(57)【要約】  端末機器からウェブサイトに接続しているリモートユーザを識別する方法について記載する。この方法は、それぞれ端末機器の複数の設定パラメータの1つに対応する値のセットを検出するステップと、この値のセットを少なくとも1つの事前に格納された値のセットと比較するステップとを含み、少なくとも1つの事前に格納された値のセットが1つのユーザプロファイルに対応し、比較するステップが、各ノードが設定パラメータの1つの検出された1つの値と事前に格納された値のセット内の上記設定パラメータの値との比較ステップである決定木を定義するサブステップと、この決定木に従って設定パラメータの検出された値のセットを設定パラメータの事前に格納された値のセットと階層的に比較するサブステップとを含む。
2013531841.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ端末機器の複数の設定パラメータのうちの1つに対応する値のセットを検出するステップと、前記値のセットを少なくとも1つの事前に格納された値のセットと比較するステップとを含む、前記端末機器からウェブサイトに接続しているリモートユーザを識別する方法において、
―前記少なくとも1つの事前に格納された値のセットが1つのユーザプロファイルに対応し、
―前記比較するステップが、
――各ノードが前記設定パラメータの1つの検出された1つの値と前記少なくとも1つの事前に格納された値のセット内の前記設定パラメータの前記値との比較ステップである決定の木を定義するサブステップと、
――前記決定木に従って、前記設定パラメータの前記検出された値のセットを前記設定パラメータの前記少なくとも1つの事前に格納された値のセットと階層的に比較するサブステップと
を含み、
―前記検出するステップが、前記リモートユーザが前記ウェブサイトをナビゲートしている途中に集められた行動データから少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータの前記値を検出する検出サブステップを含み、前記ナビゲーション検出サブステップが、
・複数の行動タイプを定義するステップと、
・行動タイプを前記ウェブサイトの少なくともいくつかのページに関連付けるステップと、
・前記リモートユーザによってダウンロードされた前記ウェブサイトのページの前記行動タイプを検出するステップと
を含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ナビゲーション検出のサブステップが、前記リモートユーザによって正常にダウンロードされた前記ページに基づいて行動タイプのシーケンスを構築することを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記比較のステップが、シーケンスを少なくとも1つの事前に格納されたセットの行動タイプのシーケンスと比較するステップを含む、請求項1又は2に記載の方法。
【請求項４】
―前記行動タイプの少なくとも1つを複数のサブ行動カテゴリに分割するステップと、
―前記行動タイプの前記少なくとも1つに関連付けられた前記ウェブサイトの少なくとも1つのページに、サブ行動カテゴリを関連付けるステップと、
―前記リモートユーザによってダウンロードされた前記ウェブサイトの少なくともいくつかのページの前記サブ行動カテゴリを検出するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記ナビゲーション検出のサブステップが、前記リモートユーザによって正常にダウンロードされた前記ページに基づいて行動タイプおよびサブ行動カテゴリのシーケンスを構築するステップを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記比較のステップが、前記シーケンスを少なくとも1つの事前に格納されたセットの行動タイプおよびサブ行動カテゴリのシーケンスと比較するステップを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記サブ行動カテゴリの少なくとも1つの少なくとも1つのサブ分割レベルを作成するステップを含む、請求項4から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記シーケンスを比較するステップが、前記決定木の最低階層レベルの前記ノードである、請求項3または請求項6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
マッチングスコアを、前記検出された値のセットと1つのユーザプロファイルに対応する前記事前に格納された値のそれぞれとの間にあるとする前記さらなるステップを含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記マッチングスコアが、前記リモートユーザが前記ユーザプロファイルに対応する確率値を含む、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータが、前記リモートユーザが前記ウェブサイトをナビゲートしている間に集められる前記行動データのベイズ学習フェーズを介して取得される、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記検出のステップが、
―前記端末機器の少なくとも1つのハードウェア設定パラメータの前記値を検出するステップと、
―前記端末機器の少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータの前記値を検出するステップと、
―前記端末機器の少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータの前記値を検出するステップと
