(57)【要約】電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で表示する商品を選択する方法である。ウェブページ上で商品を販売する複数の販売業者に関連付けられたオンラインユーザ行動データが取得される。行動データは、販売業者に関して、オンラインで行われたユーザ動作である。行動データを分析して、各販売業者の最も関連性の高いユーザグループが特定される。最も関連性の高いグループは、ウェブページの対象グループと比較され、各販売業者の重複率が特定される。重複率は、最も関連性の高いグループが対象グループに一致する率を表す。最も高い重複率に基づいて、上位販売業者が選択される。ウェブページ上に表示するための、上位販売業者により販売されている上位商品が選択される。電子商取引ウェブサイトのウェブページ上に、エンドユーザに対して、上位商品が表示される。
2019504406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で表示する理想的商品を選択するコンピュータ実施方法であって、前記方法の行為は、
前記ウェブページ上で商品を販売する複数の販売業者に関連付けられたユーザのオンラインユーザ行動データ取得することであって、各販売業者はユーザプールに関連付けられ、前記行動データは個々の販売業者に関してそれぞれの前記ユーザプール内の前記ユーザがオンラインで行った動作のデジタル情報を含む、前記オンラインユーザ行動データ取得することと、
各販売業者の前記行動データを分析して、各販売業者の各ユーザプール内の最も関連性の高い前記ユーザのグループを特定することと、
前記最も関連性の高いグループの前記ユーザのそれぞれのプロファイルを、前記ウェブページの対象ユーザグループのプロファイルと比較して、各販売業者の重複率を特定することであって、前記重複率は、前記最も関連性の高いグループのうち、前記対象ユーザグループの前記プロファイルに一致するプロファイルを有する前記ユーザの率を表す、各販売業者の前記重複率を特定することと、
最も高い重複率に基づいて、前記複数の販売業者の中から上位販売業者を選択することと、
前記ウェブページ上に表示するための、前記上位販売業者により販売されている上位商品を選択することと、
前記電子商取引ウェブサイトの前記ウェブページ上に、前記対象ユーザグループの前記プロファイルに一致するプロファイルを有するエンドユーザに対し、前記上位商品を表示させることと
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記ウェブページ上で前記ユーザがオンラインで行った前記動作には、
前記ウェブページの訪問、前記ウェブページに滞在中の検索、前記電子商取引ウェブサイトに滞在中の商品関連ハイパーリンクのクリック、前記ウェブページに滞在中の仮想買い物かごへの商品の追加、前記仮想買い物かご内の前記商品の購入、及び前記ウェブページ上の商品に対するランク付けまたはコメント作成、
のうちの１つ以上が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記行動データを分析する前記行為は、
各ユーザ及び各販売業者を表す行動マトリクスを作成することと、
前記行動マトリクスに特異値分解（「ＳＶＤ」）を適用して、各ユーザ及び各販売業者の打ち切り特異固定ベクトルを生成することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記行動データを分析する前記行為はさらに、
前記生成したベクトルを入力に使用して双線形モデル式を解き、特定のユーザが前記ウェブページ上の特定の販売業者の商品を閲覧及び／または購入しに戻る確率を予測すること
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記行動データを分析する前記行為は、
前記行動データに基づき、各販売業者に対する関連性レベルに従って、ユーザをランク付けることであって、特定のユーザが後で前記ウェブページ上の特定の販売業者の商品を閲覧及び／または購入しに戻る確率が高くなると、前記関連性レベルは高くなる、前記ユーザをランク付けることと、
各販売業者に対して、前記最も関連性の高いユーザグループを表す前記ランク付けられたユーザの一部を選択することであって、前記ランク付けられたユーザの一部は最も高いランクのユーザを含む、前記前記ランク付けられたユーザの一部を選択することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記上位商品を選択する前記行為は、
商品選択を向上させるために、勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、前記上位販売業者の前記最も関連性の高いユーザグループに基づき、商品の販売を見積もることと、
前記価格志向型商品選択モデルから得られた販売見積もり結果に基づいて、前記上位商品を選択することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
商品の販売を見積もる前記行為は、前記ＧＢＤＴに正規化されたポアソン損失関数を適用させて、前記価格志向型商品選択モデルを訓練することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で表示する商品を選択するシステムであって、前記システムは、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに通信可能に接続されたメモリと
を備え、前記メモリは命令を含み、前記命令は実行されると前記１つ以上のプロセッサに、
ユーザのオンラインユーザプロファイルデータを分析して、前記ウェブページ上で商品を販売する複数の販売業者それぞれに対し、最も関連性の高い前記ユーザのグループを特定することと、
前記最も関連性の高いグループの前記ユーザを、前記ウェブページの対象ユーザグループと比較して、各販売業者の重複率を特定することであって、前記重複率は、前記対象ユーザグループの基準に適合する、前記最も関連性の高いグループの前記ユーザの割合に基づいて特定される、各販売業者の前記重複率を特定することと、
前記重複率に基づいて、前記複数の販売業者を、最も高い重複率から最も低い重複率へランク付けることと、
勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、前記複数の販売業者の一部により販売されている前記商品を分析することと、
前記複数の販売業者の前記一部のうちの１つ以上の販売業者の前記分析済み商品のうちの１つ以上の商品に関する情報を、前記電子商取引ウェブサイトの前記ウェブページ上に表示させることと
を含む行為を実行させる、前記システム。
【請求項９】
前記対象ユーザグループの基準は、前記ウェブページのオペレータにより事前に選択される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ウェブページは、前記電子商取引ウェブサイトのメインチャネルページ、前記電子商取引ウェブサイトのメインカテゴリページ、または前記電子商取引ウェブサイトのサブカテゴリページのうちの１つである、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記命令は、実行されると前記１つ以上のプロセッサにさらに、
前記商品を分析する前に、最も関連性の高い販売業者グループを特定する行為であって、前記最も関連性の高い販売業者グループは、前記複数の販売業者のうち、最も高いランクの販売業者を所定数または所定率含む、前記最も関連性の高い販売業者グループを特定する行為を実行させる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
