(57)【要約】  モバイル広告環境における不正及びその他の無効なトラフィックをリアルタイムで軽減するためのフィードバックベースのシステム及び方法の実施形態が開示される。一実施形態の３つの補完的なファセットのシステムは、システムの共通目標を達成するために互いに連携して機能する、防止、検出、制御、及びレポーティングの４つの主要なサブシステムを含む。実施形態では、決定論的及び確率論的方法が、全てのレベルのユーザエンゲージメント（インプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョン）に亘って適用され、無効なトラフィックの潜在的なソースを検出し、それらをリアルタイムでブロックする。システムの実施形態の特徴的で統一的な特徴は、検出サブシステムが、ユーザエンゲージメントの全てのレベルで用いる高度なアナリティクス及び機械学習技術を、クリックやインプレッションなどのユーザエンゲージメントの初期レベルで動作する防止サブシステムのリアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループである。本発明の実施形態は、モバイル広告不正の悪影響を大幅に低減することによって、広告ネットワーク及び広告主が各分野における競争力を向上させるのを助けることができる。【選択図】図１Ａ
2021522622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不正を軽減するための方法であって、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
受信者を対象とするデータ通信を含む入力を受信し、
受信した入力を分析して、前記データ通信のソースが正当なソースであるか悪意のあるソースであるかを判定することと、前記データ通信の前記ソースが悪意のあるソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に前記データ通信が伝達されることを防止し、前記データ通信の前記ソースが正当なソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に伝達される前記データ通信を含む不正軽減出力を生成することとを含む防止プロセスを行い、
受信した入力を使用する検出プロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの表示を含む検出プロセス出力を生成し、前記検出プロセス出力を、防止プロセス分析における使用のための前記防止プロセスへの入力として提供するように制御することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
前記不正軽減出力を用いるモニタリングプロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの更なる表示を含むモニタリングプロセス出力を生成し、前記モニタリングプロセス出力を、前記防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供し且つ前記検出プロセス出力の生成における使用のための入力として前記検出プロセスに提供するように制御することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検出プロセス出力及び／又は前記モニタリングプロセス出力が、それぞれのフィードバックループを介して、前記防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記防止プロセス、前記検出プロセス、及び前記モニタリングプロセスのうちの少なくとも１つが、リアルタイムで実行される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
前記不正軽減出力、前記検出プロセス出力、及び前記モニタリングプロセス出力のうちの少なくとも１つに関するレポーティングプロセスを実行して、レポートを生成するように制御することを更に含む請求項３から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記電子プログラム命令を介してコントローラを、前記レポートをレポートプロセス出力としてディスプレイを介して表示するように制御することを更に含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
モバイル環境で行われる広告キャンペーンにおける不正を軽減するための方法であって、前記不正が前記モバイル環境における広告に関する無効トラフィックを含み、前記不正軽減出力が高品質トラフィックを含む請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記検出プロセスが、ユーザエンゲージメントの全てのレベルでモバイル広告トラフィックを継続的に分析して、不正及びその他の無効なトラフィックをブロックするためのデータ駆動型ルールを含む検出プロセス出力を提供することを含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記防止プロセスが、前記検出プロセスからの複数のレベルでの高度なアナリティクス及び機械学習を含む検出プロセス出力をリアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを利用することによって、ユーザエンゲージメントの初期レベルにおいて不正及びその他の無効なトラフィックをブロックすることを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記モニタリングプロセスが、前記検出プロセスの前記高度なアナリティクス及び機械学習をサポートする複数のスナップショットテーブル及びデータストアを含むモニタリングプロセス出力を生成する高速データ集約、設定された予想されるパフォーマンス指標の自動モニタリング、及び前記モニタリングプロセスのアナリティクスを前記リアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記レポーティングプロセスが、取られたアクションに関する情報を、前記レポーティングプロセスからの出力を前記リアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを介して、ユーザがアクションを伝えるための能力を提供する入力を受信するためのインターフェースプロセスと組み合わせることを含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記防止プロセスが、受け取られる各クリックをブロックするときの信頼性及びリスクの程度を反映する複数のペナルティ及びリワードに関連する確率論的経験則及び機械学習アルゴリズムに基づくクリックスコアリングを介して、又は１以上の決定論的ルールによって直ちに、クリックをブロックするデュアルチャネルを含む請求項８から１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記防止プロセスが、各インストール（コンバージョン）を無効にするときの信頼性及びリスクの程度を反映する特定のペナルティ及びリワードに関連する確率論的経験則及び機械学習アルゴリズムに基づくインストール（コンバージョン）スコアリングを介して、又は１以上の決定論的ルールによって直ちに、インストール（コンバージョン）をリジェクトするデュアルチャネルを含む請求項８から１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記防止プロセスが、リジェクトされた全てのインストール及びコンバージョンの属性を、クリック及び／又はインプレッションの属性に変換して、不正及びその他の無効なトラフィックのブロッキングを、広告主のアトリビューションプラットフォームに到達し得る前の、ユーザエンゲージメントの最も初期のレベルで実行できるようにするアグリゲーションロジックを含む請求項８から１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
不正を軽減するためのシステムであって、
プロセシング手段と、
前記プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令を格納するストレージと、
入力手段とを含み、
前記プロセシング手段が、前記電子プログラム命令の制御下で、請求項１から１４のいずれか又は請求項２０に記載の方法を実行するように動作可能であることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項３から４のいずれかに従属するときに、
前記防止プロセスを実行するように動作可能な防止サブシステムと、
前記検出プロセスを実行するように動作可能な検出サブシステムと、
前記モニタリングプロセスを実行するように動作可能なモニタリングサブシステムと、
前記レポーティングプロセスを実行するように動作可能なレポーティングサブシステムとを含む請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
コンピューティング手段によって実行されると、前記コンピューティング手段に請求項１から１４のいずれか又は請求項２０に記載の方法を実行させる命令が格納されているコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
請求項１から１４のいずれか又は請求項２０に記載の方法を実行するようにプログラムされたコンピューティング手段。
【請求項１９】
コンピューティングシステムによって受信及び解釈されることができる少なくとも１つの命令を含むデータシグナルであって、前記命令が、請求項１から１４のいずれか又は請求項２０に記載の方法を実行することを特徴とするデータシグナル。
【請求項２０】
不正を軽減するための方法であって、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介してプロセッサを、
入力手段を介して入力を受信し、
前記入力を処理して不正軽減出力を生成するように制御することを含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、不正（ｆｒａｕｄ）からの保護及びその防止の分野に関する。
【０００２】
本発明は、モバイル環境における広告に関する無効なトラフィックを含む不正を軽減すること、より具体的には、それを検出及び防止することについて特に記載されるが、本発明の実施は、他の種類の不正又は欺瞞（ｄｅｃｅｐｔｉｏｎ）に関する保護を提供するために使用され得ることが理解されよう。
【背景技術】
【０００３】
明細書全体を通して、背景技術の議論はいずれも、そのような背景技術が先行技術であること、又はそのような背景技術がオーストラリア又は世界中の当該技術分野で広く知られている、若しくは技術常識の一部を形成していることを認めるものと考えられるべきではない。
【０００４】
特許請求されている発明の背景を理解するために、本発明の実施形態が運用される出願人の広告ネットワーク（アドネットワーク）及びそれが解決するように設計されている主要な問題点について、以下に説明する。
【０００５】
出願人は、アドネットワークを運営するグローバルなモバイル広告テクノロジ企業である。これは、世界最大のブランドが、モバイルソフトウェアアプリケーション（アプリ）のユーザを、デジタル世界の場所を問わず、獲得するのに役立つ。これは、インストール当たりのコストに基づいて行われ、アドネットワークの需要側では、広告主クライアントは、ユーザのデバイスでアプリのインストールが行われた場合にのみ料金を支払う。アドネットワークの供給側では、企業は、インターネットを介して広告を表示するために使用できる複数のソースからのトラフィック供給を集約する。この絶えず成長し続けるネットワークは、しばしばアドネットワークのサプライパートナーと呼ばれ、アドネットワークが電子的に追跡する全てのトラフィックのソースである。
【０００６】
