(57)【要約】ウェブサイト上の要素が、例えば売り上げや注文によって決まる該ウェブサイトの営業上の成功に関連づけられる。要素による営業上の成功への貢献は、配分方法、関与方法、及び／または配分関与方法により成功値の一部を各要素に割当てることによって達成される。例えば色の陰影やその他の視覚的な表示をウェブサイトのページの表示上に重ね合わせることにより、ウェブサイト上の要素の利用を数値で表すレポートを生成する。
2007517283.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブサイトの成功に貢献する要素に値を割当てる方法であって、
一連の複数の要素を特定し、
前記一連の要素に関連する成功値を特定し、
前記一連の要素における各要素に前記成功値の一部を割当てる、
ことからなる方法。
【請求項２】
前記成功値の一部を割当てることは、
前記一連の要素における各要素に位置に基づく値を割当て、
前記一連の要素を合算し、
前記成功値を前記一連の要素の合計で割る、
ことを更に具備する請求項１に記載された方法。
【請求項３】
前記位置に基づく値は、前記一連の要素における全ての要素に対して同じである、請求項２に記載された方法。
【請求項４】
前記位置に基づく値は、要素が前記一連の要素の始まりに近くなるほど大きくなる、請求項２に記載された方法。
【請求項５】
前記位置に基づく値は、要素が前記一連の要素の終わりに要素が近くなるほど大きくなる、請求項２に記載された方法。
【請求項６】
前記成功値の一部は、１／１であることを特徴とする請求項１に記載された方法。
【請求項７】
前記成功値の一部を割当てることは、
前記一連の要素における各要素に前記成功値を割当て、
前記一連の要素を合算し、
前記成功値を前記一連の要素の合計で割る、
ことを更に具備する請求項１に記載された方法。
【請求項８】
レポートを生成することを更に具備し、該レポートは前記一連の要素の値の統計を含むものである、請求項１に記載された方法。
【請求項９】
レポートを生成することを更に具備し、該レポートは前記一連の要素を含むウェブページの表示を含み、該ウェブページ上の各要素に割当てられた成功値の一部を数値で表す表示を重ね合わせるためのものである、請求項１に記載された方法。
【請求項１０】
前記表示は色分けされることを特徴とする請求項９に記載された方法。
【請求項１１】
前記一連の要素は、単一のユーザ・セッション中に発生することを特徴とする請求項１に記載された方法。
【請求項１２】
前記要素は、ウェブページ、リンク、検索語、及び広告から選択されるものである請求項１に記載された方法。
【請求項１３】
第２の一連の複数の要素を特定し、
前記第２の一連の要素に関連する第２の成功値を特定し、
前記第２の一連の要素における各要素に前記第２の成功値の第２の一部を割当て、
前記一連の要素及び前記第２の一連の要素における各要素に対し、前記成功値の一部の値及び前記第２の成功値の第２の一部を合計する、
ことを更に具備する請求項１に記載された方法。
【請求項１４】
前記成功値の一部を割当てる前に、前記一連の要素を一部の要素に減らすことを特徴とする請求項１に記載された方法。
【請求項１５】
前記第２の成功値の第２の一部を割当てる前に、前記第２の一連の要素を第２の一部の要素に減らす、
ことを更に具備する請求項１３に記載された方法。
【請求項１６】
ウェブページ上の要素の評価を示すレポートを表示する方法であって、
要素を含むウェブページの表示を生成し、
前記ウェブページの表示上に、前記ウェブページ上の各要素に関連づけられた成功値を数値で表す表示を重ね合わせる、
ことからなる方法。
【請求項１７】
ウェブページ上の要素の評価を表示するレポートであって、該レポートは、
要素を含むウェブページの表示と、
前記ウェブページの表示上に重ね合わされ、前記ウェブページ上の各要素に関連づけられた成功値を数値で表す表示から成る方法。
【請求項１８】
ウェブサイトの成功に貢献する要素に値を割当てるためのコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータで読み取り可能な媒体と、
一連の複数の要素を特定する手順と、前記一連の要素に関連する成功値を特定する手順と、前記一連の要素における各要素に前記成功値の一部を割当てる手順と、をコンピュータに実行させるための、前記媒体上で符号化されたコンピュータプログラムコードと、
からなるコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
前記成功値の一部を割当てる手順では、
前記一連の要素における各要素に位置に基づく値を割当て、
前記一連の要素を合算し、
前記成功値を前記一連の要素の合計で割る、
手順をコンピュータに更に実行させるものである請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
前記成功値の一部は、１／１であることを特徴とする請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
前記成功値の一部を割当てる手順では、
前記一連の要素における各要素に前記成功値を割当て、
前記一連の要素を合算し、
前記成功値を前記一連の要素の合計で割る、
手順をコンピュータに更に実行させるものである請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
前記コンピュータプログラムコードは、更に、前記一連の要素の値の統計を含むレポートを生成する手順を実行させるように構成されている請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
前記コンピュータプログラムコードは、更に、該レポートが前記一連の要素を含むウェブページの表示を含み該ウェブページ上の各要素に割当てられた成功値の一部を数値で表す表示を重ね合わせるためのレポートを生成する手順を実行させるように構成されている請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
前記表示は色分けされている請求項２３に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
前記コンピュータプログラムコードは、更に、
第２の一連の複数の要素を特定し、
前記第２の一連の要素に関連する第２の成功値を特定し、
前記第２の一連の要素における各要素に前記第２の成功値の第２の一部を割当て、
前記一連の要素及び前記第２の一連の要素における各要素に対し、前記成功値の一部の値及び前記第２の成功値の第２の一部を合計する、
手順を実行させるように構成されている請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
前記コンピュータプログラムコードは、更に、前記成功値の一部を割当てる前に、前記一連の要素を一部の要素に減らす手順を実行させるように構成されている請求項１８に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