を含む、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
―前記決定木のルートノードが、1つの識別設定パラメータの比較に割り当てられ、
―第2のレベルのノードが、1つの識別設定パラメータの比較に割り当てられ、
―第3のレベルのノードが、1つのソフトウェア設定パラメータの比較に割り当てられ、
―第4のレベルのノードが、1つのナビゲーション設定パラメータの比較に割り当てられる、
請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも1つの識別設定パラメータを検出する前記ステップが、識別パラメータが前記リモートユーザによって提供されることを含む、請求項12又は13に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも1つのハードウェア設定パラメータが、前記端末機器の媒体アクセス制御(MAC)アドレスおよび画面解像度のうちの少なくとも1つである、請求項12から14のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータが、オペレーティングシステム(OS)、オペレーティングシステムの言語、キーボードの言語、インストール済みフォントのセット、ウェブブラウザのブランドおよびバージョンの中の少なくとも1つである、請求項12から15のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも1つの識別設定パラメータが、インターネットプロトコル(IP)アドレス、前記端末機器のウェブブラウザの前記不揮発性メモリに残された1つのクッキー、携帯電話会社もしくはローカルの全地球測位システム(GPS)もしくはジオロケーションインターネットプロトコル値から取得されたジオロケーションのパラメータ、前記リモートユーザによって提供される少なくとも1つの識別子、の中の少なくとも1つである、請求項12から16のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記ウェブサイトで集められた前記行動データが、前記リモートユーザによって前記ウェブサイトからダウンロードされた各ページの前記ハイパーテキストマークアップ言語(HTML)に挿入された追跡タグによって前記端末機器からアップロードされる、請求項1から17のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記追跡タグが、行動タイプのセットの形態で行動データをアップロードするダウンロード済みスクリプトの実行をトリガする、請求項18に記載の方法。
【請求項２０】
前記追跡タグが、簡易マーカ、直帰マーカ、ROIマーカを含む、請求項19に記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも1つのコンピュータに、請求項1から20のいずれか一項によるウェブサイトに接続しているリモートユーザを識別する方法を作動させるコンピュータ可読コード手段を含む、コンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２２】
少なくとも1つのデータプロセッサを含み、請求項1から21のいずれか一項の方法を実行するように構成されたコンピュータシステム。
【請求項２３】
前記少なくとも1つのデータプロセッサによって実行される、非一時的コンピュータ可読メモリ媒体に格納されたコンピュータプログラムを含む、請求項1から22のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【請求項２４】
リモートユーザがウェブサイトにそこから接続する少なくとも1つのリモートユーザの端末機器を含む、請求項22から23のいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概してウェブサイトに関し、より詳細にはこうしたウェブサイトのリモートユーザをよりよく識別できるようにする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
80年代の終わり以来、ワールドワイドウェブ(www)、要するにウェブは、世界のパブリックネットワーク、すなわちインターネットのユビキタスアプリケーションになった。実際に、世界中のあらゆる種類の公共団体機関、学術機関、政府機関、および営利機関によって無数のウェブサーバが設立され、維持され、何百万人ものリモートユーザが全体として膨大な量の分散された情報にアクセスする。ウェブサーバは、最初は主として情報を単に配信するために使用されていたが、現在では無制限のタイプの高度な双方向サービスも提供している。こうした双方向サービスのうち、商品およびサービスの販売専用のオンライン商用サイトは、疑いなく設立には最も重要である。その主要な目的は、訪問者を引き付けて繋ぎとめ、最終的には最大限の割合の訪問者を実際の顧客に変えることができることである。訪問者は一般的に、有線または無線ネットワークに接続することができる任意の形態の多数のコンピュータ制御デバイスからインターネット上で利用できる任意のウェブサーバにアクセスするすべての個人である。これは、ハンドヘルドもしくは固定型パーソナルコンピュータ(PC)、携帯情報端末(PDA)、およびスマートフォンなどのデバイスを含み、これらはすべてウェブブラウザもしくはナビゲーティングソフトウェアアプリケーションを実行することができ、したがってそのユーザはオンラインサイトを閲覧して情報を調べる、あるいは商用であるか否かを問わず、あらゆる種類の取引を完了することができる。