本質的に、アドネットワークは、広告主クライアントとサプライパートナーとの間に位置している。一方では、広告主に、質の高いパートナーの大規模なグローバルネットワークへのアクセスを提供し、他方では、パートナーに広告へのアクセスを提供し、サイトの収益化を支援している。商標名ＮＸＵＳＴＭの下で提供される発明者所有の広告ネットワークプラットフォームは、アドネットワークを介した消費者の旅の様々な地点からの大量のデータを処理して、広告配信を最適化し、価値のある知見をキャンペーンパフォーマンスに提供するように動作可能である。
【０００７】
ＮＸＵＳＴＭシステムは、キャンペーンレベルで交差する広告主クライアントとサプライパートナー向けのアドネットワークプラットフォームである。このプラットフォームは、広告主のニーズ（需要）を適切なトラフィックソース（供給）に一致させ、パフォーマンス結果をリアルタイムで追跡し、トラフィックを継続的に最適化することでキャンペーン効率を保証することに関し、そのために動作可能である。ＮＸＵＳＴＭシステムは、大規模に動作し、数千ものアクティブなキャンペーンに亘って毎日６０億を超えるデータポイントを処理している。他の機能の中でも、キャンペーンパフォーマンスを最大限にするために、モニタリング、レポーティング、及び多くのアルゴリズムによる最適化ソリューションを提供することができる。
【０００８】
しかし、当初の成功の後に、問題点がアドネットワークによって特定され、この問題点は、不正及び他のタイプの無効なトラフィック（ＩＶＴ）がトラフィックを支配し始め、パフォーマンスメトリクスとそれに基づく判定を歪めていた。不正なインストールとコンバージョンは検出が困難で、その存在により、キャンペーンの最適化と意思決定のためにＮＸＵＳＴＭシステム又は広告主クライアント自身が使用するパフォーマンスデータが歪められたときに、その影響はしばしば大きくなった。不正の増加に伴い、パフォーマンス及び測定確度が歪められる中で、エンゲージメントに役に立たないソースに、貴重な広告費用が浪費された。
【０００９】
モバイル広告における不正の問題は、世界規模である。Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ（ｗｗｗ．ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ．ｃｏｍ／ＰｏｏｒＱｕａｌｉｔｙ−ｉ−Ａｄｓ＋Ｃｏｓｔ＋Ｍａｒｋｅｔｅｒｓ＋７４＋Ｂｉｌｌｉｏｎ＋Ｌａｓｔ＋Ｙｅａｒ／−／Ｅ−ＰＲＥ９７２４）によると、２０１６年にはディスプレイ広告だけで推定７４億ドルが浪費され、２０２１年までには１０９億ドルに達するとのことである。２０１８年以降、デスクトップに対するモバイルトラフィックの優位性はもはや疑いの余地がないので、これらの見積もりは、本質的にモバイル広告における問題のスケールを定量化している。広告主がこの問題に気付くにつれて、この領域の全ての主要なプレーヤーが、独自の不正防止ソリューションを開発しようとするか又は他の誰かの不正防止サービスを使用してビジネスをサポートすることが通常となっている。
【００１０】
モバイル広告不正からの保護の分野における既存の提案の発明者らによる徹底的な分析から、殆どのソリューションがクリック及び／又はコンバージョンのスコアリング又はフラグ付けに着目していることが分かり、これは、無効なトラフィックをリアルタイムでブロックすることとは明らかに異なる。フラグが立てられたクリック又はコンバージョンを、直ちにブロックするのではなく、単にレポーティングすることは、不正防止の事後パラダイムであり、このパラダイムでは、被害が発生した後に防止措置が適用され、これは、多くの場合、不正が検出されてからかなり後のことである。その結果、チャージバック、調整、最終的にはレピュテーションの低下に至ることがある。
【００１１】
必要なのは、インプレッションが配信された直後又はクリックが登録された直後に、不正又はその他の無効なトラフィックをリアルタイムで軽減するシステムである。システムは、理想的には、ユーザエンゲージメントの全てのレベル（インプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、コンバージョンなど）で利用可能なデータを使用して無効なトラフィックを検出した後、取得した知見を、インプレッションやクリックなどのコンバージョンファネルの最も初期のレベルでトラフィックをブロックするのに使用可能なルール及びアクションに変換できなければならない。
【００１２】
無効なトラフィックをリアルタイムで効率的に軽減するシステムを開発することは、ユーザエンゲージメントの初期レベル（即ち、コンバージョンファネル）及びＮＸＵＳＴＭシステムが動作するスケールにおいて、本発明者らにとって解決すべき主要な問題となった。モニタリングの全てのレイヤ（表示、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョン）でデータを処理することにより、無効なトラフィックを継続的に阻止し、これらのレイヤのそれぞれでのパフォーマンスレポートの精度を向上させ、続いて、より多くの情報に基づいた決定を通じてパフォーマンスの最適化を推進するシステムを設計することが必要であった。
【００１３】
本発明の実施形態が提供しようとする、以下の望ましい初期システム要件は、この点に関し、本発明者らが特定した。
１．全ての新たなサプライパートナーの効果的なスクリーニング。有害な事象が発生した後に対処するよりも、それが発生するのを防止する方が常に有効である。換言すれば、予防は治療よりも優れている。
２．ＭＲＣのＩｎｖａｌｉｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ  Ａｄｄｅｎｄｕｍの文書に記載されているＩＶＴの検出及びフィルタリングに関するＭｅｄｉａ  Ｒａｔｉｎｇ  Ｃｏｕｎｃｉｌ（ＭＲＣ）のガイダンスとの整合性。
３．モバイル広告不正の特定の側面に対処するのに効率的であることが証明された既存の不正防止ソリューションとの効率的な統合。優れたシステムは、常にその部分の合計を超える。
４．無効なトラフィックを、リアルタイムでの、且つインプレッションやクリックなどのコンバージョンファネルの初期レベルでのブロッキング。これにより、単に不正なクリックを広告主にもたらさないことによって、インストールやコンバージョンが不正に起因することを防止する。
５．自動リアルタイムトラフィックバリデーションソリューションの一部として、モニタリングの全てのレイヤ（インプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョンなど）においてデータを処理し、不正の影響を軽減すると共に、効率的なスコアリングメカニズムを可能にすることによってパフォーマンスを最適化する。このスコアリングメカニズム、単純な決定論的ルール又は高度な機械学習アルゴリズムのいずれかによって駆動され、ブロッキングサブシステムを継続的にフィードする。
６．複雑なデータ駆動型ロジックを拡張して、データから自動的に取得されるものに限定されない考慮事項に基づくヒトによって提供される単純なルールで無効なトラフィックをブロックする。
７．高度なアナリティクスと機械学習を使用して、キャンペーンが完了するたびに増えるビッグデータの新たなタイプの不正やその他の疑わしいパターンを継続的に検出する。
【００１４】
更に、ソリューション全体が、増大した又は拡大しているワークロードの下で対処及び実行可能でそのように動作可能であることが望ましく、ＮＸＵＳＴＭシステムが日常的に収集及び処理できるより多くのデータに拡張可能である必要がある。前記要件の全てに対処しようとするシステムの実施形態が、モバイル広告における不正の問題を効果的に軽減するために、本発明者らが発明したソリューションとして本明細書に開示される。リアルタイムでクリックをブロックすることがウェブトラフィックで提案されている（例えば、特許文献１）、その発明者らは、ユーザエンゲージメントの全てのレベルで利用可能なデータを使用することによって、モバイル広告トラフィックのリアルタイムブロックに対する関連する提案を認識していない。
【００１５】
この背景技術に鑑みて、本発明は為されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明の実施形態の目的は、先行技術の不利な点の少なくとも１つ又は複数を克服又は改善しようとすること、又は有用な代替案を提供することである。
【００１７】
本明細書全体を通して、文脈上別段の断りがない限り、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、及び「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、記載されたステップ若しくは要素又はステップ若しくは要素の群を含み、その他のステップ若しくは要素又はステップ若しくは要素の群を排除しないと理解される。
【００１８】
本明細書で使用される「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」又は「含む（ｗｈｉｃｈ  ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」又は「含む（ｔｈａｔ  ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語のいずれかもまた、その用語に続く要素／特徴を少なくとも含むが、他のものを排除しないことを意味するオープンな用語である。したがって、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」と同義であり、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」を意味します。
【００１９】
特許請求の範囲、並びに前記サマリー及び以下の説明において、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｃａｒｒｙｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、「関する（ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ）」、「保持する（ｈｏｌｄｉｎｇ）」、「から構成される（ｃｏｍｐｏｓｅｄ  ｏｆ）」などのいずれの移行句もオープンエンド、即ち、「含むが、これに限定されない」ことを意味すると理解されるべきである。「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｆ）」及び「本質的にからなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ  ｏｆ）」の移行句のみが、それぞれ、クローズド又はセミクローズドの移行句であるものとする。
【００２０】
「リアルタイム」という用語、例えば、「リアルタイムデータの表示」は、システムの処理制限とデータを正確に測定するために必要な時間を考慮して、意図的な遅延なしにデータを表示することを意味する。
【００２１】
本明細書に記載されているものと類似又は等価な任意の方法及び材料を本発明の実施又は試験に使用することができるが、好ましい方法及び材料を記載する。本明細書に記載の方法、装置、及びシステムは、様々な方法で、様々な目的のために実施され得ることが理解されよう。本明細書での説明は単なる一例に過ぎない。
【００２２】
本明細書で概説される様々な方法又はプロセスは、様々なオペレーティングシステム又はプラットフォームのいずれかを使用する１以上のプロセッサで実行可能なソフトウェアとしてコード化することができる。更に、そのようなソフトウェアは、多くの適切なプログラミング言語及び／又はプログラミング又はスクリプトツールのいずれかを使用して記述することができ、また、フレームワーク又は仮想マシン上で実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることができる。
【００２３】
これに関連して、様々な本発明の概念は、コンピュータ可読記憶媒体（又は複数のコンピュータ可読記憶媒体）（例えば、コンピュータメモリ、１以上のフロッピーディスク、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ又は他の半導体デバイスにおける回路構成、又は他の非一過性媒体又は有形コンピュータ記憶媒体）として具現化することができる。これらの媒体には、１以上のプログラムがコードされており、これらのプログラムは、１以上のコンピュータ又は他のプロセッサで実行されると、上述した本発明の様々な実施形態を実施する方法を実行する。コンピュータ可読媒体は、トランスポート可能であることができ、それに格納された１以上のプログラムを、１以上の異なるコンピュータ又は他のプロセッサにロードして、上述した本発明の様々な態様を実施することができる。