前記コンピュータプログラムコードは、更に、前記第２の成功値の第２の一部を割当てる前に、前記第２の一連の要素を第２の一部の要素に減らす手順を実行させるように構成されている請求項２５に記載されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
ウェブページ上の要素の評価を示すレポートを表示するためのコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータで読み取り可能な媒体と、
要素を含むウェブページの表示を生成する手順と、前記ウェブページの表示上に、前記ウェブページ上の各要素に関連づけられた成功値を数値で表す表示を重ね合わせる手順、をコンピュータに実行させるための、媒体上で符号化されているコンピュータプログラムコードと
からなるコンピュータプログラム製品。
【請求項２９】
ウェブサイトの成功に貢献する要素に値を割当てるためのシステムであって、
一連の複数の要素を特定するデータ収集サーバと、
前記一連の要素に関連する成功値を特定し、前記一連の要素における各要素に前記成功値の一部を割当てるための分析モジュールと、
を具備するシステム。
【請求項３０】
前記成功値の一部を割当てることは、更に、
前記一連の要素における各要素に位置に基づく値を割当て、
前記一連の要素を合算し、
前記成功値を前記一連の要素の合計で割る、
ことを具備する請求項２９に記載されたシステム。
【請求項３１】
前記成功値の一部を割当てることは、更に、
前記一連の要素における各要素に前記成功値を割当て、
前記一連の要素を合算し、
前記成功値を前記一連の要素の合計で割る、
ことを具備する請求項２９に記載されたシステム。
【請求項３２】
前記分析モジュールは、更に、前記一連の要素の値の統計を含むレポートを生成するように構成されている請求項２９に記載されたシステム。
【請求項３３】
前記データ収集サーバは、更に、第２の一連の複数の要素を特定するように構成され、前記分析モジュールは、更に、前記第２の一連の要素に関連する第２の成功値を特定し、前記第２の一連の要素における各要素に前記第２の成功値の第２の一部を割当て、前記一連の要素及び前記第２の一連の要素における各要素に対し、前記成功値の一部の値及び前記第２の成功値の第２の一部を合計するように構成されている請求項２９に記載されたシステム。
【請求項３４】
前記分析モジュール１６は、更に、要素を含むウェブページの表示を生成し、前記ウェブページの表示上に、前記ウェブページ上の各要素に関連づけられた成功値を数値で表す表示を重ね合わせるように構成されている請求項２９に記載されたシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、「訪問者の行動を追跡する技術の向上」という名称の２００３年１１月２０日付米国仮出願６０／５２３，９７９号（弁護士側管理番号８６２３）及び「貢献する要素に対する値の割当て」という名称の２００４年１月１４日付米国仮出願第６０／５３６，５５８号（弁護士側管理番号８７５２）に基づく優先権を主張する。本出願は、「ウェブサイトのクリックとウェブページ上のリンクとの関連付け」という名称の２００３年３月４日付米国仮出願第６０／４５２，０８４号（弁護士側管理番号７６５１）及び「ビーコンに基づく追跡方法による遅延データの収集」という名称の２００４年３月４日付米国仮出願第６０／４５２，０８５号（弁護士側管理番号７６５２）に基づく優先権を主張し、「ウェブサイトのクリックとウェブページ上のリンクとの関連付け」という名称の係属中米国出願第１０／７９４，８０９（弁護士側管理番号７７６２）の一部継続出願である。また、本出願は、「ウェブサイト上でのユーザによるクリックストリームの収集」という名称の２００２年６月２８日付米国仮出願第６０／３９３，００３号（弁護士側管理番号７０３３）に基づく優先権を主張している「効率的なクリックストリームに関するデータの収集」という名称の２００３年６月２６日付米国出願第１０／６０８，５１５号（弁護士側管理番号７１３２）に関連する。上記各特許出願の内容はこの参照より開示に含まれる。
【０００２】
ウェブサイトの利用は営業上の成功と相互に関連するので、本発明はウェブサイトの利用を追跡する技術に関し、特に、ウェブサイトのナビゲート中にユーザによって呼び出された要素を正確に特定し、営業上の成功と関連付ける技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
販売に関する最も一般的なモットーの一つに「己の顧客を知れ」という言葉がある。販売に関するこの基本概念は、誰が入店するかだけでなく、とりわけ何が顧客を惹きつけるのか、顧客が何を見ているか、顧客がどのように市場を動き回るのか、顧客がどのくらいの時間滞在するのかを知ることを必要とする。顧客の購買慣習を調査することにより、小売業者は、販売促進、商品、更には店のレイアウトを顧客の好みや習慣に合うように調整することにより、収益を最大限にあげることができていた。
【０００４】
従来型の商品とサービスの販売者がこのようなデータを迅速に収集するためには、桁違いの費用がかかる。顧客の行動に関する基本情報をレジで特定することは、かなり経済的であるかもしれないが、店内で顧客が取った経路又は顧客がどのくらいの時間をかけて特定の商品を選択するのかについて監視することは、はるかに大きなコストがかかる。対照的に、オンライン環境においてこのように行動を追跡することはコストを大幅に増大させるものではないため、複雑なデータの収集を可能にするだけでなく、競争力を維持するための必要条件となっている。
【０００５】
オンライン環境では、ウェブサイト・サーバや遠隔地に設置できるデータ収集サーバ（データ収集装置としても知られている）等の他のサーバによってウェブサイトの利用やその他の顧客の行動を追跡することができる。データ収集サーバがウェブサイト上の行動について通知を受けることにより、該行動を監視・追跡することができる。このような通知をする方法の一つとして、埋め込まれたコンテンツの要求を行う方法がある。
【０００６】
埋め込まれたコンテンツは、画像等のウェブページの一部であり、該ウェブページを含むファイルからの個別ファイルとして要求されるものである。ウェブサイト・サーバまたは遠隔コンテンツサーバやデータ収集装置等の遠隔サーバに上記個別ファイルを要求することができる。例えば、ユーザがウェブサイト・サーバにウェブページを要求すると、該ウェブサイト・サーバはウェブページ・ファイルをユーザのクライアントに送信する。次に、ウェブ・ブラウザ等のクライアントは該ファイルを閲覧可能なウェブページとしてレンダリングしようとする。しかしながら、ウェブページ・ファイルのレンダリング後、クライアントはウェブサイト・サーバや遠隔サーバ上の個別ファイルへの参照を見つける場合がある。クライアントは、コンテンツの位置を特定し、クライアントに送信した後、埋め込まれたコンテンツを含む個別ファイルを元のウェブページと一緒に表示する。
【０００７】