ユーザプロファイルデータは、前記ユーザの個人特性を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ユーザプロファイルデータは、ユーザが前記ウェブページをクリックする回数を含む前記ウェブページ上のユーザ活動を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記ＧＢＤＴモデルは、正規化されたポアソン損失関数を組み込んで、前記価格志向型商品選択モデルを訓練し、選択のために前記商品をスコア化する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータ実行可能命令を記憶する１つ以上のコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに命令して、
ユーザと複数の販売業者との売買取引を仲介する電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で販売される複数の商品の中から、対象ユーザグループに対する販売促進用表示のための１つ以上の最も関連性の高い商品を選択することであって、前記最も関連性の高い商品は、最も関連性の高い販売業者グループに属する前記複数の販売業者のうちの１つ以上により販売され、前記最も関連性の高い商品を選択することは、
前記ウェブページ上で入手可能な商品を販売する前記複数の販売業者の各販売業者に関して、最も関連性の高いユーザグループを特定することと、
前記最も関連性の高いユーザグループの前記特定に基づいて、前記ウェブページ上の前記最も関連性の高い販売業者グループを特定することと、
勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、前記最も関連性の高い販売業者グループにより前記ウェブページ上で販売される商品を分析することと、
を含む、前記１つ以上の最も関連性の高い商品を選択することと、
前記電子商取引ウェブサイト上で、前記１つ以上の最も関連性の高い商品を、前記対象ユーザグループに対し表示させることと
を含む行為を実行させる、前記１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記ＧＢＤＴモデルは、価格、批評、ページ閲覧回数、または総商品量のうちの少なくとも１つの情報を含む商品データに基づいて、前記商品を分析する、請求項１５に記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記最も関連性の高いユーザグループを特定する前記行為は、
各販売業者に関して各ユーザが取った買い物行動動作履歴の基準に基づいて、各販売業者に対する各ユーザの関連性レベルを特定することであって、異なる実行動作は様々な関連性レベルを示す、各販売業者に対する各ユーザの前記関連性レベルを特定することと、
前記それぞれの関連性レベルに従って、最も高い関連性から最も低い関連性へ、前記ユーザを編制することと、
前記最も関連性の高いユーザグループとなる、前記最も高い関連性を有する所定数または所定率の前記ユーザを選択することと
を含む、請求項１５に記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記関連性レベルを特定する前記行為は、双線形モデルを使用して、各ユーザと各販売業者との関係性を得る、請求項１７に記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記双線形モデルは
【数１】
2019504406.tif 000014
と表され、
前記双線形モデルの訓練基準は
【数２】
2019504406.tif 000015
と表され、
【数３】
2019504406.tif 000016
である、請求項１８に記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記ＧＢＤＴモデルの出力は、
【数４】
2019504406.tif 000017
で表される、請求項１５に記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売促進用表示のための商品選択のシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願の相互参照
本開示は、２０１５年１２月２９日に出願された“Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｍｏｔｉｏｎａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ”と題する米国特許出願第１４／９８２，８０９号の利益を主張し、参照によりその全体が本明細書に組み込まれるものとする。
【０００３】
一部の販売業者は、販売業者独自のブランドの品物を販売するために、公的に利用可能なウェブサイトを個人で所有及び運営して電子商取引を行うが、一部の電子商取引ウェブサイトはむしろ、多数の商品を消費者に販売する多くの異なる販売業者のための一般化された「ホスト」として機能する。電子商取引ホストはまた時に、同じサイト上の自己ブランドの品物の販売業者としても機能する。ホストウェブサイト上の販売業者は、メーカ独自の名前のブランド商品を直接販売する正規メーカであってもよく、または販売業者は、１つ以上の異なるメーカから１つ以上の商品を販売する二次小売業者であってもよい。さらに、一部の販売業者は、様々な異なる一般カテゴリまたはチャネル（例えば衣類、道具、ペット用品など）から商品を販売してもよく、一方他の販売業者は、１つのカテゴリに、もしくはサブカテゴリにでも、あるいは単一の商品ラインにでも、特に集中してもよい。販売業者が複数のカテゴリの商品を有するか、１つだけのカテゴリの商品を有するかにかかわらず、電子商取引ウェブサイトの単一チャネルまたはカテゴリは一般に、販売提供される多数の商品をホストする。
【０００４】
販売業者をホストする電子商取引ウェブサイトは多くの場合、多数の方法で販売業者から収益を引き出す。例えば電子商取引ウェブサイトは、いずれかの商品が実際に売れたか否かにかかわらず、販売業者がウェブサイトを、販売商品をホストする仲介者として利用する時に、掲載料を請求し得る（すなわち販売業者は提供されるサービス及びサポートに対し支払う）。別の例としては、掲載された商品が実際に売れる時に、電子商取引ウェブサイトは、取引を仲介することに対して販売費の定率を請求し得る。このように掲載料が請求される収益にもかかわらず、販売により商品掲載が活性化されるため、販売業者には、電子商取引ウェブサイトと同じ位に、商品を販売する動機が存在する。しかし、電子商取引ウェブサイトが顧客となるユーザを引き付けることができない場合には、売買は実現しない。よって、電子商取引ウェブサイト及び販売業者の両者にとって、効果的な販売促進広告は重要である。
【０００５】
ユーザの注意を引き付ける１つ方法は、電子商取引サイト上の検索機能を提供することである。具体的には、電子商取引ウェブサイトのユーザが特定の商品を見つけたいと所望する場合、１つの一般的手段は、検索入力機能を使用して、在庫全体を検索すること、または検索において使用されたキーワードに関連付けられた入手可能な商品のカテゴリ内を検索することである。一旦検索が行われると、電子商取引ホストは、どの関連商品がユーザの気を引き付け得るのか見当をつけ、これらの商品の販売促進を試み得る。さらに別の状況において、ユーザは、特定のものを探していないかもしれないが、個人の関心または販売促進価格によりユーザが突然気に入る商品を求めて単に閲覧していることがある。いずれにしても、数多くの商品を販売する数多くの販売業者が存在するという事実、及びユーザの限られた時間で商品を表示する限られた領域に基づき、全ての商品を表示することは不可能であるということは明らかである。さらに、圧倒的な量の入手可能な商品は、ユーザが効果的に商品を閲覧可能な範囲でユーザディスプレイに適合せず、全く売買が起こらない原因となり得るため、全ての商品を表示しようと試みることは賢明ではない。