【００２４】
「プログラム」又は「ソフトウェア」という用語は、本明細書では、一般的な意味で使用され、上述した実施形態の様々な態様を実施するようにコンピュータ又は他のプロセッサをプログラムするために使用できる任意のタイプのコンピュータコード又はコンピュータ実行可能命令のセットを意味する。更に、一態様によれば、実行されたときに本発明の方法を実行する１以上のコンピュータプログラムは、単一のコンピュータ又はプロセッサに存在する必要はないが、多数の異なるコンピュータ又はプロセッサ間においてモジュール方式で分配され、本発明の様々な態様を実施可能であることを理解されたい。
【００２５】
コンピュータ実行可能命令は、１以上のコンピュータ又は他のデバイスによって実行されるプログラムモジュールなどの多くの形式であることができる。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを行う又は特定の抽象データタイプを実行するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。典型的には、プログラムモジュールの機能性は、様々な実施形態において望まれるように組み合わせる又は分配することができる。
【００２６】
また、データ構造及びデータベースは、任意の適切な形式でコンピュータ可読媒体に格納することができる。説明を簡単にするために、データ構造は、データ構造内のロケーションによって関連付けられたフィールドを有するように示されることがある。このような関係は、同様に、フィールド間の関係を伝達するコンピュータ可読媒体内のロケーションを、フィールド用ストレージに割り当てることによって達成することができる。しかしながら、任意の適切なメカニズムを使用して、データ要素間の関係を確立するポインタ、タグ、又は他のメカニズムを使用することなどによって、データ構造のフィールド内の情報間の関係を確立することができる。
【００２７】
また、様々な本発明の概念は、１以上の方法として具現化することができ、その例が提供されている。方法の一部として行われる行為は、任意の適切な方法で順序立てることができる。したがって、例示的な実施形態では連続する行為として示されていても、いくつかの行為を同時に行うことを含み得る、説明とは異なる順序で行為を行う実施形態を構築することができる。
【００２８】
本明細書及び特許請求の範囲で使用される「及び／又は」という句は、それにより結合される要素の「いずれか又は両方」、即ち、ある場合には結合的に存在し、他の場合には分離的に存在する要素を意味すると理解されるべきである。「及び／又は」を伴ってリストされた複数の要素は、同様の方法で解釈する必要があり、即ち、それにより結合される要素の「１以上」である。「及び／又は」節によって具体的に特定される要素以外の他の要素は、具体的に特定される要素に関連するか否かにかかわらず、任意に存在することができる。したがって、非限定的な例として、「Ａ及び／又はＢ」は、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などのオープンエンドの言語と組合せて使用されるとき、一実施形態では、Ａのみに言及することができ（任意に、Ｂ以外の要素を含む）；別の実施形態では、Ｂのみに言及することができ（任意、Ａ以外の要素を含む）；更に別の実施形態では、Ａ及びＢの両方に言及することができ（任意に、他の要素を含む）；などを意味する。
【００２９】
本明細書及び特許請求の範囲で使用されるとき、「又は」は、上で定義した「及び／又は」と同じ意味を有すると理解されるべきである。例えば、リスト内の項目を分ける場合、「又は」又は「及び／又は」は、内包的であると解釈されるものとする。即ち、多数の要素の少なくとも１つだが、１超である場合も含み、任意に更なる、リストされていない事項を含む。「〜の１つのみ（ｏｎｌｙ  ｏｎｅ  ｏｆ）」又は「〜の正確に１つ（ｅｘａｃｔｌｙ  ｏｎｅ  ｏｆ）」など、それとは反対の意味で明確に示される用語のみ、又は、特許請求の範囲で使用される「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｆ）」は、多数の要素又はそのリストのうちの正確に１つの要素を含むことを意味する。一般に、本明細書で使用される「又は」という用語は、「いずれか（ｅｉｔｈｅｒ）」、「〜の１つ（ｏｎｅ  ｏｆ）」、「〜の１つだけ（ｏｎｌｙ  ｏｎｅ  ｏｆ）」、又は「〜の正確に１つ（ｅｘａｃｔｌｙ  ｏｎｅ  ｏｆ）」などの排他的用語が先行する場合、排他的選択肢（即ち、「一方又は他方であり、両方ではない（ｏｎｅ  ｏｒ  ｔｈｅ  ｏｔｈｅｒ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｂｏｔｈ）」を示すものとのみ解釈されるものとする。「本質的にからなる」は、クレームで使用されるとき、特許法の分野で使用される通常の意味を有するものとする。
【００３０】
本明細書及び特許請求の範囲で使用されるとき、「少なくとも１つ」という句は、１以上の要素のリストに関して、前記リスト中の任意の１以上の要素から選択される少なくとも１つの要素を意味すると理解されるべきであり、必ずしも、要素のリスト中に具体的に記載された各要素の少なくとも１つずつを含むのではなく、且つ要素のリスト中の要素の任意の組合せを排除しない。この定義はまた、「少なくとも１つ」という句が言及する要素のリスト中で具体的に特定される要素以外の要素が、具体的に特定される要素に関連するか否かにかかわらず、任意に存在することを可能にする。したがって、非限定的な例として、「Ａ及びＢの少なくとも１つ」（又は、等価なものとして「Ａ又はＢの少なくとも１つ」、又は等価なものとして「Ａ及び／又はＢの少なくとも１つ」）は、一実施形態では、任意に１超を含む少なくとも１つのＡに言及し、Ｂが存在しない（及び任意にＢ以外の要素を含む）；別の実施形態では、任意に１超を含む少なくとも１つのＢに言及し、Ａが存在しない（及び任意にＡ以外の要素を含む）；更に別の実施形態では、任意に１超を含む少なくとも１つのＡ及び任意に１超を含む少なくとも１つのＢを含む（及び任意に他の要素を含む）；などを意味する。
【００３１】
本明細書の目的のために、方法ステップが順に記載されている場合、この順を解釈する他のロジカルな方法がない限り、これらのステップがその順で時系列に行われることを必ずしも意味しない。
【００３２】
更に、本発明の特徴又は態様がマーカッシュ群で記載される場合、当業者は、本発明が、マーカッシュ群の任意の個々のメンバ又はメンバのサブグループによっても記載されることを認識するであろう。
【００３３】
本発明の実施形態は、前記先行技術の欠点の１以上を克服する、少なくとも改善すること、又は消費者に有用な又は商業的な選択肢を提供することを目的とする。
【００３４】
本発明の実施形態の他の利点は、以下の説明から明らかとなり、添付の図面に関連して把握され、例示を介して、本発明の好ましい実施形態が開示される。
【００３５】
本発明の第１の主な態様によれば、不正を軽減するための方法が提供され、前記方法は、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
受信者を対象とするデータ通信を含む入力を受信し、
受信した入力を分析して、前記データ通信のソースが正当なソースであるか悪意のあるソースであるかを判定することと、前記データ通信の前記ソースが悪意のあるソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に前記データ通信が伝達されることを防止し、前記データ通信の前記ソースが正当なソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に伝達される前記データ通信を含む不正軽減出力を生成することとを含む防止プロセスを行い、
受信した入力を使用する検出プロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの表示を含む検出プロセス出力を生成し、前記検出プロセス出力を、防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供するように制御することを含む。
【００３６】
上記の態様、及び以下に記載する態様の実施形態及び実施は、以下の任意の特徴の１以上を組み込むことができる。
【００３７】
一実施形態では、前記方法は、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段が、前記不正軽減出力を用いるモニタリングプロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの更なる表示を含むモニタリングプロセス出力を生成し、前記モニタリングプロセス出力を、前記防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供し且つ前記検出プロセス出力の生成における使用のための入力として前記検出プロセスに提供するように制御することを更に含む。
【００３８】
別の実施形態では、前記検出プロセス出力及び／又は前記モニタリングプロセス出力が、それぞれのフィードバックループを介して、前記防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供される。
【００３９】
更なる実施形態では、前記防止プロセス、前記検出プロセス、及び前記モニタリングプロセスのうちの少なくとも１つが、リアルタイムで実行される。
【００４０】
一実施形態では、前記方法は、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、前記不正軽減出力、前記検出プロセス出力、及び前記モニタリングプロセス出力のうちの少なくとも１つに関するレポーティングプロセスを実行して、レポートを生成するように制御することを更に含む。
【００４１】
そのような実施形態では、前記方法は、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、ディスプレイを含む出力手段を介して出力としてレポートを表示するように制御することを更に含むことができる。
【００４２】
実施形態では、前記方法は、モバイル環境で行われる広告キャンペーンにおける不正を軽減するためのものであり、前記不正が前記モバイル環境における広告に関する無効トラフィックを含み得、前記不正軽減出力が高品質トラフィックを含み得る。
【００４３】
一実施形態では、前記検出プロセスが、ユーザエンゲージメントの全てのレベルでモバイル広告トラフィックを継続的に分析して、好ましくはルーチン的に、不正及びその他の無効なトラフィックをブロックするためのデータ駆動型ルールを含む検出プロセス出力を提供することを含む。
【００４４】
別の実施形態では、前記防止プロセスが、前記検出プロセスからの複数のレベルでの高度なアナリティクス及び機械学習を含む検出プロセス出力をリアルタイムブロッキング手段又はメカニズムに接続するフィードバックループを利用することによって、ユーザエンゲージメントの初期レベル、例えば、クリック、において不正及びその他の無効なトラフィックをブロックすることを含む。
【００４５】
更なる実施形態では、前記モニタリングプロセスが、前記検出プロセスの前記高度なアナリティクス及び機械学習をサポートする複数のスナップショットテーブル（及びデータストア）を含むモニタリングプロセス出力を生成する高速データ集約、設定された予想されるパフォーマンス指標の自動モニタリング、及び前記モニタリングシステムのアナリティクスを前記リアルタイムブロッキング手段又はメカニズムに接続するフィードバックループを含む。
【００４６】