ウェブ・ビーコン（ウェブ・バグとしても知られている）は、それ自体が重要でない場合に埋め込まれた特定のタイプのコンテンツであるが、コンテンツの要求は有用な情報を伝える。例えば、ウェブ・ビーコンは、ユーザには見えない非常に小さいサイズ、例えば１画素SYMBOL 180 \f "Symbol" \s 10.5１画素のトランスペアレントな画像であることが多い。この画像は、視覚的に、また知覚応答時間に与える影響に関しても、ユーザに気づかれない程度に小さい。クライアントがウェブ・ビーコンを含むウェブページをレンダリングすると、ウェブ・ビーコンはクライアントにリソース要求をデータ収集サーバ等のサーバに送信させる。ウェブ・ビーコンはクライアントにユーザやユーザ環境についての追加情報をリソース要求に入れるようにするスクリプト（またはその他のコード）を含む場合がある。該追加情報は、クッキーからのデータや、クライアントの動作環境やステータスに関するその他の情報とすることができる。ウェブ・ビーコン・コードによって指示されるサーバがデータ収集サーバである場合は、データ収集装置が要求に応じてクライアントに追跡目的の識別用に追加クッキーを設定させる。このようにして、ウェブ・ビーコン要求を用いて、特定のウェブページがレンダリングされていることをデータ収集サーバに知らせることができる。
【０００８】
要求を入れるための方法の一つに、ハイパーテキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）で静的な画像タグとして要求を記述する方法がある。以下に、ＨＴＭＬで記述した画像タグの一例を示す。
【０００９】
＜ｉｍｇｓｒｃ＝“ｈｔｔｐ：／／ａｄ．ｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒ．ｃｏｍ／ｔｒａｃｋｅｒ／ｅｘｅ？ＡＩＤ＝１４６５８＆ＰＩＤ＝２５９２９４＆ｂａｎｎｅｒ＝０．ｇｉｆ”  ｗｉｄｔｈ＝１  ｈｅｉｇｈｔ＝１  ｂｏｒｄｅｒ＝０＞
【００１０】
ここで、「ａｄ．ｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒ．ｃｏｍ」はデータ収集サーバのアドレスを示す。
【００１１】
要求を入れるための別の一般的な方法として、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等のスクリプト言語を用いて、ブラウザに要求を動的に生成させ、データ収集サーバに送信させる方法がある。静的な画像タグの代わりにスクリプトを用いる利点の一つは、スクリプトによってブラウザが付加データを収集して要求と一緒に該データを送る等の機能を実行できることである。いずれの場合も、結果として、ウェブページの読み込みやレンダリング等のイベントの発生時に要求がデータ収集サーバに送信される。
【００１２】
要求がデータ収集サーバに送信されると、データ収集サーバは様々な追跡機能を実行することができる。例えば、データ収集サーバは、ウェブページ上のトラフィックを監視するためにウェブページに関連する要求の数をカウントすることができる。ウェブ・ビーコン要素がデータ収集サーバに要求された回数をカウントすることにより、該サーバは特定のページが閲覧された回数を決定することができる。ＪａｖａＳｃｒｉｐｔを用いてウェブ・ビーコンの要求を動的に構成し、追加情報を符号化することにより、他の識別情報を得て詳しい分析を行うことができる。
【００１３】
ウェブサイトの利用を追跡する他の方法、例えばログファイルの分析もよく知られている。このような方法では、ウェブサイトのトラフィックや利用パターンを検出・分析するために、サーバログの統計的分析を行う。
【００１４】
ウェブページへの訪問を追跡することに加えて、要素の呼び出し等、ウェブページ上のユーザの行動を追跡することが好ましい場合が多い。一般に、ウェブサイトの利用状況を収集し、追跡するための既存の方法は、ユーザがサイトのナビゲート中にクリックする実際のリンクを追跡する手段を提供することができず、更に／または、リンクと投資収益とを関連付けることができない。ある環境において、開始ページが目的のページへのリンクを１つしか持たない場合は、クリックされたリンクを推測することができる。しかしながら、複数のページにわたり２つ以上のリンクがある場合は、どのリンクがクリックされたか、その結果どのリンクが売り上げに貢献したかについて判断するのは更に困難であるか、または不可能である。更に、リンクが１つしかない場合でも、ユーザが該リンクを実際にクリックしたかどうか、または他の何らかの方法（例えば、ＵＲＬをタイプ入力する）により該当ページへナビゲートしたか判断することは一般に困難であるか、または不可能である。
【００１５】
このような情報は多くの場合、例えば、ウェブページ・デザインの向上につながるフィードバックの収集、ウェブページ上のリンクやグラフィック要素を様々な度合いで目立たせることにより得られる効果の判断、最終的な売り上げに対する各リンクの貢献度の判断を行う場合に有益である。そのため、ユーザがサイトのナビゲート中にクリックする実際のリンク（及びユーザが呼び出す他の要素）を確実に及び正確に追跡するための方法及びシステムが必要とされる。更に、ページ上のリンクを自動的及び一義的に特定することによりユーザが行ったリンクとの対話を正確に追跡するための機構が必要とされている。更に、ウェブページ要素の利用や値の統計を精確にレポートするためのメカニズムが必要とされる。更に、ウェブページ要素の利用や値の統計を視覚的に表すように改良したフォーマットが必要とされる。
【発明の開示】
【００１６】
本発明によれば、ウェブサイト上の要素（ページやリンク等）が一義的に特定される。本発明は、ウェブサイト上のリソースを要求することによりデータを収集することにより、ユーザのクリックストリームを追跡する。また、本発明は、ユーザのセッションがいつ終了したか判断する。即ち、セッションが終了すると、セッションがユーザによるウェブサイト上のリソースの使用に関する履歴として記憶される。
【００１７】
これらの識別情報を組み合わせて用いることにより、本発明は、追跡システムにより、例えばウェブサイト上で発生した売り上げ又は注文によりウェブサイトの各種要素に対するクリックをサイトの成功に関連付けることを可能にする。具体的に、本発明は、ウェブサイトの成功に貢献する要素を特定し、配分方法、関与方法、及び配分関与方法という３つの方法のうちいずれか１つにより、各要素に成功値の一部を割当てる。
【００１８】
配分方法により、本発明は、サイトの「総合的な成功」をサイトの成功に貢献する要素で配分し、一連の要素における位置に基づいて要素の重みづけすることを可能にする。関与方法により、本発明は、ウェブページやリンク等の各要素がウェブサイトの総合的な成功にどの程度関与しているかについて評価する。配分関与方法により、本発明は、配分方法及び関与方法の特徴を組み合わせ、独立変数と従属変数を用いて、全体のうちの一部の要素がどのように成功を推進し、投資収益に影響を与えているかについて評価する。
【００１９】
本発明の技術により要素に関連付けられた値を特定することにより、本発明は、より正確にウェブサイト上でのユーザの行動を検出及び記録し、投資収益に関して分析することができる。そして、色分けされたシェーディング等の可視表示をウェブサイトのページの表示上に重ね合わせることによりウェブサイト上の各種要素の相対値を表示するレポートを生成することができる。
【００２０】
【００２１】
【００２２】
【００２３】
【００２４】
【００２５】
【００２６】
