０２において開始し、モデル訓練をし易くするためにネットワーク閲覧情報を入手する（１４０４）。ネットワーク閲覧情報は、インターネットおよび／またはイントラネット・ウェブ・ページ、ユニバーサル・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）、および／または統計的閲覧データ等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。次いで、意図差別化の特徴および／またはコンテンツを、ネットワーク閲覧情報から抽出する（１４０６）。これらの特徴／コンテンツは、異なる種類のオンライン商業的意図（ＯＣＩ）、即ち、非情報的、情報、および取引を差別化し易くする。特徴には、キーワード・パターン、位置、リンク、レイアウト等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。機械学習プロセスを適用して、抽出した特徴および／またはコンテンツに基づいて、意図モデルを訓練する（１４０８）。例えば、機械学習プロセスは、ＳＶＭに基づく学習等を含むことができる。次いで、意図モデルに基づいて、ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを構築し（１４１０）、フローを終了する（１４１２）。クラシファイアは、例えば、ウェブ・ページ等のＯＣＩタイプを判定し易くするために用いることができる。
【００３９】
図１５に移り、一実施形態の態様にしたがってネットワーク閲覧情報の意図を分類する方法１５００のフロー図を示す。方法１５００は、１５０２において開始し、分類するためにネットワーク閲覧情報を入手する（１５０４）。ネットワーク閲覧情報は、インターネットおよび／またはイントラネット・ウェブ・ページ、ユニバーサル・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）、および／または統計的閲覧データ等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。例えば、情報は、広告システムから、ユーザから直接、および／または処理する検索結果ページ等を必要とするサーチ・エンジンから発信することができる。次いで、ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを用いて、ネットワーク閲覧情報の意図を判定し（１５０８）、フローを終了する（１５１０）。ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアは、抽出した意図特徴および／またはコンテンツを、異なるタイプのオンライン商業的意図（ＯＣＩ）を差別化する特徴と比較して、意図を判定する。
【００４０】
図１６を見ると、一実施形態の態様にしたがって、検索意図クラシファイアを構築する方法１６００のフロー図が示されている。方法１６００は、１６０２において開始し、意図が付けられたクエリ情報１６０４を入手する。クエリ情報は、サーチ・キーワードおよび／または句、および／または統計的検索データ等を含むことができるが、これらに限定されるのではない。次いで、サーチ・エンジンによって、意図が付けられたクエリ情報を処理して、検索結果ページおよび／または上位「Ｎ」個のクエリ結果を求める（１６０６）。ここで、「Ｎ」は、１から無限大までの整数である。通例、第１（または格付けが最も高い）結果ページを、最適化された手法において用いる。検索結果ページは、例えば、クエリ部分的引用、スポンサ・リンク、および／またはサーチ・クエリ等に関係するその他の情報を収容することができる。次いで、検索結果ページおよび／または上位「Ｎ」個のクエリ結果の各々と関連のあるネットワーク閲覧情報の意図を、ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアの使用によって判定する（１６０８）。実例の中には、例えば、ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアが、検索結果ページの特殊な固定ページ構造を処理するように特別に構築された意図クラシファイアを含むことができる場合もある。学習した組み合わせ係数を利用して、検索結果ページおよび／または上位「Ｎ」個のクエリ結果からの意図を組み合わせて、検索意図クラシファイアを構築して（１６１０）、フローを終了する（１６１２）。組み合わせ係数の学習をし易くするために、機械学習を用いることができる。尚、検索結果ページおよび／または上位「Ｎ」個の結果の代用にするまたは補強するために、他のパラメータを利用することもでき、その場合も本発明のシステムおよび方法の範囲内に該当することに変わりはないことは、当業者であれば認めることができよう。例えば、検索ログ、部分的引用、スポンサ・リンク、クリック・ログ、および／または広告クリック・ログ等のようなその他のデータ・ソースも用いることができる。
【００４１】