【０００６】
前述の問題に対処するために、電子商取引ホストウェブサイトは、カテゴリオペレータを採用して、販売促進用表示のための商品（またはユーザデバイス上のディスプレイの利用可能な領域に応じた複数の商品であって、例えば小さいスクリーンを有するモバイルデバイスは１つまたは２つの品目のみを表示し得る）を、手動で選択し得る。この手動選択は、過去の経験から何が売れるか、オペレータの最良の推測に基づく可能性がある。あるいは、商品を販売する販売業者から、選択的広告表示を介して販売促進するべきと販売業者が確信する商品をオペレータに知らせる特定の指示が、オペレータに提供され得る。しかし、カテゴリ内の商品プールのサイズが大きくなるにつれて、この手動作業は、ますます困難となる。
【０００７】
さらに、特定の商品を売りたい販売業者の希望、または特定の商品は販売促進されるべきであるというオペレータの確信にもかかわらず、特定の商品は価格が高過ぎる、もしくは良質ではないことがあり、または販売業者が信用性に欠けることで知られていることがあり、または他の理由で商品がうまく売れないことがある。これらの状況のいずれにおいても、その販売業者のその商品の販売促進用表示は、広告領域リソース及び販売業者のリソースの浪費に終わるだけでなく、さらに電子商取引ホストは、望ましくない商品を販売促進したことに関して、ほとんどまたは全く価値を得られない。
【０００８】
従って、前述の販売促進広告の商品選択方法は、電子商取引ホストまたは販売業者にとって最も効果的な結果をもたらすものではない。
【０００９】
発明を実施するための形態は、添付図面を参照して明記される。図面において、参照番号の左端の数字（複数可）は、その参照番号が最初に現れる図面を識別する。異なる図面における同一の参照番号の使用は、同様または同一の項目を示す。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本出願の一実施形態による、選択された商品をユーザディスプレイ上に表示させるシステムを例示する。
【図２】本出願の一実施形態による、販売促進用表示のための理想的商品の選択方法を例示する。
【図３】本出願による、最も関連性の高い販売業者グループを特定する方法の一実施形態を例示する。
【図４】本出願による、販売業者の最も関連性の高いユーザグループを特定する方法の一実施形態を例示する。
【図５】本出願による、販売業者の最も関連性の高いユーザグループを特定する方法の別の一実施形態を例示する。
【図６】本出願の一実施形態による、販売促進用表示のための理想的商品の選択方法を例示する。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
概要
本開示は、理想的商品に関する情報を電子商取引ウェブサイトのウェブページ上に販促的に表示することを目的とする、理想的商品を選択するシステム及び方法に関する。より具体的には、電子商取引ウェブサイトの１つの目的は、販売業者が一般消費者（電子商取引ウェブサイトの「ユーザ」）に商品を販売するための第三者的オンライン仲介ホストとして機能することであり得る。一般に、電子商取引サイトは、売買にかかわらず、販売業者の販売商品を単にホストするという名目上の資金を受け取る。しかしながら、ホストは販売業者に取引場所を提供したさらなる費用として販売価格の定率を受け取ることができるため、ホストは多くの場合、商品をホストした後、売買が行われた時点で、さらに稼ぐことができる。従って、販売業者の成功は、電子商取引サイトの成功と等しい。
【００１２】
販売における成功の多くは、適切な商品が適切な人々のグループに容易に見えるように販売促進されていることを確実にすることを軸にして起こる。例えば、レストラン業がレストランの食事を宣伝する類似状況を検討してみよう。レストランは、小規模で低所得の町に最近開店した新しいピザ屋であり、販売可能な他のいくつかの品目を有しつつも、主な商売は５ドルのピザを売ることであると仮定する。ピザ屋が今、５ドルのピザ屋の外で、１００ドルの神戸ビーフステーキディナーを思い切って販売促進したとしても、ステーキの良い評判がない限り、誰かがステーキディナーを注文する可能性は恐らく非常に低く、レストランは開店したばかりであるためそのような評判の見込みもない。さらに、高価なステーキディナーの派手な販売促進広告により、潜在的顧客がピザを求めて新しいピザ屋を調べることでさえも阻止され得る。ステーキディナーの販売促進により阻止されていなければ、潜在的顧客がピザを購入したであろう可能性はより高かったにもかかわらず、これでは、ステーキディナーが恐らく売れないだけでなく、ピザも売れないかもしれない。これは、ステーキディナーが美味しくない、もしくは１００ドルの価値がない、またはピザ屋の顧客がステーキを好まない、もしくはステーキを堪能しないことさえも、意味するわけではない。さらに、ステーキディナーの販売不調はまた、ステーキディナーとピザディナーは多くの点で関連しているという事実を変えることはない（例えばどちらも食品であり、消費のために作られ、空腹感を改善し、「食べ物」として分類され得るなど）。しかしながら、顧客または地元住民の大多数が単純に高価なステーキよりも安価なピザを好むのであれば、たとえ１人の顧客がステーキを購入し得る可能性があるとしても、ステーキは不適切に販売促進されている。すなわち、ステーキの販売促進により１００ドルの売上となる１人の顧客が呼び込まれるが、ピザの販売促進不足により１００人の顧客が５ドルでピザを注文することが妨げられた場合、ピザ屋の所有者はピザ売買における潜在的５００ドルを稼ぎ損ない、適切な商品が適切な人々に販売促進されていれば、所有者はこの潜在的５００ドルを稼げたであろう。
【００１３】
別の例では、ショッピングモールが、宝石販売業者、ゲーム販売業者、腕時計販売業者、及びグリーティングカード販売業者など、とりわけいくつかの衣類販売業者を含む様々な販売業者をホストすると仮定する。さらに、ショッピングモールで最も頻繁な利用客の調査から得られたデータの分析により、買い物客の大多数が自身のために衣類を買う中年女性であることが示されたと仮定する。このデータを手に入れることは、ショッピングモールの所有者／マーケティング担当者に、ショッピングモール内で売買取引を行う可能性が最も高い顧客を呼び込むために、どの商品を販売促進に優先すべきかを決定する貴重なツールを提供する。さらに、頻繁な利用客、すなわち中年女性が、実際に望むものに基づいてショッピングモールに再来するように仕向けることで、これはまた、来客の少ない他の販売業者に商品の見通しを提供する。
【００１４】
従って、ウェブページを訪問して商品を買う可能性の最も高いユーザを引き付ける可能性の最も高い商品を販促的に表示することは、販売業者及び電子商取引サイトの所有者の両者にとって一番の利益となる。よって、本出願において説明される特徴は、ウェブページの予想及び対象ユーザ／訪問者グループに対し販促的に表示する適切な商品（複数可）を特定するために、大量のデータを非常に迅速に分析する方法をコンピュータ上に実装することで、販売業者及びチャネルオペレータが販売促進する商品（複数可）を手動で選択する負担を緩和する。
【００１５】
本出願の非限定的な実施形態において、商品選択は、電子商取引ウェブサイトの特定のチャネルまたはカテゴリ上で販売を行う最も関連性の高い販売業者であるとみなされる１つ以上の販売業者が提供する複数の商品の中から、販売促進広告の目的で１つ以上の特定の商品を識別するシステムにより行われ得る。
【００１６】