添付図面は単に説明のために本発明の好適な実施例を示したものである。本発明の精神と範囲から逸脱しない範囲で、ここに示した構造及び方法について別の実施例を用いることができることを当業者は容易に認めるであろう。
【発明を実施する最良の形態】
【００２７】
システムの構造
図１は、本発明の実施例に係るウェブのトラフィックに関するデータを収集するシステム１００を示すブロック図である。該システム１００は、クライアントマシン１０７、コンテンツサーバ１０１、データ収集サーバ１０６、及び分析モジュール１１３を含む。
【００２８】
クライアントマシン１０７としては、マイクロソフト・ウィンドウズ等のオペレーティングシステムを動作させるＣＰＵ、キーボード、マウス、表示画面、及びインターネット接続部（図示せず）等、周知の構成要素から成る一般的なパーソナルコンピュータを用いることができる。ユーザ１１２は、ウェブページにアクセスしウェブページを表示するブラウザ１１０等のソフトウェア・アプリケーションを実行するクライアントマシン１０７と対話を行う。クライアントマシン１０７は、ブラウザ１１０以外にも様々なソフトウェア・アプリケーションを実行することができる。ブラウザ１１０は、市販されているブラウザに広く搭載されているＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等のスクリプト・エンジン１１６を含む。
【００２９】
コンテンツサーバ１０１は、ＴＣＰ／ＩＰやＨＴＴＰ等、インターネットを介して通信するための周知のネットワーク・プロトコルによってクライアントマシン１０７から送信されるウェブページ要求１１１を受信し、クライアントマシン１０７に対してウェブページ１０２の送受信を行うコンピュータ又は装置である。一実施例において、ウェブページ１０２は、ビーコンのポインタであるビーコン・コード（例えば、１・１画素のトランスペアレントな画像）を含む。ビーコンは、通常、トランスペアレントな１画素の画像等、ユーザには見えないものである。以下の説明のため、ビーコンは、データ収集サーバ１０６を参照するブラウザ１１０により自動的に読み込まれるウェブページ１０２内に埋め込まれ、トラフィックを監視するために用いられる任意の要素とする。ビーコン・コードは、スクリプト・エンジン１１６により実行されるスクリプト（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ等）として提供することができる。
【００３０】
データ収集サーバ１０６は、ＴＣＰ／ＩＰやＨＴＴＰ等、インターネットを介して通信するための周知のネットワーク・プロトコルによってクライアントマシン１０７から送信されるリソース要求１０５を受信し、クライアントマシン１０７に対してリソース１１５の送受信を行うコンピュータ又は装置である。データ収集サーバ１０６は、インターフェース１２０、セッション・コントローラ１３０、クッキー・ハンドラ１４０、及びリポジトリ１０８を含む。インターフェース１２０は、データ収集サーバ１０６内部とクッキー・ハンドラ１４０とを接続する。インターフェース１２０は、クライアントマシン１０７に対して要求及び識別子の送受信を行う。クッキー・ハンドラ１４０はセッション・コントローラ１３０及びリポジトリ１０８に接続されている。リポジトリ１０８は、リソース要求１０５を記録し、また、該要求に関連する追加情報（例えば、日時や、リソース要求内に符号化されている何らかの識別情報）を記録してもよい。説明のため、リポジトリ１０８は２つのセッション、即ちセッションＡ（１４５Ａ）及びセッションＢ（１４５Ｂ）を含むものとする。他の実施例においては、３つ以上又は２つ未満のセッションをリポジトリ１０８に含めることができる。
【００３１】
分析モジュール１１３は、データ収集サーバ１０６、又はリポジトリ１０８にアクセス可能な別のコンピュータ上で動作するソフトウェアによって実現することができる。分析モジュール１１３は、記憶されている追跡データをリポジトリ１０８から取得し、該追跡データを分析してユーザの各種行動パターンを検出する。一実施例において、分析モジュール１１３は、ウェブサイト管理者に有益な任意の方法で上記データを分類・整理する。レポート１１４はハードコピーによって提供してもよいし、表示画面（図示せず）やその他の手段によって提供することもできる。レポート１１４は、例えば、ウェブサイトにおいて様々なサイトの軌跡が辿られる相対的な頻度を示す概略及び統計的な分析を含む。
【００３２】
データ・フロー
次に、引き続き図１を参照しつつ図２を参照するが、図２には、本発明の一実施例に係るウェブサイトのトラフィックに関するデータを収集するシステム１００の様々な要素間でどのようにデータがやり取りされるかを示す対話図が示されている。
【００３３】
リンクのクリックやＵＲＬのタイプ入力といったユーザ１１２の動作に応じ、クライアントマシン１０７は、インターネットを介してコンテンツサーバ１０１に送信されるウェブページ要求１１１を発する。要求１１１に応じ、コンテンツサーバ１０１はウェブページ１０２を（例えばＨＴＭＬコードの形式で）クライアントマシン１０７に送信する。ブラウザ１１０は、１０４でクライアントマシン１０７上に要求されたウェブページを表示する。
【００３４】
ウェブページ１０２には上述したビーコン・コードが含まれる。ビーコン・コードは、データ収集サーバ１０６へのリソース要求１０５をクライアントマシン１０７に生成させる。リソース要求１０５は、通常、スクリプト命令に応じて動的に生成される。データ収集サーバ１０６はインターフェース１２０を介して該要求を受け取り、１１８で該要求をクッキー・ハンドラ１４０に渡す。クッキー・ハンドラ１４０は、該埋め込まれたコンテンツの要求を１２２でリポジトリ１０８に記録する。また、データ収集サーバ１０６は要求されたリソース１１５をクライアントマシン１０７に送信し、その結果、リソース要求が満たされる。
【００３５】
リポジトリ１０８は、上記要求と共に受信された他のデータと一緒に、上記要求を訪問者の識別子、タイム・スタンプ、及びページ識別子ごとに記憶する。例えば、ある特定の要求は以下のように記録することができる。
【表１】
2007517283.tif 000003
【００３６】
クッキーやその他の識別オブジェクト等の訪問者の識別子はクッキー・ハンドラ１４０によって作成される固有の識別子である。訪問者の識別子は永続的なものでもよいし、何らかのイベントが発生したとき、又はある期間が経過したときに有効期限が切れるよう設定してもよい。更に、訪問者の識別子は固有の識別子のみから構成してもよいし、ウェブ・ビーコンの要求とともに送信することができるタイム・スタンプ、ページ識別子及びその他のデータ等、他のデータを含むものであってもよい。クッキーを使用し生成する方法は、この参照により全体として開示に含まれる同時係属中の米国出願Ｎｏ．１０／６０８，５１５において説明されている。
【００３７】
訪問者の識別子は、データ収集サーバ１０６と更に通信するために、クライアントマシン１０７に送信してもよいし、クッキー・ハンドラ１４０によって割当て、他の要求データと一緒にリポジトリ１０８によって直接記録してもよい。タイム・スタンプは、データ収集装置１０６によって割当ててもよいし、またはクライアントマシン１０７によって割当て、要求と一緒にデータ収集サーバへ送信することができる。ページ識別子は、要求が行われた際にクライアントがレンダリングしていたウェブサイトとリソースを示す。その他のデータは、ユーザが見た最後のページの表示、ある特定のページを見るのに費やされた時間、特定用途向けに設計されたデータ列、ウェブサイト上で行われている取引のデータ、及びウェブサイト管理者が興味を持つ他のデータ等、各種データにより構成することができるが、これらに限定されるものではない。
