(57)【要約】  ユーザと関連付けられた態度価値に基づいて、ユーザのコンテンツ配信デバイスに配信すべきターゲットを絞ったコンテンツを選択する方法が開示される。ユーザの第一の組はコンピュータによって実行される調査に参加する。調査応答情報、並びにウェブサイト訪問情報、テレビ視聴情報、及び／又はユーザの第一の組と関連付けられた人口学的情報が収集され得る。態度価値は調査応答情報、及び／又は他の情報から決定され得る。態度価値は、ユーザのウェブ訪問情報、テレビ視聴情報、及び／又は人口学的情報と相関付けられ得る。予測モデルは、第二の組のウェブ訪問情報、テレビ視聴情報、及び／又は人口学的情報に基づいて、ユーザのコンテンツ配信デバイスの第二の組に対する態度価値を予測し得る。
2014523590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスと関連付けられた態度価値に基づいて、コンテンツ配信デバイスに接続された又はその中に組み込まれたディスプレイ上で見るためのコンテンツを送信する、コンピュータによって実行される方法であって、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから調査応答情報を受信するステップと、
（ｉ）参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）そこからは調査応答情報が全く受信されない不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるウェブサイト訪問情報の形での特徴を受信するステップと、
調査応答情報に基づいて、複数の該参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を決定するステップと、
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上と相関付けるステップと、
（ｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴及び（ｉｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値と複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上との相関性に基づいて、不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を予測するステップと、
予測される態度価値に基づいて不参加ユーザのコンテンツ配信デバイス一つ又はそれ以上にコンテンツを配信するステップとを含む、前記方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
（ｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる人口学的情報の形での特徴を受信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
（ｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるテレビ視聴情報の形での特徴を受信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
（ｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるテレビ視聴情報の形での特徴を受信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値に基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項６】
一つ又はそれ以上のデータベースにおいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの各々に対して態度価値、調査応答情報、及び匿名の識別子を備えたウェブサイト訪問情報を関連付ける、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
人口学的情報が、年齢、収入、性別、国勢調査領域、人種、教育レベル、宗教、礼拝への出席頻度、組合参加、及びインターネット使用情報の頻度から成るグループから選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記ウェブサイト訪問情報が、ウェブサイトＵＲＬ情報、ウェブサイトページ訪問情報、セッション情報、オンライン購買情報、検索語情報、訪問時間情報、訪問継続期間情報、及び訪問日付情報から成るグループから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
調査応答情報が、３０日を超えた間隔の二つの異なる日で、前記複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つから受け取られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
態度価値が、価値志向情報、購買カテゴリ情報、購買志向情報、ブランド属性情報、購買エンゲージメント情報、ショッピングエンゲージメント情報、及び企業関与情報の一つ又はそれ以上に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つ又はそれ以上が複数の態度価値と関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ウェブサイト訪問情報が少なくとも複数のセッション期間に関する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
複数のセッション期間が３０日を超える期間を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法であって、
調査応答情報が複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから受信後３０日を超える日以降、追加の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから追加の調査応答情報を受信するステップと、
調査応答情報及び追加の調査応答情報に基づいて、複数の参加ユーザ及び追加の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を決定するステップとを更に含む、前記方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法であって、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴と相関付けるステップが、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する態度価値を決定するステップと、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する態度価値を予測するステップと、
検証サンプルに対して予測される態度価値に対する推定される予測精度を決定するために、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する予測される態度価値を、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する決定される態度価値と比較するステップと、
推定される予測精度に基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴と相関付けるために使用されるモデルを修正するステップと、
修正されたモデルに基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴に再相関付けるステップとを更に含む、前記方法。
【請求項１６】
デバイスと関連付けられた態度価値に基づいて、コンテンツ配信デバイスに接続された又はその中に組み込まれたディスプレイ上で見るためのコンテンツを送信するコンピュータによって実行される方法であって、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから調査応答情報を受信するステップと、
（ｉ）参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）そこからは調査応答情報が全く受信されない不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる人口学的情報の形での特徴を受信するステップと、