図１７に移ると、一実施形態の態様にしたがって検索情報の意図を分類する方法１７００のフロー図が示されている。方法１７００は、１７０２において開始し、意図分類のためにクエリ情報を入手する（１７０４）。次いで、サーチ・エンジンによってクエリ情報を処理し、検索結果ページおよび／または上位「Ｐ」個のクエリ結果を求める（１７０６）。ここで、「Ｐ」は１から無限大までの整数である（注：クエリ意図モデルを訓練するために利用する結果の数は、必ずしもクエリの意図を分類するために利用する結果の数と同じである必要はない）。通例、第１（または格付けが最も高い）結果ページを、最適化手法において用いる。検索結果ページは、例えば、クエリ部分的引用、スポンサ・リンク、および／またはサーチ・クエリ等に関係するその他の情報を収容することができる。次いで、検索結果ページおよび／または上位「Ｐ」個のクエリ結果の各々と関連のあるネットワーク閲覧情報の意図を、ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアの使用によって判定する（１７０８）。ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアは、方法１４００によって構築することができ、前述の方法１５００毎に用いることができる。実例の中には、例えば、ネットワーク閲覧情報意図クラシファイアが、検索結果ページの特殊な固定ページ構造を処理するように特別に構築された意図クラシファイアを含むことができる場合もある。学習した組み合わせ係数を利用して、検索結果ページおよび／または上位「Ｐ」個のクエリ結果からの意図を組み合わせることによって、検索意図を判定し（１７１０）、フローを終了する（１７１２）。尚、検索結果ページおよび／または上位「Ｎ」個の結果の代用にするまたは補強するために、他のパラメータを利用することもでき、その場合も本発明のシステムおよび方法の範囲内に該当することに変わりはないことは、当業者であれば認めることができよう。例えば、検索ログ、部分的引用、スポンサ・リンク、クリック・ログ、および／または広告クリック・ログ等のようなその他のデータ・ソースも用いることができる。
【００４２】
以上の実施形態の種々の態様を実施するために追加の文脈(context)を提示するために、図１８および以下の論述は、実施形態の種々の態様を実施することができる、適した計算環境１８００の端的な総合的な説明を行うことを意図している。以上ではローカル・コンピュータおよび／またはリモート・コンピュータ上で走るコンピュータ・プログラムのコンピュータ実行可能命令という一般的な文脈において実施形態を説明したが、実施形態は、他のプログラム・モジュールとの組み合わせでも実施形態を実施できることは、当業者には認められよう。一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含み、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象的データ・タイプを実現する。更に、当業者には、本発明の方法は他のコンピュータ・システム構成でも実用化可能であることが認められよう。他のコンピュータ・システム構成には、単一プロセッサまたはマルチプロセッサ・コンピュータ・システム、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、ならびにパーソナル・コンピュータ、ハンド・ヘルド計算デバイス、マイクロプロセッサに基づくおよび／またはプログラマブル消費者用電子機器等が含まれ、これらの各々は１つ以上の関連するデバイスと動作的に通信することができる。また、図示した実施形態の態様は、通信ネットワークを通じてリンクされているリモート処理デバイスがタスクを実行する分散型計算機環境においても実用可能である。しかしながら、実施形態の態様の全てではないにしても、その一部は単体コンピュータ上で実用化することができる。分散型計算環境では、プログラム・モジュールは、ローカルおよび／またはリモート・コンピュータ記憶媒体に配することができる。  
【００４３】
図１８を参照すると、本発明の種々の態様を実施するためのシステム環境例１８００は、従来のコンピュータ１８０２を含む。コンピュータ１８０２は、演算装置１８０４、システム・メモリ１８０６、およびシステム・バス１８０８を含むことができる。システム・バス１８０８は、システム・メモリを含む種々のシステム構成要素を演算装置１８０４に結合する。演算装置１８０４は、いずれの市販されているプロセッサまたは企業固有のプロセッサでもよい。加えて、演算装置は、並列に接続することができるような、１つよりも多いプロセッサで形成されているマルチプロセッサとして実施することもできる。
【００４４】
システム・バス１８０８は、数種類のバス構造のいずれでもよく、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺バス、ならびにＰＣＩ、ＶＥＳＡ、Microchannel、ＩＳＡ、およびＥＩＳＡ等、その他数多くの種々の従来のバス・アーキテクチャのいずれかを用いるローカル・バスを含む。システム・メモリ１８０６は、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）１８１０およびランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１８１２を含む。基本入出力システム（ＢＩＯＳ）１８１４は、起動中のように、コンピュータ１８０２内のエレメント間におけるデータ転送を補助する基本的なルーチンを含み、ＲＯＭ１８１０内に格納されている。
【００４５】
