(57)【要約】  最適な広告を実現するシステム及び方法を開示する。インターネット広告形態では、少数の実験広告バナーデザインをテストして、これらの実験から貴重な情報を抽出する。一つ以上の実施形態では、配列の数学を導入して、広告キャンペーン全体の結果（例えば、クリックスルー率、ｒｅｖｅｎｕｅ−ｐｅｒ−ｖｉｅｗ（データをした回数に応じて入金する方式）など）が良くなるように作用する広告デザイン要素を選択し、そして解析し易くすることもできる。本発明の実施形態では、影響力の大きいデザイン要素を特定し、このようなデザイン要素を表わすバナーを選択し、そしてテストし、フィードバックを取得し、そしてフィードバックを解析して、どのデザイン要素が最も重要であり、かつデザイン要素のどの組み合わせによって最良の総合バナーが得られるかについての情報を実験から抽出するプロセスを利用することもできる。より少ないテストバナーデザインにより得られる中身の濃い結果を提供することにより、本発明は広告キャンペーンの展開に関連するコストを減らし、かつ広告提供者の効率及び成功率を上げることができる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示用広告を最適に決定する方法であって、前記方法は、
（ａ）広告に関する変数群を利用するテストデザインを選択するステップと、
（ｂ）広告媒体をテストデザインに従って作成するステップと、
（ｃ）広告媒体を広告受信者に対して提供するステップと、
（ｄ）広告媒体の提供／サービスに関する結果データを収集するステップと、
（ｅ）結果データを解析するステップであって、（ｉ）パフォーマンスデータを結果データに基づいて取得し、そして（ｉｉ）各変数についてのパフォーマンスを、配列の数学を使用する処理を通して求める構成のステップと、そして
（ｆ）これらの変数に関する予測値を求めるステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記処理では、直交配列表を適用する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記処理では、田口メソッド（Ｔａｇｕｃｈｉ  ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ）を適用してパフォーマンスを求める、請求項２記載の方法。
【請求項４】
結果データを収集するステップでは、広告媒体を追跡する、請求項１記載の方法。
【請求項５】
広告媒体の追跡では、広告画像群の各々が何回掲載されたかについて追跡する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
広告媒体の追跡では、クリックが掲載広告画像に対して何回行なわれたかについて追跡する、請求項４記載の方法。
【請求項７】
広告媒体の追跡では、掲載広告画像が何回成約（コンバージョン）に結び付いたかについて追跡する、請求項４記載の方法。
【請求項８】
広告媒体の追跡では、広告画像掲載による収入に関する情報を追跡する、請求項４記載の方法。
【請求項９】
広告媒体を提供するステップでは、広告画像は、一様な／バランスのとれた結果が生じて正しい解析が可能になる方法で配信される、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
広告画像はランダムに配信される、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
最適な表示用広告を決定する方法であって、前記方法は、
（ａ）解析される一つ以上の変数を決定するステップと、
（ｂ）一つ以上の要素を一つ以上の変数の各々から選択するステップであって、一つ以上の要素が、解析の出力結果が関連する値である構成のステップと、
（ｃ）配信される一つ以上の要素の組み合わせを、テストデザイン配列／マトリクスを適用することにより決定するステップと、
（ｄ）広告画像を、決定した組み合わせに従って作成するステップと、
（ｅ）広告画像をカスタマーに提供するステップと、
（ｆ）広告画像を追跡して結果を生成するステップと、
（ｇ）結果を解析するステップであって、（ｉ）パフォーマンスデータを結果に基づいて取得し、そして（ｉｉ）各変数についてのパフォーマンスを求める構成のステップと、そして
（ｈ）これらの変数の全ての組み合わせに関する予測をレポートするステップと、
を含む方法。
【請求項１２】
追跡するステップでは、広告画像群の各々が何回掲載されたかについて追跡する、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
追跡するステップでは、クリックが掲載広告画像に対して何回行なわれたかについて追跡する、請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
追跡するステップでは、掲載広告画像が何回成約（コンバージョン）に結び付いたかについて追跡する、請求項１１記載の方法。
【請求項１５】
追跡するステップでは、広告画像掲載による収入に関する情報を追跡する、請求項１１記載の方法。
【請求項１６】
追跡するステップは、広告画像群の各々が何回掲載されたかについて追跡する操作、クリックが掲載広告画像に対して何回行なわれたかについて追跡する操作、掲載広告画像が何回成約（コンバージョン）に結び付いたかについて追跡する操作、及び広告画像掲載による収入に関する情報を追跡する操作、から成るグループから選択される一つ以上のルーチンを含む、請求項４又は１１記載の方法。
【請求項１７】
追跡するステップは、広告画像群の各々が何回掲載されたかについて追跡する操作、クリックが掲出広告画像に対して何回行なわれたかについて追跡する操作、掲載広告画像が何回成約に結び付いたかについて追跡する操作、及び広告画像掲載による収入に関する情報を追跡する操作、から成るグループから選択される２つ以上のルーチンを含む、請求項４又は１１記載の方法。
【請求項１８】
追跡するステップは、広告画像群の各々が何回掲載されたかについて追跡する操作、クリックが掲載広告画像に対して何回行なわれたかについて追跡する操作、掲載広告画像が何回成約に結び付いたかについて追跡する操作、及び広告画像掲載による収入に関する情報を追跡する操作、から成るグループから選択される３つ以上のルーチンを含む、請求項４又は１１記載の方法。
【請求項１９】
追跡するステップは、広告画像群の各々が何回掲載されたかについて追跡する操作、クリックが掲載広告画像に対して何回行なわれたかについて追跡する操作、掲載広告画像が何回成約に結び付いたかについて追跡する操作、及び広告画像掲載による収入に関する情報を追跡する操作を含む、請求項４又は１１記載の方法。
【請求項２０】
提供するステップでは、広告画像は、一様な／バランスのとれた結果が生じて正しい解析が可能になる方法で配信される、請求項１１記載の方法。