前に示されたように、電子商取引ウェブサイトの各チャネルまたはカテゴリ（すなわち「ウェブページ」）は、大多数の販売業者の多数の商品をホストし得る。ゆえに、電子商取引サイトを訪れるユーザに対し、限られた表示領域に表示する理想的商品を特定するために、複数の販売業者を分析することで、販売業者の数が制限され、よって商品を選択する母集団となる商品の数も制限され得る。この販売業者の分析には、特定のチャネルまたはカテゴリの販売業者それぞれに対する最も関連性の高いユーザグループの特定が含まれ得る。
【００１７】
本明細書における参考として及び説明の目的で、本明細書におけるチャネル、カテゴリ、及びチャネル／カテゴリウェブページの用語の使用は、単一のＵＲＬページ、または共通の関係性に基づいて互いにリンクされた一連の階層的ＵＲＬページを指し得る。さらに、チャネル、カテゴリ、及びチャネル／カテゴリウェブページの用語は、同じ概念を指すのに互換的に使用されてもよく、または明確に区別して使用されてもよい。しかしながら、明確に区別して使用される場合、それは、用語が使用される文脈に基づいて、容易に検知可能である。例えば、チャネルは、特定の地域または国に特化した親電子商取引会社のウェブサイトの一部（例えば中国系親電子商取引ウェブサイトの英語による英国文化向けバージョン）を指し得る。あるいは、チャネルという用語は、対象グループに焦点を当てた特定の商品グループを単純に指し得、これはメイン親電子商取引ウェブサイトのブランチである（例えばティーンエイジャーのみを対象とする商品を販売促進する多数の商品カテゴリを有するティーンエイジャーチャネル）。
【００１８】
最も関連性の高いユーザのプロファイル情報は、特定の対象ユーザベースから、どの販売業者が最も多くのウェブトラフィック及び売り上げを受け取るかに関する洞察を提供し得るため、最も関連性の高いユーザを特定することにより、販売業者のさらなる分析が促進される。次に、最も関連性の高いユーザグループがチャネルまたはカテゴリの対象ユーザと緊密に一致する程度に基づいて、最も関連性の高い販売業者を特定可能であり得る。
【００１９】
最も関連性の高い販売業者を特定した後、最も関連性の高い商品（複数可）に関してさらなる特定が行われる。次に、特定された商品（複数可）が、対象ユーザを引き付けるために、ウェブページ上で表示され得る。よって、個々のユーザの検索履歴を分析して、前の検索に潜在的に関連する配置広告で直接、特定のユーザのみを対象にすることを試みるシステムとは異なり、本出願の特徴は、比較的大きな対象ユーザグループを引き付け、次いで一般的な販売促進用表示のために、選択された販売業者グループから１つ以上の理想的商品を特定するのに、最も有効な販売業者（複数可）を特定することである。
【００２０】
従って、本出願の方法及びシステムは、個々のユーザレベルで労力を費やすのではなく、販売促進広告領域を利用して、より多くの視聴者全体を引き付ける１つ以上の表示用商品をより効果的に選択するように、少なくとも部分的に努める。すなわち、いくつかの事例において、本明細書において説明されるシステムは、ウェブサイトを再訪する可能性が最も高いユーザ、及びこれらのユーザを最も引き付け得る商品（複数可）をより正確に予測する分析プロセスを経て、チャネルまたはカテゴリウェブページへのより大きな訪問者グループの注意を引き付けるステップを伴う。
【００２１】
販売促進のために理想的商品を選択するシステムの例示的実施形態
図１において、販売促進用表示のための理想的商品を特定するシステム１００が示される。具体的には、システム１００は１つ以上のサーバ１０２を含み得、これを介して電子商取引ウェブサイトの商取引が行われ得る。サーバ１０２は、１つ以上のプロセッサ１０４と、１つ以上のプロセッサ１０４に本出願の特徴を実現する方法を実行させる命令を含むメモリ１０６とを備え得る。メモリ１０６は、各販売業者、及び販売業者が販売する商品に関する情報を含む販売業者データストア１０８を含み得る。メモリ１０６はさらに、ユーザの個人特性を示すユーザプロファイルデータ、販売業者に関わるオンラインのユーザ活動／行動、電子商取引サイトのチャネルまたはカテゴリ上の各販売業者に対するユーザの買い物傾向などの情報を含むユーザ情報データストア１１０を含み得る。
【００２２】
メモリ１０６は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性メモリ、及び／または読出専用メモリ（ＲＯＭ）もしくはフラッシュＲＡＭなどの不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読媒体を含み得る。メモリ１０６は、コンピュータ可読媒体の一例である。
【００２３】
コンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実行される揮発性及び不揮発性の、着脱可能及び着脱不可能な媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体の例として、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他の種類のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読出専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読出専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、またはコンピューティングデバイスによりアクセスされる情報を記憶するために使用され得る任意の他の非伝送媒体が挙げられるが、これらに限定されない。本明細書において定義されるように、コンピュータ可読媒体には、変調データ信号及び搬送波などの一時的媒体は含まれない。
【００２４】
サーバ１０２は、ユーザデバイス１１２などの任意の種類のウェブアクセス可能なデバイスにネットワークを介して接続され得、ネットワークはユーザデバイス１１２上に表示するためのオンラインデータの送信を支援する。例えば、ユーザは、電子商取引ウェブサイトのチャネル／カテゴリウェブページ１１４にユーザがアクセスすることを可能にするユーザデバイス１１２上のアプリケーションを開き得る。チャネル／カテゴリウェブページ１１４は、ユーザデバイス１１２を介してユーザに対し、１つ以上の商品の販売促進広告を表示し得る。ユーザは、販売促進広告をクリックして、販売促進商品（複数可）及び／または他の関連商品に関するさらなる情報へ導かれ得るため、販売業者とユーザとの間に売買取引が起こる可能性が増える。
【００２５】
具体的には、非限定的な例示的実施形態において、１つ以上のプロセッサ１０４は、メモリ１０６と通信可能に接続され得、メモリ１０６は、実行されると１つ以上のプロセッサ１０４に、ユーザデバイス１１２上の販売促進用表示のための理想的商品（複数可）を特定する方法のステップを実行させる命令を含み得る。方法のステップは、ユーザ情報データストア１１０に記憶されているユーザのオンラインユーザプロファイルデータを分析して、電子商取引ウェブサイトのチャネル／カテゴリウェブページ１１４上で商品を販売する複数の販売業者それぞれに対し、最も関連性の高いユーザグループを特定することを含み得る。
【００２６】
方法のステップはさらに、最も関連性の高いグループのユーザを、チャネル／カテゴリウェブページ１１４の対象ユーザグループと比較して、販売業者ごとに重複率を特定することを含み得る。重複率は、対象ユーザグループの基準に適合する、最も関連性の高いグループのユーザの割合に基づいて特定され得る。次に、複数の販売業者が、重複率に基づいて、最も高い重複率から最も低い重複率へ、ランク付けられ得る。さらに、メモリ１０６内の命令は、勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、複数の販売業者の一部により販売されている商品の分析を引き起こし得る。上記に示されたように、１つ以上の表示用商品が一旦特定されると、システム１００は、電子商取引ウェブサイトのチャネル／カテゴリウェブページ１１４上に、複数の販売業者の一部のうちの１つ以上の販売業者が販売する分析済み商品のうちの１つ以上の商品に関する情報を表示させ得る。
