(57)【要約】  広告に対応してウェブページに表示される広告インプレッションの掲載を制御するためのコンピュータに実装された方法を提供する。この方法には、広告インプレッションに対応する特性を記録することが含まれる。記録する特性には、ナイーブベイズモデルのための十分統計量を収集することを一部の実施形態に含めることができる。統計アルゴリズムが使用され自動的に広告インプレッションの掲載を制御する。
2008547129.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告に対応してウェブページに表示される広告インプレッションの掲載を制御するためのコンピュータに実装された方法であって、
広告インプレッションが受けた複数のクリックそれぞれに対応して特性を記録するステップと、
広告インプレッションの任意のサンプルの特性を記録するステップと、
統計アルゴリズムを使用してクリックスルー率を予測するステップと、
前記クリックスルー率の予測に基づいて広告インプレッションの掲載を自動的に制御するステップと
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記統計アルゴリズムを使用してクリックスルー率を予測するステップは更に、
自動的に一定の間隔で前記統計アルゴリズムを使用してクリックスルー率の予測が最も高い特性の識別状態を更新するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項３】
自動的に一定の間隔で前記統計アルゴリズムを使用するステップは更に、
自動的に一日に一度前記統計アルゴリズムを使用してクリックスルー率の予測が最も高い特性の識別状態を更新するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項４】
前記統計アルゴリズムを使用してクリックスルー率を予測するステップは更に、
前記統計アルゴリズムを使用してクリックスルー率を個々の広告毎に識別するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項５】
自動的に広告インプレッションの掲載を制御するステップは更に、
自動的に個々の広告毎に前記対応する広告インプレッションをどのユーザ層のタイプに示すかを制御するステップを有することを特徴とする請求項４に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項６】
自動的に広告インプレッションの掲載を制御するステップは更に、
自動的に個々の広告毎に前記対応する広告インプレッションを示す時間を制御するステップを有することを特徴とする請求項４に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項７】
自動的に広告インプレッションの掲載を制御するステップは更に、
自動的に個々の広告毎にウェブ上の前記対応する広告インプレッションの掲載位置を制御するステップを有することを特徴とする請求項４に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項８】
自動的に広告インプレッションの掲載を制御するステップは更に、
自動的に特定のコンテキストで前記クリックスルー率の予測に基づいて広告インプレッションの掲載を制御するステップを有することを特徴とする請求項１に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項９】
前記特定のコンテキストには、広告主によって購入されたキーワード又はフレーズが含まれることを特徴とする請求項８に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１０】
前記特定のコンテキストには、ウェブサイトユーザによって発行された検索フレーズが含まれることを特徴とする請求項８に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１１】
請求項１に記載のステップを実装するためのコンピュータ実行可能命令を備えることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
請求項１に記載のステップを実装するためのコンピュータ実行可能命令を実行するために構成されたことを特徴とする広告配信システム。
【請求項１３】
広告に対応してウェブページに表示される広告インプレッションの掲載を制御するためのコンピュータに実装された方法であって、
複数の広告インプレッションのうち第一の部分がクリックされ第二の部分がクリックされていない当該複数の広告インプレッション毎にナイーブベイズモデルのための十分統計量を収集するステップと、
ナイーブベイズモデルのための十分統計量と共にナイーブベイズモデルを使用して、広告に対応する広告インプレッションのクリックスルー率を予測するステップと、