【請求項２１】
広告画像はランダムに配信される、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
広告受信者に対する広告のサービスから得られる結果データを処理する方法であって、前記方法は、
（ａ）広告に関連する変数を特定して解析を行なうステップと、
（ｂ）特定された変数に対応するパラメータを有するテストデザイン配列を取得するステップと、
（ｃ）第１パフォーマンスデータを、広告のサービスから得られる結果データに基づいて取得するステップと、
（ｄ）変数群の各々についての第２パフォーマンスデータを、直交配列表を適用する処理を通して求めるステップと、そして
（ｅ）提供すべき最良の広告の予測を計算により行なうステップと、
を含む方法。
【請求項２３】
求めるパフォーマンスデータを計算し、そして第１出力として利用可能なデータにする、請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
第２パフォーマンスデータは変数群の各々に関するサマリーレベルデータであり、そして第２パフォーマンスデータを第２出力として利用可能なデータにする、請求項２２記載の方法。
【請求項２５】
第２パフォーマンスデータを求めるステップでは、個々の配置データを求め、この配置データを第３出力として利用可能なデータにする、請求項２２記載の方法。
【請求項２６】
提供すべき最良の広告の計算により得られるデータを第４出力として利用可能なデータにする、請求項２２記載の方法。
【請求項２７】
第２パフォーマンスデータを求めるステップでは、全てのネットワーク配置に渡るサマリーに関する第１の計算を行ない、そして第２の計算を行なって大規模なウェブ配置を分割し、変数の効果がどの程度、全ての配置に渡って一様に及ぶかについて判断する、請求項２２記載の方法。
【請求項２８】
前記処理では、直交配列表を適用する、請求項４乃至２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記処理では、田口メソッドを適用してパフォーマンスを求める、請求項２８記載の方法。
【請求項３０】
最適な広告を実現するシステムであって、
（ａ）広告を作成するコンポーネントを生成する広告バナーと、
（ｂ）広告を広告受信者に提供するように構成される広告サーバと、
（ｃ）広告の配信に関する成功関連情報を処理するように構成される処理コンポーネントと、
（ｄ）広告に関するデータを保存するデータベースコンポーネントと、そして
（ｅ）次のステップに関する複数の命令から成るプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な媒体を含むコンピューティングコンポーネントと、を備え、これらのステップは、
（ｉ）広告に関する変数群を利用するテストデザインを選択するステップと、
（ｉｉ）広告のサービスに関する結果データを収集するステップと、
（ｉｉｉ）結果データを解析するステップであって、パフォーマンスデータを結果データに基づいて取得し、そして各変数についてのパフォーマンスを、配列の数学を使用する処理を通して求める構成のステップと、そして
（ｉｖ）これらの変数に関する予測値を求めるステップと、を含む、
システム。
【請求項３１】
配列の数学では、田口メソッドを適用する、請求項３０記載のシステム。
【請求項３２】
命令から成るプログラムを格納する部品であって、プログラムをコンピュータが読み取ることによってプロセッサに次のステップを実行させ、これらのステップは、
（ａ）広告に関する変数群を利用するテストデザインを選択するステップと、
（ｂ）広告媒体をテストデザインに従って作成するステップと、
（ｃ）広告媒体を広告受信者に対して提供するステップと、
（ｄ）広告媒体の提供／サービスに関する結果データを収集するステップと、
（ｅ）結果データを解析するステップであって、（ｉ）パフォーマンスデータを結果データに基づいて取得し、そして（ｉｉ）各変数についてのパフォーマンスを、配列の数学を使用する処理を通して求める構成のステップと、そして
（ｆ）これらの変数に関する予測値を求めるステップと、を含む、
部品。
【請求項３３】
配列の数学では、田口メソッドを適用する、請求項３２記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【発明の開示】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２００４年５月１８日出願の米国仮出願番号６０／５７２，４２７の利益を主張するものであり、この出願を本明細書において参照することにより、当該出願の内容が本発明の開示に含まれる。
【０００２】
技術分野
本発明は概して、製品またはサービスの提供を、製品またはサービスに対する要求に従って最も有利な方法により割り当てる手法に関し、特に、インターネットを通して行なわれる広告を最適化するシステム及び方法に関する。
【０００３】
背景技術
１９９０年代の初め以降、ワールドワイドウェブを利用する人の数が爆発的に増えている。ワールドワイドウェブを利用するユーザが増えると、これらのユーザはインターネット上のトラフィックの量を益々増大させるようになる。インターネットを商用化する利点が極めて大きくなると、企業は、企業の製品またはサービスをオンラインで広告することにより益々このトラフィックを利用するようになる。これらの広告はウェブサイト上の専用広告スペース（例えば「バナー」）の形態で現われ、この広告スペースは高速道路及び市の広告用貸し看板スペース、またはテレビ番組またはラジオ番組で放送されるコマーシャルに匹敵する。
このような広告を最適に配置することは、インターネット広告ビジネスにおける競争に勝ち抜くための重要な利点となる。消費者はかつてないほど膨大な時間を費やして、ページごとの閲覧が可能な情報をオンライン検索している。各ページは文字及びグラフィカル情報だけでなく、一つ以上の広告を含むことができる。他の情報媒体と比較して、インターネットが非常に優れているのは、各ページをカスタマイズしてカスタマープロフィールに合わせることができ、更に広告に他のインターネットページへのリンクを取り込むことができることである。従って、広告のターゲットを種々のカスタマーセグメントに直接合わせることができ、そしてその広告自体が、うまくデザインされたインターネットページへの直接的な接続手段となる。ここまでは、ウェブページ上での従来のウェブブラウジングについて本例を説明してきたが、情報またはメッセージ等のコンテンツや、インターネットによって可能になるいずれかの配信チャネル、例えばｅ−ｍａｉｌ、無線機器（これらに制限されないが、電話機、ページャ、ＰＤＡ、デスクトップディスプレイ、及びデジタル看板を含む）を通して、またはＡＴＭ端末のような他の伝送媒体を通して配信される広告を含む全てのコンテンツに同じ原理が当てはまる。