【００３８】
分析モジュール１１３は、リポジトリ１０８から記憶されている追跡データを１２４で取り込み、１２６で該データを分析し、レポート１１４を出力する。このようなレポートの例については以下に説明する。
【００３９】
また、クッキー・ハンドラ１４０は、セッション・コントローラ１３０と通信し、ユーザのセッションが終了したか否か判断する。セッションが終了したか否か判断する際には、いくつかの基準を用いることが可能である。それらの基準の一つに、ページビュー間で経過した時間を用いることができる。例えば、ある時間が経過した後は、ユーザがコンピュータを離れたかクライアントをシャットダウンしてセッションを終了させたと推定できる。そして、セッション・コントローラ１３０は、ユーザがセッションを終了させたと考えられる旨の信号を１２８でクッキー・ハンドラ１４０に送信する。
【００４０】
セッションの終了を判断する他の方法として、ある特定のイベントにセッション終了値を割当てる方法がある。このようなイベントとして、例えば、ユーザが会計ページを訪問して購入取引を終了させるイベントが挙げられる。会計ページからの要求を観察した後、セッション・コントローラは１２８でクッキー・ハンドラ１４０にセッションが終了したことを知らせる。
【００４１】
ユーザのセッションが終了したことを宣言すると、セッション・コントローラ１３０はクッキー・ハンドラ１４０に一組のセッション、例えば図１のセッションＡ（１４５Ａ）として収集された要求を１３２でリポジトリ１０８に記憶するよう指示する。リポジトリ１０８に記憶されたセッションは、例えば、以下のように整理される。
【表２】
2007517283.tif 000004
【００４２】
データを整理する方法の一つとして、各要求及び関連データを訪問者の識別子ごとに分類し、それらの項目を時間順に列挙する。表２は、訪問者の識別子が「訪問者１２３４」であるユーザがｂｏｏｋｓａｌｅｓ．ｃｏｍのウェブサイトをナビゲートした際のクリックストリームを示す。その他の分類及び整理方法を用いることにより他の格納率を実現することもできる。
【００４３】
データは再度１３４で分析モジュール１１３により取り込まれ、１３６でユーザ各種行動パターンを分析する。以下で更に説明するように、データ分析プログラムによりウェブサイト管理者に有益な方法でデータを分類及び整理することができる。このようにして、データを分析することにより、数ある中で最も効率の良いウェブサイト整理・販売促進プログラムを決定することができる。
【００４４】
方法
次に、図３を参照するが、図３には、本発明の実施例に係るウェブサイトのトラフィックに関するデータを収集するシステムによって実行される値分析処理を詳細に示すフローチャートが示されている。本処理を開始するために、３０５で一連の複数要素が特定される。例えば、該要素をウェブページ上またはウェブサイト内のリンクとし、一連の要素をユーザがウェブページまたはウェブサイトをナビゲートする際のユーザによるクリックストリームとすることができる。ウェページ上の要素またはオブジェクトを特定する方法は、この参照により全体として開示に含まれる同時係属中の出願Ｎｏ．１０／７９４，８０９において説明されている。一実施例において、上記要素は、ウェブページまたはウェブサイトに関連するリンクとすることができ、一連の要素は単一のユーザ・セッション中に発生するものとすることができる。次に、３１０で上記一連の要素に対して成功値が特定される。上記例では、成功値はユーザ・セッションに起因する「成功」に関連するものであり、例えば、売り上げ、注文数、またはカートに追加された商品に対応する金額の値等である。一実施例では、オプションの工程として３１５で複数の要素がその一部に減らされる。一例において、このように複数の要素をその一部に減らすためには、重複要素を全て除外することが必要である。例えば、ユーザがセッション中にページＡを３回訪れた場合、ページＡは1回訪問されたとして評価される。別の実施例では、重複する要素が連続的に発生した場合にのみ、例えば、ユーザが２回続けて「ヘルプ」ページへのリンクをクリックした場合にのみ、それらの重複要素が削除される。別の実施例においては、例えば一連の要素の中で重複する要素が無い場合には、要素は減らされない。最後に、３２０で上記成功値の一部が一連の要素またはその一部における各要素に割当てられる。
【００４５】
一実施例では、割当てステップ３２０において、３２５で一連の要素またはその一部における各要素に位置に基づく値が割当てられる。一実施例において、位置に基づく値は、シーケンスにおける要素の位置に基づき、一連の要素またはその一部における各要素に均等な値又は重みづけされた値を当てはめるために用いられる。例えば、シーケンス中で先に現れる項目に対して、より大きな位置に基づく値を割当てることができる。次に、３２５で得られた一連の要素またはその一部の総和を３３０で計算し、３３５で成功値を３２５で得られた総和で割る。
【００４６】
別の実施例では、割当てステップ３２０において、ステップ３１０で得られた成功値が一連の要素またはその一部における各要素に３４０で割当てられる。例えば、成功値が１０であり、ユーザがページＡ、Ｂ及びＣを訪問した場合、ページＡに値１０が割当てられ、ページＢに値１０が割当てられ、ページＣに値１０が割当てられる。割当てステップ３２０に続き、いくつかの実施例では、３４５で処理が繰り返され、各一連の要素に対応する要素に割当てられた値を３５０で合算する。上述の方法の具体例を以下に示す。
【００４７】
上述の方法では、どのデータがウェブサイト管理者に関係するかについて、ユーザ・セッションの各要素を確認する。例えば、本方法では、営業上の成功の尺度として、売り上げ、注文、またはカートに追加された商品に関連するようなウェブサイト上のクリックを確認するために用いることができる。上述の方法には、上記データが用いられる異なる３つの方法であって、異なる３つのアルゴリズム、即ち、以下で更に詳しく述べる配分方法、関与方法、及び配分関与方法が含まれる。以下に述べる方法では、上記各種方法で用いられる要素の一例として、リンク及びウェブページが用いられる。しかしながら、該方法はこれに限定されず、いくつかの実施例においては、検索語、顧客を興味のあるウェブサイトに導く他のウェブサイト上のリンク、バナー広告、またはその他の種類の宣伝活動等が要素に含まれる。
【００４８】
配分方法
配分方法では、サイトの「総合的な成功」を、該サイトの成功に貢献している要素に配分する。更に、本方法では、一連の要素における位置に基づき要素の重みづけを調整することを可能になる。要素は均等に重みづけることができ、前方に重みづけたり（一連の要素の中で前方にある要素）、または後方に重みづけたり（一連の要素の中で後方にある要素）することができる。
【００４９】