自動的に広告インプレッションの掲載位置を前記予測されたクリックスルー率に基づいて制御するステップと
を有することを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記ナイーブベイズモデルのための十分統計量を収集するステップは更に、
複数の特性についての対になった計数を収集するステップを含み、当該各特性についての対になった計数は、特定の人について、当該特性は正しく且つ当該特定の人は広告インプレッションをクリックしたかどうか、又は当該特性は正しく且つ当該特定の人は広告インプレッションをクリックしなかったかどうかを示すことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１５】
前記複数の特性のそれぞれは、不連続の値を持つことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１６】
前記ナイーブベイズモデルを使用して広告に対応する広告インプレッションのクリックスルー率を予測するステップは更に、
自動的に既定の間隔でナイーブベイズモデルを使用して広告に対応する広告インプレッションのクリックスルー率を予測するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１７】
自動的に広告インプレッションの掲載を前記予測されたクリックスルー率に基づいて制御するステップは更に、
自動的に個々の広告毎に対応する広告インプレッションを示す時間を制御するステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１８】
自動的に広告インプレッションの掲載を前記予測されたクリックスルー率に基づいて制御するステップは更に、
自動的に個々の広告毎にウェブページ上の対応する広告インプレッションの掲載位置を制御するステップを備えることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータに実装された方法。
【請求項１９】
請求項１３に記載のステップを実装するための、コンピュータが実行可能な命令を備えることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
請求項１３に記載のステップを実装するための、コンピュータが実行可能な命令を実行するために構成されたことを特徴とする広告配信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動広告掲載に関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の説明は一般的な背景知識として提供するにすぎず、特許請求対象の範囲を決めるための使用を意図していない。
【０００３】
コンピュータをベースとした検索エンジンを通じて製品やサービスを検索、選定することが近年益々増加している。このような検索や選定として、コンテンツ提供者（すなわち、自身の製品やサービスに関するコンテンツが検索エンジンへの問い合わせの結果として表示されることを望む企業や個人、例えば、広告主）は、検索エンジンへの問い合わせ結果としてのコンテンツ項目（例えば、製品やサービスの記述や広告）の掲載は彼らの販売に影響することがあるという価値に気づき始めた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
既存のオンライン広告提供システムは、通常広告主がいつどこに広告を表示するかを決める。そして広告主は最も有効な表示の特性（例えば、ユーザはいつ広告を最もクリックしたか、どのような層がクリックに最も関連しているか、どのようなキーワードが検索されたか）について報告を受け、広告の掲載を適宜修正する。このプロセスは比較的長期に渡り、時間を要することがある。更にそれはいくつもの理由で重要なプロセスとなる。その理由の一つは、広告主の広告表示に対する支払い量が掲載位置、頻度、及び他のパラメータに関連して変化することがあり、もし広告の掲載が注意深く選定されなければ、広告主は広告費に対して最良の価値を得ることができないかもしれない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
簡略化した形式で概念の一部を紹介し、後に更に詳細に説明する。ここでの説明は、特許請求された内容の主題や要点を特定するものではなく、特許請求された内容の範囲を定めるために利用されるものでもない。
【０００６】