【０００３】
より多くの訪問者を引き付ける、および閲覧者を購買者に変えるという目的をかなえるために、高度双方向型ウェブサイトの設計者は、そのサイトの有用性を常に向上させなければならないという困難な問題に直面している。訪問者がウェブサイト上で関連情報をすばやく見つけるのを助けることは、顧客の定着率およびロイヤルティを大いに向上させる。この向上プロセスは、ウェブサイトの訪問者に関する知識の取得および収集を通して行われ、これによりある種の個人化(personalization)を実行することができる。情報の検索および探索の結果を状況およびユーザの興味をより意識したものにすることが、この課題を達成する鍵である。また、ウェブサイトのオーナは一般的に、サイトの観客を拡大するために修正行動を取ることができるように、訪問者のプロファイルをよりよく知ることに意欲的である。ユーザプロファイルをよりよく知るという1つの具体的な利益は、サーチエンジンによって効率的に見つけられ検出される機能を向上させることによって、ウェブサイトの見つけられやすさを増大させることである。
【０００４】
リモートユーザを識別するために伝統的に使用される技術は、本質的にクッキーの送信および検索にある。クッキーは、サーバのリモートユーザによってページが要求された後にウェブブラウザに対してウェブサーバによって生成され送信される小さなテキストメッセージである。次いでブラウザはクッキーを不揮発性メモリ空間、すなわち一般的にはリモートの要求中のデバイスのハードディスクに格納する。クッキーは、送信元のサーバから新しいウェブページが要求されるたびに、送信元のサーバに返送される。
【０００５】
また、接続デバイスのインターネットプロトコル(IP)アドレス、すなわちインターネットプロトコルの現在のレベルでの4バイトの識別子(IPV4)が、サイトのリモートユーザを区別するために検索され、使用され得る。
【０００６】
しかしながら、上記の2つの技術を使用してウェブサイトのリモートユーザを識別するとき問題がある。IPアドレスに関する限り、異なる端末を使用して様々な場所から接続する同じ個人は、異なるユーザと見なされる。逆に、例えば家族のインターネット接続など、同じ接続ポイントが、数人によって使用される可能性があるが、これは、人々のプロファイルおよび興味が非常に異なる可能性がありながら、ただ一人の個人と識別されることになる。
【０００７】
クッキーについては、今ではすべてのウェブブラウザが、クッキーを手動でフラッシュ(flush)する(履歴消去)手段、およびブラウザによって自動処理される方法を個人に合わせて変更する(personalize)手段を提供する。一般的に現在ではリモートユーザは、クッキーメカニズムを商用サイトが利用して、望まない広告および売り込みを提供する可能性があることを十分承知している。このようなことが起こらないようにするために、また一般的にプライバシーを脅かされないために、多くの場合ユーザのブラウザから定期的にまたは体系的にクッキーをフラッシュして、実際にこの技術をなんらかの方法で無効にする。
【０００８】
WO-A2-2007/001397は、ユーザを識別し、インターネットの使用による不正を検出するための方法およびシステムを開示している。この公開は、不正使用問題に関するので、純粋にユーザの個人的識別に専念している。この目標を達成するために、該公開では、曖昧さを排除して1つのユーザデバイスを識別する助けとなる情報の集約としていくつかの識別データが収集される。厳密にはこの参照は、顧客のコンピュータの識別に向けられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】WO-A2-2007/001397
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ウェブサイトのリモートユーザのプロファイルをよりよく識別するための改善された技術を提供することが、本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この目標を達成するために、本発明は、ユーザのナビゲーションパスに関する特定の階層ステップおよび特徴を有利に結合する。この関連付けにより、本発明は、早い段階で識別に関する判断を行うことができるとき、コンピューティングリソースを節約すると同時に、ナビゲーション行動が有益であるときはいつもその精密解析を行うことができる。
【００１２】
本発明のさらなる目的、特徴、および利点は、添付の図面を参照して次の説明を吟味すれば当業者には明らかになるであろう。本明細書ではいかなる追加の利点も組み込まれるものとする。
【００１３】
1つの態様では、本発明は、端末機器からウェブサイトに接続するリモートユーザを識別する方法を記載する。この方法は、端末機器の少なくとも1つの設定パラメータを検出するステップを含む。この方法はさらに、端末機器の少なくとも1つのハードウェア設定パラメータを検出するステップと、端末機器の少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータを検出するステップと、端末機器の少なくとも1つの識別設定パラメータを検出するステップと、リモートユーザがウェブサイトをナビゲートしている途中に集められた行動データから少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータを検出するステップとを含むことを特徴とする。次いでこの方法は、検出された設定パラメータの少なくとも1つを、対応するウェブサイトが格納した設定パラメータと階層的に比較し、新規の訪問者である確率を接続中のリモートユーザの属性と考える(attribute)。
【００１４】