一実施形態では、前記レポーティングプロセスが、取られたアクションに関する情報（例えば、ブロックされたクリック、リジェクトされたインストールなどに関するテーブル、チャート、及びダッシュボード）を、データ駆動型ルール及び前記検出プロセスによって検出プロセス出力として提供される経験則に加えて、ユーザが、前記レポーティングプロセスを前記リアルタイムブロッキング手段又はメカニズムに接続するフィードバックループを介して、アクション、好ましくは即時の予防的アクションを通信する又は伝えることができる能力を提供する入力を受信するためのインターフェースプロセスと効果的に組み合わせることを含む。
【００４７】
別の実施形態では、前記防止プロセスが、受け取られる各クリックをブロックするときの信頼性及びリスクの程度を反映する複数のペナルティ及びリワードに関連する確率論的経験則及び機械学習アルゴリズムに基づくクリックスコアリングを介して、又は１以上の決定論的ルールによって直ちに、クリックをブロックするデュアルチャネルを含む。
【００４８】
更なる実施形態では、前記防止プロセスが、各インストール（コンバージョン）を無効にするときの信頼性及びリスクの程度を反映する特定のペナルティ及びリワードに関連する確率論的経験則及び機械学習アルゴリズムに基づくインストール（コンバージョン）スコアリングを介して、又は１以上の決定論的ルールによって直ちに、インストール（コンバージョン）をリジェクトするデュアルチャネルを含む。
【００４９】
一実施形態では、前記防止プロセスが、リジェクトされた全てのインストール及びコンバージョンの属性を、クリック及び／又はインプレッションの属性に変換して、不正及びその他の無効なトラフィックのブロッキングを、広告主のアトリビューションプラットフォームに到達し得る前の、ユーザエンゲージメントの最も初期のレベルで実行できるようにする、好ましくは単純な条件付きカウンティング又は複雑なクラスタリングアルゴリズムを介する、アグリゲーションロジックを含む。
【００５０】
一実施形態では、シールドプロセス、ガードプロセス、及びモニタリングプロセスは補完的であり、広告キャンペーン前、広告キャンペーン中、及び広告キャンペーン後に不正及びその他の無効なトラフィックを継続的に検出及び／又はブロックするように動作可能である。
【００５１】
別の実施形態では、防止、検出、モニタリング、及びレポーティングシステムは、互いに連携して動作し、全てのアクティブなキャンペーンに対してリアルタイムで効率的な無効なトラフィックの軽減を提供する。
【００５２】
本発明の第２の主な態様によれば、不正を軽減するためのシステムが提供され、前記システムは、
プロセシング手段と、
前記プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令を格納するストレージと、
入力手段とを含み、
前記プロセシング手段が、前記電子プログラム命令の制御下で、前記第１の主な態様の方法若しくは第６の主な態様の方法又は本明細書の記載にしたがってアレンジされた方法の任意の実施形態を実行するように動作可能である。
【００５３】
一実施形態では、前記システムは、防止プロセスを実行するように動作可能な防止サブシステムと、検出プロセスを実行するように動作可能な検出サブシステムと、モニタリングプロセスを実行するように動作可能なモニタリングサブプロセスと、レポーティングプロセスを実行するように動作可能なレポーティングサブシステムとを含む。
【００５４】
本発明の第３の主な態様によれば、コンピューティング手段によって実行されると、前記コンピューティング手段に、前記第１の主な態様の方法若しくは第６の主な態様の方法又は本明細書の記載にしたがってアレンジされた方法の任意の実施形態を実行させる命令が格納されているコンピュータ可読記憶媒体が提供される。
【００５５】
本発明の第４の主な態様によれば、前記第１の主な態様の方法若しくは第６の主な態様の方法又は本明細書の記載にしたがってアレンジされた方法の任意の実施形態を実行するようにプログラムされたコンピューティング手段が提供される。
【００５６】
本発明の第５の主な態様によれば、前記第１の主な態様の方法若しくは第６の主な態様の方法又は本明細書の記載にしたがってアレンジされた方法の任意の実施形態を実行する、コンピューティングシステムによって受信及び解釈されることができる少なくとも１つの命令を含むデータシグナルが提供される。
【００５７】
本発明の第６の主な態様によれば、不正を軽減するための方法が提供され、前記方法は、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介してプロセシング手段を、
入力手段を介して入力を受信し、
前記入力を処理して不正軽減出力を生成するように制御することを含む。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
本発明の範囲内であり得る任意の他の形態にもかかわらず、本発明の好ましい実施形態を、添付の図面を参照しつつ、単なる例として記載する。
【００５９】
【図１Ａ】図１Ａは、本発明の一態様に係るシステムの実施形態の単純化した高レベルダイアグラムを示し、有効な非不正ユーザの通信フローを示す図である。
【００６０】
【図１Ｂ】図１Ｂは、図１Ａのシステムの単純化した高レベルダイアグラムを示し、無効な不正ユーザの通信フローを示す図である。
【００６１】
【図１Ｃ】図１Ｃは、図１Ａのシステムの概略的ダイアグラムを示す図である。
【００６２】
【図２】図２は、本発明の態様に係る方法の実施形態を実施する際に、図１Ａのシステムによって実行されオペレーションのフローチャートを示す図である。
【００６３】
【図３】図３は、図１Ａのシステムと他のビジネスシステムテクノロジプラットフォームとの間の機能的オーバーラップを示す図である。
【００６４】
【図４】図４は、図１Ａのシステムの３つの主要なファセット：シールド、ガード、及びウォッチを示す図である。
【００６５】
【図５】図５は、図１Ａのシステムの４つの主要なサブシステム：検出、防止、モニタリング、及びレポーティングを示す図である。
【００６６】
【図６】図６は、図１Ａのシステムの検出サブシステムが動作する５つのレベルのユーザエンゲージメント：インプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョンを示す図である。
【００６７】
【図７】図７は、パートナーステータスワークフローを示す図である。
【００６８】
【図８】図８は、図１Ａのシステムのサブシステムの主要なプロセスを示す図である。
【００６９】
【図９】図９は、図１Ａのシステムのトラフィックブロッキングダイアグラムを示す図である。
【００７０】
【図１０】図１０は、ＷＡＦレベルでクリックをブロックするためのルールのいくつかを示す図である。
【００７１】
【図１１】図１１は、理由ｉｄごとのブラックリストテーブルの一般的な内容を示す図である。
【００７２】
【図１２】図１２は、ブラックリストルールの分類を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００７３】
本発明は、以下の特定の実施形態によって範囲が限定されるものではない。詳細な説明は、例示のみを目的とする。機能的に等価の製品、組成物、及び方法は、本明細書に記載される本発明の範囲内である。この立場と整合して、当業者は、本明細書に記載の本発明が、具体的に記載されたもの以外の変形及び変更を受けることがあることを理解しよう。本発明は、そのような全ての変形及び変更を含むと理解されるべきである。本発明はまた、本明細書中で言及される又は示される全てのステップ、特徴、組成物、及び化合物を、個別に又は集合的に、及びこれらのステップ又は特徴の任意のあらゆる組合せ又は任意の２以上を含む。
【００７４】
本発明の更なる特徴は、本明細書の実施例により完全に記載される。しかし、この詳細な説明は、本発明を例示する目的でのみ含まれており、前述の本発明の広い記載を制限することとしては、決して理解されるべきではないことを理解されたい。
【００７５】
本明細書中に引用された全ての刊行物（特許、特許出願、ジャーナル記事、実験マニュアル、書籍、又はその他の文書など）の開示全体を、参照により本明細書に援用する。参考文献はいずれも、先行技術を構成する、又は本発明が関する分野で実施する当業者の技術常識の一部を構成すると認めるものではない。
【００７６】
本明細書全体を通して、文脈上別段の断りがない限り、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という用語、又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」若しくは「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの変形は、指定された整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）又は整数の群を含み、他の整数又は整数の群を排除しないことを意味すると理解される。
【００７７】
更に、本明細書全体を通して、文脈上別段の断りがない限り、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」という用語、又は「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」若しくは「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」などの変形は、指定された整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）又は整数の群を含み、他の整数又は整数の群を排除しないことを意味すると理解される。
【００７８】
本明細書で使用される選択された用語の他の定義は、本発明の詳細な説明にみることができ、全体に適用され得る。別段の断りがない限り、本明細書で使用される他の全ての科学的及び技術的用語は、本発明が属する技術分野の当業者に一般に理解されているのと同一の意味を有する。
【００７９】
本明細書に記載の本発明は、値の１以上の範囲（例えば、サイズ、変位、及び電界強度など）を含み得る。値の範囲は、範囲を定義する値を含む範囲内の全ての値、及びその範囲の境界を定義する値に直接隣接する値と同一又は実質的に同一の結果をもたらす、範囲に隣接する値を含むと理解される。例えば、当業者は、ある範囲の上限又は下限の１０％の変動が十分に適切であり得、本発明に含まれることを理解しよう。より具体的には、ある範囲の上限又は下限の変動は、５％又は当技術分野で一般に認識される変動のうちのいずれか大きい方である。
【００８０】
本明細書全体を通して、「約」や「およそ」などの相対的な言語が使用される。この言語は、指定された数又は範囲に対して少なくとも１０％の変動性を含ませようとするためのものである。その変動性は、指定された特定の数のプラス１０％又はマイナス１０％であり得る。
【００８１】
図面において、同一の特徴部分には、同一の参照番号が付されている。
【００８２】
本明細書中での背景技術の議論から、既存技術に欠点があることは明らかである。本発明の実施形態は、この状況を改善しようとするものである。
【００８３】
ＴｒａｆｆｉｃＧｕａｒｄＴＭシステム１０の概要
図１Ａでは、本発明の態様に係る不正を軽減するための、通信ネットワークの一部として実施されるシステム１０の第１の実施形態が示され、第１のイベント中の通信ネットワークにおける通信フローを示す。記載されるように、システム１０は、フィードバックベースのリアルタイムのモバイル不正軽減システムの実施である。
【００８４】
図１Ｂは、第２のイベント中のシステム１０との通信ネットワークにおける通信フローを示す。
【００８５】
この実施形態では、システム１０は、モバイル環境で行われる広告キャンペーンなどのキャンペーンにおける不正を軽減するためのものであり、前記不正は、モバイル環境における広告上の無効なトラフィックを含む。
【００８６】
この目的のために、本発明の実施は、本実施形態では、商標ＴｒａｆｆｉｃＧｕａｒｄＴＭとして提供されるシステム１０及び関連する方法を含む不正軽減プラットフォームの形態で提供され、これは、前記したビジネスのシステム（即ち、ＮＸＵＳＴＭシステム）を、特に、大規模に、リアルタイムで、コンバージョンファネルの初期レベルで無効なトラフィックを検出及び防止するように動作可能な効果的且つ効率的なソリューションで補完するという問題を解決しようとするために開発された。更に詳細に説明されるように、この実施形態では、システム１０は、多数の利点を備えたデータ駆動型のエンタープライズグレードの不正防止及び検出ソリューションを含む。サプライパートナー間のコンプライアンスを促進し、それらのソースの品質を可視化し、レピュテーションをセーフガードするのに役立つように機能する。広告主クライアントの場合、それらのターゲットオーディエンスからの高品質トラフィックとコンバージョンを配信することができる。