ウェブページ上に表示された広告インプレッションの掲載の制御を支援するために、方法が提供される。前記方法の一つの実施形態を使用して、広告インプレッション上に受けた複数のクリック毎に対応する特性が記録される。同様に、広告インプレッションの任意のサンプルとして特性が記録される。統計アルゴリズムが使用され、前記記録された特性のうちどの特性がクリックスルー率の予測が最も高いかが識別される。前記方法には、前クリックスルー率の予測が最も高いと識別された特性に基づいて広告インプレッションの掲載を自動的に制御することも含まれる。
【０００７】
他の実施形態では、前記方法には、複数の広告インプレッション毎にナイーブベイズモデルのための十分統計量を収集することが含まれる。前記複数の広告インプレッションのうち第一の部分はクリックされ、第二の部分はクリックされていない。ナイーブベイズモデルのための十分統計量の収集と共にナイーブベイズモデルが使用され、広告に対応する広告インプレッションのクリックスルー率を予測する。前記方法の当該実施例には、予測されたクリックスルー率に基づいて広告インプレッションの掲載が自動的に制御されることが含まれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
開示された実施形態には、ウェブページのようなページ上の広告の掲載を自動的に改善する方法、装置及びシステムが含まれる。当該方法、装置及びシステムは、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等を含む様々なコンピューティング環境で具現化することができる。より詳細に実施形態を記述する前に、本実施形態を実装可能なコンピューティング環境の例を説明するのが有益であるかもしれない。図１は、そのようなコンピューティング環境の一つを示す。
【０００９】
図１は、説明される実施形態の一又は複数の側面を実装可能な適切なコンピューティングシステム環境１００の例を示す。コンピューティングシステム環境１００は、適切なコンピューティング環境の一例に過ぎず、説明される実施形態の用途や機能性の範囲に関するいかなる制限も示唆するものではない。コンピューティングシステム環境１００は、例示的な動作環境１００に図示された一つのコンポーネント又はその組合せに関して、依存性又は関係を要求するものと解釈されるべきではない。
【００１０】
説明される実施形態は、他の多くの汎用又は専用コンピューティングシステム環境又は構成で動作可能である。説明される実施形態の使用に適した周知のコンピューティングシステム、環境、及び／又は構成の例には、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド又はラップトップ装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを用いたシステム、セットトップボックス、プログラマブル家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、テレフォニーシステム、上記システムや装置のいずれかを含む分散コンピューティング環境などが含まれるが、これらに限定されない。
【００１１】
説明される実施形態は、コンピュータで実行されるプログラムモジュールのように、コンピュータで実行可能な命令の一般的コンテキストで記述されるかもしれない。一般的に、プログラムモジュールには、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、その他（特定のタスクの実行や特定の抽象データ型の実装をするもの）が含まれる。説明される実施形態は、通信ネットワークを介してリンクされたリモートプロセッシング装置によってタスクが実行される分散コンピューティング環境でも実施されるかもしれない。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を備えるローカル及びリモートの両方のコンピュータ記憶媒体に格納されるかもしれない。プログラム及びモジュールによって実行されるタスクは図による補足と共に後述される。当業者は、プロセッサが実行可能な命令としてここに提供される記述や図を実装可能であり、その命令はいずれの形式のコンピュータ可読媒体にも書込むことができる。
【００１２】
図１を参照すると、例示的システムは汎用コンピューティングデバイスをコンピュータ１１０の形で備える。コンピュータ１１０のコンポーネントは、処理装置１２０、システムメモリ１３０、及びシステムバス１２１（システムメモリを含む様々なシステムコンポーネントをプロセッシングユニットに接続する）を備えるかもしれないが、これらに限定されない。システムバス１２１は、メモリバスやメモリコントローラ、周辺バス、及び様々なバスアーキテクチャのうちいずれかを使用したローカルバスを備える様々な形式のバス構造のいずれかになるかもしれない。例として、限定はしないが、そのようなアーキテクチャとして、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＭＣＡ（Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＥＩＳＡ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ）バス、ＶＥＳＡ（Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）ローカルバス、及びメザニンバスとしても知られるＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスがある。