【０００４】
単に、多くの、かつ十分な数の広告を配置して所望数のカスタマーが閲覧することができるようにする単純な活動の域を超えて、広告キャンペーンで所望の結果をもたらしたい場合には、ブロードキャスト機能全体が包括的なレジームで実行される必要がある。広告配置は通常、これらの配置によって生じる肯定的レスポンスの数によって報われる。最も成功率の高いレジームによって、無駄なデータ操作を最小限に抑えることもできる。しかしながら、インターネット広告を配置する現在の方法は多くの場合、満足できないものとなっている、というのは、これらの方法は、正しい要素、情報、及びフィードバックを考慮に入れていない、そして／またはコンピュータリソースを多量に消費するからである。
経験及び常識の両方から、バナー広告のデザインが閲覧者の応答率に影響を与えることが判明している。従って、閲覧者による応答の点で有利になる要素を含むバナーを特定する体系的なアプローチを有することが重要となる。インターネット広告を上手く配置する効率的なフレームワークが必要であるとすると、理想的なバナーを特定し、そしてインターネット広告を配置する現在の方法は非常に大きな不具合を有する。
【０００５】
現在の方法の一つの不具合は、これらの方法が多くの場合、これらの方法の目的を達成するために非効率的な、そして／または労力を要する手順を用いることである。所望の広告の高機能化要求及びデータサイズ要求だけでなく、関連システムに対する要求が非常に高まってきているので、全ての不必要なデータ操作、またはコンピュータ処理能力の余分な浪費が極めて望ましくないものになっている。従って、現在の方法では、効率的なデータ処理操作を実行することができないことにより更に別の負荷が生じてしまう。
現在の方法の更に別の不具合は、重要なフィードバック情報をこれらの方法による広告キャンペーンを展開するために使用することができないことである。例えば、表示されているバナーから生成される承認データ及び成功データは、種々の可能な広告バナーの様々な側面に関する非常に有益な情報を提供する。このようなフィードバック情報を利用することができないことにより、更に別の負荷がこれらのシステムに、後続のデータ処理の有効性のような分野に関して掛かる。
【０００６】
これらの最後の２つの問題に相互に関連するのは、現在の方法が多くの場合、どの広告が理想的であるのかを判断することができないという不具合である。好適には、広告レジームは、どの広告が所定の環境の下で表示される最良の広告であるかについての明確な予測を可能にする必要がある。例えば、所定の一連の環境における最良の広告は、特定の方法論的解析、数学的モデル化または他の計算により、そして／または更新広告関連データ（例えば、成功データなど）を利用することにより、或いは他のフィードバックにより決定することができる。現状の方法が表示すべき最良の広告または広告群を予測することができない限り、成功する広告方法を提供する必要性が明らかにある。
更に別の不具合が、コスト効率及び実現可能性を考慮に入れることができないシステム及び方法に含まれる。例えば、バナー広告をウェブページに表示するために、広告主は通常、スペースをインプレッション単位で購入する。従って、バナーを表示するたびにコストが発生する。しかし、多くの広告主（または広告主の代理人）はクリック数またはアクション数に関心を持つ。従って、一つのバナーの各回の表示はリスクを伴なう投資である、というのは、コストは確実に発生するが、価値または収入が確実に発生する訳ではないからである。従って、広告主はレンタルスペースを効率的に使用する必要がある。このコストの問題よりも大きな問題が、網羅的なテストを実施することができるかどうかという問題である。ほとんどの広告キャンペーンは、時間、金銭、インプレッション数、アクション数、または或る関連量の点から測定される期間に関して制限が課されている。或る程度の数のデザイン要素を完全に網羅した形でテストする場合でも、多くの場合、相当な契約量が必要となるだろう。多くは、現状のシステムはこれらの条件を考慮に入れることができないため、満足のいくものではない。
【０００７】
バナーデザインは、アイテムがバナー内に配置される形で、カラー、メッセージ、アニメーションのような種々の形態または要素を含み、そして多くの他の形態または要素を含むことができる。現在行なわれている改善プロセスを取り入れることが望ましいので、最も良く機能しそうなバナーを特定するだけでなく、その要因となる最も影響力の大きい要素を分離することができることが重要である。従って、これらの形態に関する更に別の情報を取得することに焦点を合わせることができる。従って、どの要素がパフォーマンスを向上させるかについて解析することができないシステム及び方法には、更に別の不具合が存在する。
従って、広告主が最も効率が高く、かつ効果的な方法で広告キャンペーンを創り出し、配置し、そして変更することができるシステム及び方法が必要となる。更に、科学的手順を利用して所望のデザイン要素を決定し、そして表示すべき広告を正確に決定する広告レジームを提供するシステム及び方法が必要になる。
【０００８】
発明の概要
本発明に従って、最適な広告を実現するシステム及び方法が提案される。第１の例示としての方法に関して、表示用広告を最適に決定する方法が開示され、この方法は、広告に関する変数群を利用するテストデザインを選択するステップと、広告媒体をテストデザインに従って作成するステップと、広告媒体を広告受信者に対して提供するステップと、広告媒体の提供／サービスに関する結果データを収集するステップと、結果データを解析するステップであって、（ｉ）パフォーマンスデータを結果データに基づいて取得し、そして（ｉｉ）各変数についてのパフォーマンスを、配列の数学を使用する処理を通して求める構成のステップと、そしてこれらの変数に関する予測値を求めるステップと、を含む。
第２の例示としての方法に関して、表示用広告を最適に決定する方法が開示され、この方法は、解析される一つ以上の変数を決定するステップと、一つ以上の要素を一つ以上の変数の各々から選択するステップであって、一つ以上の要素が、解析の出力結果が関連する値である構成のステップと、配信される一つ以上の要素の組み合わせを、テストデザイン配列／マトリクスを適用することにより決定するステップと、広告画像を、決定した組み合わせに従って作成するステップと、広告画像をカスタマーに提供するステップと、広告画像を追跡して結果を生成するステップと、結果を解析するステップであって、（ｉ）パフォーマンスデータを結果に基づいて取得し、そして（ｉｉ）各変数についてのパフォーマンスを求める構成のステップと、そしてこれらの変数の全ての組み合わせに関する予測をレポートするステップと、を含む。
【０００９】