【００８７】
モバイル広告不正及びその他の無効なトラフィックを軽減することは、より一般的なキャンペーン最適化問題の重要な部分であることは明らかである。図３には、ビジネスとＴｒａｆｆｉｃＧｕａｒｄＴＭプラットフォームとの相乗効果が示されている。本発明の実施形態では、キャンペーンのためのより多くのインストールを単に見つけることによって収益を増加させるタスクが、ＩＶＴによるリスクを最小限に抑えながら収益を増加させるタスクになる。新たなスキームでは、ビジネスシステムは、モバイルアプリのインストール（ユーザ）を見つけるために動作可能であり、システム１０を使用して、それらが高品質であることを確認する（即ち、例えば、宣伝された製品に真に興味を有する実在するユーザ、潜在的に収益を生み出すユーザからかどうか）。
【００８８】
本発明はこの点に関して限定されず、本発明の実施は、他のタイプの不正又は欺瞞に関する保護を提供するために使用され得ることが理解される。
【００８９】
システム１０は、適切な回路及び接続を介して動作可能に結合された複数のコンポーネント、サブシステム、及び／又はモジュールを含み、システム１０が本明細書に記載の機能及び動作を実行できるようにする。システム１０は、本発明の実施形態に係る不正を軽減するための方法などの適切なコンピュータ命令を受信、保存、及び実行するために必要な適切なコンポーネントを含む。
【００９０】
特に、図１Ｃに示されるように、システム１０は、実施形態では、サーバ１２の形態のコンピュータシステムを含む。サーバ１２は、この実施形態では、コントローラ１４と、コントローラ１４を制御するための電子プログラム命令を格納するためのストレージ１６と、情報及び／又はデータとを含むコンピューティング手段と；ユーザインターフェースを表示するためのディスプレイ１８と；入力手段２０とを含み、これらはいずれも容器又はハウジング２２内に収容されている。
【００９１】
更に詳細に説明するように、コントローラ１４は、電子プログラム命令の制御下で、入力手段を介して入力を受信し、前記入力を処理して不正軽減出力を生成するように動作可能である。
【００９２】
特に、コントローラ１４は、電子プログラム命令の制御下で、
受信者を対象とするデータ通信を含む入力を受信し、
受信した入力を分析して、前記データ通信のソースが正当なソースであるか悪意のあるソースであるかを判定することと、前記データ通信の前記ソースが悪意のあるソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に前記データ通信が伝達されることを防止し、前記データ通信の前記ソースが正当なソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に伝達される前記データ通信を含む不正軽減出力を生成することとを含む防止プロセスを行い、
受信した入力を使用する検出プロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの表示を含む検出プロセス出力を生成し、前記検出プロセス出力を、防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供するように動作可能である。
【００９３】
一実施形態では、コントローラ１４は、電子プログラム命令の制御下で、不正軽減出力を用いるモニタリングプロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの更なる表示を含むモニタリングプロセス出力を生成し、前記モニタリングプロセス出力を、防止プロセス分析における使用のための入力として防止プロセスに提供し且つ検出プロセス出力の生成における使用のための入力として検出プロセスに提供するように動作可能である。
【００９４】
本発明の実施形態では、検出プロセス出力及びモニタリングプロセス出力は、それぞれのフィードバックループを介して防止プロセス分析における使用のための入力として防止プロセスに提供される。
【００９５】
更に、実施形態では、システム１０は、防止プロセス、検出プロセス、及びモニタリングプロセスをリアルタイムで実行するように動作可能である。
【００９６】
実施形態では、コントローラ１４は、電子プログラム命令の制御下で、不正軽減出力、検出プロセス出力、及びモニタリングプロセス出力のうちの少なくとも１つに関するレポーティングプロセスを実行して、レポートを生成するように動作可能である。
【００９７】
実施形態では、入力は、キャンペーンに関連するデータ及び／又は情報を含む。
【００９８】
記載の実施形態では、不正軽減出力は、高品質トラフィックを含む。
【００９９】
本発明の実施形態では、入力は、１以上のソースから、検索、受信、抽出、及び特定の１以上によって取得することができる。入力の１以上のソースは、ストレージ１６、及び／又はサーバ１２から離れた他の場所に存在することができる。
【０１００】
図１Ａ及び１Ｂに示されるように、システム１０は、サーバ、パーソナルコンピュータ、端末、ワイヤレス又はハンドヘルドコンピューティングデバイス、固定電話通信デバイス、又はモバイル（携帯）電話やスマートフォンなどのモバイル通信デバイスなどの１以上のリモートデータ通信ソース又はデバイス２６に様々に接続することができる１以上の通信リンク２４を介して通信ネットワークの一部として通信するように動作可能である。複数の通信リンク２４のうちの少なくとも１つは、電気通信ネットワークを介して外部コンピューティングネットワークに接続することができる。
【０１０１】
説明した実施形態では、リモートデバイス２６は、正当なエンティティによって所有及び／又は操作される１以上の正当なクライアントデバイス２８（即ち、正当なソース）、悪意のあるエンティティによって所有及び／又は操作される１以上の悪意のあるデバイス３０（即ち、非合法又は悪意のあるソース）、及び広告主又は広告主の指定された当事者によって所有及び運営される広告主ウェブサーバ３２の形態のコンピューティングシステムを含む。
【０１０２】
実施形態では、サーバ１２は、一元管理された管理センターに物理的に配置される。代替の実施形態では、それは、クラウドベースのプラットフォームに保持することができる。
【０１０３】
コントローラ１４は、プロセッサの形態のプロセシング手段を含む。
【０１０４】
ストレージは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）とランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。
【０１０５】
サーバ１２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、又はディスクドライブに保持され得、サーバプロセッサによって実行され得る命令を受信することができる。サーバプロセッサは、電子プログラム命令の制御下で、以下で更に詳細に説明するように、命令の処理／実行及びシステム１０を通るデータ及び情報のフローの管理などのアクションを実行するように動作可能である。
【０１０６】
サーバ１２は、その記憶装置に存在する複数のデータベース又はデータバンクにアクセスするためのコマンドを出すことができるサーバーオペレーティングシステムを含む。実施形態では、ブラックリストデータベース３４及びデータストア３６を含む２つのそのようなデータベース又はデータバンクが提供される。オペレーティングシステムは、データベース３４及び３６と、本明細書に記載の本発明の実施形態にしたがって、それぞれのステップ、機能、及び／又は手順をサーバ１２に実行させるサーバソフトウェアのセット／スイートの１以上のコンピュータプログラムと相互作用するようにアレンジされる。
【０１０７】
サーバーソフトウェアセットのコンピュータプログラム、及びシステム１０のコンピューティングコンポーネントのための他の電子命令又はプログラムは、当業者によく知られているように、任意の適切な言語で書くことができる。本発明の実施形態では、電子プログラム命令は、実施又は実施形態の要件に応じて、スタンドアロンアプリケーションとして、ネットワークを介するセット又は複数のアプリケーションとして提供される、又はミドルウェアとして追加することができる。
【０１０８】
本発明の代替の実施形態では、ソフトウェアは、１以上のモジュールを含むことができ、ハードウェアで実行することができる。そのような場合、例えば、モジュールは、それぞれが当技術分野で周知である以下の技術のいずれか又は組合せで実行することができる。即ち、データシグナルに対して論理機能を実行させるための論理ゲートを有する離散論理回路、適切な組み合わせ論理ゲート、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などを有する特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）。
【０１０９】
コンピューティング手段は、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）；デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）；マイクロコントローラ；パーソナル、ノートブック、又はタブレットコンピューター、又は専用サーバ若しくはネットワークサーバーなどの任意の適切なタイプのシステムであることができる。
【０１１０】
プロセッサは、任意のカスタムメイド又は市販のプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、データシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はコンピューティング手段に関連するいくつかのプロセッサの中の補助プロセッサであることができる。本発明の実施形態では、プロセシング手段は、例えば、半導体ベースのマイクロプロセッサ（マイクロチップの形態）又はマクロプロセッサであり得る。
【０１１１】
本発明の実施形態では、ストレージは、揮発性メモリ要素（例えば、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））及び不揮発性メモリ要素（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電子消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、テープ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）など）の任意の１つ又は組合せを含むことができる。ストレージは、電子的、磁気的、光学的、及び／又は他のタイプのストレージ媒体を組み込むことができる。更に、ストレージは、様々なコンポーネントが互いに離れて配置されるが、プロセシング手段によってアクセス可能な分散アーキテクチャを有することができる。例えば、ＲＯＭは、デバイス１２の動作を制御するためのプロセシング手段によって実行される様々な命令、プログラム、ソフトウェア、又はアプリケーションを格納することができ、ＲＡＭは、変数又は動作の結果を一時的に格納することができる。
【０１１２】
ソフトウェアアプリケーションを使用するコンピュータの使用及び操作は当業者に周知であり、本発明に関連する場合を除いて本明細書で更に詳細に記載する必要はない。
【０１１３】
更に、任意の適切な通信プロトコルを使用して、システム１０の任意のサブシステム又はコンポーネントと、当業者に周知であり、本発明に関連する場合を除いて本明細書で更に詳細に記載する必要がない他のデバイス又はシステム（有線及び無線を含む）との間の接続及び通信を容易にすることができる。
【０１１４】