【００１３】
コンピュータ１１０は、通常は、様々なコンピュータ可読媒体を備える。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ１１０によってアクセス可能で使用可能ないずれの媒体でもよく、揮発性及び不揮発性の両媒体、取り外し可能及び不可能の両媒体が含まれる。例として、限定はしないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を備える。コンピュータ記憶媒体には、揮発性及び不揮発性の両媒体、取り外し可能及びノンリムーバルの両媒体が含まれ、コンピュータが読込み可能な命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータなどの情報の記憶のためにいずれかの方法や技術で実装される。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  ｄｉｓｋ）又は他の光学ディスク記憶、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶又は他の磁気記憶装置、又は必要とされる情報の記憶に使用可能でコンピュータによってアクセス可能な他のいずれの媒体も含まれるが、これらに限定されない。通信媒体は、通常コンピュータが読取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータを搬送波や他の伝送メカニズムなどの変調されたデータ信号に具現化し、いずれかの情報配信媒体を備える。「変調されたデータ信号」とは、信号内に情報をエンコードする方式で設定又は変更された一又は複数の特性を持つ信号を意味する。例として、限定はしないが、通信媒体には、有線ネットワークや直接有線接続などの有線媒体、及び音響、ＲＦ、赤外線などのワイヤレス媒体を含む。上記いずれかの組合せもコンピュータが読込み可能な媒体の範囲に含まれるべきである。
【００１４】
システムメモリ１３０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３１及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３２のように揮発性及び／又は不揮発性の形式でコンピュータ記憶媒体を備える。ＢＩＯＳ（Bａｓｉｃ  ｉｎｐｕｔ  ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ）は、例えばスタートアップ時にコンピュータ１１０内の要素間で情報を送信するのを支援する基本ルーチンを有し、通常はＲＯＭ１３１に記憶されている。ＲＡＭ１３２は、処理装置１２０によって速やかにアクセス可能で、かつ／又は現在動作しているデータ及び／又はプログラムモジュールを通常有する。例として、限定はしないが、図１はオペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、及びプログラムデータ１３７を示す。
【００１５】
コンピュータ１１０は、他の取り外し可能／不可能な揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を備えるかもしれない。例として、図１は、取り外し不可能で不揮発性の磁気媒体の読込み又は書込みを行うハードディスクドライブ１４１、取り外し可能で不揮発性の磁気ディスク１５２の読込み又は書込みを行う磁気ディスクドライブ１５１、及びＣＤ  ＲＯＭや他の光学媒体のような取り外し可能で不揮発性の光学ディスク１５６の読込み又は書込みを行う光学ディスクドライブ１５５を示す。例示的環境で使用可能な他の取り外し可能／不可能で揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体には、限定はしないが、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ、デジタルビデオテープ、半導体ＲＡＭ、半導体ＲＯＭなどが含まれる。通常ハードディスクドライブ１４１は、インタフェース１４０のような取り外し不可能メモリインタフェースを介してシステムバス１２１に接続され、通常磁気ディスクドライブ１５１及び光学ディスクドライブ１５５は、インタフェース１５０のような取り外し可能メモリインタフェースによってシステムバス１２１に接続される。