調査応答情報に基づいて、複数の前記参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を決定するステップと、
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上と相関付けるステップと、
（ｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴及び（ｉｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値と複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上との相関性に基づいて、不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を予測するステップと、
予測される態度価値に基づいて不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つ又はそれ以上にコンテンツを配信するステップとを含む、前記方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、
（ｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるテレビ視聴情報の形での特徴を受信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の方法であって、
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値に基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項１９】
請求項１６に記載の方法であって、
一つ又はそれ以上のデータベースにおいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの各々に対して態度価値、調査応答情報、及び匿名の識別子を備えた人口学的情報を関連付けるステップを更に含む、前記方法。
【請求項２０】
人口学的情報が：年齢、収入、性別、国勢調査領域、人種、教育レベル、宗教、礼拝への出席頻度、組合参加、及びインターネット使用情報の頻度から成るグループから選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
調査応答情報が、３０日を超えた間隔の二つの異なる日で、複数の前記参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つから受け取られる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
態度価値が、価値志向情報、購買カテゴリ情報、購買志向情報、ブランド属性情報、購買エンゲージメント情報、ショッピングエンゲージメント情報、及び企業関与情報の一つ又はそれ以上に基づいて決定される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つ又はそれ以上が複数の態度価値と関連付けられる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
テレビ視聴情報が少なくとも複数のセッション期間に関する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２５】
複数のセッション期間が３０日を超える期間を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
請求項１６に記載の方法であって、
調査応答情報が複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから受信後３０日を超える日以降、追加の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから追加の調査応答情報を受信するステップと、
調査応答情報及び追加の調査応答情報に基づいて、複数の参加ユーザ及び追加の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を決定するステップとを更に含む、前記方法。
【請求項２７】
請求項１６に記載の方法であって、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴と相関付けるステップが、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する態度価値を決定するステップと、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する態度価値を予測するステップと、
検証サンプルに対して予測される態度価値に対する推定される予測精度を決定するために、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する予測される態度価値を、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する決定される態度価値と比較するステップと、
推定される予測精度に基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴と相関付けるために使用されるモデルを修正するステップと、
修正されたモデルに基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴に再相関付けるステップとを更に含む、前記方法。
【請求項２８】
デバイスと関連付けられた態度価値に基づいて、コンテンツ配信デバイスに接続された又はその中に組み込まれたディスプレイ上で見るためのコンテンツを送信するコンピュータによって実行される方法であって、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから調査応答情報を受信するステップと、
（ｉ）参加ユーザのコンテンツ配信デバイス及び（ｉｉ）そこからは調査応答情報が全く受信されない不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるテレビ視聴情報の形での特徴を受信するステップと、
調査応答情報に基づいて、複数の前記参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を決定するステップと、
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上と相関付けるステップと、
（ｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴及び（ｉｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値と複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴の相関性に基づいて、不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を予測するステップと、
予測される態度価値に基づいて一つ又はそれ以上の不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップとを含む、前記方法。
【請求項２９】
請求項２８に記載の方法であって、
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値に基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップを更に含む、前記方法。
【請求項３０】
請求項２８に記載の方法であって、
一つ又はそれ以上のデータベースにおいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの各々に対して態度価値、調査応答情報、及び匿名の識別子を有する人口学的情報を関連付けるステップを更に含む、前記方法。
【請求項３１】
請求項２８に記載の方法であって、人口学的情報が、年齢、収入、性別、国勢調査領域、人種、教育レベル、宗教、礼拝への出席頻度、組合参加、及びインターネット使用情報の頻度から成るグループから選択される、前記方法。
【請求項３２】
調査応答情報が、３０日を超えた間隔の二つの異なる日で、前記複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つから受け取られる、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