【００２７】
上記に論述されたように、システム１００により実行されメモリ１０６に含まれる方法の特徴に関するより詳細な情報は、本明細書において図２〜６に関して説明されているのが見受けられ得る。
【００２８】
販売促進のために理想的商品を選択する方法の例示的実施形態
本出願の一実施形態において、図２は、電子商取引ウェブサイト上の１つ以上の理想的商品を特定し、その後それらの販売促進広告を行う方法２００の特徴を示す。例えば、方法２００は、電子商取引ウェブサイトのチャネル／カテゴリウェブページ上で１つ以上の商品を販売する販売業者のプールから、最も関連性の高い販売業者のグループを選択するステップ２０２を含み得る。最も関連性の高い販売業者のグループの選択は、多数の方法で行われ得る。チャネル／カテゴリウェブページに対する最も関連性の高い販売業者のグループを選択する潜在的実施形態のうちのいくつかに関する追加特徴の詳細が、本明細書において図３、４、及び５に関して後述される。
【００２９】
方法２００はさらに、最も関連性の高い販売業者のグループ内の販売業者により販売される商品のうちどの商品が、電子商取引サイトのチャネル／カテゴリウェブページの対象ユーザによる再訪及び／または売り上げを生み出す可能性が最も高いかを特定するステップ２０４を含む。ここでもまた、販促的に表示する理想的商品（複数可）を特定する方法は、数多く存在する。チャネル／カテゴリウェブページ上で販売促進する理想的商品（複数可）を選択する潜在的実施形態のうちの１つに関する追加特徴の詳細は、本明細書において図６に関して後述される。最も関連性が高いと選択されたより少数の販売業者に基づいて、分析する商品数がより絞られるほど、商品特定はより正確になり得るため、販売促進する商品（複数可）を特定するステップ２０４は意図的に、最も関連性の高い販売業者グループを特定するステップ２０２の後に実行される。
【００３０】
対象ユーザの注意を引き、対象ユーザによるチャネル／カテゴリウェブページの再訪及び／またはチャネル／カテゴリウェブページからの購入を誘発する可能性が最も高い、または少なくともより高い商品（複数可）を特定した後、ステップ２０６において、商品（複数可）の購入可能な状況を宣伝するために、商品（複数可）が電子商取引ウェブサイト上に販促的に表示される。いくつかの事例において、販売促進用表示は、電子商取引ウェブサイトのメインホームページ上に表示され得、販売促進されている商品（複数可）へのリンクに直接、または電子商取引ウェブサイトの特定チャネルまたはカテゴリウェブページへのリンクに、関連付けられ得る。別の事例において、販売促進用表示は、販売促進されている商品が関連付けられた電子商取引ウェブサイトのメインチャネルまたはカテゴリウェブページ上に、直接表示され得る。さらに、商品（複数可）の販売促進用表示は一般に、全ユーザに見えるように表示され得るが、代替的または追加的に、商品（複数可）は、販売促進用表示を最終的に届けたい対象ユーザに、直接表示され得る。
【００３１】
図３は、最も関連性の高い販売業者グループを特定する方法３００の一実施形態を示す。いくつかの事例において、方法３００は、オンラインユーザ行動データを取得するステップ３０２を含む。行動データは、個人情報のユーザプロファイルと、電子商取引ウェブサイトのチャネル／カテゴリ上の各販売業者に関して取られた動作のユーザプロファイルとを含み得る。動作データには、チャネル／カテゴリウェブページの訪問、チャネル／カテゴリウェブページに滞在中の検索、電子商取引ウェブサイトに滞在中の商品関連ハイパーリンクのクリック、チャネル／カテゴリウェブページに滞在中の仮想買い物かごへの商品の追加、仮想買い物かご内の商品の購入、チャネル／カテゴリウェブページ上の商品に対するランク付けまたはコメント作成など、これらのうちの１つ以上が含まれ得る。他のオンライン行動動作も分析される。この行動データは、販売業者により提供され得る、または電子商取引ウェブサイト上のユーザの行動パターン及び活動を追跡することにより取得され得る。あるいは、行動データはまた、第３者的ウェブサイトのオペレータ、またはユーザのオンライン行動履歴データを有し得るサービスプロバイダにより提供されてもよい。
【００３２】
ステップ３０４において、行動データを分析して、各販売業者のそれぞれのユーザの中から、最も関連性の高いユーザが特定され得る。いくつかの実施形態において、特定の販売業者と対話を行った全てのユーザは、その特定販売業者に関連付けられたユーザプールの一部となる。一般に、各ユーザプール内のユーザは、特定の販売業者に対する関連性レベルに従って、最も高い関連性から最も低い関連性へ、スコア化され、ランク付けまたは順位付けられ得る。ユーザは様々なレベルで複数の販売業者と何らかの形で対話を行い得るので、複数の販売業者それぞれに関する複数のユーザプールの一部として、１人のユーザが数回分析されることがある。本出願の最終目的は、特定のチャネル／カテゴリウェブページに関連付けられた１つ以上の商品を特定することであるため、商品選択は、チャネル／カテゴリウェブページの対象ユーザグループに最も整合する大多数のユーザを引き付ける販売業者に関連する。従って、ステップ３０４は、各販売業者が引き付ける可能性がより高いユーザの種類に関して、理解の向上をもたらす。
【００３３】
関連性レベルに関して、最も関連性の高いユーザグループに属するユーザは、データが分析された特定の販売業者を少なくとも再訪する可能性が高いとシステムが予測するユーザであり得る。最も関連性の高いユーザグループの選択は、多数の方法で行われ得る。各販売業者の最も関連性の高いユーザグループを選択する潜在的実施形態のうちのいくつかに関する追加特徴の詳細が、本明細書において図４及び５に関して後述される。
【００３４】
本出願の目的で、販売業者のユーザ全て（所定の期間にわたり追跡されたユーザ）が分析されるが、関連性レベルに応じた上位部分のユーザのデータのみが、最も関連性の高いユーザグループの一部を成すとみなされることに、留意されたい。本明細書において説明されるように、上位部分は、ユーザプール内の全ユーザのうちの所定率または所定数を指し得、最も高いスコアのユーザから始まり、最も関連性の高いユーザグループが各ユーザプールのユーザのうちの全所定率または全所定数を満たすまで漸進的により低いスコアのユーザを含める。すなわち、最も関連性の高いユーザグループのユーザの所定数が１０００人である場合には、５００万人の関連ユーザのリストを有する販売業者に対して、上位高スコアの１０００ユーザのみが、ユーザプールの全体数に関係なく、最も関連性の高いユーザグループとしてみなされ得る。前に記されたように、販売業者に関するユーザの分析のさらなる詳細は、本明細書において下記に論述される。
【００３５】
方法３００はさらに、行動データ内で取得された、各販売業者の最も関連性の高いユーザグループのユーザプロファイルを、チャネル／カテゴリウェブページの対象ユーザグループのプロファイルと比較するステップ３０６を含み得る。対象ユーザグループのプロファイルは、チャネル／カテゴリオペレータにより事前に決定されてもよい。いくつかの事例において、対象ユーザグループは、チャネル／カテゴリウェブページの全体的な商品テーマに関心のある特定のユーザで定義され得る。付加的または代替的に、対象ユーザグループは、例えば対象ユーザの年齢及び／または性別など、他の個人特性で定義されてもよい。別の事例において、対象ユーザグループは、ユーザのオンラインショッピング行動履歴に基づいて定義され得る。
【００３６】