【００１６】
上記に説明され図１に示されたドライブ及び関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータが読取り可能な命令、データ構造、プログラムモジュール及び他のデータの記憶装置をコンピュータ１１０に対して提供する。図１に、例として、ハードディスクドライブ１４１は、オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、及びプログラムデータ１４７を記憶するものとして示されている。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、及びプログラムデータ１３７と同じものにも異なるものにもなり得ることに留意する。オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、及びプログラムデータ１４７は、少なくとも説明のために異なる番号を付けており、これらは異なるコピーである。
【００１７】
ユーザは、キーボード１６２、マイクロフォーン１６３、及びマウス、トラックボールやタッチパッドのようなポインティングデバイス１６１のような入力装置を介してコンピュータ１１０にコマンドや情報を入力できる。他の入力装置（図示せず）としてジョイスティック、ゲームパッド、パラボラアンテナ、スキャナ等を備えることができる。前述の及び他の入力装置は、前述のシステムバスに結合されたユーザ入力インタフェース１６０を介して処理装置１２０に結合されることがあるが、パラレルポート、ゲームポート又はＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）のような他のインタフェース及びバス構造によって接続されてもよい。モニター１９１又は他のタイプのディスプレイ装置もビデオインタフェース１９０などのインタフェースを介してシステムバス１２１に接続される。モニターに加えて、コンピュータは出力周辺装置インタフェース１９５を介して接続可能なスピーカ１９７及びプリンタ１９６のような他の周辺出力装置も備えることができる。
【００１８】
コンピュータ１１０は、リモートコンピュータ１８０などの一又は複数のリモートコンピュータへの論理コネクションを使用してネットワーク環境で動作する。リモートコンピュータ１８０は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルド装置、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス又は他の共有ネットワークノードであるかもしれない。リモートコンピュータ１８０は、通常、コンピュータ１１０に関連する上述の多くの要素又は全ての要素を備える。図１に示す論理コネクションは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１７１及びＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１７３を含むが、他のネットワークを備えるかもしれない。このようなネットワーク環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット及びインターネットにおいては一般的である。
【００１９】
ＬＡＮネットワーク環境で使用されると、コンピュータ１１０はＬＡＮ１７１にネットワークインタフェース又はアダプタ１７０を介して接続される。ＷＡＮネットワーク環境が使用されると、コンピュータ１１０は、通常、インターネットのようにＷＡＮ１７３を介した通信を確立するためのモデム１７２や他の手段を備える。モデム（内蔵又は外付け）１７２は、ユーザ入力インタフェース１６０、又は他の適切なメカニズムを介してシステムバス１２１に接続されることがある。ネットワーク環境では、コンピュータ１１０に関係付けて示されたプログラムモジュール又はその一部は、リモートメモリ記憶装置に記憶されることがある。例として、限定はしないが、図１はリモートコンピュータ１８０上に存在するものとしてリモートアプリケーションプログラム１８５を示している。示されたネットワークコネクションは例示的であり、コンピュータ間をリンクする通信を確立する他の方法を使用できることはもちろんである。
【００２０】