態度価値が、価値志向情報、購買カテゴリ情報、購買志向情報、ブランド属性情報、購買エンゲージメント情報、ショッピングエンゲージメント情報、及び企業関与情報の一つ又はそれ以上に基づいて決定される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの一つ又はそれ以上が複数の態度価値と関連付けられる、請求項２８に記載の方法。
【請求項３５】
テレビ視聴情報が少なくとも複数のセッション期間に関する、請求項２８に記載の方法。
【請求項３６】
複数のセッション期間が３０日を超える期間を含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
請求項２８に記載の方法であって、
調査応答情報が複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから受信後３０日以降、追加の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから追加の調査応答情報を受信するステップと、
調査応答情報及び追加の調査応答情報に基づいて、複数の参加ユーザ及び追加の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を決定するステップとを更に含む、前記方法。
【請求項３８】
請求項２８に記載の方法であって、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上特徴と相関付けるステップが、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する態度価値を決定するステップと、
参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する態度価値を予測するステップと、
検証サンプルに対して予測される態度価値に対する推定される予測精度を決定するために、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する予測される態度価値を、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスの検証サンプルに対する決定される態度価値と比較するステップと、
推定される予測精度に基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴と相関付けるために使用されるモデルを修正するステップと、
修正されたモデルに基づいて、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴に再相関付けるステップとを更に含む、前記方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本出願は、「ターゲットを絞ったコンテンツを配信する方法及び装置」（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｌｉｖｅｒｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔｅｄ  Ｃｏｎｔｅｎｔ）と言う名称の、２０１１年７月１４日に出願された米国仮出願番号６１／５０７，６９９に関する、「ターゲットを絞ったコンテンツを配信する方法及び装置」（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｌｉｖｅｒｉｎｇ  Ｔａｒｇｅｔｅｄ  Ｃｏｎｔｅｎｔ）と言う名称の、２０１２年１月１１日に出願された米国仮出願番号１３／３４８，４５４に関し、そしてその優先権を請求する。
【０００２】
本発明は、デバイスユーザの予測される態度、価値及び信念に基づいて、デバイスユーザと関連付けられるコンテンツ配信デバイスに、広告などの、コンテンツを配信する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
光ファイバケーブル、同軸ケーブル、及び衛星送信、携帯サービス、ワイファイなどの無線技術は、個別のユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するために使用され得る。コンテンツ配信デバイスは、制限するものではないが、インターネットを介してアクセスされるパソコン、衛星又はケーブル信号を受信するセットトップボックス／ＴＶセットの組合せ、及び無線プロトコールを使用してアクセスされる携帯電話、タブレット及び携帯情報端末などの携帯デバイスを含み得る。これらのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるユーザは、個々の人間、又は一般家庭に住んでいる人などの人間のグループであり得る。
【０００４】
ユーザの実際の及び／又は予測される態度、価値及び／又は信念（本明細書において総称的に「態度」と称される）に基づいて、ターゲットを絞ったコンテンツ、コンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上のユーザにとって特に興味があり得る有意義なコンテンツを配信するニーズがある。そのようなターゲットを絞ったコンテンツは、製品、サービス、組織、個人、及び／又はブランドの向上された推進を供し得る。彼らの実際の及び／又は予測される態度に基づいて、ユーザにターゲットを絞ったコンテンツを配信するコンテンツプロバイダ及び広告主の能力は限られている。従って、これらの因子に基づいてターゲットを絞ったコンテンツをユーザに配信するための改善された方法及びシステムのニーズがある。
【０００５】
彼らの実際の及び／又は予測される態度に基づき、デバイスのユーザと関連付けられるコンテンツ配信デバイスに、ターゲットを絞ったコンテンツを配信する及び／又は表示するための方法及びシステムを供することは、本発明の、必ずしもすべてではないが、幾つかの実施態様の利点である。発明の種々の実施態様の追加の利点は、部分的に、以下の記述において明らかにされ、そして、部分的に、発明の記述ら及び／又は実行から当業者に明らかになるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題に対応して、出願人らは、デバイスと関連付けられた態度価値（ａｔｔｉｔｕｄｅ  ｖａｌｕｅｓ）に基づいて、コンテンツ配信デバイスに接続された又はその中に組み込まれたディスプレイ上で見るためのコンテンツを送信するコンピュータによって実行される革新的な方法であって、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから調査応答情報を受信するステップと、（ｉ）参加ユーザのコンテンツ配信デバイス及び（ｉｉ）そこからは調査応答情報が全く受信されない不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられたウェブサイト訪問情報の形での特徴を受信するステップと、調査応答情報に基づいて、複数の前記参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を決定するステップと、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上と相関付けるステップと、（ｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴及び（ｉｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値と複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴の相関性に基づいて、不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を予測するステップと、予測される態度価値に基づいて一つ又はそれ以上の不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップとを含む、上記方法を開発した。
【０００７】