現在の技術は一般的に、1つのタイプの設定パラメータを使用するが、本発明は、複数の設定パラメータタイプを関連付け、したがってはるかに正確なユーザの識別を提供する。本発明はまた、ユーザ識別子の確率的視点を作り出すような方法で、検出されたパラメータを結合する。
【００１５】
本発明の1つの態様により、端末機器からウェブサイトに接続しているリモートユーザを識別する方法について説明し、この方法は、それぞれが端末機器の複数の設定パラメータの1つに対応する値のセットを検出するステップと、この値のセットを少なくとも1つの事前に格納された値のセットと比較するステップとを含み、
- 少なくとも1つの事前に格納された値のセットが1つのユーザプロファイルに対応し、
比較するステップが、
-  各ノードが設定パラ-メータの1つの検出された1つの値と少なくとも1つの事前に格納された値のセット内の上記設定パラメータの値との比較ステップである、決定木を定義するサブステップと、
-  決定木に従って、設定パラメータの検出された値のセットを設定パラメータの少なくとも1つの事前に格納された値のセットと階層的に比較するサブステップと、
を含み、
- 検出するステップが、リモートユーザがウェブサイトをナビゲートしている途中に集められた行動データから少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータの値を検出する検出サブステップを含み、上記ナビゲーション検出サブステップが、
・  複数の行動タイプを定義することと、
・  行動タイプをウェブサイトの少なくともいくつかのページに関連付けることと、
・  リモートユーザによってダウンロードされたウェブサイトのページの行動タイプを検出することと
を含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の1つの利点は、数種類の複数のパラメータが潜在的に検出されることである。またパラメータの値は、単純に集約されるのではなく、決定木に従って収集されて解釈される。最終的な決定を早く行うことができるとき、一例として、パラメータがプロファイルの100%確実な識別子を提供するとき、これによりリソースが節約される。また、ユーザのプロファイルの識別情報が十分に保証されなくても、これにより、より多くのパラメータを用いてユーザを分類することができる。
【００１７】
好ましい実施形態において本発明はまた、ユーザのナビゲーション行動を分析するための特定の方法を提供する。基本的行動(key behaviors)が定義され、ウェブページがそれぞれ1つの基本的行動に、潜在的にはサブキーに関連付けられる。本発明はしたがって、閲覧されたすべてのページのURL(Universal Resource Locator)を格納する必要なしに、ナビゲーションパスを追跡することができる。後者の解決策は、リソースおよびメモリを極めて消費するものである。またシステムは基本的行動構成情報(key behaviors constitute information)を速やかに利用して、ユーザの行動を解釈することができる。このような基本的行動はまた、URLに依存しない。例えば、以前のウェブページに代わって新しいページが作成されるとき、本発明はこのページのURLが変更されてもナビゲーションパスを認識する。
【００１８】
有利には、識別の目的は、ユーザの個人的な識別情報を判断してユーザのプロファイルを判断することではない。この判断は、ユーザの接続およびナビゲーションによって行われる。この接続は、ウェブサイトに対して行われ、いくつかのウェブサイトが連続してアクセスされることを除外しない。
【００１９】
本発明の他の目的および利点は、以下に提供する詳細な説明から明らかであろう。その前に、本発明の1つの態様が、端末機器からウェブサイトに接続しているリモートユーザを識別する方法であって、端末機器の少なくとも1つの設定パラメータの値を検出するステップを含む方法に関連することを全体的に示す。この方法は、さらに
- 端末機器の少なくとも1つのハードウェア設定パラメータの値を検出するステップと、
- 端末機器の少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータの値を検出するステップと、
- 端末機器の少なくとも1つの識別設定パラメータの値を検出するステップと、
- リモートユーザがウェブサイトをナビゲートしている途中に集められた行動データから少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータの値を検出するステップと、
- 設定パラメータの検出された値のセットを設定パラメータの少なくとも1つの事前に格納された値のセットと比較するステップであって、事前に格納された値の各セットが1つのユーザプロファイルに対応するステップと
を含むことを特徴とする。
【００２０】
1つの実施形態では、この方法は、検出された値のセットと事前に格納された各値のセットとの間のマッチングスコアを属性と考えるさらなるステップを含む。その場合、マッチングスコアは、リモートユーザがユーザプロファイルに対応する確率値および/またはリモートユーザがユーザプロファイルに対応しない確率値を含むことができる。
【００２１】
好ましい実施形態では、比較するステップは、
- 各ノードが、設定パラメータの1つの検出された1つの値と事前に格納された値のセット内の上記設定パラメータの値との比較ステップである、決定木を定義するサブステップと、
- 決定木に従って、設定パラメータの検出された値のセットを設定パラメータの事前に格納された値のセットと階層的に比較するサブステップと
を含む。
【００２２】
木は、
- 決定木のルートノードが、1つのハードウェア設定パラメータの比較に割り当てられる、