ここで図２を参照すると、開示された実施形態を実装可能な他の環境が示されている。図２に示すように、コンピュータ２０２はディスプレイ装置２０４及び一又は複数の入力装置２０６を備える。コンピュータ２０２のユーザは、インターネットコネクションの例として、ネットワークコネクション２１０を介してサーバコンピュータ又はコンピューティング環境２０８からウェブページ２１２にアクセスすることができる。ウェブページ２１２は、装置２０４に表示されているものとして図２に示されている。通常、広告２１４及び２１６もウェブページ２１２上に表示又はレンダリングされる。広告が通常レンダリングされるウェブページの一つの例は、検索エンジン２２０からの検索エンジンウェブページである。用語やフレーズ等の問い合わせのレスポンスとして、検索エンジン２２０はウェブページ２１２を介してコンピュータ２０２のユーザに検索結果２２２を返す。広告配信システム２３０の使用によって、システム２３０によって処理された広告２３２の一部が検索結果と共にウェブページ２１２上にレンダリングされる。示す例では、レンダリングされた広告は、広告２１４及び広告２１６である。
【００２１】
ページ２１２などのウェブページ上への広告の掲載は、システム２３０の広告掲載制御モジュール又はコンポーネント２３４によって制御される。開示された実施形態では、広告を掲載する企業や個人による分析に基づいて広告掲載を制御する代わりに、広告掲載制御２３４が統計モデル２３６を使用して広告掲載を制御する。使用される統計モデル次第で、統計分析は、後に更に詳細に説明される記録特性２３８又は（ナイーブベイズモデルのための）十分統計量２４０に基づいたものとなることができる。
【００２２】
図３−１及び図４−１は、図２に示すようなコンピューティング環境に実装された方法を示すフロー図である。これらの方法は、例えば、広告配信システム２３０のコンポーネントに実装することができる。例えば、これらの方法は広告掲載制御モジュール２３４及び統計モデル２３６に実装することができる。図１及び図２に示すコンピューティング環境は、図３−１及び図４−１に示すような方法を実装するために構成及びプログラムされるように考慮されるべきであり、図３−２、図３−３、及び図４−２から図４−５に選択的に示す更に詳しいステップの実施形態についても同様である。
【００２３】
一部の実施形態では、広告がクリック（すなわち、入力装置２０６を使用して）される度に、オンライン広告配信システム２３０はその広告インプレッションの潜在的に関連する特性２３８を記録する。例えば潜在的に関連する特性には、広告インプレッションが配信された時間、広告をクリックしたユーザの層（年齢、性別、職業等）、どのようなキーワードやフレーズが打ち込まれたかなどが含まれる。広告インプレッションとは、表示又はレンダリングされた広告のこと、又は広告を表示する動作である。インプレッションのサンプル（例えば、少数の任意のサンプル）として、同一又は対応する特性も記録される。このインプレッションのサンプルには、クリックされていない広告が含まれる。そして、一定の期間毎に（例えば、１日に１回）及び広告毎に、統計アルゴリズム（統計モデル２３６）が使用されて前述の特性２３８としてクリックスルーやクリックスルー率の予測を算出する。ここで広告は、広告掲載制御２３４によって自動的により多くのクリックがされそうな時間及びユーザに対して優先的に示される。
【００２４】
図３−１に示すフローチャート３００は、これを更に詳細に示す。ブロック３０５に示すように、ウェブページに掲載される広告インプレッションの掲載を制御するための開示された方法は、広告インプレッションが受けた複数のクリックそれぞれに対応する特性を記録するステップを有する。同様に、ブロック３１０に示すように、この方法は、広告インプレッションの任意のサンプルに関する特性を記録するステップを備える。前述したように、この広告インプレッションの任意のサンプルはクリックされていないものを含む。
【００２５】
次に、ブロック３１５に示すように、この方法には、クリックスルー率を予測するために統計アルゴリズム又はモデルの使用が含まれる。これは個々の広告それぞれに対して行うことができる。統計アルゴリズムに基づいたナイーブベイズモデルを使用した一つの特定の実施形態と共に、幅広い種類の統計アルゴリズムを様々な実施形態に使用することができる。しかしながら、実施形態は特定の統計アルゴリズムに限定されない。例えば、統計アルゴリズムの他の例には、統計アルゴリズムに基づいた論理回帰、統計アルゴリズムに基づいたディシジョンツリー、及び統計アルゴリズムに基づいたニューラルネットワークが含まれる。図３−２のブロック３１５Ａに示すように、より詳しく選択的な実施形態として、このステップには、一定の間隔で（例えば、１日に１回等）統計アルゴリズムを自動的に使用して個々の広告毎にクリックスルー率の予測が最も高い特性の識別状態を更新することが含まれる。
【００２６】