また、コンピュータ１８０２は、例えば、ハード・ディスク・ドライブ１８１６、リムーバブル・ディスク１８２０からの読み取りおよびこれへの書き込みを行なう磁気ディスク・ドライブ１８１８、ならびにＣＤ−ＲＯＭディスク１８２４またはその他の光学媒体からの読み取りおよびこれへの書き込みを行なう光ディスク・ドライブ１８２２を示す。ハード・ディスク・ドライブ１８１６、磁気ディスク・ドライブ１８１８、および光ディスク・ドライブ１８２２は、ハード・ディスク・ドライブ・インターフェース１８２６、磁気ディスク・ドライブ・インターフェース１８２８、および光ドライブ・インターフェース１８３０によって、それぞれ、システム・バス１８０８に接続されている。ドライブ１８１６〜１８２２およびそれらと関連のあるコンピュータ読み取り可能媒体は、例えば、コンピュータ１８０２のために、データ、データ構造、コンピュータ実行可能命令等の不揮発性格納を行う。以上のコンピュータ読み取り可能媒体の説明は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、およびＣＤに言及したが、磁気カセット、フラッシュ・メモリ、ディジタル・ビデオ・ディスク、ベルヌーイ・カートリッジのような、コンピュータによる読み取りが可能な他の種類の媒体も、動作環境例１８００において用いることができ、更に、このような媒体は、実施形態の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を収容することができることは、当業者には認められてしかるべきである。
【００４６】
多数のプログラム・モジュールは、ドライブ１８１６〜１８２２およびＲＡＭ１８１２に格納することができ、オペレーティング・システム１８３２、１つ以上のアプリケーション・プログラム１８３４、その他のプログラム・モジュール１８３６、およびプログラム・データ１８３８を含む。オペレーティング・システム１８３２は、適したオペレーティング・システムであれば、そのいずれでもまたはオペレーティング・システムの組み合わせでもよい。一例として、アプリケーション・プログラム１８３４およびプログラム・モジュール１８３６は、一実施形態の態様による意図判定方式を含むことができる。
【００４７】
ユーザは、キーボード１８４０およびポインティング・デバイス（例えば、マウス１８４２）のような１つ以上のユーザ入力デバイスによって、コマンドおよび情報をコンピュータ１８０２に入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲーム・パッド、衛星ディッシュ、ワイヤレス・リモコン、スキャナ等を含むことができる。これらおよびその他の入力デバイスは、多くの場合、シリアル・ポート・インターフェース１８４４を介して、演算装置１８０４に接続されている。シリアル・ポート・インターフェース１８４４は、システム・バス１８０８に結合されているが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、またはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のようなその他のインターフェースによって接続することも可能である。モニタ１８４６またはその他の形式の表示装置も、ビデオ・アダプタ１８４８のようなインターフェースを介して、システム・バス１８０８に接続されている。モニタ１８４６に加えて、コンピュータ１８０２は、スピーカおよびプリンタ等のような、その他の周辺出力装置（図示せず）も含むことができる。
【００４８】
尚、コンピュータ１８０２は、１つ以上のリモート・コンピュータ１８６０への論理接続を用いて、ネットワーク環境において動作することも可能である。リモート・コンピュータ１８６０は、ワークステーション、サーバ・コンピュータ、ルータ、ピア・デバイス、またはその他の共通コンピュータ・ノードとすればよく、通例、コンピュータ１８０２に関して先に説明したエレメントの多くまたは全てを含むが、図１８には、簡略化の目的上、メモリ記憶装置１８６２のみを示す。図１８に示す論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１８６４およびワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）１８６６を含む。このようなネットワーク環境は、事務所、企業規模のコンピュータ・ネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいては、珍しくない。
【００４９】
ＬＡＮネットワーク環境で用いる場合、例えば、コンピュータ１８０２は、ネットワーク・インターフェースまたはアダプタ１８６８を介してローカル・ネットワーク１８６４に接続する。ＷＡＮネットワーク環境で用いる場合、コンピュータ１８０２は、通例、モデム（例えば、電話機、ＤＳＬ、ケーブル等）１８７０を含み、あるいはＬＡＮ上の通信サーバに接続し、あるいはインターネットのようなＷＡＮ１８６６を通じて通信を確立するその他の手段を有する。モデム１８７０は、コンピュータ１８０２に対して内部または外部でも可能であり、シリアル・ポート・インターフェース１８４４を介してシステム・バス１８０８に接続することができる。ネットワーク環境では、プログラム・モジュール（アプリケーション・プログラム１８３４を含む）および／またはプログラム・データ１８３８をリモート・メモリ記憶装置１８６２に格納することができる。尚、図示のネットワーク接続は一例であり、コンピュータ１８０２および１８６０間で通信リンクを確立する他の手段（例えば、有線またはワイヤレス）も使用可能であることは認められよう。
【００５０】
コンピュータ・プログラミングの当業者の慣例に応じて、特に別の指示がない限り、コンピュータ１８０２またはリモート・コンピュータ１８６０のようなコンピュータが実行する動作を表す行為および象徴的表現を参照しながら実施形態について説明した。このような行為および動作を、コンピュータが実行すると言うことがある。尚、これらの行為および象徴的に表現した動作は、演算装置１８０４による、データ・ビットを表す電気信号の操作を含み、その結果、電子信号表現の変換または減少、およびデータ・ビットのメモリ・システム（システム・メモリ１８０６、ハード・ドライブ１８１６、フロッピ・ディスク１８２０、ＣＤ−ＲＯＭ１８２４、およびリモート・メモリ１８６２を含む）内におけるメモリ場所への維持が生ずることにより、コンピュータ・システムの動作、およびその他の信号処理を再構成する、またはそれ以外で変更することは認められよう。このようなデータ・ビットを維持するメモリ場所は、物理的な場所であり、データ・ビットに対応する特定の電気的、磁気的、または光学的プロパティを有する。