用語「格納する（ｓｔｏｒｅ）」、「保持する（ｈｏｌｄ）」、及び「保存する（ｓａｖｅ）」、又はこれに類する用語が本発明の文脈で使用される場合、それらは、データ又は情報を、後に検索するためのストレージ手段、デバイス、又は媒体内に永続的及び／又は一時的に、及び例えば、実行中のプロセシングオペレーションの一部として瞬間的又は瞬時に維持又は保持することを含むと理解されるべきである。
【０１１５】
更に、「システム」、「デバイス」、及び「マシン」という用語が本発明の文脈で使用される場合、それらは、互いに近接して、分離されて、統合されて、若しくは離散して配置され得る機能的に関連する又は相互作用する、相互に関連する、相互に依存する、又は関連するコンポーネント若しくは要素の任意の群を含むと理解されるべきである。
【０１１６】
更に、本発明の実施形態では、「判定する」という用語は、関連するデータ又は情報を受信する又はそれにアクセスすることを含むと理解される。
【０１１７】
サプライパートナー広告サーバ３３は、オンラインマーケティングで使用される広告コンテンツを格納し、そのコンテンツを、適切なリモートデバイス２６を介してアクセス可能なウェブサイト、ソーシャルメディアアウトレット、及びモバイルアプリなどの様々なデジタルプラットフォームに配信するように動作可能である。広告サーバの使用及び操作は、当業者に周知であり、本発明に関連する場合を除いて本明細書で更に詳細に説明する必要はない。
【０１１８】
実施形態では、システム１０によって受信される入力は、リモートデバイス２６に配信され、サプライパートナー３３から発信される広告コンテンツ（広告）に対するクリックという形態で、リモートデバイス２６からのデータ通信を含む。
【０１１９】
データ通信を受信すると、システム１０によって実行されるプロセシングは、第１のイベント又は第２のイベントが発生したかどうかを判定するための分析、及び行われた判定にしたがって対応する第１のアクション又は第２のアクションの開始を含む。
【０１２０】
実施形態では、第１のイベントは、正当なクライアントデバイス２８から発信されるデータ通信に対応し、その場合、対応する第１のアクションは、広告主のウェブサーバ３２に通信されるデータ通信（及び正当なクライアントデバイス２８及びそのユーザ）を含む。第１のアクションは、広告主ウェブサーバ３２からシステム１０に通信されるユーザエンゲージメントの通知の形態の更なるデータ通信を更に含み、システム１０は、通知の記録及びスコアリングをもたらすエンゲージメント分析プロセスを行い、同一内容をサプライパートナー３３に伝える。
【０１２１】
実施形態では、第２のイベントは、悪意のあるデバイス３０から発信されるデータ通信に対応し、その場合、対応する第２のアクションは、ブロックされるデータ通信（及び悪意のあるデバイス３０及びそのユーザ）を含む。クリックがブロックされると、広告主のウェブサーバ３２との通信は生じない。
【０１２２】
本発明の代替の実施形態は、追加の及び／又は代替のイベントの発生を判定するための分析、及び実施形態によって適切であり得る追加の及び／又は代替のアクションの開始を含み得る。
【０１２３】
システム１０が実行するよう動作可能であるプロセシングを、図面の図２に更に詳細に示す。
【０１２４】
図２を参照すると、ステップ１１０で、リモートデバイス２６のユーザは、広告をクリックする。クリックのアクションによって生成されたデータは、システム１０によって入力として伝達及び受信される。次いで、ブロッキング目的で、受信したクリックデータの分析が、ステップ１１２でシステム１０によって実行される。
【０１２５】
分析の一部として、システム１０は、ステップ１１４で、クリックデータをブラックリストデータベース３４に含まれるデータと比較するように動作可能である。システム１０はまた、ステップ１１６で、データストア３６に、受信したクリックデータを記録するように動作可能である。
【０１２６】
比較の結果として、システム１０が、クリックが悪意のあるデバイス３０から発生したと判定すると、ステップ１１８で、前述のようにデータ通信がブロックされる。
【０１２７】
比較の結果として、システム１０が、クリックが正当なクライアントデバイス２８から発生したと判定すると、ステップ１２０で、前述のように実際のユーザクリックを含むデータ通信が広告主のウェブサーバ３２に通信される。ブロックされないクリックのみ、広告主のウェブサーバ３２に伝達される。
【０１２８】
次いで、後続のユーザエンゲージメントの通知が、ステップ１２２で、広告主のウェブサーバ３２からシステム１０に伝達される。
【０１２９】
次いで、システム１０は、ステップ１２４で、データストア３６に格納されたデータを考慮に入れて、エンゲージメントの記録及びスコアリングをもたらすエンゲージメント分析プロセスを実行するように動作可能である。広告主のウェブサーバ３２からのユーザエンゲージメントの通知が処理され、クリックデータを有する同一のデータストア３６に格納される。
【０１３０】
更に、システム１０は、ステップ１２６で、クリック及びエンゲージメントデータを処理し、必要に応じて処理の結果としてブラックリストデータベース３４を更新するように動作可能である。更に詳細に記載するように、クリックデータとエンゲージメントデータの組合せが処理されて、ブラックリストデータベース３４の新たなルールが生成される。
【０１３１】
前記オペレーションは、リモートデバイス２６からクリックアクション通信を受信し、広告主ウェブサーバ３２からユーザエンゲージメント通知を受信している限り、実施形態のシステム１０によって継続的に実行される。
【０１３２】
実施形態では、システム１０は、前述した初期要件から集合的に形成された３つの動作ファセットを含む。これらは、図４に示すように、シールドファセット（キャンペーン前）３８、ガードファセット（アクティブキャンペーン）４０、及びウォッチファセット（キャンペーン後）４２を含む。これらのファセットは、キャンペーン期間の３つの段階に対応し、広告不正を軽減することができ、本発明の実施形態において連携して、不正軽減、即ち、高品質トラフィックをもたらすことができる。
【０１３３】
更に詳細に記載されるように、シールドファセット３８は、システム１０が実行するよう動作可能であり、パートナー登録プロファイル、及びプロスペクトからアクティブなパートナーへの進展中に提供されるデータに基づく情報、並びにシステム１０への入力に着目した多数のプロセスを含む。これらのプロセスとしては、パートナーｉｄのバリデーション、オーバーラップするパートナープロファイルの検出、パートナープロファイルのスコアリング、異常なパートナープロファイルの変更、及びログインパターンの異常が挙げられるが、これらに限定されない。これらのプロセスの最終的な目的は、アクティブなパートナーのアカウントからトラフィックが生成され得る前に潜在的な不正を防止し、アクティブなパートナーのプロファイルからの情報の予期しない変更に対してアラートを迅速に発生させることである。シールドファセット３８の背後にある主な動機は、不正が発生した後に対処するよりも、不正の発生を阻止することが常に最善であるということである。換言すれば、予防は治療よりも優れている。
【０１３４】
シールドファセット３８（キャンペーン前）
図４のシールドファセット３８が示すように、新たな広告キャンペーンが開始される前に、多数の関連するアクティビティが行われる。これらのアクティビティには、ｉ）全ての新たなパートナー候補の初期スクリーニング、ｉｉ）アクティビティデータの定期的なモニタリングを含む、既存パートナーの継続的な管理、及びｉｉｉ）いわゆるコンプライアンス不正の検出と防止を可能にするキャンペーン固有のターゲティングが含まれる。システム１０によるこれらのアクティビティは、実施形態では、トラフィックデータを全く使用しない又は過去のキャンペーンからのそのようなデータのみを使用するのいずれかである。
【０１３５】
システム１０の実施形態は、有害な事象が生じた後に対処するよりも、それが生じるのを防止することが最善であるというアイデアを提唱する。換言すれば、予防は治療よりも優れている。これを念頭に置き、システム１０は、サプライパートナーへの全て新たな候補の初期スクリーニングのための洗練されたプロセスを用いるように動作可能である。新たなパートナーが初めてのクリックをキャンペーンに対して送ることができるようにアカウントが付与される前に、多くの内部及び外部のチェックを含む徹底的な手順を完了させる必要がある。このプロセスは、図７に示すように、状態のシステムによって制御される。
【０１３６】
実施形態では、システム１０は、機械学習及び高度なアナリティクスの他の技術で、ビジネスシステム（又は任意の同様の第３者キャンペーン最適化ソリューション）のエコシステムを補完するように動作可能である。例えば、定期的に更新されるパートナーグループは、オーバーラップするパートナープロファイルを早期に検出するための効率的なアプローチである。これは、グループが、以前にリジェクトされたプロファイルを含む場合に特に効率的である。この及び関連するイニシアチブにより、システム１０は、広告主のキャンペーンにトラフィックを送信し始め得る前に、パートナーのライフサイクルの可能な限り早い段階で潜在的脅威にフラグを立てることができる。登録プロファイルに記載されている国以外の国からのパートナー名及びパートナーログインアクティビティの大幅な変更を定期的にモニタリングすることは、システム１０が実行動作可能な、挙動の異常を検出することによってパートナーの全体的な品質を保護するために取られる措置の他の例である。
【０１３７】
システム１０は、パートナーの属性を表す一連の尺度を判定するように動作可能である。記載した実施形態では、これらのうちの１つは、登録された全てのパートナーについて、登録プロセス中にパートナーによって提供された情報のみに基づくパートナープロファイルスコアの形式を有する。ペナルティのシステムが開発され、システム１０によって実施され、登録プロファイル及びフォローアップチェックにおける様々な属性の存在又は不存在について、パートナーにペナルティを課す。例えば、パートナーが指定した連絡先ｅメールが、無料のメールアドレスである場合は３のペナルティが課せられ、有効な商用メールが提供された場合は、ペナルティが課されない。ｅメールが無効な場合、例えば、＠が欠落している場合、５のペナルティが課せられる。電話番号、住所、及び他の多くのフィールドの存在と有効性も、システム１０によって自動的にチェックされる。
【０１３８】
次いで、パートナープロファイルは、課せられたペナルティの合計量によってランク付けされる。これは、０〜１００のスコアに正規化され、いずれもシステム１０のアクションによって、１〜１０のスターの数で視覚的に表される。このスコアは、パートナープロファイルの詳細が変更された場合、毎日リアルタイムで更新される。このスコアは、有効なインストール及びコンバージョンを提供することによってパフォーマンスを実証できる前に、パートナーの品質を反映するように設計した。このスコアは、パートナーランキングの多基準意思決定アルゴリズムの追加機能として使用できる。
【０１３９】
本発明の代替の実施形態では、追加の及び／又は代替の手段によって決定される、パートナーの属性を表す追加の及び／又は代替の措置を実施することができる。
【０１４０】
更に詳細に記載されるように、ウォッチファセット４２は、システム１０が、未検出のタイプの不正を発見できるようにするために、機械学習、パターンマイニング、及び他の高度なアナリティクス技術を、多くのアーカイブされたキャンペーンからのトラフィックを含むことが多い、潜在的に遥かに大きなデータセットを含む入力に適用するシステム１０のプロセスの全てを表す。これは、アクティブ又は最近停止されたキャンペーンの不正調査に対する全てのアドホックリクエストが、システム１０によって達成される場所でもある。新たなＩＶＴパターンが検出及び理解されると、検出ロジックがシステム１０に自動的に追加され、より多くの不正が、システム１０によってルーチン的にブロックされることができる。この意味で、システム１０は、キャンペーンが行われるたびに、不正及びその他の無効なトラフィックを検出及びブロックにおいてに「よりスマート」になる。
【０１４１】
ウォッチファセット４２（キャンペーン後の分析）