- 第2のレベルのノードが、1つの識別設定パラメータの比較に割り当てられる、
- 第3のレベルのノードが、1つのソフトウェア設定パラメータの比較に割り当てられる、
- 第4のレベルのノードが、1つの識別設定パラメータの比較に割り当てられる、
- 第5のレベルのノードが、1つのナビゲーション設定パラメータの比較に割り当てられる
ように構築することができる。
【００２３】
この方法はまた、以下のさらなるオプション機能の1つまたは複数を含むことができる:
- 少なくとも1つの識別設定パラメータが、リモートユーザによって提供された識別パラメータを含む。
- 少なくとも1つのハードウェア設定パラメータが、端末機器の媒体アクセス制御(MAC)アドレスまたは画面解像度のうちの少なくとも1つである。
- 少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータが、オペレーティングシステム(OS)、オペレーティングシステムの言語、キーボードの言語、インストール済みフォントのセット、ウェブブラウザのブランドおよびバージョンの中の少なくとも1つである。
- 少なくとも1つの識別設定パラメータが、インターネットプロトコル(IP)アドレス、ウェブブラウザの不揮発性メモリに残された1つまたは複数のクッキー、携帯電話会社、ローカルの全地球測位システム(GPS)、もしくはジオロケーションインターネットプロトコル値から取得されたジオロケーションのパラメータ、リモートユーザによって提供される少なくとも1つの識別子、の中の少なくとも1つである。
- 少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータが、リモートユーザがウェブサイトをナビゲートしている間に集められる行動データのベイズ学習フェーズを介して取得される。
- ウェブサイトで集められた行動データが、リモートユーザによってウェブサイトからダウンロードされた各ページのハイパーテキストマークアップ言語(HTML)に挿入された追跡タグによって端末機器からアップロードされる。
- 追跡タグが、基本的行動の有限セットの形態で行動データをアップロードするダウンロード済みスクリプトの実行をトリガする。
- 追跡タグは、簡易マーカ、直帰マーカ、ROIマーカを含む。
- ナビゲーション検出のサブステップは、リモートユーザによって正常にダウンロードされたページに基づいて行動タイプのシーケンスを構築することを含む。
- 比較のステップは、行動タイプのシーケンスの少なくとも1つの事前に格納されたセットを用いて行動タイプのシーケンスを構築することを含む。
- 比較のステップは、行動タイプの少なくとも1つを複数のサブ行動カテゴリに分割することを含む。
- 比較のステップは、サブ行動カテゴリを、上記少なくとも1つの行動タイプに関連付けられたウェブサイトの少なくとも1つのページに関連付けることを含む。
- 比較のステップは、リモートユーザによってダウンロードされたウェブサイトのページのサブ行動カテゴリを検出することを含む。
- ナビゲーション検出のサブステップは、リモートユーザによって正常にダウンロードされたページに基づいて行動タイプおよびサブ行動カテゴリのシーケンスを構築することを含む。
- 比較のステップは、行動タイプおよびサブ行動カテゴリのシーケンスの少なくとも1つの事前に格納されたセットを用いて行動タイプおよびサブ行動カテゴリのシーケンスを構築することを含む。
- 比較のステップは、サブ行動カテゴリの少なくとも1つのサブ分割レベルを作成することを含む。
- 行動タイプのシーケンスを比較するのは、決定木の最低階層レベルのノードである。
- 検出された値のセットと1つのユーザプロファイルに対応する事前に格納された値のそれぞれとの間のマッチングスコアを属性と考えるさらなるステップを含む。
- マッチングスコアは、リモートユーザがユーザプロファイルに対応する確率値を含む。
- 少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータが、リモートユーザがウェブサイトをナビゲートしている間に集められる行動データのベイズ学習フェーズを介して取得される。
- 検出のステップが、
・  端末機器の少なくとも1つのハードウェア設定パラメータの値を検出することと、
・  端末機器の少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータの値を検出することと、
・  端末機器の少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータの値を検出することと
を含む。
- 決定木のルートノードが、1つの識別設定パラメータの比較に割り当てられる。
- 第2のレベルのノードが、1つの識別設定パラメータの比較に割り当てられる。
- 第4のレベルのノードが、1つのナビゲーション設定パラメータの比較に割り当てられる。
- 第3のレベルのノードが、1つのソフトウェア設定パラメータの比較に割り当てられる。
- 少なくとも1つの識別設定パラメータを検出するステップが、リモートユーザによって提供される識別パラメータを含む。
- 少なくとも1つのハードウェア設定パラメータが、端末機器の媒体アクセス制御(MAC)アドレスおよび画面解像度のうちの少なくとも1つである。
- 少なくとも1つのソフトウェア設定パラメータが、オペレーティングシステム(OS)、オペレーティングシステムの言語、キーボードの言語、インストール済みフォントのセット、ウェブブラウザのブランドおよびバージョンの中の少なくとも1つである。