次に図４Ａ及び４Ｂを参照するが、図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の一実施例に係るユーザのクリックストリーム・ナビゲーションを示すブロック図及びユーザのセッション中にクリックされた一連のリンクをそれぞれ示すものである。上記配分方法は、図３を引き続き参照しつつ図４Ａ及び４Ｂを参照して説明する。
【００５０】
配分方法では、まず３０５で一連の要素における各項目が特定される。配分方法の一例では、ユーザは図４Ａの軌跡４０３（破線で示す）に示されるように、ページ上の次のリンクを次の順序で訪問する：１ページのリンクＡ（４１０）（ユーザを２ページに導く）、２ページのリンクＢ（４１５）（別のヘルプページを開き、ユーザはそれを閉じる）、２ページのリンクＤ（４１５）（４２０でユーザを３ページに導く）。したがって、ユーザがクリックするリンクは、図４Ｂの破線４０５で示すように、リンクＡ、リンクＢ、リンクＤ、リンクＣという順であり、ユーザが訪問するページは、図４Ｂの破線４０７で示すように、１ページ、２ページ、３ページという順になる。
【００５１】
成功係数（３１０）が１００であると仮定する（例えば、１００ドルや１００個の注文等とすることができる）。各ページの配分値は以下のように計算される。この例では特定のページへの訪問を追跡するが、他の実施例では、代わりに特定のリンクを追跡する。一連の要素において連続的に重複して起きる項目を３１５で除外し、一連の要素を減らす。一連の要素における第２番目及び第３番目が重複しているため（双方のリンクとも２ページにある）、有効な要素は１ページ、２ページ、及び３ページである。そして、３２０で成功値の一部を一部の要素における各要素に割当てる。この例では、３２５で一連の要素における位置に基づく機能の値が各項目に割当てられる（以下、「ｐｏｓ」とする）。最も単純な例では、一連の要素における全ての要素が均等に重みづけされ、Ｆ＝１となる。よって、アルゴリズムがＦ（１ページ）＋Ｆ（２ページ  ）＋Ｆ（３ページ）＝成功値の合計となるため、成功係数のみを一連の要素における要素の数で割り、配分を決定する（３３０、３３５）。例えば、１００ドルの成功係数と上記一連の要素を用いる場合、配分は、それぞれ１００／３となる。即ち、１ページ＝３３ドル、２ページ＝３３ドル、３ページ＝３３ドルとなる（金額の小数点以下は切り捨てる）。
【００５２】
また、要素は前方または後方に重みづけすることができる。前方に重みづけするため、即ち、一連の要素において先に発生する項目により大きな値を割当てるためには、係数Ｆ＝１／ｐｏｓを各要素に対して用い、要素を合算する。したがって、上記例のアルゴリズムは以下のようになる。
Ｆ（１ページ）＋Ｆ（２ページ）＋Ｆ（３ページ）＝成功値の合計
１／ｐｏｓ（１ページ）＋１／ｐｏｓ（２ページ）＋１／ｐｏｓ（３ページ）＝＄１００（成功値の合計）
したがって、Ｆ（最初に訪問された１ページ）＝１／１；Ｆ（２番目に訪問された２ページ）＝１／２;Ｆ（３番目に訪問された１ページ）＝１／３
即ち、１ｘ＋１／２ｘ＋１／３ｘ＝＄１００
次に、ｘについてアルゴリズムを解くと、
６／６ｘ＋３／６ｘ＋２／６ｘ＝＄１００
６ｘ＋３ｘ＋２ｘ＝＄１００
１１ｘ＝＄１００
ｘ＝＄９．０９
よって、各Ｆ値をそれぞれ計算すると、以下の配分値が得られる。
１ページ：６ｘ＝＄５５、２ページ：３ｘ＝＄２７、３ページ：２ｘ＝＄１８（金額の小数点以下は切り捨てる）。
【００５３】
後方に重みづけするため、即ち、一連の要素において後で発生する項目により大きな値を付与するためには、係数Ｆ＝ｐｏｓを各要素に対して用い、要素を合算する。したがって、上記例のアルゴリズムは以下のようになる。
Ｆ（１ページ）＋Ｆ（２ページ）＋Ｆ（３ページ）＝成功値の合計
ｐｏｓ（１ページ）＋ｐｏｓ（２ページ）＋ｐｏｓ（３ページ）＝＄１００（成功値の合計）
したがって、Ｆ（最初に訪問された１ページ）＝１；Ｆ（２番目に訪問された２ページ）＝１;Ｆ（３番目に訪問された１ページ）＝１
即ち、１ｘ＋２ｘ＋３ｘ＝＄１００
次に、ｘについてアルゴリズムを解くと、
６ｘ＝＄１００
ｘ＝＄１６．６７
よって、各Ｆ値をそれぞれ計算すると、以下の配分値が得られる。
１ページ：６ｘ＝＄１７、２ページ：２ｘ＝＄３３、３ページ：３ｘ＝＄５０（金額の小数点以下は切り捨てる）。
【００５４】
上述した配分方法を用いることにより、一連の要素またはユーザのセッションにおけるどのページがウェブサイトの成功に影響を与えたかについて判断することができる。本方法の重みづけ側面により、一連の要素において先または後で発生する要素により大きな重みをつけることが可能になる。本発明のこの側面は、例えば、サイトへの訪問において一番先に閲覧されたページが売り上げにより大きな影響を与えることがわかるという点で特に有利である。
【００５５】
別の実施例においては、ウェブページへの訪問の代わりに特定のリンクに対するクリックを追跡し、該リンクに上述した方法と同じ方法で値を割当てる。
【００５６】
関与方法
関与方法では、ウェブページやリンク等の各要素がウェブサイトの全成功にどの程度関与しているか評価する。具体的には、各要素が全成功のうち何パーセントに「影響している」かについて特に注目する。
【００５７】
配分方法と同様に、関与方法においても最初に３０５で一連の要素における複数の要素が特定される。例えば、ユーザは図４Ａの軌跡４２３（実線で示す）で示すように、次のリンクを次の順序で訪問する：（１）１ページのリンクＡ（４１０）（ユーザを２ページに導く）、（２）２ページのリンクＢ（４１５）（ユーザを１ページに戻す）、（３）１ページのリンクＡ（４１０）（ユーザを再度２ページに導く）、（４）２ページのリンクＤ（４１５）（ユーザを３ページに導く）、（４）３ページのリンクＣ（４２０）（ユーザを会計ページに導く）。したがって、ユーザがクリックするリンクは、図４Ｂの実線４２５で示すように、リンクＡ、リンクＢ、リンクＡ、リンクＤ、リンクＣという順であり、結果として成功係数が１０となる（３１０）。一実施例においては、これを１０ドルとすることができる。別の実施例においては、カートに入れられた１０個の注文品または１０個の商品とすることができる。各リンクの関与値は以下のように計算する。まず、３１５で重複する要素があれば、それらが連続しているか否かに関らず一連の要素から除外する。このステップの目的は、特定のページまたはリンクに全体の成功値よりも大きい値が付与されるのを回避するためである。本例では、（１）と（３）が重複している。したがって、（１）１ページのリンクＡ、（２）２ページのリンクＢ（４１５）、（４）２ページのリンクＤ（４１５）、（５）３ページのリンクＣ（４２０）が有効な要素となる。なお、（３）でのリンクＡの重複クリックは除外される。次に、３２０で一部の要素における各要素に成功値の一部が与えられる。本例では、一連の要素における各要素に、取引の全額分（または、１／１）、この場合は値１０が与えられる。したがって、この取引に関しては、各リンクの関与値がリンクＡ＝１０、リンクＢ＝１０、リンクＤ＝１０、リンクＣ＝１０となる。
【００５８】