出願人らは、デバイスと関連付けられた態度価値に基づいて、コンテンツ配信デバイスに接続された又はその中に組み込まれたディスプレイ上で見るためのコンテンツを送信するコンピュータによって実行される革新的な方法であって、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから調査応答情報を受信するステップと、（ｉ）参加ユーザのコンテンツ配信デバイス、及び（ｉｉ）そこからは調査応答情報が全く受信されない不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるテレビ視聴情報、ウェブサイト訪問情報、ページ分類情報、人口学的情報の形での特徴を受信するステップと、調査応答情報に基づいて、複数の前記参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を決定するステップと、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上と相関付けるステップと、（ｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴及び（ｉｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値と複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴の相関性に基づいて、不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を予測するステップと、予測される態度価値に基づいて一つ又はそれ以上の不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップとを含む、上記方法を更に開発した。
【０００８】
出願人らは、デバイスと関連付けられた態度価値に基づいて、コンテンツ配信デバイスに接続された又はその中に組み込まれたディスプレイ上で見るためのコンテンツを送信するコンピュータによって実行される革新的な方法であって、参加ユーザのコンテンツ配信デバイスから調査応答情報を受信するステップと、（ｉ）参加ユーザのコンテンツ配信デバイス及び（ｉｉ）そこからは調査応答情報が全く受信されない不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられるテレビ視聴情報の形での特徴を受信するステップと、調査応答情報に基づいて、複数の前記参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を決定するステップと、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値を、複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる特徴の一つ又はそれ以上と相関付けるステップと、（ｉ）不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴及び（ｉｉ）複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる態度価値と複数の参加ユーザのコンテンツ配信デバイスと関連付けられる一つ又はそれ以上の特徴の相関性に基づいて、不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する態度価値を予測するステップと、予測される態度価値に基づいて一つ又はそれ以上の不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスにコンテンツを配信するステップとを含む、上記方法を更に開発した。
【０００９】
前の一般的記述、及び以下の詳細な記述の両者は、単に例示的でかつ説明用のものあり、そして請求された通りの本発明を制約するものではないと理解されるべきである。
【００１０】
この発明の理解を助けるために、ここで添付図面が参照され、そのなかで類似の参照文字は類似のエレメントを言及する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第一の実施態様により構成されたネットワークの模式的ダイアグラムである。
【図２】本発明の第一の方法実施態様を説明する流れ図である。
【図３】本発明の実施態様に従ってオンライン調査に含まれる例示的問題質問、及び例示的オンライン調査応答選択肢及び応答集計（ｔａｌｌｙ）を示すスライドである。
【図４】本発明の実施態様に従って態度価値を決定するために使用され得る情報項目を説明する模式的ダイアグラムである。
【図５】本発明の実施態様に従って一般的なエンゲージメント（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）行動及び関連付けられる重みの例を示すチャートである。
【図６】本発明の実施態様に従って一般的なエンゲージメント行動及び関連付けられる記述の例を示すチャートである。
【図７】本発明の実施態様に従って政治的なエンゲージメント及び関連付けられる記述及び価値の例を示すチャートである。
【図８】本発明の実施態様に従ってアドボカシーエンゲージメント行動（ａｄｖｏｃａｃｙ  ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ  ａｃｔｉｏｎ）のグループ化の例を示すチャートである。
【図９】本発明の実施態様に従って支持に係わるレベル及び関連付けられる記述及び価値の例を示すチャートである。
【図１０】本発明の実施態様に従って、価値表現、価値志向及び価値陳述の関連性を説明するチャートである。
【図１１】本発明の実施態様に従って、ショッピングに係わるレベル及び関連付けられる記述の例を示すチャートである。
【図１２】本発明の実施態様に従って、企業関与レベル及び関連付けられる記述の例を示すチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
ここで本発明の第一の実施態様を詳細に参照するが、その例は添付図において説明される。図１を参照すると、システム１０は、本明細書において述べられる方法を達成するための恒久的プログラミングを有する特別使用コンピュータ、又はそれが本明細書において述べられる方法を成就することを可能にするためソフトウエアを用いてプログラムされた汎用コンピュータであり得るコンピュータ１００を含み得る。コンピュータ１００は接続１２４を介してデータベース１１０から及び接続１２６を介してデータベース１４０から情報を受け取り、そしてその中に情報を保存し得る。コンピュータ１００は接続１３０を介してネットワーク２００にも接続され得る。ネットワーク２００は、好ましくは、制限され得るものではないが、インターネットを含む。接続１２４及び１３０は、電子情報の送信を可能にする如何なる接続手段でもあり得る。
【００１３】
第一のデータベース１１０は、コンピュータ１００によって使用される情報を保存するための一つ又はそれ以上の個々のデータベース及び／又はデータベーステーブルを含み得る。第一のデータベース１１０中に保存された情報は、参加ユーザからの調査応答情報１１２、参加ユーザに対する人口学的情報１１４、参加ユーザのウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報１１６、及び参加ユーザに対する実際の態度価値情報１１８を含み得る。第一のデータベース１１０は、調査応答情報、人口学的情報、ウェブサイト訪問情報及び実際の態度価値情報を、その情報が関する参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する匿名の識別子と関連付け得る。
【００１４】
第二のデータベース１４０も、コンピュータ１００によって使用される情報を保存するための、一つ又はそれ以上の個々のデータベース及び／又はデータベーステーブルを含み得る。第二のデータベース１４０中に保存された情報は、不参加ユーザの人口学的情報１４２、不参加ユーザのウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報１４４、及び不参加ユーザに対する予測される態度価値情報１４４を含み得る。第二のデータベース１４０は、人口学的情報、ウェブサイト訪問情報及び予測される態度価値情報を、情報が関する不参加ユーザのコンテンツ配信デバイスに対する匿名の識別子と関連付け得る。
【００１５】
ネットワーク２００は、複数の参加しているコンテンツ配信デバイス３００に接続され得て、それらは、今度は、ディスプレイ３０２に接続され、又は統合され、そしてそれらは複数の参加しているコンテンツ配信デバイスのユーザ３０４と関連付けられる。参加しているコンテンツ配信デバイスのユーザ３０４は、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ（ｗｗｗ）の部分を形成し、そしてネットワーク２００を介して接続される一つ又はそれ以上のウェブサーバ５００からウェブサイトにアクセスするために参加しているデバイス３００を使用し得る。又は、あるいは加えて、参加しているコンテンツ配信デバイスのユーザ３０４は、ＴＶネットワーク、ケーブル又は衛星放送プロバイダ５５０からネットワーク２００を介してテレビプログラミングにアクセスするために参加しているデバイス３００を使用し得る。「参加している」デバイス３００及び「参加している」ユーザ３０４は、各々がコンピュータ１００にオンライン及び／又はオフライン調査応答情報を供することに参加し得る故に、「参加している」と称される。視的及び聴覚的コンテンツは、一つ又はそれ以上のウェブサーバ５００及び／又は衛星放送プロバイダ５５０から送られ得て、そして参加ユーザ３０４によって見たり聞いたりするためにディスプレイ３０２上で、参加しているコンテンツ配信デバイス３００によってディスプレイされ得る。ネットワーク２００は、不参加ユーザ３１０と関連付けられる複数の参加していないコンテンツ配信デバイス３０６にも接続され得る。