- 少なくとも1つの識別設定パラメータが、インターネットプロトコル(IP)アドレス、端末機器のウェブブラウザの不揮発性メモリに残された1つのクッキー、携帯電話会社、ローカルの全地球測位システム(GPS)、もしくはジオロケーションインターネットプロトコル値から取得されたジオロケーションのパラメータ、リモートユーザによって提供される少なくとも1つの識別子、の中の少なくとも1つである。
- 少なくとも1つのナビゲーション設定パラメータが、リモートユーザがウェブサイトをナビゲートしている間に集められる行動データのベイズ学習フェーズを介して取得される。
- ウェブサイトで集められた行動データが、リモートユーザによってウェブサイトからダウンロードされた各ページのハイパーテキストマークアップ言語(HTML)に挿入された追跡タグによって端末機器からアップロードされる。
- 追跡タグが、行動タイプのセットの形態で行動データをアップロードするダウンロード済みスクリプトの実行をトリガする。
- 追跡タグは、簡易マーカ、直帰マーカ、ROIマーカを含む。
【００２４】
本発明はまた、少なくとも1つのコンピュータに、ウェブサイトに接続しているリモートユーザを識別する上記の方法を行わせるコンピュータ可読コード手段を含む、有利には非一時的な、コンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム製品を開示する。
【００２５】
本発明はまた、少なくとも1つのデータプロセッサを含み、この方法を実行するように構成されたコンピュータシステムに関する。
【００２６】
一部の態様では、このシステムは、次のうちの少なくとも1つを含む。
- 少なくとも1つのデータプロセッサによって実行される、非一時的コンピュータ可読メモリ媒体に格納されたコンピュータプログラム。
- リモートユーザがそこからウェブサイトに接続する少なくとも1つのリモートユーザ端末機器を含むコンピュータシステム。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】新しい訪問者を検出する確率を属性と考えるために接続中の端末機器およびユーザに関してウェブサイトによって収集された設定パラメータを、すでに格納されている設定パラメータと比較するように実行される階層的比較プロセスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の次の詳細な説明は、添付の図面を参照する。説明は、例示的実施形態を含んでいるが、他の実施形態も可能であり、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく、記載した実施形態に変更を行うことができる。
【００２９】
ウェブサイトに接続しているインターネットユーザをよりよく識別できるようにするために、本発明はまず、ユーザを見分けるために考慮に入れる基準を大幅に拡大する。こうした基準は、次のように4つのカテゴリに入る:
【００３０】
ハードウェアの設定:これは、リモートユーザによって使用される端末機器のすべての特性を含む可能性がある。これは、MAC(メディアアクセス制御)アドレス、すなわち、ユーザのウェブセッション中にユーザによって使用される少なくとも1つのデバイスの6バイトの世界的な一意の識別子、例えばユーザの端末機器がそこから物理的に接続されるネットワークにアクセスするために端末によって使用されるネットワークインタフェースカード(NIC)のMACアドレス、またはユーザが接続を開始する最も近いルータもしくはプロキシサーバのMACアドレスなどを含むことができる。他の物理的特性は、例えば端末によって使用される画面の解像度である。ピクセルの典型的な画面の解像度は、1280×1024、1280×800、1024×768などである。別の特性は、標準/ワイド画面である。こうした特性は、要求される情報を集めるためにリモートユーザの端末にダウンロードされて、この端末で実行されるJavaScript（登録商標）または任意の形態の実行可能コードとすることができる追跡タグを使用してサーバによって収集することが可能である。
【００３１】
ソフトウェアの設定:これは、端末が動作するコンピュータ化された環境に関連するすべての特性を含み、第1にオペレーティングシステム(OS)、および場合によりそのバージョンを含む。一般的に使用されるOSは、例えば次の商標に対応するものである:windows vista 26、windows xp 13、mac os 5など。また、サーバからウェブページをダウンロードするために使用されるウェブブラウザまたはナビゲーティングソフトウェアツールのタイプおよびバージョンは、例えば、次の商標、msie v8.0 24, firefox v3.019 4, safari v531.9に対応するものであり、これらはよく知られたウェブブラウザ(それぞれ、Internet Explorer(登録商標)、Firefox(登録商標)、gecko(登録商標)、khtml(登録商標)、conqueror(登録商標)、chrome(登録商標)、Opera(登録商標)およびSafari(登録商標)...)であり、およびこれらが使用するすべてのプラグイン(flash、java、windows media、quicktime、pdf、real player、director...)は、インターネットユーザのコミュニティによって主として使用されている。収集される他の特性は、例えばキーボードおよびOSの言語タイプ、インストール済みフォントなどである。こうした特性は、リモートユーザの端末にダウンロードされてこの端末で実行されて必要な情報を集めるJavaScript（登録商標）または実行可能コードの任意の形態とすることができる追跡タグを使用してサーバによって収集することが可能である。
【００３２】