第３の例示としての方法に関して、広告受信者に対する広告のサービスから得られる結果データを処理する方法が開示され、この方法は、広告に関連する変数を特定して解析を行なうステップと、特定された変数に対応するパラメータを有するテストデザイン配列を取得するステップと、第１パフォーマンスデータを、広告のサービスから得られる結果データに基づいて取得するステップと、変数群の各々についての第２パフォーマンスデータを、直交配列表を適用する処理を通して求めるステップと、そして提供すべき最良の広告の予測を計算により行なうステップと、を含む。
最適な広告を上記方法に従って実現する一つ以上のシステムも開示される。これらの実施形態によれば、本発明のシステムは、広告を作成するコンポーネントを生成する広告バナーと、広告を広告受信者に提供するように構成される広告サーバと、広告の配信に関する成功関連情報を処理するように構成される処理コンポーネントと、広告に関するデータを保存するデータベースコンポーネントと、そしてコンピュータ読み取り可能な媒体を含むコンピューティングコンポーネントと、を備え、当該媒体は複数の命令から成るプログラムを格納し、当該プログラムはコンピュータが上に記載した方法の各態様を実行するために実行することができる。
【００１０】
部品、コンピュータ読み取り可能な媒体、及びコンピュータプログラム製品も開示される。これらの態様に関連する本発明の実施形態は、コンピュータが上に記載した方法またはこれらの方法の各態様を実行するために実施可能な命令から成るプログラムを格納する部品、媒体、または製品により構成される。
本発明の実施形態の広告配置技術は、どの広告をカスタマーが次に閲覧することになるかに関する選択を行なう最適な戦略的フレームワークを提供する。このような実施形態は総合予測広告配置収入（または他の価値指標）を最大化し、かつ学習要求を収入発生に結び付けることができる。この技術は「リアルタイム」で実行することができ、かつ全てのカスタマーの戦略スペースを最新のスペースにする。
【００１１】
本発明の更に別の目的及び利点について、一部を次の記述に示し、そしてこれらの目的及び利点の一部は記述から明らかになる、または本発明を実施することにより学習することができる。本発明の目的及び利点は、特に添付の請求項において表現される要素及び組み合わせによって実現され、かつ達成される。
これまでの概要説明及び次の詳細説明は共に例示であり、かつ例示に過ぎず、更には特許を請求する発明を制限するものではないことを理解されたい。
本明細書の一部に組み込まれる、または本明細書の一部を構成する添付の図は、本発明の幾つかの実施形態を示し、かつ詳細な説明と共に本発明の原理を説明するために利用される。
【実施例】
【００１２】
次に、本発明の単なる例示である本発明の現時点での実施形態を詳細に参照することとする。これらの実施形態の例は添付の図に示される。可能である限り、同じ参照番号を図全体を通じて使用して同じ、または同様の構成要素を指すこととする。
ここで、本明細書において使用するように、「広告（ａｄ）」という用語はまた、広告（advertisements）だけでなく、限定するものではないが、ウェブバナー、製品提供、特殊な非商用メッセージまたは商用メッセージ、または他のいずれかの表示、グラフィック、ビデオ、またはオーディオ情報のような情報またはメッセージを含む、いずれのコンテンツも含むものとする。本出願を通じて使用される、「ウェブページ」、「インターネット」、「カスタマー」、「ユーザ」、「収入」のような他の用語、これらの用語に関連する用語、及び他の用語の定義は以下の用語解説の節において更に完全な形で示される。
【００１３】
更に、本出願においては、単数形の使用は特に断らない限り、複数形を含む。本出願においては、「また（ｏｒ）」の使用は特に断らない限り、「及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）」を意味する。更に、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」及び「ｉｎｃｌｕｄｅｄ」のような他の活用形も含め、制限的な意味で使用されるのではない。また、「要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）」または「コンポーネント（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）」のような用語は特に断らない限り、一つのユニットを含む要素及びコンポーネント、及び一つよりも多くのサブユニットを含む要素及びコンポーネントの両方を指す。
本明細書において使用する節の見出しは、本出願の内容を体系的にまとめるためにのみ用いられ、説明対象の主題事項を制限するものとして捉えられるべきではない。これらに制限されないが、特許、特許出願、記事、本、及び学術論文を含む、本出願において引用される全ての文書は、本明細書においてこれらの文書をいずれかの目的のために参照することにより、これらの文書の内容の全てが明示的に本発明の開示に含まれる。
【００１４】
広告主、広告ネットワーク、及び他のエンティティの関心は、効果的な広告キャンペーンをインターネットを通して展開することにある。通常の契約では、予算、及び広告キャンペーンを展開する期間の両方が指定される。全ての当事者の関心は、生じる特定のアクション（例えば、クリック数または販売回数）に注がれることが多いので、配信アルゴリズム全体の重要な部分は、どのバナーが効果的であるかについての学習と、効果的であることが既に判明しているバナーの表示とのトレードオフである。
更に、広告主は多くの場合、広告主の広告キャンペーンを期間中に「すんなりと」展開したいと考える。例えば、キャンペーンには３０，０００ドルの予算が当てられ、そしてキャンペーンが３０日間続く場合、広告主は１日当たり約１，０００ドルを使いたいと考える。更に、広告主は、キャンペーンを所定のウェブサイトでは１日の所定の時間帯には見ることができないといった他の制約、または他の制限を課すことができる。広告主によってこれらの希望が提示される場合、広告バナーをテストする効率的な方法が必要となるのは明らかである。
【００１５】
本明細書全体を通じて開示される、広告を作成するシステム及び方法の実施形態に関する例示としてのシステムアーキテクチャを次に示す。図１は、本発明の一つ以上の実施形態による例示としての広告作成システム１００を示している。システム１００のコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアを適切ないずれかの組み合わせとすることにより実現する。図１に示すように、一つ以上の実施形態によれば、システム１００は少なくとも一つのバナー作成コンポーネント１０２と、広告サーバ１０４と、ウェブサイト１０６と、ユーザ１０８と、クリック／インプレッションログ解析器１１０と、データベース１１２と、コンピュータ１１４と、そしてネットワーク（例えば、ネットワーク１０５及び／又は他のいずれかのコンピュータデータネットワークであり、このネットワークによって通信がシステムのいずれかの／全てのコンポーネントの間で行なわれる）と、を含むことができる。このようなネットワークは、例えばインターネットを含むいずれかのネットワーク及び／又はネットワークの組み合わせとすることができる。従って、このようなシステムによれば、広告をユーザ１０８（または広告受信者）にいずれかの適切なネットワークを通して提供することができる。