ここで、ブロック３２０に示すように、この方法には、統計アルゴリズムからの予測に基づいて広告インプレッションの掲載を自動的に制御することが含まれる。このステップの更に詳しく選択的な実施形態が図３−３のブロック３２０Ａからブロック３２０Ｄに示されている。特定された特性に基づいて広告インプレッションの掲載を自動的に制御することには、例えば、対応する広告インプレッションをどのユーザ層のタイプに示すかを制御すること（３２０Ａ）、対応する広告インプレッションが示される時間を制御すること（３２０Ｂ）、どのキーワードがユーザに入力されたかによってユーザのために選定される広告インプレッションを制御すること、及びウェブページ上の対応する広告インプレッションの掲載位置を制御すること（３２０Ｃ）を含めることができる。３２０Ｄに示す他の実施形態では、ステップ３２０には、一定の状況（例えば、キーワード又はフレーズが広告主によって購入されている、検索フレーズがウェブサイトの使用によって発行されているなど）でクリックスルー率の予測に基づいて広告インプレッションの掲載を自動的に制御することが含まれる。自動的に及び一定の間隔で（例えば、最低１日に１回、最低１週間に１回等）又はルーチンに基づいて前述の統計分析を提供することによって、及び統計分析の結果に基づいて広告掲載を自動的に制御することによって、広告掲載プロセスは、広告を掲載する企業や個人にとって著しくより効果的にそして有益なものとなることができる。
【００２７】
いくつかの実施形態では、統計モデル２３６はナイーブベイズモデルであり、収集された特性はナイーブベイズモデル入力である。特に、収集されたフレーズ又はデータは「ナイーブベイズモデルのための十分統計量（ｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｆｏｒ  ａ  Ｎａiｖｅ  Ｂａｙｅｓ  ｍｏｄｅｌ）」として知られている。図４−１にも説明されている上述の実施形態では、広告配信システム２３０はナイーブベイズモデルのための十分統計量をインプレッション毎に収集する。
【００２８】
ナイーブベイズモデルのための十分統計量は、一定の基準（例えば、属性、値、クラス計数）に適合するインスタンスの計数である。例えば、その人が若いか否かを一つの特性とする実施形態を考える。この場合、十分統計量はその人が若く且つクリックしたかどうかであり、他の十分統計量はその人が若く且つクリックしなかったかどうかである。十分統計量はナイーブベイズモデルとするために上述の対になった計数になってはじめて記憶されなければならない。開示された実施形態のコンテキストでは、特定の特性に関連する十分統計量は、「その人はクリックしたか、そしてその特性は正しいか？」及び「その人はクリックしなかったか、そしてその特性は正しいか？」となることが多くある。
【００２９】
ナイーブベイズモデルにおける全ての十分統計量は不連続のものになること、又は不連続にされることがある。前述の十分統計量を収集した年齢特性の例を使用することには、「その人は若く且つクリックをした」、及び「その人は若く且つクリックをしなかった」を計数に含めることができる。次の特性は、「その人は中年であり且つクリックをした」、及び「その人は中年であり且つクリックをしなかった」となるかもしれない。従って、いずれの特性であっても、変数となる特性で、その値が二又はそれ以上の不連続の状態に分けられる。年齢特性の場合は、その状態は「若年」、「中年」及び「高齢」となることがある。性別の場合は、不連続の状態が「男性」及び「女性」になることがある。時間の場合、状態の例は、「朝」、「昼食帯」、「午後」、「夕方」、「深夜」（すなわち、区切られた時間帯）として定義されるかもしれない。一般に特性は、その特性に関して全ての可能性を網羅する別個の事象を集合したものである。一度十分統計量が収集されると、ナイーブベイズモデルは人がクリックするのか否かを予測するように教え込まれ又は構築される。それは年齢のような連続的な特性を持つことが可能であり、もしガウス分布がページ（又はクリック）に対して使用されれば、クリック及びノンクリックの両者のガウス十分統計量となる。ガウス十分統計量は、総数、変数値の合計（例えば、年齢の合計）及び変数値の二乗の合計となる。
【００３０】
ナイーブベイズモデルを使用した広告インプレッションの掲載を制御する方法を最初に図４−１のフローチャートを参照して提供する。ここで、予測クリックスルー率（ＣＴＲ）のナイーブベイズモデルの一般的な説明を提供する。
【００３１】
図４−１に示すフローチャート４００に示すように、広告に応じてウェブページに表示される広告インプレッションの掲載を制御する方法が提供されている。ブロック４０５には、この方法は複数の広告インプレッションのそれぞれに対するナイーブベイズモデルのための十分統計量を収集するステップを備えることが示されている。複数の広告インプレッションの第一の部分はクリックされ、複数の広告インプレッションの第二の部分はクリックされなかった。図４−２の４０５Ａに示す更に詳しく選択的な実施形態では、このステップには特性の対になった計数の収集が含まれる。各特性についての対になった計数は、広告インプレッションに示されている特定の人について、その特性は正しく且つその特定の人は広告インプレッションをクリックしたのかどうか、又はその特性は正しく且つその特定の人は広告インプレッションをクリックしなかったのかどうかを示す。