-  識別情報(ID)の設定:これは第1に、ユーザが、すべてのパラメータがすでに検討された登録メンバとしてサイト自体によって認識される場合、ユーザの一意のログIDを含み、すなわち、クッキーおよびIPアドレスは、単独で使用されるとき、一般にリモートユーザを完全に識別することができない。本発明によって使用される他のIDパラメータは、サーバが場合によりユーザ機器から抽出することができる任意の形態の地理的位置(ジオロケーション)と、ソフトウェア設定データとを含む。実際には、インターネットプロトコルは、リモートユーザの国、地域、および都市などの情報を伝える特定のジオロケーションデータを含む。また、ユーザ機器が携帯電話のような無線電話接続を含む場合、無線接続が確立されたセルの位置は、電話会社から検索することができる。GPS(global positioning system:全地球測位システム)もまた、ユーザ機器の一部である可能性があり、したがってGPS座標を検索することもできる。
【００３３】
別のタイプのIDパラメータは、リモートユーザ自身が提供するものである。ユーザがログオンしてウェブサイトにアクセスすることを要求されるときはいつでも、ユーザは少なくとも電子メールアドレスを、多くの場合IDの役割をするものとして、場合によりパスワードと組み合わせて提供しなければならない場合がある。この後者のタイプの情報は、ウェブサーバのデータベースに安全に格納されている。
【００３４】
-  ナビゲーション/プロファイルの設定:これは、リモートユーザがページからページへナビゲートしている途中にページ内で集めることができるすべての行動データを含む。このために、追跡タグをHTML(hyper text markup language:ハイパーテキストマークアップ言語、ウェブページが書き込まれる言語)のダウンロードされたページに挿入する。追跡タグは、サーバに必要な情報をアップロードすることを狙いとしている。これは、ダウンロードされたページに含まれる実行可能なスクリプトによって行われる。考えられる追跡タグは、次のマーカで構成される:
【００３５】
-  簡易マーカ:この追跡タグは、HTMLページの開始をマーク付けするHTMLタグ<BODY>の直後に置かれなければならない。この追跡タグは、現在進行中のナビゲーションのタイプを識別する。ユーザがナビゲートしている現在のページは、ユーザが前のページでとった行動に関する表示を与える。これは、前のページでナビゲーションをさらに進める決定を行ったことを意味する。各ランディングページは、前のクリックの結果として見られる。タグは、ユーザが通過する様々なランディングページのパスを収集する。タグは、ウェブサイト名、現在のページのウェブサイトページ名、進行中の主要行動のタイプ、電子メールアドレス(利用可能な場合)のような記録データがあるラインを含む。この追跡タグは、コンバージョンページ(conversion page)を含むウェブサイトのすべてのHTMLページに置かれなければならない。コンバージョンページは、変換が行われるページである。変換は、リモートユーザのウェブページの閲覧を、例えば製品もしくはサービスの支払い、予約、電子メールもしくはニュースレターの購読などの具体的なプロセスに変えるリモートユーザのアクションである。コンバージョンページは、ROIタグ(またはマーカ)がインストールされる(以下を参照)。
【００３６】
-  直帰マーカ:この追跡タグは、HTMLページの終了をマーク付けするHTMLタグ</BODY>の直前に置かれなければならない。これにより、リバウンド率の計算が可能になる。直帰率は、通常第1のウェブサイトのウェブページが完全にダウンロードされて表示される前でも別のウェブサイトに立ち去るサイトへの訪問者のパーセンテージを特徴づける。これは、興味がないというマーカである。対照的に、リモートユーザが現在のページが完全にダウンロードされていないうちに第1のウェブサイト内の他のウェブページを訪問する場合、これは、ユーザがウェブサイトを完全に知っていること、どこに行くべきかを知っていることを示す。これは、興味があるというマーカである。実際には、ウェブページに入ると、ユーザは上述の簡易マーカと呼ばれる第1のタグをトリガする。短時間の後に、直帰マーカがトリガされる。直帰マーカがトリガされるだけの時間がなかった場合、システムは、直帰が行われたと記録する。直帰値はしたがって、直帰アクションが発生したとき1に設定され、直帰アクションが発生しなかったとき0に設定される2進値である。この追跡タグは、コンバージョンページを含むウェブサイトのすべてのHTMLページに配置されなければならない。
【００３７】
-  ROIマーカ:この追跡タグは、コンバージョンページのみに簡易マーカの追跡タグとリバウンドマーカの追跡タグとの間に配置されなければならない。「Return of Investment:投資収益率」を表すROIは、コンバージョン指標(conversion indicator)である。典型的な公式は、ROIマーカの決定に使用することができる。第1の考えられる公式は、「収益/経費」である。別の可能性は、「(収益-経費)/経費」である。製品またはサービスを販売する商用ウェブサイトについては、収益は、コンバージョンから導出される買い物かごの量と定義することができる。他の場合については、ROIマーカは、あらかじめ定義されたパラメータまたは値に従って決定することができる。例えば、クライアントとの契約が、ニュースレターの購読または見込み登録(prospect registration)の正確な値を明記することができる。この量は、したがってROIタグ上に固定値として分類される。
【００３８】