【００１６】
本発明の一つ以上の実施形態によるシステム要素について以下に詳述する。バナー作成コンポーネント１０２はパーソナルコンピュータのようなマシンとすることができ、パーソナルコンピュータにはウェブサイトでの表示に適するバナー広告を作成するための画像作成ソフトウェアが実装される。広告サーバ１０４は一つ以上の広告サーバコンピュータとすることができ、これらのコンピュータはバナー広告、及びこれらの広告をいつ、
どこに提供するかについての命令を受信し、そしてこれらの命令を実行する機能を備える。ウェブサイト１０６は、広告サーバが提供するバナーを表示することに（場合によっては代金の支払いを受けて）合意したウェブサイトとすることができる。ユーザ１０８は、ウェブサイト１０６を閲覧し、従ってバナー広告も閲覧している複数のユーザの内の一人のユーザを表わす。クリック／インプレッションログ解析器１１０は、バナー広告の表示（複数回の表示）の結果を求めるために使用されるクリック／インプレッション解析器である。データベース１１２は、バナー広告の表示（複数回の表示）の結果を保存するために使用されるデータベースとすることができる。コンピュータ１１４は、広告のスケジューリングを扱い、そして命令を広告サーバに供給するために使用される制御系のコンピュータとすることができる。
【００１７】
次に、科学関連バナー作成及び掲載プロセスの手順及び方法について説明する。この方法は例示としてのタグチ配列（Ｔａｇｕｃｈｉ  ａｒｒａｙ）に関連する形で示され、この例示としての方法のステップを図２に示す。議論及び例示を行なうために、我々は実験全体を３つのセクション、フェーズ１，２，３に分割し、フェーズ１ではテストの準備を行ない、フェーズ２ではテストを行ない、そしてフェーズ３ではデータを解析する。データの解析結果によって変わるが、我々は実験を終了することができる、または我々は我々の準備を調整し、そしてプロセスの一部分を１回以上繰り返すことができる。
初期フェーズでは、幾つかのステップをテストの準備のために行なう。まず、大部分が経験及び合理的な広告ノウハウに基づく形で、テスト設計者は、バナーの効果性に影響を及ぼし得る提案バナーの多数の特性７０２を選択する。通常、カラー、アニメーション、メッセージなどが選択される。これらの特性の各々は該当する数の使用可能レベルを持ち、次にこれらのレベルを設計者７０６が選択する。例えば、特性がカラーであるとすると、これらのレベルは青、赤、及び緑とすることができる。特性の数及びレベルの数の全ての組み合わせによって、有効に解析することができる配列を形成することができる訳ではないので、これらの数の選択は、有効な配列から成るリスト７０４を参考にしながら行なう必要がある。このようなリストを本明細書では付録Ａとして添付する。
一旦、この操作が行なわれると、結果として得られるバナーが、この実践例を代表する方法により物理的に構成される（７０８）。この構成によって単に或る絵柄が生成されるだけであり、この場合、絵柄の特性が適切なレベルに設定され、これらのレベルは全ての必要なバナーが作成されるまでに指定される。
【００１８】
次に、設計者はフェーズ２に移ってテストを実行する。一旦、作成されると、バナーは広告提供システムに、広告サーバが展開されるときに必ず使用される普通の方法によって読み込まれる（７１０）。この場合、広告がどのように提供されるかによって変わるものは無い。
どの広告を提供するかを制御するアルゴリズム（群）を使用して、プログラムまたは設計者は次に、それぞれが同一の態様で提供されるように作成された複数の広告を設定し、これらの広告を均等に表示させる（７１２）。例えば、或る広告が特定のウェブサイトによってリクエストされる場合、複数の広告の各々は同じ可能性で表示される、またはこれらの広告は公平な順番で、或いは同様の方式で表示される必要がある。小さな相違はここでは全体の手順に大きく影響を与えることはない。
バナーの成功に対応するイベントが生じるたびに、このイベントが記録される。通常、この成功イベントは、閲覧者が広告をクリックする、またはユーザが広告を見た結果として購入を行なう事象である。このようなイベント記録及び保存はインターネット広告業界では標準的に行なわれる。データ収集手順７１４は、バナーに関する統計的に重要なデータが生じるまで、統計学分野における定義標準規格を使用して継続する必要がある。
【００１９】
次に、プロセスはフェーズ３に進んでデータを解析する。次に、手順は使用可能な各バナーの値を決定する（７１６）（以下の例を参照）。バナーが作成されている場合、関連成功基準に関連する複数の値を比較する。例えば、この値は通常、クリックスルーレート（ｃｌｉｃｋ−ｔｈｒｕ−ｒａｔｅ：クリック率：閲覧者が或る広告を、閲覧者に対して当該広告が表示されたときにクリックした回数のパーセント表示）である、またはｒｅｖｅｎｕｅ−ｐｅｒ−ｖｉｅｗ（データをした回数に応じて入金する方式）である。
構造マトリクス技法（例えば、田口メソッド（Ｔａｇｕｃｈｉ  ｍｅｔｈｏｄ））を使用して、次のステップでは、選択されたバナーの内のどのバナーが指定基準（例えば、クリックスルーレート）に照らして最も重要であるかを判断する（７１８）。
【００２０】
次に、微調整ステップをステップ７２０として実行することができる。ここで、一つ以上の特性が上述の微調整に基づいて重要であると判断されると、当該特性の更に別のレベルをテストすることができる（例えば、カラーが重要であることが判明したが、２つのカラーしかテストされていなかった場合、更に別の幾つかのカラーをこの時点で追加してテストすることができる）。この場合、アルゴリズムはステップ７０６に戻り、そして特性及びレベルを適切に選択する。そうではない場合（更に別のテストが必要ではない場合）、選択基準に従って最も成功率が高いバナーを選択し、そしてこれらのバナーの展開を継続する（７２２）。
一つの所定のキャンペーンについて、バナーをデザインするために多くの方法があり、そして異なるデザインによって異なるパフォーマンスが得られる。非常に少ない数のデザイン要素を用いる場合でも、組み合わせの合計数は非常に大きくなる。しかしながら、多数のバナーをネットワークでテストするとコストが高く付く。
【００２１】