【００３２】
ここで、ブロック４１０に示すように、この方法は収集された十分統計量と共にナイーブベイズモデルを使用して広告に対応する広告インプレッションのクリックスルー率を予測するステップを備える。図４−３の４１０Ａに示す更に詳しく選択的な実施形態では、このステップには、あらかじめ定められた間隔でナイーブベイズモデルを自動的に使用することが含まれる。次に、ブロック４１５に示すように、前記方法は予測されたクリックスルー率に基づいて広告インプレッションの掲載を自動的に制御するステップを備える。図４−４の４１５Ａに示す更に詳しく選択的な実施形態では、このステップには、個々の広告に対して対応する広告インプレッションが示される時間を自動的に制御することが含まれる。図４−５の４１５Ｂに示す更に詳しく選択的な実施形態では、このステップには、個々の広告に対してウェブページ上の対応する広告インプレッションの掲載位置を自動的に制御することが含まれる。
【００３３】
上述のように、ナイーブベイズモデルのための十分統計量を収集するステップには、複数の特性の対になった計数の収集が含まれる。特性毎のその対になった計数は、広告インプレッションをクリックした特定の人について、その特性は正しく且つその特定の人は広告インプレッションをクリックしたのか、又はその特性は正しく且つその特定の人は広告インプレッションをクリックしなかったのかを示す。
（ナイーブベイズモデルを使用したクリックスルー率の評価）
前述の十分統計量及びＮ（観察事項の総数）、ｃｏｕｎｔ（ｃｌｉｃｋ）（観察されたクリックの総数）、及びｃｏｕｎｔ（ｎｏｔ  ｃｌｉｃｋ）（観察されたノンクリックの総数）が与えられ、次のように特性のセットｆ１，．．．ｆｎが与えられたナイーブベイズモデルはクリックスルーの見込みを特定する。
【００３４】
【数１】
2008547129.tif 000003
【００３５】
ここで、
ｐ（ｃｌｉｃｋ）＝ｃｏｕｎｔ（ｃｌｉｃｋ）／Ｎ
ｐ（ｎｏｔ  ｃｌｉｃｋ）＝ｃｏｕｎｔ（ｎｏｔ  ｃｌｉｃｋ）／Ｎ
であり、
ｐ（ｆｉ｜ｃｌｉｃｋ）＝ｃｏｕｎｔ（ｆｉ，ｃｌｉｃｋ）／ｃｏｕｎｔ（ｃｌｉｃｋ）
ｐ（ｆｉ｜ｎｏｔ  ｃｌｉｃｋ）＝ｃｏｕｎｔ（ｆｉ，ｎｏｔ  ｃｌｉｃｋ）／ｃｏｕｎｔ（ｎｏｔ  ｃｌｉｃｋ）
である。
【００３６】
当業者は、仮説に基づいて観察される従来形式の計数が前述の十分統計量に付加され、その後前述の計算を実行することができることに気づくであろう。
【００３７】
主題が構造的特性及び／又は方法論的動作に特有の言語で説明されたが、添付の特許請求の範囲に定義された主題は必ずしも前述の詳細な特性や動作に限定されない。前述の詳細な特性及び動作は、むしろ請求の内容を実装する形式の例として説明されている。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】開示された概念を実行可能な一般的なコンピューティング環境のブロック図である。
【図２】開示された特長及び概念を示すコンピューティング環境のブロック図である。
【図３−１】第一の方法の実施形態を示すフロー図である。
【図３−２】図３−１に示すフロー図のステップの更に詳細な実施形態を示す図である。
【図３−３】図３−１に示すフロー図のステップの更に詳細な実施形態を示す図である。
【図４−１】第二の方法の実施形態を示すフロー図である。
【図４−２】図４−１に示すフロー図のステップの更に詳細な実施形態を示す図である。
【図４−３】図４−１に示すフロー図のステップの更に詳細な実施形態を示す図である。
【図４−４】図４−１に示すフロー図のステップの更に詳細な実施形態を示す図である。
【図４−５】図４−１に示すフロー図のステップの更に詳細な実施形態を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３−１】
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【図３−２】
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【図３−３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図４−３】
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【図４−４】
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【図４−５】
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【国際調査報告】
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