上記の追跡タグの結果サーバによって収集される行動データにより、リモートユーザを可能であれば有限数の行動カテゴリに分類することができる。一例として、次の表に示すように、現在36のカテゴリが定義されている。検討するサーバおよび収集される行動データのタイプに応じて、カテゴリを変更、削除、または追加することができる。観察されるユーザの行動がいかなる行動キー(1から36)とも一致しない場合、認識されない行動キー0に分類される。
【００３９】
【表１】
2013531841.tif 000003
【００４０】
36の主要行動タイプにウェブサイトのページを集約することにより、情報を統合することができ、したがってウェブサイト間の比較が可能になる。またURLを集める必要性は、ユーザのナビゲーションを追跡するために潜在的に抑えられる。
【００４１】
各行動タイプは、36のサブ行動カテゴリに細分され、サブ行動カテゴリもまた36のサブ項目に分割される。同じ仕組みを用いてさらなる分割レベルを実行することができる。
【００４２】
例えば行動12「支払い」は、次のように分割される。
【００４３】
【表２】
2013531841.tif 000004
【００４４】
またサブ行動「クレジットカードによる支払い」は、次のように分割される。
【００４５】
【表３】
2013531841.tif 000005
【００４６】
例えば、Mastercardによる支払いは、完全な記述で「C14」と、また簡潔な記述で「C」と表されることになる。
【００４７】
連続した行動は、同じサンプルを用いて完全な記述では3桁の数字のシーケンス「210-111-340-C14」として、簡潔な記述では一意的な数字のシーケンス「2-1-3-C」として表される。
【００４８】
このために、ウェブサイトの主要ページは、上述の関連カテゴリの1つに関連付けられるとわかる。
【００４９】
ユーザから集められたナビゲーションの統計情報を利用するモデルは、学習フェーズを用いるベイズタイプである。学習フェーズが完了すると、新規の接続の実際の行動を判断するために、ウェブサーバで実行中のソフトウェアアプリケーションに応答指令信号を送る(interrogate)ことができる(したがって、すでに識別されたユーザが再接続しているかどうか、または新規のユーザが初めて接続しているかどうかを判断することができる)。新規の各ユーザに対して、上述の行動カテゴリの1つに統合された一連の訪問ページは記録されて、ウェブサイトのデータベースにすでに格納されているサンプルと比較される。十分な学習フェーズが完了した後にのみ、確実な識別が行われる。学習フェーズの継続時間は、モデルによって可能な限り有効であるように計算される。これは、検討されるウェブサイトのタイプおよびすでに格納された履歴データの量によって決まる。
【００５０】
本発明の方法は、少なくとも1つのプロセッサによって実行できる命令に対応するステップを含む。命令ならびに履歴データは、任意の好適なデータのレポジトリ内に格納することができる。
【００５１】
したがって、インターネットユーザが上述の技術を実装しているウェブサイトに接続しているとき、インターネットユーザは新規の訪問者として認識されることが可能であり、または上述の、場合によってはデータベースにすでに格納されている設定データのタイプに基づいて以前の訪問者として認識される。
【００５２】
図1に示すように、次いで階層的比較プロセスが行われる。図のプロセスは、前述の設定データタイプの一部を使用する例示的プロセスである。他の多くの比較木(comparison trees)は同様に定義して、本発明の特定の応用に適応させることができる。プロセスは、ここでは訪問者がすでにサイトの登録済みユーザであるかどうかを知ることから始まり、次いで必要であれば訪問者のブラウザの専用メモリ空間に残された(1つまたは複数の)クッキーをウェブサイトによって使用される(1つまたは複数の)クッキーと比較する。こうした情報が不十分である場合、プロセスは続いて、IPアドレス、本発明の識別技術を実装しているウェブサイトに接続中の訪問者の機器から収集されたハードウェア設定データ(MACアドレス、画面の解像度、画面の幅)、および訪問者によって使用されるウェブブラウザの特性を比較する。最後に、訪問者の閲覧の行動が累進的に学習され、前に説明した通り、データベースにすでに格納したものと比較される。
【００５３】
階層的比較プロセスの出力は、したがって訪問者をすでに存在する訪問者と識別する確率である(現在の訪問者が新規である確率=1-訪問者がすでにデータベースに存在している確率)。
【００５４】
図1に示す好ましい実施形態によれば、条件付き確率の値は、事象Bが真であれば事象Aが真である確率として求められる。実際にはこれは、訪問者がデータベースにすでに存在している訪問者であり、そのIPタイプ、ハードウェア設定タイプ、ブラウザタイプ……がわかる確率に対応する。
【００５５】
ベイズモデルは、データベースにすでに存在している訪問者から新規の訪問者を認識するための学習データとしてナビゲーション統計データを使用する。学習フェーズが完了すると、ウェブサイトに接続している訪問者の考えられる行動を知るためにアプリケーションにリクエストを送信して、訪問者が再接続している訪問者であるか、新規の訪問者であるかを判断することができる。
【００５６】
それぞれの新しい接続において、一連の特性が記録され、サーバのデータベースから利用できる識別アイテムと比較される。
【００５７】
学習ステージを完了するために十分な数の事象が行われた後に、識別がトリガされる。ウェブサイトおよび事前に格納された履歴データに応じて、学習フェーズの時間間隔は、結果ができるだけ有効となるように調整される。
【図１】
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【国際調査報告】
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