このようなマトリクス／数学的モデル化を実際のバナーデザインに適用する様子を示すために、例示としての実験デザインを以下に示す。以下に示すように、我々は各デザイン要素に関する最良の設定、及び最も重要な設定を、所定のバナーがテストされるように細心の注意を払ってバナーの選択を行なうことにより特定することができる。
基本的に、このような実施形態に関しては、複数のデザイン要素の間の相互作用が支配的な因子ではないと仮定することにより、テストに必要なバナーの数を大幅に減らすことができる。例えば、実験デザインに使用される統計学的方法の特殊化された適用形態である田口メソッドでは、所定セットのパラメータに関する組み合わせ、及びレベルの数は、パラメータ相互作用の影響を無視することにより大幅に減る。例えば、各パラメータが３つの値を採り得る１３個のパラメータを全て解析するには３１３＝１，５９４，３２３回の実験が必要になる。しかしながら、田口メソッドを使用すると、これらのパラメータによる種々のレベルでの支配的な影響をたった２７回の実験により求めることができる（例えば、付録Ａを参照）。パラメータ及びレベルの数が増えると、田口メソッドの利点が顕著になる。田口メソッドは無作為の直交配列表を使用するので、システムによる主要な影響を把握するための最も効率的な、かつ無作為な一連の実験である。直交配列表（例えば、付録Ａの「Ｌ２７  直交配列表」）を参照）では、実験の繰り返しを避けている、というのは、列を、他のいずれかの列を組み合わせることによって生成する、ということができないからである。更に、これらの実験の無作為性が認められる、というのは、或るパラメータの各レベルに関して、他の全てのパラメータレベルが均等に提示されるからである。従って、田口メソッドによって実験を計算効率の高い形で計画して、種々のパラメータの相対的な重要性を把握することができる。
【００２２】
例えば、それぞれが２つの値（レベル）を採り得る３つのデザイン要素（パラメータ）：第１に、赤（Ｃ１）または青（Ｃ２）の値を採り得るカラー、第２に、「ａｃｔ  ｎｏｗ（今すぐ実行しよう）」（Ｍ１）、または「ｓａｖｅ  １０％（１０％お得です）」（Ｍ２）の値を採り得るメッセージ、そして最後に、「ｎｏｎｅ（バナーアニメーションを使用しない）」（Ａ１）または「ｂｌｉｎｋｉｎｇ  ｂａｎｎｅｒ  ａｎｉｍａｔｉｏｎ（バナーアニメーションを点滅させる）」（Ａ２）の値を採ることができるバナーアニメーションが使用される、が設定される状況において、タグチ配列では、４回の実験が行われる（例えば、付録Ａの「Ｌ４  直交配列表」）を参照）。
従って、合計で８個の使用可能なバナーが設定されるが、ここではタグチ配列のような直交配列表を構成することにより、４個のバナーをテストするだけでほとんど全てを学習することができる。
【００２３】
例示としての配列表
2008502079.tif 000002
この配列表は、見ての通り、例えばカラー次元を見ることにより、直交し、かつ無作為であることが分かる。
・カラーが１の場合：
−メッセージは値１を１回だけ、そして値２を１回だけ採り、そして
−アニメーションは値１を１回だけ、そして値２を１回だけ採る。
・カラーが２の場合：
−メッセージは値１を１回だけ、そして値２を１回だけ採り、そして
−アニメーションは値１を１回だけ、そして値２を１回だけ採る。
従って、カラーパラメータの各値に関して、他のパラメータのレベルは均等に表示される。このような配列体系を使用する結果、これまでの方法よりも大きな改善がもたらされる。次に、これらの４つのバナーを、実験を１日の時間帯別の影響などを補正する形で掲載し、そして或るサイト上でのＲＰＭを以下のように見出したと仮定する。
【００２４】
例示としての配列表
2008502079.tif 000003
従って、結果を解析すると、基本的なＲＰＭ結果を操作する（例えば、平均するなど）ことにより或る第２レベルの結果に注目することができる。
・Ｃ１＝（Ｂ１＋Ｂ２）／２＝（１．９＋１．０）／２＝１．４５
・Ｃ２＝（Ｂ３＋Ｂ４）／２＝（２．５＋２．３）／２＝２．４０
・Ｍ１＝（Ｂ１＋Ｂ３）／２＝（１．９＋２．５）／２＝２．２０
・Ｍ２＝（Ｂ２＋Ｂ４）／２＝（１．０＋２．３）／２＝１．６５
・Ａ１＝（Ｂ１＋Ｂ４）／２＝（１．９＋２．３）／２＝２．１０
・Ａ２＝（Ｂ２＋Ｂ３）／２＝（１．０＋２．５）／２＝１．７５
・或る実施形態では、パラメータの各々に関して、Ｃ２，Ｍ１，Ａ１により表わされる最良の第２レベル結果が選択される。
ここで、Ｂ１及びＢ２は、これらのバナーがカラーＣ１、すなわち赤に対応するので平均されることに注目されたい。同様に、Ｂ１及びＢ３を平均することにより、メッセージ「Ｍ１」すなわち「今すぐ実行しよう」に関する結果が生成される。或る実施形態では、パラメータ群の各々に関する最良の第２レベル結果が選択される。現在の例示としての実施例を説明するために、選択されるパラメータ群をＣ２，Ｍ１，及びＡ１と表わすこととする。従って、推薦されるのは、カラー＝青；メッセージ＝「今すぐ実行しよう」；及びアニメーション＝なし、となる。ここで、推薦されたバナーはテストされたバナーではなかったこと−全ての考え得る組み合わせに関する最良の結果を演繹することができたこと−に注目されたい。
【００２５】
どのパラメータが最も影響を及ぼすかを、更に数学的操作を加えることによって見付け出すこともできる。例えば、カラー（Ｃ）カテゴリー、メッセージ（Ｍ）カテゴリー、及びアニメーション（Ａ）カテゴリーの各々に関するＲＰＭ値の差を求めると、次のようになる。
・Ｃ２−Ｃ１＝０．９５
・Ｍ１−Ｍ２＝０．５５
・Ａ１−Ａ２＝０．３５
従って、カラー（Ｃ）が最も重要な形態または次元となる、というのは、カラー次元の変化がこの場合において最大のＲＰＭ差を生じるからである。これは、ユーザのクリックスルーが、他のパラメータよりもカラーによって大きな影響を受けることを示唆している。このタイプのデータ操作によって、バナーデザインの内、このようなフィードバックの利点を最も大きく享受する部分に注目し、そして当該部分を改善することもできる。この場合、例えば数学的操作によって、他のカラーを用いて実験してカスタマーレスポンスを良くする最も有効な方法を求める必要があることが示唆される。
【００２６】
図３は、田口統計解析法（Ｔａｇｕｃｈｉ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｍｅｔｈｏｄ）の一の実施形態におけるステップを示すフローチャートである。或る実施形態では、図３に示す例示としてのアルゴリズムは、テスト方法全体のデータ解析コンポーネントとして使用することができ、かつ図３に示す科学的手法による例示としてのバナー作成の実施形態のステップを含むプログラムに組み込むことができる。或る実施形態では、アルゴリズムは、テストデザインが選択され、構成媒体（例えば、バナー）がユーザに提供され、そして個々のレベル結果データが広告提供システムから収集された後に適用することができる。或る実施形態では、図３のアルゴリズムを使用してデータを解析し、当該データを取り出し、そしてテストの結果をＨＴＭＬ形式でエンドユーザに対して表示することができる。