ステップ３０４において、販売業者の最も関連性の高いユーザを特定する際、結果的に、販売業者に関して評価された全てのユーザのうち、ユーザの大部分が、販売業者により提供されてはいるものの、チャネル／カテゴリウェブページ上で通常入手可能である、または販売促進されている商品クラスには含まれない商品に対し、一層関心を持つことが示されることがある。例えば、販売業者Ａは、チャネルＸ上で一連のヘアケア商品を販売し得、ここで、チャネルＸは、一般に個人衛生商品を対象とする。販売業者Ａはまた、アウトドア商品を対象とする別のチャネルＹ上で、バックパックも販売し得る。本出願の理想的商品の選択方法がチャネルＹに関して実施されると、この多様な商品にもかかわらず、販売業者Ａの全てのユーザが分析される。販売業者Ａの商売の大部分はチャネルＸ上のヘアケア商品に由来し、またヘアケア商品を買うユーザはチャネルＹ上で販売業者のバックパック側の商売に関連するオンライン行動を取らない場合、行動データ分析により、販売業者Ａの最も関連性の高いユーザグループのプロファイルデータは、チャネルＹの対象ユーザプロファイルに整合しないことが示され得る。ゆえに、チャネルＹ上に表示する理想的販売促進商品を特定するために本方法を実施した場合、販売業者Ａの最も関連性の高いユーザグループのユーザプロファイルと、チャネルＹの対象ユーザプロファイルとの比較（ステップ３０６における）により、販売業者Ａのユーザ内においてほとんど重複は示され得ない。従って、販売業者Ａは、チャネルＹ上の商品を販売促進するための商品選択プロセスに関連し得ない。
【００３７】
ステップ３０８において、ユーザプロファイルと対象ユーザグループのプロファイルとの比較の結果を用いて、各販売業者のプロファイルの重複率が特定される。いくつかの事例において、重複率は、各販売業者の最も関連性の高い各ユーザグループの総ユーザ数と比較して、各販売業者の最も関連性の高いユーザグループのユーザのうちの何人が、チャネル／カテゴリウェブページの対象ユーザとしてもみなされるかにより、検討される。例えば、販売業者Ａの上位高スコアの１０００ユーザが、最も関連性の高いユーザグループとして選択されたと仮定する。さらに、分析されたチャネル／カテゴリウェブページの対象ユーザプロファイルに従って、これらの１０００ユーザのうち６２５ユーザが対象ユーザとしてもみなされると仮定する。このような状況において、販売業者Ａの重複率は、６２．５％である。従って、各販売業者の最も関連性の高いユーザグループ内の総ユーザ数における重複ユーザ率を計算することにより、各販売業者の重複率が特定される。
【００３８】
次に、ステップ３１０において、最も高い重複率に基づいて、最も関連性の高い販売業者グループが特定され得る。すなわち、最も関連性の高いユーザグループの特定と同様に、特定のチャネル／カテゴリウェブページに関して最も関連性の高い販売業者を特定するために、チャネル／カテゴリウェブページに関して最も高い関連性から最も低い関連性へ、スコア化された重複率に従って、全ての販売業者がスコア化され、ランク付けまたは順序付けされる。さらに、最も関連性の高いユーザグループの特定の場合と再び同様に、関連性レベルに応じた上位部分の販売業者のデータのみが、最も関連性の高い販売業者グループの一部を成すとみなされる。本明細書に説明されるように、上位部分は、チャネル／カテゴリウェブページ上で商品を販売する販売業者の中の全ての販売業者のうちの所定率または所定数を指し得る。この上位部分は、最も高い関連性スコアの販売業者から始まり、最も関連性の高い販売業者グループが、チャネル／カテゴリウェブページ上の全ての販売業者のうちの全所定販売業者率または全所定販売業者数を満たすまで、漸進的により低い関連性スコアの販売業者を含める。すなわち、最も関連性の高い販売業者グループの販売業者の所定数が５００である場合には、１０，０００の販売業者をホストするチャネル／カテゴリウェブページに対して、上位高スコアの５００の販売業者のみが、チャネル／カテゴリウェブページ上で商品を販売する販売業者の総数は全体的に相当大きいにもかかわらず、最も関連性の高い販売業者グループとしてみなされ得る。
【００３９】
ステップ３０４に再び言及すると、図４及び５により、各販売業者の最も関連性の高いユーザグループを特定するために、異なる種類のユーザ行動データを分析する方法に関する異なるが関連する実施形態のさらなる詳細が示される。
【００４０】
例えば、本出願の一実施形態において、図４は、行動マトリクスが作成されるステップ４０２を含む方法４００を説明する。行動マトリクスは、チャネル／カテゴリウェブページ上に関する各ユーザと販売業者との関係を表す。マトリクスに入力される値は、販売業者に対するユーザのオンライン行動動作から引き出されたデータ値である。データ値は、いくつかの事例において、特定の販売業者、または特定の販売業者により提供される商品に具体的に関連付けられた任意のウェブページまたはハイパーリンクを、ユーザがクリックした回数を表し得る。あるいは、データ値は、特定の販売業者に関して、ユーザが行う特定の明確な動作に割り当てられたポイント値の倍数のスコア合計を表し得る。例えば、一実施形態において、ユーザがチャネル／カテゴリウェブページに単に訪問するために一度クリックするポイント値は、ユーザがチャネル／カテゴリウェブページ上に滞在している間に検索を行うポイント値よりも値が低くてもよく、次に、ユーザがチャネル／カテゴリウェブページ上に滞在している間に検索を行うポイント値は、ユーザがチャネル／カテゴリウェブページ上に滞在している間に商品に関連したハイパーリンクを実際にクリックするポイント値よりも値が低くてもよい、などが挙げられる。従って、特定の販売業者に関してユーザがこれらの動作のそれぞれを行う回数は、追跡及び合計され得、その後に各動作のそれぞれの合計回数が割り当てられたポイント値に掛けられる。次に、掛け算の結果が総計のために合計され、当総計は、特定の販売業者に関するそのユーザのマトリクスに入力するデータとして使用され得る。
【００４１】
販売業者とユーザとのある数値化された関係を示す行動マトリクスを作成するステップ４０２の特徴に関して、本発明の範囲を逸脱することなく付加的方法で、マトリクスのデータ値は特定され得る。ユーザが特定の販売業者と全く対話を行わなかった場合、行動マトリクス内のその該当領域のデータ値入力は、ゼロになることに留意されたい。
【００４２】
ステップ４０４にて、数学的手法の特異値分解（ＳＶＤ）を用いてマトリクスが解かれ、各ユーザ（ｕi）及び各販売業者（ｍj）の固定ベクトルが生成され得る。よって出力は、ｕ1：ｆ1、ｕ2：ｆ2、・・・、ｕi：ｆi、及びｍ1：ｇ1、ｍ2：ｇ2、・・・、ｍj：ｇjとしてそれぞれ表され得る。次に、ステップ４０６において、生成された固定ベクトルを入力として使用して双線形モデル式が解かれ、チャネル／カテゴリウェブページ上の特定の販売業者の１つ以上の商品をユーザが閲覧及び／または購入しに戻る確率が予測される。詳しく後述されるように、予測された確率は、関連性スコアと見なされ得る。
【００４３】
2019504406.tif 000003
【００４４】
2019504406.tif 000004
【００４５】
【数１】
2019504406.tif 000005
【００４６】
2019504406.tif 000006
【００４７】
【数２】
2019504406.tif 000007
【００４８】
次に、最適化問題を解くために、標準的方法、例えば勾配降下法またはネステロフ法などが用いられ得る。
【００４９】
従って、それぞれの関連性レベル（すなわちユーザが再訪する確率）を特定した後、ステップ４０８は、特定の各販売業者に対する関連性レベルに従ってユーザをランク付ける。ステップ４１０において、ランク付けられたユーザのうち、最も関連性の高いユーザグループを表す所定部分（率または数）が選択され得、これは図３のステップ３０４に関連する。