これらの値の利用法の一つとしては、複数の一連の要素、例えばウェブサイトの全訪問者について各リンクの関与値を合計し、３５０でサイトによって実現された全成功のうちの割合として示す。例えば、上述の方法により各々別個に計算された、追加のユーザからの以下のデータを得るものと仮定する：リンクＡは他のユーザから得た成功値７３を有し、リンクＢは他のユーザから得た成功値２０を有し、リンクＤは他のユーザからの成功値４０を有し、リンクＣは他のユーザから得た成功値８３を有する。よって、リンクＡはウェブサイトの全訪問者について成功値８０を有し（即ち、上記例における１０と他のユーザからの７３）、リンクＢは全取引について成功値３０を有し、リンクＣは全取引について成功値５０を有し、リンクＣはウェブサイトの全訪問者について成功値９３を有する。サイトが全ユーザから計１００の成功値を得た場合、各リンクについての全体的な成功に占める割合は、リンクＡ＝８０％、リンクＢ＝３０％、リンクＤ＝５０％、リンクＣ＝９３％となる。言い換えると、リンクＣは、サイトによって実現された全成功において９３％に関与または影響している。関与値情報の別の利用方法として、リンクに関連する「成功単位」（金額、注文、サインアップ等）を示す方法がある。上記例では、リンクＡから８０の「成功単位」、リンクＢから３０の「成功単位」、リンクＤから５０の「成功単位」、リンクＣから９３の「成功単位」がある。
【００５９】
上述した関与方法により、一連の要素またはユーザのセッションにおけるどのページまたはリンクがウェブサイトの成功に影響を与えたかについて判断することができる。本発明のこの側面は、どの要因、例えば、どのリンクが最も大きく売り上げに貢献したかについて判断する際に特に有効である。例えば、商品に関するより詳細な情報に対応するリンクに関連する高関与情報（例えば、上記リンクＣのように９３％）によって返品条件が売り上げを促進することを示すことができる一方、ヘルプページに対応するリンクに関連する低関与情報（例えば、上記リンクＢのように３０％）によってヘルプページがユーザフレンドリーではないことを示すことができる。このような種類の情報を利用することにより、ウェブサイトの管理者はウェブサイトの変更により売り上げを向上するような変更についての決定を行うことができる。
【００６０】
配分関与方法
配分関与方法では、独立変数及び従属変数を用いて、全体のうち一部の要素がどのように販売を促進しているかについて評価を行う。アルゴリズムは、独立データセット及び従属データセット（独立データの各値に対して、１の従属データの値が対応する）を含むバウンド・シーケンスから始まる。例えば、訪問されたページを独立値として用い、ページ内でクリックされたリンクを従属値として用いる。次に、関与方法について上述したように、一連の要素のうち独立部分（ページ）について関与に関する分析を行う。そして、従属値（リンク）を、対応する独立値ごとにグループ化する。共通の独立値ごとにグループ化された従属値に対して、関与方法について上述したように、関与に関する値を配分する。
【００６１】
上述したように、本方法では、まず３０５で一連の複数の要素が特定される。例えば、ユーザは図４Ａの軌跡４２８（点線で示す）で示すように、１ページに次のリンクを次の順序で訪問する：（１）１ページのリンクＡ（４１０）（ユーザを２ページに導く）、（２）２ページのリンクＢ（４１５）（ユーザをページ１へ戻す）、（３）１ページのリンクＥ（４１０）（ユーザを３ページに導く）、（４）３ページのリンクＣ（４２０）（ユーザを会計ページに導く）。したがって、ユーザがクリックするリンクは、図４Ｂの点線４３０で示すように、リンクＡ、リンクＢ、リンクＥ、リンクＣという順であり、ユーザが訪問するページは、図４Ｂの点線４３２で示すように、１ページ、２ページ、３ページという順になる。
【００６２】
成功係数（３１０）が１００であると仮定する（例えば、１００ドルや１００個の注文品等）。各ページの配分関与値は、以下のように計算される。まず、（独立変数）ページ情報を用いて、上述したように関与に関する分析を行う。まず、ページだけを見て、１ページ（４１０）−２ページ（４１５）−１ページ（４１０）−３ページ（４２０）を、１ページ（４１０）−２ページ（４１５）−３ページ（４２０）に減らす。そして、３４０で各ページに値１００を割当てる。即ち、１ページ＝１００、２ページ＝１００、３ページ＝１００となる。次に、各ページ（独立）に対応する（従属）リンク値をグループ化する。本例では、リンクＡ及びＥがページ１についてグループ化され、リンクＢが２ページについてグループ化され、リンクＣが３ページについてグループ化される。（上述したように、前方や後方に重みづけるのとは反対に）重みを均等に配分すると仮定すると、２ページ、リンクＢ及び３ページ、リンクＣにそれぞれ値１００（１００／１）が割当てられ、１ページ、リンクＡ及びＥにそれぞれ値５０（１００／２）が割当てられる(ステップ３２５〜３３５)。よって、最終的には、１ページのリンクＡ＝５０、２ページのリンクＢ＝１００、１ページのリンクＥ＝５０、３ページのリンクＣ＝１００となる。
【００６３】
上述した配分関与方法により、一連の要素のうちどのページとリンクがウェブサイトの成功に影響を与えているかについて判断することができる。本発明のこの側面は、ウェブサイトが複数のページにわたって複数のリンクを有する場合に特に有利である。
【００６４】
したがって、上述した方法及びアルゴリズムは、ウェブサイトのどの要素が成功を推進し、投資収益に影響を与えているかについてウェブサイト管理者に有益な情報を提供する。このような情報を更に見やすくするためには、図５に示すように該情報をレポート形式で表示する。
【００６５】
出力形式
次に図５を参照するが、図５には、分析されているウェブページ５１０の画像に並べて表示されているページ分析レポート５０５の一例を示されている。一実施例において、レポート５０５は、データ収集サーバ１０６と対話するサイトの管理者や所有者に提供される。
【００６６】
図５に示すような一実施例において、レポート５０５は、分析されているウェブサイトとウェブページの表示５１５、例えばウェブページのＵＲＬやウェブアドレスを含む。また、レポート５０５は、レポートの日付５２０と各種レポート・オプション及び設定部５２５を含む。例えば、この部分で、ユーザは、分析されているウェブページ５１０と一緒に表示するレポート基準単位５３０を選択することができる。図示例では、レポート基準単位５３０のドロップダウン・メニューで強調表示されているように、Ｄｏｌｌａｒｓ  Ｐｅｒ  Ｃｌｉｃｋという基準単位が選択されている。更に、レポート・オプション及び設定部５２５は、ユーザがオーバーレイの相対透明度または不透明度を調整できるようにするオーバーレイ不透明度選択部５３５、及び選択されたレポート基準単位５３０が自動的に表示される多数のトップ項目を選択できるようにする自動表示選択部５４０を含む。ページ基準部５４５は、ページに関する各種情報、例えば関与、ページに対する平均クリック数、ページ上の平均滞在時間を表示する。更に、レポート５０５は関連レポートへのリンク５５０を含む。いくつかの実施例では、各種マークの意味を示す表示として可視表示がなされ、非排他的なリストには、重ね合わされた色のカラー・キー、様々なフォントサイズ、文字表示色、強調表示が含まれる。
【００６７】