アルゴリズムはステップ８００から始まる。次に、ステップ８０２では、変数、アドレス、及びデータの読み出し先、及び書き込み先となるロケーションの初期化を行なう。例えば、解析対象データを含むファイルを読み出すことができ、そして解析の結果を保持するために必要なファイルを開くことができる。ステップ８０４では、解析することになる変数のリストが得られる。或る実施形態では、変数リストは、図２のアルゴリズムによるテストを行なうために選択されたパラメータまたは特性とすることができる。或る実施形態では、変数リストはファイルに保存することができる。或る実施形態では、変数リストは別のプログラムから取得することができる、またはメモリから読み出すことができる。或る実施形態では、変数リストはデータベース１１２から取得することができる。各変数には、プログラムにおいて使用されるラベルを割り当てることができ、そして各変数を本発明の実施形態に従って出力することができる。次に、ステップ８０６では、テストデザインマトリクスが読み出される。テストデザインマトリクスは、構成媒体の特性（例えば、テストされたバナーの特性）を表示して、これらの特性に関する解析を行なうことができるようにする。無作為のテストデザイン直交マトリクスは、前に説明したように、本発明の実施形態に従って使用することができる。
【００２７】
ステップ８０８では、ウェブユーザがバナーを利用する結果として生じるパフォーマンスデータが得られる。或る実施形態では、プログラムはインプレッション、クリック、変換、及び収入に関するデータを広告配信データベース１１２から読み出すことができる。或る実施形態では、広告配信システム内部に保存されるデータは構成媒体に固有の形で保存される。或る実施形態では、プログラムを使用して、使用される媒体の個々の属性を解析することができる。或る実施形態では、解析される媒体レベルデータは該当する属性データ、媒体レベルで要約された結果、及び出力される情報と合成することができる。
ステップ８１０では、各変数に関するサマリーデータが生成される。或る実施形態では、プログラムは各変数に関するサマリーデータを他の変数とは別に計算することができる。テストデザインマトリクスがタグチ配列の場合のように直交性を持つ本発明の実施形態によれば、各要素に関するデータを、テスト内の他の変数による影響を考慮せずに合計する、または操作することができる。或る実施形態では、プログラムを、各変数に対して繰り返される内部ループを使って実行して、複数レベルの解析を行なうことができる。例えば、一のレベルは全てのネットワーク配置にまたがるサマリーを含むことができる。別のレベルでは、最大のウェブ配置を分割して、実施する効果がどの程度、全ての配置に渡って同じように得られるかを判断することができる。例えば、所定パラメータの複数のレベルがクリックスルー率に与える効果は、これらのレベルが表示されるサイトによって変わるので、或る実施形態では、これらの結果の一貫性を最大規模のサイトを測定することによりチェックする別のレベルの解析を行なうことができる。或る実施形態では、各変数に関するサマリーレベルデータはこのステップで表示することができる。或る実施形態では、配置によるパフォーマンス、及びどの程度の頻度で各要素に相対的な各ランキングが付されるかについてのサマリーの両方を含む個々の配置データも表示することができる。
ステップ８１２では、プログラムはマトリクス全体に関する予測をレポートする。このステップでは、変数／要素の各組み合わせの相対的なパフォーマンスを組み合わせて最良の可能な媒体の属性を予測する。新規の属性組み合わせ、または選択される属性組み合わせはテストに使用される構成媒体のいずれでもなく、これらの媒体から求めることができる最良の属性の全ての複合体であり得ることに注目することが重要である。予測は、要素の全てが独立しているので予測が単なる個々の要素のパフォーマンスの線形合成となるという仮定を前提とする。或る実施形態では、この予測を出力することもできる。
【００２８】
図４は、本発明の一つ以上の実施形態による、新規の解析に利用することができる直交配列表の例を示すチャートである。図から分かるように、所定数（図４に列挙される「Ｌ」が示す数）の変数またはレベルを有する所定数（図４に列挙される「Ｐ」が示す数）のパラメータのみが、直交配列表による数学的手法を用いる操作に適する。従って、図４は、直交配列表による解析レジームを、このような処理を行なう本発明の実施形態に従って利用することができることを示している。
本発明の一つ以上の例示としての実施形態によれば、次の項目を使用して本明細書に示すコンピュータ処理法を実行することができる：（１）使用許諾され、かつ適切なマシンに実装されるＳＡＳ言語の機能的コピー；（２）ＳＡＳ言語で記述されるプログラムを実行し、かつＷｉｎｄｏｗｓのような互換オペレーティングシステムを搭載するコンピュータ；及び（３）読み出し、及び書き込みを行なうＯＤＢＣのようなデータベースとの接続。ここで、プログラムコード、言語、環境、コンピュータ、オペレーティングシステム、データベース、及びシステムの他の全ての構成要素は必要に応じて適切に変更することができ、かつこの技術分野の当業者にとっては明らかな構成要素であることに留意されたい。
【００２９】
本明細書に付録Ａ、表１〜２３として添付する表は、複数のウェブサイトにおいて、複数のレベルを持つ種々のパラメータを使用して複数の広告で行なうことができる例示としての実験のテストパラメータ、結果、及び解析を示している。
表１は、パラメータ群、これらのパラメータのレベル、及び実施する実験を、各実験の結果と一緒に示している。解析プログラムは、この実験データを各属性／要素に関する相対的なパフォーマンスに分類するために実行される。
表２〜８は、個々のパラメータレベルに関する結果を示している。この表は、全ての実験に関するデータを該当する値を使用して集計することにより得られる。このデータを使用して、どのパラメータがパフォーマンスの要因となり、かつこれらのパラメータ内のどのレベルが相対的に高いパフォーマンスをもたらすかについて判断する。
【００３０】
次の一連の表（表９〜２２は）はペアで見ることができる。例えば、表９はコンセプトパラメータ（Ｃｏｎｃｅｐｔ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）のレベルを、種々の配置に関して、ＲＰＭに基づいてランク付けしている。表１０は、各コンセプトレベルが種々の配置において１番目または２番目としてランク付けされた回数を頻度でランク付けしている。同様にして、表１１〜２２は、表１に示す他のパラメータの各々に関して同様の解析を行なったものである。このデータを使用して、レベルのパフォーマンスがどの程度、複数の配置に渡って一致するかを、最大規模の５つの配置に関するパフォーマンスを観察することにより判断することができる。或るシナリオでは、全ての配置に渡って最高のパフォーマンスを示す単一の支配的レベルを見付け出すことができる。複数の結果がどの程度の割合でミックスされているかに応じて、追加の実験を行って、複数のパラメータの間に相互作用による影響が生じているかどうかを判断する必要がある。