【００５０】
販売業者に対する最も関連性の高いユーザグループを特定する代替的形態として、図５は、各ユーザのプロファイルを販売業者の対象ユーザプロファイルと比較するステップ５０２を含む方法５００の一実施形態を示す。方法４００において関連性の高いユーザグループを特定する根拠として使用されるユーザ行動データとは対照的に、方法５００において使用されるユーザ行動データは、クリックの回数、または販売業者に関して取られるオンライン動作に必ずしも関連していない。代わりに、方法５００で使用されるユーザ行動データは、年齢、性別、好き、嫌い、買い物傾向、関心、趣味など、ユーザのより多くの個人データを含み得る。同様に、販売業者は、対象ユーザのいくつかの対象特性または特徴を列挙する特定対称ユーザプロファイルを定義し得る。この事例において、ユーザの個人データの一部は、オンライン使用履歴に基づいて容易に取得可能または検知可能ではあり得ない。しかしながら、いくつかの事例において、本出願のシステムは、ユーザからそのデータを直接提供され得る、またはシステムは、ユーザのプロファイルと対称ユーザプロファイルの合理的な比較ができるように、ユーザのインターネットトラフィックを淘汰して、可能な限り多くの個人ユーザデータを抽出するように試み得る。
【００５１】
図５のステップ５０４において、ユーザのプロファイルが販売業者の対象ユーザプロファイルと緊密に整合する程度に基づいて、各ユーザに対しスコアが与えられ得る。与えられたスコアは、販売業者に対する各ユーザの関連性レベルを表し得る。例えば、いくつかの事例において、ユーザのプロファイルと販売業者の対象プロファイルとの一致特性ごとに割り当てられる単一または様々なポイント値に関して、ポイントの合計が計算され得る。すなわち、ある特性は他の特性よりも大きく重み付けされてもよく、または各特性は単一のポイントのみの値を有してもよい。
【００５２】
スコア化後、ステップ５０６において、各ユーザのスコアに基づいた最も高い関連性から最も低い関連性へのそれぞれの関連性レベルに従って、ランク付けされ得る。次に、ステップ４１０と同様に、ステップ５０８において、ランク付けられたユーザのうち、最も関連性の高いユーザグループを表す所定部分（率または数）が選択され得、これは図３のステップ３０４に関連する。
【００５３】
図６に関して、販促的に表示され得る商品（複数可）を特定する方法６００がステップ６０２及び６０４に示される。具体的には、ステップ６０２において、最も関連性の高い販売業者グループの各販売業者に関して、商品の売上の見積もりが行われる。見積もりは、学習モデルである価格志向型商品選択モデルを用いて計算され得る。例えば、価格志向型商品選択モデルは、商品選択を改善するために、数学的手法の勾配ブースト決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いて実施され得る。さらに、ＧＢＤＴモデルは、最も関連性の高い販売業者グループのデータを評価するのに有用な数学的手法であるが、いくつかの事例において、商品プロセスをさらに向上させるために、正規化されたポアソン損失関数を適用してＧＢＤＴモードを訓練することにより、ＧＢＤＴモデルは変更され得る。
【００５４】
本出願の例示的実施形態において、ＧＢＤＴモデル及び正規化されたポアソン損失関数は、さらに以下のように説明され得る。
【００５５】
2019504406.tif 000008
【００５６】
【数３】
2019504406.tif 000009
【００５７】
さらに、異なるチャネルに関して、オペレータは、総商品価格（「ＧＭＶ」）またはクリックスルー率（「ＣＴＲ」）を最大化する作業など、異なる商品選択作業を有することがある。すなわち、異なる対象に対して、異なる損失関数が使用され得る。例えば、販売業者がＧＭＶを最大化し得る商品を選択することを望む場合、ＧＢＤＴモデルに基づいて最適化タスクを行うために、ＧＭＶは対象Ｙとして選択され得、その式は以下のようになり得る。
【００５８】
【数４】
2019504406.tif 000010
【００５９】
ステップ６０２の商品選択は基本的に販売予測に基づくため、ＧＢＤＴモデルを訓練する場合、最適化目的関数として正規化されたポアソン損失関数が使用され得る。従って、正規化されたポアソン損失関数は、以下の式を有し得、
【００６０】
【数５】
2019504406.tif 000011
【００６１】
ｙ＝ｌｏｇ（Ｙ）、ｑ＝ｌｏｇ（Ｑ）であり、同時にＹは観測された数量であり、Ｑはモデルの出力である。
【００６２】
いくつかの事例において、正規化されたポアソン損失関数は、数量を過大評価または過小評価することなく、商品販売をモデル化する特性を有する。学習されたモデルとの組み合わせで、各品目に対し、スコア化が行われ得る。さらに、商品のスコア化に基づいて、ステップ６０４において、販売促進用表示のための商品（複数可）が特定され得る。
【００６３】
例示的条項
Ａ：電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で表示する理想的商品を選択するコンピュータ実施方法であって、前記方法の行為は、前記ウェブページ上で商品を販売する複数の販売業者に関連付けられたユーザのオンラインユーザ行動データ取得することであって、各販売業者はユーザプールに関連付けられ、前記行動データは個々の販売業者に関してそれぞれの前記ユーザプール内の前記ユーザがオンラインで行った動作のデジタル情報を含む、前記オンラインユーザ行動データ取得することと、各販売業者の前記行動データを分析して、各販売業者の各ユーザプール内の最も関連性の高い前記ユーザのグループを特定することと、前記最も関連性の高いグループの前記ユーザのそれぞれのプロファイルを、前記ウェブページの対象ユーザグループのプロファイルと比較して、各販売業者の重複率を特定することであって、前記重複率は、前記最も関連性の高いグループのうち、前記対象ユーザグループの前記プロファイルに一致するプロファイルを有する前記ユーザの率を表す、各販売業者の前記重複率を特定することと、最も高い重複率に基づいて、前記複数の販売業者の中から上位販売業者を選択することと、前記ウェブページ上に表示するための、前記上位販売業者により販売されている上位商品を選択することと、前記電子商取引ウェブサイトの前記ウェブページ上に、前記対象ユーザグループの前記プロファイルに一致するプロファイルを有するエンドユーザに対し、前記上位商品を表示させることと、を含む、前記方法。
【００６４】
Ｂ：前記ウェブページ上で前記ユーザがオンラインで行った前記動作には、前記ウェブページの訪問、前記ウェブページに滞在中の検索、前記電子商取引ウェブサイトに滞在中の商品関連ハイパーリンクのクリック、前記ウェブページに滞在中の仮想買い物かごへの商品の追加、前記仮想買い物かご内の前記商品の購入、及び前記ウェブページ上の商品に対するランク付けまたはコメント作成、のうちの１つ以上が含まれる、条項Ａに記載の方法。
【００６５】
Ｃ：前記行動データを分析する前記行為は、各ユーザ及び各販売業者を表す行動マトリクスを作成することと、前記行動マトリクスに特異値分解（「ＳＶＤ」）を適用して、各ユーザ及び各販売業者の打ち切り特異固定ベクトルを生成することとを含む、条項Ａ〜Ｂのいずれかに記載の方法。
【００６６】
Ｄ：前記行動データを分析する前記行為はさらに、前記生成したベクトルを入力に使用して双線形モデル式を解き、特定のユーザが前記ウェブページ上の特定の販売業者の商品を閲覧及び／または購入しに戻る確率を予測することを含む、条項Ａ〜Ｃのいずれかに記載の方法。
【００６７】