【００１６】
第一のデータベース１１０中に保存されたオンライン調査質問は、参加しているコンテンツ配信デバイス３００にコンピュータ１００から送信され得る。参加ユーザ３０４は、オンラインサービス応答情報（つまり、オンライン調査質問に対する回答）をネットワーク２００に亘ってコンピュータ１００に送信するために彼らの各デバイス３００を使用し得る。参加しているコンテンツ配信デバイス３００に対するウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報も参加ユーザに対してネットワーク２００に亘ってコンピュータ１００に送信され得る。代替実施態様において、オンライン調査質問は、一つ又はそれ以上の第三者のコンピュータ４００と関連付けられる第三者のデータベース４０２の一つ又はそれ以上の中に保存され得る。そのような実施態様において、オンライン調査質問は第三者のコンピュータ４００から参加ユーザ３０４に送信され得る。その後、調査応答情報は、参加しているコンテンツ配信デバイス３００から直接ネットワーク２００を通して又は代わりに一つ又はそれ以上の第三者のコンピュータ４００を通してコンピュータ１００に送信され得る。
【００１７】
コンピュータ１００は、一つ又はそれ以上のコンピュータ４００及び一つ又はそれ以上の第三者データプロバイダによって維持される関連付けられるデータベース、又はデータベーステーブル４０２にも接続され得るか、又はさもなければそれらから情報を受信し得る。第三者のデータプロバイダコンピュータ４００及び関連付けられるデータベース、又はデータベーステーブル４０２は、複数の不参加ユーザ３１０に、及び複数の参加ユーザ３０４の一つ又はそれ以上に潜在的と関連付けられる、人口学的情報、ウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報を保存し得る。第三者のデータプロバイダコンピュータ４００は不参加ユーザの人口学的情報を、参加していないコンテンツ配信デバイス３０６から及び／又は他のオンライン及び／又はオフライン源から受信し得る。不参加ユーザの人口学的情報、テレビ視聴情報、ウェブサイト訪問情報、又はウェブページ分類情報は、第三者のコンピュータ４００から接続４１０に亘って、コンピュータ１００に、又は直接電気信号接続のような代替手段４２０によって、又は電子情報保存媒体を介して送信され得る。
【００１８】
コンピュータ１００は、一つ又はそれ以上のウェブサーバ５００に接続され得るか又はさもなければそこから情報を受信し得る。ウェブサーバ５００は接続５１０及びネットワーク２００に亘って参加ユーザのコンテンツ配信デバイス３００並びに不参加ユーザのコンテンツ配信デバイス３０６及び不参加ユーザ３１０と関連付けられるディスプレイにウェブサイトのコンテンツを送信し得る。ウェブサイト訪問情報もネットワーク２００に亘って、又は直接的な電気信号接続のような代替手段５２０によって、又は電子情報保存媒体を介して、ウェブサーバ５００からコンピュータ１００に送信され得る。
【００１９】
コンピュータ１００は、一つ又はそれ以上のＴＶネットワーク、ケーブル及び／又は衛星放送プロバイダ５５０に更に接続され得るか又はさもなければそこから情報を受信し得る。ＴＶプロバイダ５５０は、接続５６０及びネットワーク２００に亘って、参加しているコンテンツ配信デバイス３００及び３０６に、ＴＶコンテンツを送信し得る。テレビ視聴情報はネットワーク２００に亘って、又は直接的な電気信号接続のような代替手段５７０によって、又は電子情報保存媒体を介して、ＴＶプロバイダ５５０からコンピュータ１００に送信され得る。
【００２０】
図１、２Ａ及び２Ｂを参照すると、本発明の実施態様に従って方法は以下のように実行され得る。本方法６００は、参加ユーザ及び／又は不参加ユーザのコンテンツ配信デバイス３００及び３０６に接続されたディスプレイ３０２上に表示するために、個々のユーザのコンテンツ配信デバイスにターゲットを絞ったコンテンツを配信するために使用され得る。コンテンツは、参加ユーザ及び不参加ユーザに対する実際の及び予測される態度価値に基づいて目標とされ得る。
【００２１】
図２Ａを参照すると、工程６０２において、参加ユーザ３０４は、コンピュータ１００にオンライン調査応答情報１１２を供するために参加しているコンテンツ配信デバイス３００を使用し得る。オンライン調査応答情報１１２は、オンライン調査を要求するためと関連付けられた参加しているコンテンツ配信デバイス３００を使用している参加ユーザ３０４の結果として、又はコンピュータ１００、又は代わりに、懇請されていないオンラインサービスを参加ユーザのデバイス３００に向けられる幾つかの他のコンピュータの結果として供され得る。コンピュータ１００は第一のデータベース１１０中に調査応答情報１１２保存し得て、そして特別な参加ユーザ３０４に対する調査応答情報を、特別な参加ユーザのデバイス３００及び／又は特別な参加ユーザ３０４に対する匿名の識別子と関連付ける。
【００２２】
好ましくは、但し、必ずしもそうではないが、調査応答情報１１２は、少なくとも１０００個の参加ユーザのデバイス３００、より好ましくは、少なくとも３０００個の参加ユーザのデバイス、そして最も好ましくは、４５００個又はそれより多くの参加ユーザのデバイスから集められ得る。時間的に隔てられた複数の調査「波」のコースに亘って、参加ユーザのデバイス３００から調査応答情報１１２を受信することも好ましい。好ましくは、調査「波」は一日より長く離して、より好ましくは、３０日より長く離して、そして最も好ましくは、約３ケ月又はそれより長く離して受け取られる。参加ユーザ３０４が、二つより多い調査波に応じて調査応答情報１１２を供することも好ましい。調査波の各々における調査質問は同じであり得るか又は異なり得る。
【００２３】
調査応答情報１１２は、参加ユーザ３０４に対する態度価値を直接的に又は間接的にかの何れかで決定するために使用され得る。例えば、図３を参照すると、調査応答情報１１２は、原子力発電所の政府の規制に関する課題質問７００に対する参加ユーザ３０４の応答を含み得る。参加ユーザ３０４は、「強く反対する」から「強く支持する」までの範囲にある、メニュー７０２において供される態度の一つを選択することによって、そのような規制についての自らの態度を示すために、参加ユーザのデバイス３００を使用し得る。特別な問題に対する調査応答情報１１２は、対応する態度の各々を有するとして自らを特徴付けた参加ユーザ３０４のパーセント数を示すために図３において図的に表される得点７０４をもたらし得る。各課題質問７００に関する各参加ユーザ３０４の調査応答情報１１２は第一のデータベース１１０中に保存され得る。
【００２４】
図４を参照すると、課題質問７００に対する回答に加えて、調査応答情報１１２は、例えば、政治的志向質問７１０、エンゲージメント質問７２０のレベル及び投票履歴／所属政党質問７３０に対する回答を更に含み得る。政治的志向質問７１０は課題質問７００よりも特性においてより一般的である。政治的志向質問７１０の以下の例と比べて、課題質問の例が図３において供される：
・あなたはビジネスの政府の規制に反対ですか？
・あなたは政府によって提供された健康管理に反対ですか？
投票履歴／正当所属質問７３０の例は以下を含み得る：
・あなたはどれだけの頻度で投票するか？
・あなたは有権者としてどの選挙に通常参加するか？
・あなたはどの一つの又は複数の政党のメンバーであるか？
課題質問７００、政治的志向質問７１０及び投票履歴／所属政党質問７３０の先の例は、本発明の意図された範囲の説明用のものであり、そして制限するものではないことを意図されている。これらのタイプの質問（つまり、問題、政治的志向及び投票履歴／所属政党）の一つ又はそれ以上は、本発明の意図された範囲から逸脱することなく、調査応答情報１１２中に含まれ得ないと考えられる。ユーザの態度を決定することにおいて助けるであろう質問の如何なるタイプも使用され得る。
【００２５】