図４のウォッチファセット４２が示すように、システム１０が実行動作可能な別の一連のアクティビティは、キャンペーンがアーカイブされる、又はＩＶＴの疑いに関連する理由で停止されるときに最もよく実行される一連の分析である。そのようなアクティビティには、ｉ）システム１０がブロックできなかった可能性のある無効なトラフィックに着目して、成功又は失敗の一般的な理由を特定するためのアーカイブされた各キャンペーンのパフォーマンスの詳細な分析、ｉｉ）新たなタイプのＩＶＴを検出するためのビッグデータ、高度なアナリティクス、及び機械学習技術の継続的な適用、及びｉｉｉ）システム１０のルール及びアクションのレビューを自動的に引き起こす、広告主がいつでも要求できるアドホックな不正調査が含まれる。
【０１４２】
キャンペーンのパフォーマンスを理解することは、ビジネスにおける全てのステークホルダーにとって重要であり得る。例えば、キャンペーンの一連のパフォーマンス基準の１つがコンバージョン率である場合、それを改善する方法は複数存在し、例えば、コンバージョン数を増やす、クリック数を減らす、これらの２つを同時に行う、これらの２つを異なる割合で増減させることなどが挙げられる。ビジネスシステム（又は同様の第３者プラットフォーム）で新たなコンバージョンを見つけると共に、システム１０のブロッキングメカニズムを強化することによって、広告主のウェブサーバ３２に伝達される潜在的な不正クリックの量を減らすことは、キャンペーンのパフォーマンスを最適化することによって収益を増やすための最も効率的なアプローチであり得る。
【０１４３】
システム１０の実施形態は、特定された全てのタイプの不正をリアルタイムでブロックすることを目的とするが、新たなタイプの不正及び／又は無効なトラフィックのソースが定期的に出現する。したがって、アクティブなキャンペーン及びアーカイブされたキャンペーンからのトラフィックを組み合わせたデータセットにおけるパターンと異常の検索に特に向けられたアクティビティを正式に認識することが非常に重要である。適切なビッグデータソリューションに加えて高度なアナリティクスと機械学習の複数の技術を採用することにより、以下で更に詳細に記載するように、無効なトラフィックをブロックするための新しいルールとアクションを取得し、防止サブシステム４４によって展開することができる。この意味でも、システム１０の実施形態は、キャンペーンが実施されるたびに「よりスマート」になる。キャンペーンが依然としてアクティブである場合に機械学習と高度なアナリティクス技術の大分部を使用できるが、キャンペーンの終了時であることが明らかであるが、できるだけ多くのデータを有することが、非常に複雑なアルゴリズムに有益であり得る。
【０１４４】
キャンペーンの終了時に、クリックの潜在的に非常に大きな２つのデータセット（広告主のウェブサーバ３２に伝達されたものとシステム１０によってブロックされたもの）、コンバージョンの２つのデータセット（システム１０によって無効化されたもの（これについては、広告主には請求がない）とシステム１０によって請求可能なものとしてバリデーションされたもの）が存在する。データの同様の分割は、インストール及びインストール後のイベントに利用できる。ブロックされたクリック（リジェクトされたインストール、コンバージョン）を１でラベルし、その他全てを０でラベルすることにより、システム１０は、様々な教師あり機械学習アルゴリズムを適用し、教師なし学習を利用するときに機械学習アルゴリズムで得られた結果をバリデーションするための賢明なアプローチを提供することができる。
【０１４５】
広告主からのアドホックな不正調査要求の数を最終的に最小限に抑えようとするものの、このような分析は通常、最近のデータの比較的小さな部分と、しばしば明確に指定されるバリデーション懸念事項とに着目することを意味するので、非常に有用である。このような要求は、新たなツールと技術を開発する良い機会であり、後により多くのキャンペーンに適用できる。これにより、システム１０によって実行されるように、無効なトラフィックをリアルタイムでブロックする新しいルールとアクションの具体化に役立ち得る。
【０１４６】
更に詳細に記載されるように、キャンペーンのアクティブフェーズに関連付けられるガードファセット４２は、アクティブなキャンペーンからのトラフィックデータを使用して、コンバージョンファネルの様々なレベルで不正とその他の無効なトラフィックをルーチン的に検出し、クリック及びインプレッションなどのトラフィックモニタリングの初期レベルでそれをブロックすることにより、将来、それが発生しないようにする全てのプロセスを組み合わせる。ガードファセット１０は、図５に示されるように、システム１０の４つの相互関連且つ相互運用されるサブシステム、即ち、防止サブシステム４４、検出サブシステム４６、モニタリングサブシステム４８、及びレポーティングサブシステム５０の文脈で更に記載される。
【０１４７】
ガードファセット４０（アクティブキャンペーン分析）
実施形態のシステム１０が判定動作可能である一連の尺度の別のものは、パートナー（パフォーマンス）スコアを含む。パートナープロファイルスコアとは異なり、パートナー（パフォーマンス）スコアは、過去のキャンペーン全てのパフォーマンスの履歴記録に基づいて、収益を最大化し、同時に不正関連の調整を最小化するパートナーの全体的能力を反映するように開発された。システム１０は、例えば、クリック−インストール比、コンバージョン率、利益、及び不正による負の収益調整などの多数のパフォーマンス変数の日々のスナップショットを含む入力データに基づき、このスコアを計算するように動作可能である。実施形態では、値は、前日、過去７日間、過去３０日間、及び利用可能な全ての日数を含む期間について利用可能である。これらの変数の集約版が、システム１０によって、より大きな重みを有するより最近の値を取得することで計算される。次いで、複数のパフォーマンス基準及び他のいくつかの量の集約された尺度が、Ｔｈｅ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｏｒｄｅｒ  ｏｆ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｂｙ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｔｏ  Ｉｄｅａｌ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎ  （ＴＯＰＳＩＳ）と同様のアルゴリズムで、異なる重要度の重み及び適切な符号でシステム１０によって使用される。
【０１４８】
ＴＯＰＳＩＳは、選択した代替案が、正の理想解からの最短の幾何学的距離と負の理想解からの最長の幾何学的距離を有するべきであるという概念に基づく多基準意思決定分析法である。これらの距離が計算されると、パートナーをパフォーマンスによってランク付けでき、距離は、正規化されたスコアに変換でき、これから、いずれもシステム１０のアクションによって１〜１０のスターの数を計算して、パートナーの期待される品質を視覚的に表すことができる。スコアは、いずれもシステム１０のアクションによる、スコアリングに使用されるスナップショット及びその他のテーブルの日々の更新にしたがって、日々更新される。このスコアは、クリック、インストール、及びコンバージョンのリアルタイムスコアリングでシステム１０によって使用され、パートナーの全体的な品質を示す。
【０１４９】
全てのアクティブなキャンペーンからのトラフィックに関するリアルタイムアナリティクスは、システム１０のガードファセット４０の中心部分を含む。このアナリティクスは、前述の４つのサブシステム、即ち、防止サブシステム４４、検出サブシステム４６、モニタリングサブシステム４８、及びレポーティングサブシステム５０よって行われ、、それぞれ、本明細書に記載される防止プロセス、検出プロセス、モニタリングプロセス、及びレポーティングプロセスを実行又は作動するように動作可能である。
【０１５０】
システム１０のこれらの４つの主要なサブシステムは、互いに連携して動作し、全てのアクティブなキャンペーンの無効なトラフィックをリアルタイムで軽減するという共通目標を達成する。
【０１５１】
防止サブシステム４４は、クリックやインプレッションなどのユーザエンゲージメントの初期レベルで、不正及びその他の無効なトラフィックをリアルタイムでブロッキングするように動作可能であり、そのように指示される。
【０１５２】
検出サブシステム４６は、ユーザエンゲージメントの全てのレベル（インプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョン）で不正及びその他の無効なトラフィックを検出し、検出プロセス出力として、ブロッキングのための防止サブシステム４４に、その知見を伝えるように動作可能であり、そのように指示される。
【０１５３】
モニタリングサブシステム４８は、検出サブシステム４６によって使用される高度なアナリティクス及び機械学習、設定された期待されるパフォーマンス指標の自動モニタリング、及びモニタリングプロセス出力の防止サブシステム４４とのリアルタイムでの通信を支援するのに必要な全てのデータを、モニタリングプロセス出力として継続的に供給するように動作可能であり、そのように指示される。
【０１５４】
レポーティングサブシステム５０は、例えば、ブロックされたクリック、リジェクトされたインストール、ユーザ提供ルールの通信などの情報を、防止サブシステム４４のブロッキングメカニズムにリアルタイムで、レポーティングプロセス出力として、効率的に提示するように動作可能であり、そのように指示される。
【０１５５】
システム１０のこれらの４つのサブシステムは、それぞれ、図８に示されるように、多くの重要なプロセスに関連付けられており、これらについては、以下で更に詳細に記載する。
【０１５６】
防止サブシステム４４
防止サブシステム４４の説明された実施形態は、クリックレベルで全ての望ましくないトラフィックをブロックするように動作可能な多くの機能又はメカニズムを中心に構築さいる。代替の実施形態では、インプレッションレベルなど、更なる及び／又は他のレベルでのブロッキングを考慮することができる。ここでの共通目標は、無効なトラフィックを、宛先（通常は、広告主又はそのアトリビューションパートナー）からコンバージョンファネルのできるだけ早い段階、即ち、クリックが広告主に送信される前に逸らすことである。
【０１５７】
この目的のために、実施形態では、多数のデータエンリッチメントプロセスが用いられ、これらは、生のｈｔｔｐヘッダーデータ（ｉｐアドレス、ユーザエージェントなど）などのデータをより利用し易い情報（例えば、地理的な位置（経度と緯度の座標、都市、地域、国の観点で）、デバイスのオペレーティングシステム（ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄなど）、ブラウザ（Ｃｈｒｏｍｅ、Ｓａｆａｒｉなど）、ブラウザのバージョンなど）に変換するように動作可能である。これにより、キャンペーンのターゲティングとコンプライアンス不正の防止の両方が容易になり、広告主がキャンペーンのために指定したものと一致しない位置、デバイス、ブラウザなどからのクリックが即時にブロックされる。本発明の実施形態では、適切な第３者ソリューションを使用して、特定のｉｐアドレス及びユーザエージェント文字列に利用可能な情報に基づき、無効なトラフィックをブロックすることを容易にする。
【０１５８】
望まないトラフィックをブロックするためのシステム１０のより一般的なツールは、ブラックリストである。一言で言えば、クリックが受信されるたびに、クッキー、パートナーｉｄ、パートナーソースｉｄ、キャンペーンｉｄなどを含む多数のクリック属性がｈｔｔｐヘッダー及びリクエストＵＲＬコンポーネントから利用可能になる。これらの属性の任意の組合せによるクリックは、これらの属性を、Ｒｅｄｉｓインメモリーキーバリューストアで利用可能な属性と照合することによってブロックできる。キーは、ブロッキングする判定を適用できるそれぞれに対する１以上の属性を含む。バリューは、これらのクリック属性の特定の例、例えば、特定のグローバルユーザｉｄ、又は具体的なｉｐアドレスと特定のユーザエージェント文字列との組合せを含む。
【０１５９】