Ｅ：前記行動データを分析する前記行為は、前記行動データに基づき、各販売業者に対する関連性レベルに従って、ユーザをランク付けることであって、特定のユーザが後で前記ウェブページ上の特定の販売業者の商品を閲覧及び／または購入しに戻る確率が高くなると、前記関連性レベルは高くなる、前記ユーザをランク付けることと、各販売業者に対して、前記最も関連性の高いユーザグループを表す前記ランク付けられたユーザの一部を選択することであって、前記ランク付けられたユーザの一部は最も高いランクのユーザを含む、前記前記ランク付けられたユーザの一部を選択することと、を含む、条項Ａ〜Ｄのいずれかに記載の方法。
【００６８】
Ｆ：前記上位商品を選択する前記行為は、商品選択を向上させるために、勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、前記上位販売業者の前記最も関連性の高いユーザグループに基づき、商品の販売を見積もることと、前記価格志向型商品選択モデルから得られた販売見積もり結果に基づいて、前記上位商品を選択することとを含む、条項Ａ〜Ｅのいずれかに記載の方法。
【００６９】
Ｇ：商品の販売を見積もる前記行為は、前記ＧＢＤＴに正規化されたポアソン損失関数を適用させて、前記価格志向型商品選択モデルを訓練することを含む、条項Ａ〜Ｆのいずれかに記載の方法。
【００７０】
Ｈ：電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で表示する商品を選択するシステムであって、前記システムは、１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサに通信可能に接続されたメモリとを備え、前記メモリは命令を含み、前記命令は実行されると前記１つ以上のプロセッサに、ユーザのオンラインユーザプロファイルデータを分析して、前記ウェブページ上で商品を販売する複数の販売業者それぞれに対し、最も関連性の高い前記ユーザのグループを特定することと、前記最も関連性の高いグループの前記ユーザを、前記ウェブページの対象ユーザグループと比較して、各販売業者の重複率を特定することであって、前記重複率は、前記対象ユーザグループの基準に適合する、前記最も関連性の高いグループの前記ユーザの割合に基づいて特定される、各販売業者の前記重複率を特定することと、前記重複率に基づいて、前記複数の販売業者を、最も高い重複率から最も低い重複率へランク付けることと、勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、前記複数の販売業者の一部により販売されている前記商品を分析することと、前記複数の販売業者の前記一部のうちの１つ以上の販売業者の前記分析済み商品のうちの１つ以上の商品に関する情報を、前記電子商取引ウェブサイトの前記ウェブページ上に表示させることとを含む行為を実行させる、前記システム。
【００７１】
Ｉ：前記対象ユーザグループの基準は、前記ウェブページのオペレータにより事前に選択される、条項Ｈに記載のシステム。
【００７２】
Ｊ：前記ウェブページは、前記電子商取引ウェブサイトのメインチャネルページ、前記電子商取引ウェブサイトのメインカテゴリページ、または前記電子商取引ウェブサイトのサブカテゴリページのうちの１つである、条項Ｈ〜Ｉのいずれかに記載のシステム。
【００７３】
Ｋ：前記命令は、実行されると前記１つ以上のプロセッサにさらに、前記商品を分析する前に、最も関連性の高い販売業者グループを特定する行為であって、前記最も関連性の高い販売業者グループは、前記複数の販売業者のうち、最も高いランクの販売業者を所定数または所定率含む、前記最も関連性の高い販売業者グループを特定する行為を実行させる、条項Ｈ〜Ｊのいずれかに記載のシステム。
【００７４】
Ｌ：ユーザプロファイルデータは、前記ユーザの個人特性を含む、条項Ｈ〜Ｋのいずれかに記載のシステム。
【００７５】
Ｍ：前記ユーザプロファイルデータは、ユーザが前記ウェブページをクリックする回数を含む前記ウェブページ上のユーザ活動を含む、条項Ｈ〜Ｌのいずれかに記載のシステム。
【００７６】
Ｎ：前記ＧＢＤＴモデルは、正規化されたポアソン損失関数を組み込んで、前記価格志向型商品選択モデルを訓練し、選択のために前記商品をスコア化する、条項Ｈ〜Ｍのいずれかに記載のシステム。
【００７７】
Ｏ：コンピュータ実行可能命令を記憶する１つ以上のコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに命令して、ユーザと複数の販売業者との売買取引を仲介する電子商取引ウェブサイトのウェブページ上で販売される複数の商品の中から、対象ユーザグループに対する販売促進用表示のための１つ以上の最も関連性の高い商品を選択することであって、前記最も関連性の高い商品は、最も関連性の高い販売業者グループに属する前記複数の販売業者のうちの１つ以上により販売され、前記最も関連性の高い商品を選択することは、前記ウェブページ上で入手可能な商品を販売する前記複数の販売業者の各販売業者に関して、最も関連性の高いユーザグループを特定することと、前記最も関連性の高いユーザグループの前記特定に基づいて、前記ウェブページ上の前記最も関連性の高い販売業者グループを特定することと、勾配ブースティング決定木（「ＧＢＤＴ」）モデルを用いる学習モデルである価格志向型商品選択モデルを使用して、前記最も関連性の高い販売業者グループにより前記ウェブページ上で販売される商品を分析することと、を含む前記１つ以上の最も関連性の高い商品を選択することと、前記電子商取引ウェブサイト上で、前記１つ以上の最も関連性の高い商品を、前記対象ユーザグループに対し表示させることとを含む行為を実行させる、前記１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【００７８】
Ｐ：前記ＧＢＤＴモデルは、価格、批評、ページ閲覧回数、または総商品量のうちの少なくとも１つの情報を含む商品データに基づいて、前記商品を分析する、条項Ｏに記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【００７９】
Ｑ：前記最も関連性の高いユーザグループを特定する前記行為は、各販売業者に関して各ユーザが取った買い物行動動作履歴の基準に基づいて、各販売業者に対する各ユーザの関連性レベルを特定することであって、異なる実行動作は様々な関連性レベルを示す、各販売業者に対する各ユーザの前記関連性レベルを特定することと、前記それぞれの関連性レベルに従って、最も高い関連性から最も低い関連性へ、前記ユーザを編制することと、前記最も関連性の高いユーザグループとなる、前記最も高い関連性を有する所定数または所定率の前記ユーザを選択することと、を含む、条項Ｏ〜Ｐのいずれかに記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【００８０】
Ｒ：前記関連性レベルを特定する前記行為は、双線形モデルを使用して、各ユーザと各販売業者との関係性を得る、条項Ｏ〜Ｑのいずれかに記載の１つ以上のコンピュータ可読媒体。
【００８１】
2019504406.tif 000012
【００８２】
2019504406.tif 000013
【００８３】
結論
いくつかの実施形態は、構造的特徴及び／または方法論的行為に特有の言語で説明されたが、特許請求の範囲は、説明される具体的特徴または行為に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、具体的特徴または行為は、請求する内容を実施する例示的形態として開示される。
【図１】
2019504406.tif 000018
【図２】
2019504406.tif 000019
【図３】
2019504406.tif 000020
【図４】
2019504406.tif 000021
【図５】
2019504406.tif 000022
【図６】
2019504406.tif 000023
【国際調査報告】
2019504406.tif 000024