加えて、調査応答情報１１２中に含まれ得るエンゲージメントのレベルの質問７２０は、図５〜９に図示された、一つ又はそれ以上のエンゲージメント尺度に関する各参加ユーザ３０４に対するエンゲージメント価値の一つ又はそれ以上のレベルを決定するために使用され得る。図５〜９に図示された三つのエンゲージメント尺度は、一般的エンゲージメント尺度、政治的関与尺度、及びアドボカシーエンゲージメント尺度である。尺度に関連して使用されるエンゲージメント尺度の数及びタイプ、並びに関連付けられる定義、レベル及び価値は、単に説明用のものであり、如何なるエンゲージメント尺度も全く有しないで実行され得る発明を制限するものではないと考えられる。エンゲージメント尺度の代替レベルは、例えば、図１１〜１２において図示される。
【００２６】
図５を参照すると、調査応答情報１１２は、特別な参加ユーザ３０４’が図５に掲げられた、一般的なエンゲージメント行動７２２の一つ又はそれ以上をとってきたことを示し得る。説明用の一般的なエンゲージメント行動７２２の各々は、コンピュータ１００によってチャート７２４の左欄において示される行動価値に関係付けられ得る。コンピュータ１００は、各参加ユーザ３０４に対する調査応答情報１１２と、参加ユーザに属されるべき、図６において示されたチャート７２６における、一般的なエンゲージメントレベルを決定するための行動７２２を比較し得る。調査応答情報１１２が参加ユーザ３０４に属すべきであると示す行動価値は、累積一般エンゲージメント価値を集めるために、１００によって一緒に追加され得る。図６を参照すると、０（ゼロ）の累積一般エンゲージメント価値に関係付けられる「エンゲージメントがない」から、１３〜３８の範囲にある累積一般エンゲージメント価値に関係付けられる「高い」レベルのエンゲージメントまでの範囲に亘る、四つの図示的一般エンゲージメント価値範囲７２６の各々が図示される。各参加ユーザ３０４に対する累積一般エンゲージメント価値は、参加ユーザに対する匿名の識別子と関連付けて第一のデータベース１１０中にコンピュータ１００によって保存され得る。
【００２７】
図７を参照すると、調査応答情報１１２は、特別な参加ユーザ３０４がチャート７２８に示された政治的関与の定義７３０の一つ又はそれ以上を満たしていることを更に示し得る。コンピュータ１００による調査応答情報１１２と定義７３０の比較に基づいて、参加ユーザ３０４は、説明用の政治的関与尺度に関する、政治的関与のレベル７３２及び関連付けられる政治的関与の価値７３４の一つと関連付けられ得る。チャート７２８に示された通り、政治的関与のレベル７３２及び関連付けられる価値７３４は、参加ユーザ３０４が、次のより高いレベルの定義７３０を満たすべく適格であるために、先ほどのより低いレベルの要求事項を満たさなければならないように、階層的であり得る。各参加ユーザ３０４に対する政治的関与の価値７３４は第一のデータベース１１０においてコンピュータ１００によって参加ユーザに対する匿名の識別子と関連付けられ得る。
【００２８】
図８を参照すると、調査応答情報１１２は、特別な参加ユーザ３０４がチャート７３６において示されたアドボカシーエンゲージメント行動の一つ又はそれ以上を取ってきたことを更に示し得る。示された説明用の例において、各アドボカシーエンゲージメント行動は、４つのグループ、私的行為７３８、積極的エンゲージメント行動７４０、団体政治行動７４２、及び公共的／高レベル関与行動７４４の一つの中に置かれ得る。図８及び９を参照すると、特別な参加ユーザ３０４は、コンピュータ１００によって実行された（ｉ）参加ユーザ４の調査応答情報１１２に示されるアドボカシーエンゲージメント行動と（ｉｉ）アドボカシーエンゲージメントレベル記述７５２の間の比較に基づいて、チャート７４６において示されたアドボカシーエンゲージメントレベル７４８及び対応するアドボカシーエンゲージメント価値７５０の一つと関連付けられ得る。それに対して参加ユーザ３０４が適格であるアドボカシーエンゲージメントレベル７４８に対応するアドボカシーエンゲージメント価値７５０は、コンピュータ１００によって第一のデータベース１１０中で、参加ユーザに対する匿名の識別子と関連付けられ得る。
【００２９】
図６〜９を参照すると、累積一般エンゲージメントレベル７２６、政治的関与の価値７３４、及びアドボカシーエンゲージメント価値７５０の一つ又はそれ以上は、各参加ユーザに対する態度価値１１８の決定において使用され得る。態度価値情報１１８の決定は更に、ウェブサイト訪問及びテレビ視聴情報１１４、及び／又は人口学的情報１１６に基づき得る。好ましくは、態度価値情報１１８は、調査応答情報１１２、ウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報１１６、及び特別な参加ユーザのデバイス３００と関連付けられる人口学的情報１１４の組合せから決定され得る。
【００３０】
図１０〜１２を参照すると、態度価値は、全体的に又は部分的に、上で述べられた、価値志向情報、購買カテゴリ情報、購買志向情報、ブランド属性情報、購買エンゲージメント情報、ショッピングエンゲージメント情報、及び企業関与情報の一つ又はそれ以上に基づいても決定され得る。
【００３１】
図１０を参照すると、価値志向情報は、例えば、価値表現１０００の数の各々に対して１〜５の範囲にある数字的スコアを決定するために、調査応答情報の統計的解析を行うコンピュータ１００によって、調査応答情報から決定され得る。数字的スコアは各価値表現の重要性をユーザに示し得る。
【００３２】
コンピュータ１００は、ユーザに対する価値表現１０００スコアを、価値志向グループ１０１０定義の数に関連づけられた価値表現スコア要求と比較し得る。コンピュータ１００は、この比較に基づいて、価値表現スコアが、ユーザのデバイス３００が一つ又はそれ以上の価値志向グループ１０１０に対して低、中、又は高の親和性を有する資格を与えるか否かをこのようにして決定し得る。この親和性は価値志向情報を含み得る。コンピュータ１００は、各価値志向グループ１０１０を伴うユーザのデバイス３００の親和性を示すデータベース１１０中に情報を保存し得る。価値志向グループ１０１０は、それらの各々と関連付けられる１０２０を有し得る。価値志向グループ１０１０はユーザのデバイスのグループの特性を決定するために使用され得る。
【００３３】
購買カテゴリ情報は調査情報からも決定され得る。購買カテゴリグループは、食品、衣服、住宅などのような特別な製品又はサービスのタイプに対するユーザに対する価値志向を示し得る。コンピュータ１００はユーザのデバイス３００に対する価値表現スコアを、購買カテゴリグループの定義の数と関連付けられる価値表現スコア要求事項と比較し得る。コンピュータ１００は、この比較に基づいて、価値表現スコアが、ユーザのデバイス３００が一つ又はそれ以上の価値志向グループに対して低、中、又は高の親和性を有する資格を与えるか否かを決定し得る。この親和性レベルは購買カテゴリ情報を含み得る。コンピュータ１００は、各購買カテゴリグループを伴うユーザのデバイス３００の親和性を示す情報を保存し得る。
【００３４】
例えば、栄養食品、道楽食品、ユーザの体に着用されるもの、ユーザの家庭を飾るもの、ユーザによって公然とディスプレイされるもの、及びユーザによって消費されるサービスにそれらが属する故に、ユーザのデバイス３００の価値志向との親和性を示す六つの購買カテゴリグループが存在し得る。購買カテゴリグループは、以下に更に説明される価値志向グループの代わりに使用され得る。
【００３５】
調査応答情報は、特別な購買に対する価格、便利さ（又はアクセス性）、及びブランドの相対的重要性を示すユーザのデバイス３００に対する購買志向情報を決定するためにも使用され得る。価格、便利さ、及びブランドの相対的重要性は、数字スコア又は格付けによって示され得て、そして全ての購買に亘って広く適用され得て、又は例えば、購買カテゴリグループを含むもののような購買のグループに適用され得る。購買志向情報は、コンピュータ１００によって第一のデータベース１１０中に保存され得る。
【００３６】
図１及び１１を参照すると、調査応答情報１１２は、購買全体又は購買のカテゴリに対する一つ又はそれ以上のショッピングエンゲージメントグループ１０３０とのユーザのデバイス３００の親和性の形態をしたショッピングエンゲージメント情報を決定するためにも使用され得る。ショッピングエンゲージメントグループ１０３０は各々ショッピング特性１０４０と関連付けられ得る。ショッピングエンゲージメントのレベルは、各ユーザのデバイス３００に対してコンピュータ１００によって決定され得て、それは次いで如何なるユーザの定義又はグループに対しても、ショッピングエンゲージメントのレベルを決定するためにも使用され得る。ショッピングエンゲージメントのレベルは、第一のデータベース１１０中にコンピュータ１００によって保存され得るショッピングエンゲージメント情報を含み得る。例えば、図１１において示された四つのショッピングエンゲージメントグループ１０３０の各々に該当する、年齢が３５〜４５の女性のパーセントはコンピュータ１００によって決定され得る。
【００３７】