【００５１】
図１９は、実施形態が双方向処理することができる計算環境１９００の見本の別のブロック図である。システム１９００は、更に、１つ以上のクライアント１９０２を含むシステムも示す。クライアント１９０２は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、計算デバイス）とすることができる。また、システム１９００は、１つ以上のサーバ１９０４も含む。サーバ１９０４も、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、計算デバイス）とすることができる。クライアント１９０２とサーバ１９０４との間で可能な１つの通信は、２つ以上のコンピュータ・プロセス間で送信するように構成したデータ・パケットの形態とすることができる。システム１９００は、クライアント１９０２とサーバ１９０４との間における通信をし易くするために用いることができる通信フレームワーク１９０８を含む。クライアント１９０２は、クライアント１９０２に対してローカルな情報を格納するために用いることができる１つ以上のクライアント・データ・ストア１９１０に接続されている。同様に、サーバ１９０４は、サーバ１９０４に対してローカルな情報を格納するために用いることができる１つ以上のサーバ・データ・ストア１９０６に接続されている。
【００５２】
尚、前述の実施形態のシステムおよび／または情報は、広告キーワード相互販売に利用すれば、コンピュータ・コンポーネントおよび非コンピュータ関連コンポーネントも同様に利用し易くすることができることは認められよう。更に、前述の実施形態のシステムおよび／または方法は、コンピュータ、サーバ、および／またはハンド・ヘルド電子デバイス等を含むがこれらに限定されない、広範囲に及ぶ電子関連技術においても採用可能であることは、当業者には認められよう。
【００５３】
以上説明したことは、実施形態の例を含む。勿論、実施形態を記載する目的のためにコンポーネントおよび方法論の想起し得る全ての組み合わせを記載することは可能ではないが、実施形態の更に別の多くの組み合わせおよび変形も可能であることは、当業者には認められよう。したがって、本主題は、添付した特許請求の範囲の主旨および範囲に該当するこのような変更、修正、および変形を全て包含することを意図している。更に、「含む」(include)という用語が詳細な説明または特許請求の範囲のいずれかにおいて用いられている限りにおいて、特許請求の範囲において移行性単語(transitional word) として用いられているときに「備えている」を解釈するように、このような用語は、「備えている」(comprising)という用語と同様に、内包的であることを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】図１は、一実施形態の態様による意図判定システムのブロック図である。
【図２】図２は、一実施形態の態様による意図判定システムの別のブロック図である。
【図３】図３は、一実施形態の態様による意図判定システムの更に別のブロック図である。
【図４】図４は、一実施形態の態様による意図判定システムの更にまた別のブロック図である。
【図５】図５は、一実施形態の態様による検索における意図変更の例の図である。
【図６】図６は、一実施形態の態様によるオンライン商業的意図（ＯＣＩ）の度合いの図である。
【図７】図７は、一実施形態の態様によるウェブ・ページ意図クラシファイアの構築の一例の図である。
【図８】図８は、一実施形態の態様によるウェブ・ページ意図クラシファイアを利用してウェブ・ページの意図を予測する一例の図である。
【図９】図９は、一実施形態の態様による検索意図クラシファイアの構築の一例の図である。
【図１０】図１０は、一実施形態の態様による検索意図クラシファイアとして、ウェブ・ページ意図クラシファイアおよび組み合わせエンジンを利用して、検索意図を予測する一例の図である。
【図１１】図１１は、一実施形態の態様によるオンライン商業的意図システム・アーキテクチャの実現例の図である。
【図１２】図１２は、一実施形態の態様によるＯＣＩ広告格付けシステムの実現例の図である。
【図１３】図１３は、一実施形態の態様によるオンライン商業的意図システムのユーザ・インターフェースの一例の図である。
【図１４】図１４は、一実施形態の態様にしたがってネットワーク閲覧情報意図クラシファイアを構築する方法のフロー図である。
【図１５】図１５は、一実施形態の態様にしたがってネットワーク閲覧情報の意図を分類する方法のフロー図である。
【図１６】図１６は、一実施形態の態様にしたがって検索意図クラシファイアを構築する方法のフロー図である。
【図１７】図１７は、一実施形態の態様にしたがって検索情報の意図を分類する方法のフロー図である。
【図１８】図１８は、一実施形態が機能することができる動作環境の一例を示す。
【図１９】図１９は、一実施形態が機能することができる動作環境の別の例を示す。
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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