ウェブページ５１０及びオーバーレイを参照すると、一実施例では、各要素５５５または画面領域になされたクリックの数を可視表示するために、クリック可能な要素５５５上のウェブページ５１０の表示画面に色濃度の各種レベルや段階を重ね合わせる。自動表示選択部５０８がオンになると、要素５５５に関する情報を示すフラグ５６０が該要素の隣に表示される。本例では、自動表示選択部５０８において５番目までの要素が選択されるため、上から５つの要素５５５に対してフラグが表示される。例えば、フラグ５６０ａは、要素５５５ａに対する１クリックあたりの金額と収益に関する情報を自動的に表示する。他の要素は、マウスがその上に移動されるとフラグ５６０を表示する。別の実施例では、情報が自動的に表示されないが、ユーザが要素の上にマウスを移動させるとフラグ５６０が表示される。更に、選択された特定の基準タン以外の情報も、要素の上にマウスを移動させることにより表示することができる。
【００６８】
本発明の上記側面により、上述の方法により生成される情報をより見やすくし、ウェブサイトのどの要素が該ウェブサイトの成功に貢献するとともに投資収益に貢献しているかについてウェブサイト管理者が貴重な情報を得ることができる。
【００６９】
他の形式及び出力機構、例えばハードコピー出力、テキスト、グラフィックス・レポート等を採用することを当業者は認知するであろう。
【００７０】
上述の説明においては、本発明を十分に理解できるよう、説明のために多数の具体例を示している。しかしながら、当業者にとっては、これらの具体策がなくても本発明を実施できることが明らかであろう。他の例では、本発明が理解し難くならないように、構造及び装置をブロック図の形式で示す。
【００７１】
明細書中で「一実施例」という場合は、本発明に関して説明した特定の特色、構造または特徴が少なくとも本発明の一実施例に含まれることを意味する。明細書の各箇所に現れる「一実施例」という語句は、必ずしも同一の実施例を指すものではない。
【００７２】
詳細な説明のいくつかの箇所では、コンピュータメモリ内のデータビットに対する処理がアルゴリズム及び象徴的表現で表されている。このようなアルゴリズムによる説明や表現は、データ処理技術の分野における他の当業者に処理の内容を最も効果的に伝えるために当業者により用いられる手段である。ここで、アルゴリズムは一般に所定の結果をもたらす首尾一貫した一連のステップと考えられる。該ステップは物理量の物理的処理を必要とするものである。必ずしも限定されないが、通常、上記物理量は、記憶、転送、結合、比較、または処理可能な電気または磁気信号の形をとる。主に一般的な慣習から、そのような信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、数値等と称したほうが時として都合が良いことが分かっている。
【００７３】
しかしながら、これらの用語及び類似の用語は全て適当な物理量に関連付けられるものであり、該物理量に適用された便宜的な標識でしかないことを念頭に置くべきである。説明から明らかなように特に指定しない限り、詳細な説明全体にわたり、「処理」、「演算」、「計算」、「判断」、「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内で物理（電子）量として表されたデータを同様にコンピュータシステムのメモリやレジスタまたは伝送装置や表示装置等の他の情報記憶装置内で物理量として表された他のデータに変換するコンピュータシステムや類似の電子的演算装置の動作及び処理を示すものである。
【００７４】
本発明は、また、ここで開示した処理を実行するための装置に関連する。この装置は、必要な目的のために特別に構成してもよいし、コンピュータ内に記憶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コンピュータから構成することもできる。このようなコンピュータプログラムは、例えば、それぞれコンピュータ・システム・バスに連結されているフロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等、任意の種類のディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光学カード、電子的命令を記憶するのに適している任意の種類の媒体等、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶することができる。
【００７５】
ここに示したアルゴリズム及び表示は、特定のコンピュータ、コンピュータのネットワーク、またはその他の装置に固有のものではない。本明細書の教示に従うプログラムとともに様々な汎用システムを使用することができ、必要な方法ステップを実行するためにより特化した装置を構築するほうが便利なこともある。そのような様々なシステムに必要な構造は上記説明から明らかである。更に、本発明では特定のプログラム言語に限定されない。本明細書の教示を実施するためには、様々なプログラム言語を使用することができる。
【００７６】
当業者であれば、本発明がその精神や基本的な特徴から逸脱しない範囲で他の実施形態においても具体化できることが分かるであろう。例えば、上述した特定の構造は、本発明の一実施例に過ぎない。上述した機能的要素及び方法ステップは、本発明を実施するための技術を単に例示したものである。請求項に記載した発明から逸脱しない範囲で、その他多くの実施例が可能であることを当業者は認知するであろう。同様に、モジュール、プロトコル、特徴、属性、その他の要素に特定の大文字を使用したり、特定の名称をつけたりすることが義務付けられてもいないし、特に重要なことでもなく、本発明またはその特徴を実施する機構は様々な名称やフォーマットを有することができる。更に、本発明は、方法、処理、ユーザ・インターフェース、コンピュータプログラム製品、システム、装置、またはそれらを組み合わせたものとして構成することができる。したがって、本発明の開示は例示に過ぎず、以下の請求項に記載した本発明の趣旨を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】ウェブサイトのトラフィックに関するデータを収集するシステムを示すブロック図である。
【図２】ウェブサイトのトラフィックに関するデータを収集するシステムの各種要素の間でデータがどのようにやり取りされるかについて示す対話図である。
【図３】ウェブサイトのトラフィックに関するデータを収集するシステムにより実行される値分析処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４Ａ】ユーザのセッション中のユーザによるクリックストリームにおけるウェブページ及びリンクを示すブロック図である。
【図４Ｂ】ユーザのセッション中にクリックされた一連のリンクを示すブロック図である。
【図５】ページ分析レポート及び該レポートで分析されているウェブページの画像を例示する図である。
【図１】
2007517283.tif 000005
【図２】
2007517283.tif 000006
【図３】
2007517283.tif 000007
【図４Ａ】
2007517283.tif 000008
【図４Ｂ】
2007517283.tif 000009
【図５】
2007517283.tif 000010
【国際調査報告】
2007517283.tif 000011