図１２を参照すると、調査応答情報１１２は、各々が企業関与特性１０６０と関連付けられ得る、一つ又はそれ以上の企業関与グループ１０５０とのユーザのデバイス３００の親和性の形での企業関与情報を決定するためにも使用され得る。企業関与のレベルは、各ユーザのデバイス３００に対して、及びユーザグループ又は定義に対してコンピュータ１００によって決定され得る。この企業関与情報は第一のデータベース１１０中にコンピュータ１００によって保存され得る。
【００３８】
調査応答情報１１２は、品質（例えば、高い対低い）、性能（例えば、最高、良好、悪い）、美的印象（例えば、心地よい対心地よくない）、機能性（例えば、最高対最低）、革新性（例えば、最高対最低）、価値（例えば、高い対低い）、豪華さ（例えば、最高対最低）、使用し易さ（例えば、最高対最悪）、ユニークさ（例えば、最高対最低）、及び／又は威信（例えば、より多い対より少ない）のような、一つ又はそれ以上のブランド特性及び関連付けられる格付けとのユーザのデバイス３００の親和性形態におけるブランド属性情報を決定するためにも使用され得る。ユーザのブランド属性グループは、コンピュータ１００によって決定され得て、そして一つ又はそれ以上のブランド属性特性及び関連付けられた格付けと関連付けられ得る。ブランド属性情報及びブランド属性グループは、コンピュータ１００によって、第一のデータベース１１０中に保存され得る。
【００３９】
調査応答情報１１２は参加ユーザ３０４と関連付けられる人口学的情報も含み得る。調査応答情報１１２の一部である参加ユーザの人口学的情報は、限定するものではないが、以下のタイプの情報を含み得る：年齢、収入、性別、国勢調査領域、人種、性的志向、教育レベル、宗教、礼拝への出席頻度、組合参加、インターネット使用情報の頻度、趣味、興味、人格特性、など。人口学的情報の先のリストは非限定的なものであり、そして本発明の実施態様は、ユーザに関する人口学的情報の如何なるタイプも利用し得ると考えられる。
【００４０】
図２Ａを再度参照すると、工程６０４において、参加ユーザの人口学的情報１１４及び不参加ユーザの人口学的情報１４２は、参加ユーザ及び／又は不参加ユーザに対してコンピュータ１００によって受け取られ得る。人口学的情報は、不参加ユーザ３１０及び参加ユーザ３０４に対して、一つ又はそれ以上の第三者によって集められ得るか又は他のオンライン及び／又はオフライン情報源に由来する。第三者は、それに限定するものではないが、不参加ユーザ３１０及び／又は参加ユーザ３０４のオンライン挙動の追跡を含む如何なる公知の方法においても人口学的情報を集め得るか又は導き得る。不参加ユーザ３１０と関連付けられる及び／又は参加ユーザ３０４と関連付けられる人口学的情報１１４及び１４２は、本発明の代替実施態様における一つ又はそれ以上の第三者による代わりに、多くのコンピュータ１００によって集められ得ると考えられる。人口学的情報は、ユーザ及びユーザのデバイスと関連付けられる指定マーケット領域（ＤＭＡ）コード情報及びプリズム（Ｐｒｉｚｍ）コード情報を含み得る。
【００４１】
特別なユーザに属する人口学的情報は、コンピュータ１００によって第一のデータベース１１０中の参加ユーザ３０４に対する匿名の識別子と関連付けられ得る。同様に、特別な不参加ユーザに属する人口学的情報１４２４２は、コンピュータ１００によって第二のデータベース１４０中の不参加ユーザ３１０に対する匿名の識別子と関連付けられ得る。更に、人口学的情報１１４は複数回、好ましくは、波当たり少なくとも一度、そしてより好ましくは、毎月少なくとも一度供され得る。
【００４２】
人口学的情報１１４は、それが参加ユーザ３０４に属する故に、調査応答情報１１２と接続されて使用される同じ匿名の識別子と関連付けられるように、第一のデータベース１１０中に保存され得る。人口学的情報１４２は、それが不参加ユーザ３１０に属する故に、個々の不参加ユーザに特定なものではあり得なく、代わりに、オンラインユーザの大きなグループを記述するものであり得る。例えば、人口学的情報１４２は、それが不参加ユーザ３１０に属する故に、指定マーケット領域（ＤＭＡ）のような共通の地理学的領域における多くのユーザに対して、又は政治的、経済的、民族的、人種的、宗教的、年齢、性別などのような、幾つかの共通の親和性を有するとして特徴付けられ得る如何なる他のグループにおける多くのユーザに対しても集められ得る。より具体的には、本発明の好ましい実施態様において、不参加ユーザ３１０に属する人口学的情報１４２は、それが、年齢範囲、性別、家庭の収入範囲及び国勢調査領域などによって定義される個々の不参加ユーザに属するように、受け取られそして保存され得る。
【００４３】
図１及び２を引き続き参照すると、工程６０６において、参加ユーザのデバイス３００に属する、及び不参加ユーザのデバイス３０６に属するウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報１１６及び１４４はコンピュータ１００によって受け取られ得る。ウェブサイト訪問及びテレビ視聴情報１１６及び１４４は、参加ユーザのデバイス３００及び不参加ユーザのデバイス３０６に対してコンピュータ１００によって直接、又は代わりに、一つ又はそれ以上の第三者のコンピュータ４００及び／又は関連付けられるデータベース４０２から集められ得る。
【００４４】
全ての参加ユーザのデバイス３００に対して、１〜３ヶ月又はそれより長い期間（つまり、一つの波）に亘って、そのようなウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報を追跡することが好ましいものである一方、本発明の意図された範囲から逸脱することなく、幾つかの参加ユーザのデバイスは追跡プロセスから「抜け落ち」得て、従って、そのような参加ユーザのデバイスに対するウェブサイト訪問及び／又はテレビ視聴情報は、１〜３ヶ月とは反対に、一つのセッション、日、又は週より長い期間に亘ってのみ利用され得ると考えられる。
【００４５】
ウェブサイト訪問及びテレビ視聴情報１１６及び１４４は、コンピュータ１００から各々第一及び第二のデータベース１１０及び１４０によって受け取られ得てそしてその中に保存され得る。ウェブサイト訪問及びテレビ視聴情報の追跡は、参加ユーザ及び不参加ユーザのコンテンツ配信デバイス３００及び３０６上に搭載されるソフトウエアを使用することによって、そのような情報を追跡するクッキー（ｃｏｏｋｉｅｓ）によって、又はユーザのオンライン及び／又はテレビ視聴挙動を追跡する如何なる他の方法によっても実行され得る。例えば、第三者は、ウェブサイト訪問及びテレビ視聴情報を供し得る。
【００４６】
ウェブサイト訪問情報に関して、必ずしもそれに限定されるものではないが、それはウェブサイトＵＲＬ情報、ウェブサイトチャンネル訪問情報、ウェブサイトページ訪問情報、セッション情報、オンライン購買情報、検索語情報、訪問時間スタンプ、及び継続期間情報を含み得る。セッション又はウェブサイトへの訪問は、特定のＩＰアドレスを有するユーザの（典型的には３０分のような）期間の間の出席によって定義される。期間中のウェブサイト、ウェブサイトチャンネル、及び／又はウェブサイトページへのユニークな訪問者の数（つまり、「ユニークな訪問者」）、期間中のウェブサイト、ウェブサイトチャンネル、及び／又はウェブサイトッページへの訪問の数（つまり、「訪問」）、期間中に見られるウェブサイトに対するウェブサイトページの数（つまり、「みられたページ」）、及び期間中にウェブサイト上で費やされた分の数、のようなインターネット交信メトリクス（ｔｒａｆｆｉｃ  ｍｅｔｒｉｃｓ）はウェブサイト訪問情報の一部であり得て、及び／又はそれから由来し得る。或る期間中のウェブサイトへのユニークな訪問者は、その期間中に一回又はそれより多くの回数、ウェブサイトを訪問した、明確なクッキーＩＤ又は明確なＩＰアドレスを有するユーザのデバイスとして定義される。ユーザのデバイスがその期間中に１回より多くウェブサイトを訪問する場合、そのユーザのデバイスはやはり、その期間中の一回のみのユニークな訪問としてカウントされる。
【００４７】
ウェブサイトチャンネルはウェブサイトとウェブサイトページの間で階層的に適合し得る。ウェブサイトの例はＭＳＮ．ｃｏｍ．であり、そしてウェブサイトチャンネルの例は、ＭＳＮ．ｃｏｍ．ホームページ上の「スポーツ」ボタンからアクセスされるウェブサイトページの集まりである。本明細書における「ウェブサイト」への参照は、別途定義されない限り、ウェブサイト全体、ウェブサイトチャンネル、及びウェブサイトページを含むべきと意図される。
【００４８】