最後に、表２３は、全マトリクスに関する予測パフォーマンスを実験結果に基づいて示している。この例では、１２８個の考えられる広告に関する予測パフォーマンスが、実験を８回だけ実施することにより収集されるデータに基づいて示される。予測は、広告の各属性（レベル）の相対的なパフォーマンスを単一のスコアに結び付けることにより行なわれる。
【００３１】
本発明の他の実施形態は、この技術分野の当業者にとっては、ここに開示する明細書を一読し、そして本発明を実施することによって明らかになると考えられる。明細書及び実施例は単なる例示として捉えられるべきであり、本発明の真の技術範囲及び技術思想は次の請求項によって示される。
【００３２】
用語解説
「広告（ａｄ）」という用語はまた、広告（advertisements）だけでなく、限定するものではないが、ウェブバナー、製品提供、特殊な非商用メッセージまたは商用メッセージ、または他のいずれかの表示、グラフィック、ビデオ、またはオーディオ情報のような情報またはメッセージを含む、いずれのコンテンツも含むものとする。
「ウェブページ」、「ウェブサイト」、及び「サイト」という用語は、インターネット利用配信チャネルを通して行なわれるいずれかの種類の情報表示または情報提示を指し、この配信チャネルはカスタマイズ可能なエリア（全エリアを含む）をカバーすることができ、かつ映像チャネル、音声チャネル、または両方のチャネルとすることができる。これらのエリアは、時間及び位置のような要素によってセグメント化する、またはカスタマイズすることができる。「インターネットブラウザ」という用語は、上に定義されるウェブページまたはサイトを、ソフトウェア、ハードウェア、またはユーティリティのいずれを使用するかに関係なく、デコードし、そして表示する全ての手段を指し、普通はブラウザとして見なされないゲームのような種々の手段を含む。
【００３３】
「インターネット」という用語は、全てのＴＣＰ／ＩＰ対応通信チャネルを含む形で使用され、特定の通信プロトコルまたはチャネルに制限されず、これらには制限されないが、ｅ−ｍａｉｌ、ＮＮＴＰを経由してのＮｅｗｓ、及びＨＴＴＰ及びＷＡＰを経由してのＷＷＷ（例えば、ＨＴＭＬ，ＤＨＴＭＬ，ＸＨＴＭＬ，ＸＭＬ，ＳＧＭＬ，ＶＲＭＬ，ＡＳＰ，ＣＧＩ，ＣＳＳ，ＳＳＩ，Ｆｌａｓｈ，Ｊａｖａ，ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ，Ｐｅｒｌ，Ｐｙｔｈｏｎ，Ｒｅｘｘ，ＳＭＩＬ，Ｔｃｌ，ＶＢＳｃｒｉｐｔ，ＨＤＭＬ，ＷＭＬ，ＷＭＬＳｃｒｉｐｔなどを使用する）を含む。
「カスタマー」または「ユーザ」という用語は、上に定義されるウェブページまたはサイトの全ての消費者、閲覧者、または訪問者を指し、更に個々のカスタマーを所定のグループにまとめたカスタマーの集合を指すこともできる。「クリック」及び「クリックスルーレート」または「ＣＴＲ」は、いずれかの種類の定義可能な、追跡可能な、そして／または測定可能なアクションまたはレスポンスであって、インターネットを通して起こり、かついずれかの所望のアクション、またはカスタマーによるパフォーマンス活動の合理的な指標を含むことができるアクションまたはレスポンスを指し、これらには制限されないが、マウスクリック、掲載されるインプレッション、提示される販売、及び訪問者から購入者への変化を挙げることができる。更に、カスタマーが「閲覧する」広告という表現は、提示が視覚的、聴覚的、またはこれらの組み合わせのいずれであるかに関係なく、いずれの提示を指すこともできる。
「収入（ｒｅｖｅｎｕｅ）」という用語は、価値を表わす全ての指標を指し、これらには制限されないが、収入、利益、費用、顧客生涯価値、及び正味現在価値（ＮＰＶ）を挙げることができる。
【００３４】
付録Ａ
2008502079.tif 000004
2008502079.tif 000005
2008502079.tif 000006
2008502079.tif 000007
2008502079.tif 000008
2008502079.tif 000009
2008502079.tif 000010
2008502079.tif 000011
2008502079.tif 000012
2008502079.tif 000013
2008502079.tif 000014
2008502079.tif 000015
2008502079.tif 000016
2008502079.tif 000017
2008502079.tif 000018
2008502079.tif 000019
2008502079.tif 000020
2008502079.tif 000021
2008502079.tif 000022
2008502079.tif 000023
2008502079.tif 000024
2008502079.tif 000025
2008502079.tif 000026
2008502079.tif 000027
2008502079.tif 000028
2008502079.tif 000029
2008502079.tif 000030
2008502079.tif 000031
2008502079.tif 000032
2008502079.tif 000033
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】一つ以上の実施形態による、本発明を実施するために使用される例示としてのコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】本発明の一つ以上の実施形態による、広告バナーを掲載する例示としてのプロセスを示す図である。
【図３】本発明の一つ以上の実施形態による、データに関する解析を行なう例示としての方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一つ以上の実施形態による、新規の解析に利用することができる直交配列の例を示すチャートである。
【図１】
2008502079.tif 000034
【図２】
2008502079.tif 000035
【図３】
2008502079.tif 000036
【図４】
2008502079.tif 000037
【国際調査報告】
2008502079.tif 000038