テレビ視聴情報に関して、それは、限定するものではないが、以下を含む：ＴＶプログラムのコンテンツタイプ、ＴＶチャンネルを見る際に費やされた時間の量、ＴＶプログラム又はプログラミングタイプを見る際に費やされた時間の量（つまり、容量）、ＴＶプログラムのタイトル、特別なコンタンツタイプのＴＶプログラミングを見る際に費やされた時間の量、一つ又はそれ以上のＴＶチャンネルを見る際に費やされた全体の見る時間のパーセント割合、一つ又はそれ以上のＴＶプログラムを見る際に費やされた全体の見る時間のパーセント割合、特別なコンテンツタイプの、又は異なるコンテンツタイプのＴＶプログラミングを見る際に費やされた全体の見る時間のパーセント割合、コンテンツ消費のモード、チャンネル上を見る継続期間、見られるチャンネルの数、最近の期間中に見られたＴＶプログラミングと過去の期間中に見られたものの間の類似度、ここで該過去の期間は該最近の期間の前の時間を含む、ユーザがＴＶチャンネルを変える頻度、特別なＴＶプログラムのＴＶによる実際のディスプレイ、そのような相互作用の詳細を含むデジタルビデオレコーダとのユーザの相互作用、そのような相互作用の詳細を含む電子プログラミング案内とのユーザの相互作用、そのような相互作用の詳細を含むビデオオンデマンド（ＶＯＤ）サービスとのユーザの相互作用、ユーザによって又はエキスパートシステムによって供されるキーワード、及び見る時間／日付。
【００４９】
ＤＶＲとユーザの相互作用の詳細は、例えば、記録すること、一次停止すること、リプレイすること、早送りすること、及び早戻しすることなどの相互作用を含み得る。更に、電子的プログラミング案内とユーザの相互作用の詳細は、相互作用の継続時間、相互作用の時間及び日付、レビューするために選択されたプログラム詳細情報、及びユーザの相互作用の頻度などの相互作用の詳細を含み得る。そして、ＶＯＤとユーザの相互作用の詳細は、ＶＯＤサービスとユーザの相互作用の継続時間、ＶＯＤサービスとユーザの相互作用の時間及び日付の詳細、及びＶＯＤサービスとユーザの相互作用の頻度のような相互作用を含み得る。
【００５０】
図２Ａの工程６０８において、参加ユーザ３０４と関連付けられる態度価値は、図３〜１２と関連して上で説明された通り、人口学的情報１１４及びウェブサイト訪問／テレビ視聴情報１１６と組み合わせた、又は組合せない調査応答情報１１２に基づいて決定され得る。態度価値は、目的の人口学的、ウェブサイト訪問、及びテレビ視聴情報を超えるものを表す調査応答情報を常に考慮し、そして少なくとも部分的にユーザの主観的態度、信念又は価値を示すであろう。例えば、客観的な人口学的情報と主観的な態度の間の相違は、ユーザの年齢とユーザの原子力の承認の比較から明らかである。ユーザはその年齢を選択することができない−それはユーザの年齢に関する信念とは関係なく存在する客観的な規範である。対照的に、ユーザは、ユーザの主観的な思考過程の産物である、原子力に対する多くの異なる態度の如何なるものも有し得る。このように、この出願において使用される態度価値は、少なくとも部分的に、ユーザの主観的な思考を常に反映する。上で説明された通り、これらの態度価値は、ユーザの政治態度、法律態度、規制態度、企業態度、製品態度、及び／又は如何なるタイプの態度をも示し得る。
【００５１】
工程６１０において、コンピュータ１００は、態度価値を予測するために使用され得る参加ユーザのデバイス３００と関連付けられる特徴（ウェブサイト訪問情報、テレビ視聴情報及び／又は人口学的情報を意味する）を抽出し得る。各データ源に対して、コンピュータ１００は、一つ又はそれ以上の特別な態度価値にも関連付けられる参加ユーザのデバイス３００にどの特徴が関連付けられるかを決定し得る。コンピュータ１００は各データ源に対する各ユーザのデバイス３００と関連付けられる特徴を組み合わせることによって、各参加ユーザのデバイス３００に対する特徴ベクトルを創出し得る。
【００５２】
工程６１２において、コンピュータ１００は、不参加ユーザのデバイス３０６と関連付けられる態度価値の予測において使用するための特徴を選択し得る。コンピュータ１００は、参加ユーザ及び不参加ユーザのデバイス３００及び３０６の数の両者に共通するそれらの特徴を同定するために、抽出された特徴を比較し得る。例えば、コンピュータ１００は、どの抽出されたウェブサイトが、統計的に著しい数の参加ユーザ及び不参加ユーザのデバイスの両者によって訪問されたかを同定し得る。別の例において、コンピュータ１００は、どの抽出されたＴＶプログラムが、統計的に著しい数の参加ユーザ及び不参加ユーザのデバイスの両者によって訪問されたかを同定し得る。そのような場合の各々において、コンピュータ１００は、不参加ユーザ及び参加ユーザのデバイス３００及び３０６の両者が、特徴と態度価値の間の相関性を構築するために、それに対して十分なデータがある特徴カテゴリを選択し得る。共通の特徴の各々に対して、コンピュータ１００は、制限するものではないが、各選択された特徴と予測されるべき態度の間の相関係数及び相互情報を含む該当するスコアを決定し得る。コンピュータ１００は該当するスコアの分布を解析し得て、そして予測プロセスにおける使用に対して特徴を維持するために超えられる必要がある該当するスコア閾値を設定し得る。特徴選択工程において、予測における高い正確さを達成するためには、高い次元数が大量の訓練データ、つまり、より多くの参加ユーザのデバイスを要求し得る故に、コンピュータ１００はモデリングにおいて使用されるべき特徴ベクトルの次元数を考慮し得る。特徴の組と態度価値の間の相関性を決定するために使用され得る最終的な特徴ベクトルは、次いで、該当するスコア閾値の適用に基づいて、コンピュータ１００によって創出され得る。
【００５３】
工程６１４において、コンピュータ１００は、参加ユーザのデバイス３００に対する、一つ又はそれ以上の態度価値を有する一つ又はそれ以上の特徴の組の間の相関性を決定するためのモデリングアルゴリズムに最終の特徴ベクトルを適用し得る。使用されるアルゴリズムは、特徴（サイト訪問など）を目標レベル（態度価値）にマッピングする能力がある多数の監督される学習アルゴリズムの如何なるものでもあり得る。例えば、ナイーブベイズ、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ｋ近傍法、協調フィルタリング、又は決定木／ランダムフォレストモデルが使用され得る。オプションの実施態様において、モデルはそのようなデバイスの全てより少ない参加ユーザのデバイス３００の数と関連付けられるデータに適用され得る。そのような場合、コンピュータ１００は、参加ユーザのデバイスの検証サンプル（ｈｏｌｄ−ｏｕｔ  ｓａｍｐｌｅ）の部分である参加ユーザのデバイス３００の幾つかを選択し得る。
【００５４】
オプションの工程６１６において、コンピュータ１００は、検証サンプルに対する態度価値を予測するために、工程６１４において決定される相関性を参加ユーザのデバイス３００の検証サンプルに適用し得る。予側された態度価値は、次いで、コンピュータ１００によって、検証サンプルに対する実際の態度価値と比較され得る。コンピュータは予測される態度価値に対する推測された予測精度を決定し得る。
【００５５】
図２Ｂを参照すると、オプションの工程６１８において、推測された予測精度を改善するために、相関性モデルが次いで、修正されそして最適化され得る。工程６２０、工程６１４〜６１８は、許容できる予測精度が得られるまで繰り返され得る。
【００５６】
工程６１４又は場合により工程６２０に続き得る工程６２２において、モデルは、不参加ユーザのデバイスに対する態度価値を予測するために、不参加ユーザのデバイス３０６と関連付けられる選択された特徴に適用され得る。不参加ユーザのデバイス３０６に対して予側された態度価値は、第二のデータベース１４０中に保存され得る。工程６２４において、ターゲットを絞ったコンテンツは、各々、実際の及び予測される態度価値に基づいて、参加ユーザ及び不参加ユーザのデバイス３００及び３０６に配信され得る。
【００５７】
本発明の変更及び修正が、本発明の範囲又は精神から逸脱することなく成され得ることは当業者にとって明白であろう。例えば、関心事である特別な態度は、本発明の意図された範囲から逸脱することなく修正され得る。また、態度価値及び特徴を相関付けるために使用されるモデルも、本発明の意図された範囲から逸脱することなく変更され得る。
【図１】
2014523590.tif 000003
【図２Ａ】
2014523590.tif 000004
【図２Ｂ】
2014523590.tif 000005
【図３】
2014523590.tif 000006
【図４】
2014523590.tif 000007
【図５】
2014523590.tif 000008
【図６】
2014523590.tif 000009
【図７】
2014523590.tif 000010
【図８】
2014523590.tif 000011
【図９】
2014523590.tif 000012
【図１０】
2014523590.tif 000013
【図１１】
2014523590.tif 000014
【図１２】
2014523590.tif 000015
【国際調査報告】
2014523590.tif 000016