受け取られる各クリックの属性に対してＲｅｄｉｓルックアップが実行され、クリックが通過するブロッキング条件がないことを確認する。特定のクリック属性又はクリック属性のセットがｒｅｄｉｓデータストアに存在することが判明した場合、クリックは広告主に到達しないという意味で直ちにブロックされる。これに代えて、空のページ又はいわゆるジャンプページにリダイレクトさせることができ、ここで、クリックに関する追加情報を、ｊａｖａスクリプトを使用して収集することができる。このクライアント側の情報をサーバ側の情報と組み合わせて、更に分析することができる。例えば、誤検知エラー（システム１０が、ブロックされるべきではないものをブロックした場合）を検出し、それに応じてブロック条件を変更する。実施形態では、ブロックされたクリック（要求）は、Ｓ３又は同様のクラウドストレージに記録され、そこから、データを、更なる分析のために容易に利用可能である。
【０１６０】
防止サブシステム４４：データエンリッチメント
データ通信用のＨｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＨＴＴＰ）は、トランザクションのコンテンツとは別の、「ヘッダー」と呼ばれるデータ通信のトランザクションの性質に関するデータを含む多数のフィールドを使用する。これらのヘッダーの１つは、「Ｕｓｅｒ−Ａｇｅｎｔ」ヘッダーであり、これは、ユーザが、デバイス２６を介してコンテンツにアクセスするブラウザ又はアプリケーションを指定する。もう１つの同様に重要なフィールドは、ｉｐアドレスである。実施形態のシステム１０が、これらの２つのフィールドのデータを最も効率的に使用できるようにするために、それはエンリッチされる必要がある。
【０１６１】
ＩＰルックアップエンリッチメントは、ＩＰインテリジェンスデータベースを使用して、ユーザのＩＰアドレスに基づいて有用なデータをルックアップする。データベースは、Ｃｉｔｙ、Ａｎｏｎｙｍｏｕｓ−ＩＰ、及びＩＳＰの３つのディテールのレベルを含む。
【０１６２】
Ｃｉｔｙデータベースは、ＩＰアドレスのおおよその緯度と経度の座標に基づいて、都市レベル（州と国の上位レベルを含む）でのＩＰアドレスの地理的位置を提供するために使用される。おおよそのＩＰロケーションの知識から得られるもう１つの有用な情報は、ユーザの現地時間を計算できるタイムゾーンである。以下の例１は、これらを３８〜４０行目に示す。
【０１６３】
匿名−ＩＰデータベースは、様々なタイプのインターネット匿名者を検出するために使用される。例１は、これらを５３〜５７行目に示す。５７行目のフィールドｉｓ  ｓｕｓｐｉｃｉｏｕｓ＿ｉｐは、５３〜５６行目の４つのインジケーター変数の一次元表現である。ｉｓ＿ｓｕｓｐｉｃｉｏｕｓ＿ｉｐが取ることができる値の数は、二項数の合計によって与えられ、ｎ＝４及びｋ＝１、２、３、４で、１６である。これらの数は、ｎ個の利用可能な変数（５３〜５６行目の変数）から、何通りの方法でｋを１ｓ（０ｓではなく）できるかという問いに対する一般的な回答を提供する。
【０１６４】
ＩＳＰデータベースは、インターネットサービスプロバイダ、自律システム番号、及び関連情報を提供するために使用される。例１は、これらを５８〜６０行目に示す。これらの追加の変数は、個々のＩＰアドレス、ＣＩＤＲネットワークブロック、又はＩＰｖ４ＩＰアドレスの最後又は最後から２番目のオクテットに丸めることよりも細かいレベルでの特定の分析に有用であり得る。
【０１６５】
デバイス検出により、オンラインコンテンツを要求しているウェブ対応デバイスを識別することができる。一般に、Ｕｓｅｒ−Ａｇｅｎｔ（ＵＡ）文字列の分析に基づいていることを考慮すると、ユーザエージェントルックアップ、ユーザエージェントパーシング（ｐａｒｓｉｎｇ）、又はより一般的にはユーザエージェント分析と呼ばれることが多い。モバイルデバイスの検出を実行する主な理由には、モバイルウェブアナリティクス（訪問デバイスの全てのディテールを含む詳細なウェブトラフィックビューを取得するようにする）、モバイルコンテンツの最適化（全てのユーザが最適なビューイングエクスペリエンスを確実に受け取れるようにする）、及び広告ターゲティング（訪問デバイスの知識により、特定のキャンペーンに関係のない全てのトラフィックを除外できる）が含まれる。
【０１６６】
ＵＡルックアップエンリッチメントは、デバイス検出に独自のｕａ−パーサーを使用する。デバイスによって生成されたＨＴＴＰ要求のヘッダーが抽出され、ユーザエージェント文字列が解析される。ユーザエージェント要求ヘッダーは、ネットワークプロトコルピアがデバイス特性の一部を特定できるようにする特性文字列を含む。例１は、この文字列を１７行目に示す。
【０１６７】
次に、ｕａ−パーサーは、微調整されたマッチングアルゴリズムを使用して、デバイスを識別し、その「ケイパビリティ」（例えば、デバイスのオペレーティングシステムとそのバージョン、タイプ、ブランド及びモデル、使用されたブラウザとそのバージョン、スクリーン解像度）をデータソースから抽出する。これらのデバイスケイパビリティの結果は、キャンペーンのトラフィックを最適化するために使用される。例１は、１８〜３４行目にＵＡルックアップデータエンリッチメントを示す。
【０１６８】
ＲＦＣ  ２６１６（ＨＴＴＰ／１．１）のセクション１４．４３で指定されているＨＴＴＰのユーザエージェント文字列フォーマットは、オプションコメント付きのプロダクトトークン（キーワード）のリストである。これらのコメントは、ウェブクローラー及びスパイダーなどのボットに関する情報を含み得るので、このトラフィックは、非常に早期の段階で更なるプロセシングと分析から除外できる。
【０１６９】
防止サブシステム４４：キャンペーンコンプライアンス
例１は、前述のＩＰルックアップ及びＵＡルックアップを介して取得されたデータを含む、ＡＷＳ  Ｓ３サービス又は同様のデータストアに保存されたファイルからの典型的なクリックトラッキングデータレコードを示す。本発明の実施形態では、これらの２つのデータエンリッチメントプロセスは、キャンペーンターゲティング（ビジネスシステム又は類似の第３者ソリューションの一部として）及びコンプライアンス不正の軽減（システム１０の一部として）にとって重要である。
【０１７０】
入力として受信されたこのエンリッチされたｈｔｔｐヘッダーデータを使用して、システム１０は、特定のキャンペーンがターゲットにしたい信頼できるデバイス、ブラウザ、及び国をホワイトリストに登録する又は考慮するように動作可能である。リストにないものは全てブロックされ、広告主の、いかなる形態のコンプライアンス不正をも防止する。同様に、ユーザエージェントフィールドの内容が不明、非標準的、又はその他の疑わしい場合、関連するトラフィックはシステム１０によってブロックされる。
【表１】
2021522622.tif 000003
2021522622.tif 000004
2021522622.tif 000005
【０１７１】
Ｍｅｄｉａ  Ｒａｔｉｎｇ  Ｃｏｕｎｃｉｌ（ＭＲＣ）は、Ｉｎｖａｌｉｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ  Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ  Ａｄｄｅｎｄｕｍ（２０１５年１０月１５日）の文書において、無効なトラフィック（ＩＶＴ）を、一般的な無効トラフィック（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｉｎｖａｌｉｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ）（ＧＩＶＴ）と高度な無効トラフィック（Ｓｏｐｈｉｓｔｉｃａｔｅｄ  Ｉｎｖａｌｉｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ）（ＳＩＶＴ）の２つのカテゴリに分類している。
【０１７２】
前者には、例えば、ボット、スパイダー、その他のクローラー；非ブラウザユーザエージェントヘッダーなどの、ルーチンベース又はリストベースのフィルタリング手段によって特定されるトラフィックが含まれる。後者には、例えば、ハイジャックされたデバイス、アドウェア、マルウェア、不適切なコンテンツなどの、高度なアナリティクス、マルチポイントの確証（ｍｕｌｔｉｐｏｉｎｔ  ｃｏｒｒｏｂｏｒａｔｉｏｎ）、ヒトの介入によって特定されるトラフィックが含まれる。ＧＩＶＴ検出方法とは異なり、ＳＩＶＴ検出方法は非常に独自性が強く、ＭＲＣによって詳細に記載されていない。
【０１７３】
また、システム１０は、データセンターで発信されるＩＰアドレスによって検出される任意のトラフィックである既知のデータセンタートラフィックを特定及びフィルタリングするように動作可能である、。データセンターは、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、又はその他のモバイルデバイスではなく、サーバから送信される可能性が高い、非ヒトのトラフィックの一貫したソースであると判断される。例外として、例えば、コーポレートゲートウェイなどの、ユーザの正当なアクセスポイントとして機能していることが知られているサーバが挙げられる。更に、システム１０は、ウェブ上での非ヒトのアクティビティを表すボット、スパイダー、及び他のクローラーを特定及びフィルタリングするように動作可能である。状況によっては、それらは正当な、即ち、「優れた」ボットであるが、依然としてヒトではない。正当なウェブクローラーは、特定の状況下で広告のインプレッションを生じさせることがあり、この理由から、この実施形態においてフィルタリングされる必要がある。
【０１７４】
システム１０のコンポーネントとして、ＵＡアナリティクス（ユーザエージェント文字列を中心とした様々な分析）は、以下の重要な役割を果たす。（ｉ）適切なモバイルデバイスを検出して、広告キャンペーンのターゲティングを可能にし、コンプライアンス不正を軽減すること、（ｉｉ）ボット／クローラー／スパイダーを検出して、クリックのプレアトリビューションフィルタリングを実行し、ボットのクリックがコンバートされないようにすること、（ｉｉｉ）高度なアナリティクスのためのエンリッチされたデータを提供すること、例えば、特定のキャンペーンを実施しているパブリッシャーからのトラフィックにおけるブラウザの分布又はブラウザのバージョンを比較して、異常と潜在的な不正を検出すること。
【０１７５】
システム１０のコンポーネントとして、ＩＰアナリティクス（ＩＰアドレスを中心とした様々な分析）は、以下の重要な操作を実行する。（ｉ）ＩＰジオロケーションルックアップを実行して、広告キャンペーンのターゲティングを可能にし、コンプライアンス不正を軽減すること、（ｉｉ）匿名のＩＰルックアップを実行して、クリックのプレアトリビューションフィルタリングの一部としてボットやその他の疑わしいＩＰを検出し、ボットのクリックがコンバートされないようにすること、（ｉｉｉ）ＩＰリスクスコアを計算して、リスクスコアが高いＩＰからのトラフィックをブロックすること。
【０１７６】
システム１０のコンポーネントとして、リファラ（ドメイン）アナリティクス（クリックを送信したｕｒｌを中心とした様々な分析）は、以下の重要な操作を実行する。（ｉ）リファラドメインルックアップを実行して、キャンペーンターゲティングを可能にし（例えば、アダルトウェブサイトがない）、コンプライアンス不正を軽減すること、（ｉｉ）リファラドメインのリスクスコアを計算して、レピュテーションの低いドメインからのトラフィックをフィルタリングすること。
【０１７７】
防止サブシステム４４：第３者アナリティクス
防止サブシステム４４によって使用される追加の防御レベルは、第３者のフィルタリングソリューションと統合する能力である。このようなソリューションは、通常、本明細書に記載するように、キャンペーンコンプライアンスのためのクリック属性の特定の値のブラックリスト化及び／又はホワイトリスト化よりも複雑である。
【０１７８】
第３者のアナリティクスソリューションは、提供された各ＩＰアドレスのレピュテーションスコアをリアルタイムで提供することができる。記載の実施形態では、入力などの情報を受信すると、システム１０は、レポートされたリスクスコアが閾値を超えるｉｐアドレスから送信された全てのクリックがブロックされ、広告主に到達しないことを保証するように動作可能である。システム１０によって即時にブロックできるように、高リスクのＩＰアドレスから発信されたトラフィックにフラグを立てることに加えて、第３者が提供するソースリスク比とサブソースリスク比の特徴をシステム１０が用いて、パートナー及び適切ではない品質のパートナーソースを検出することができまる。
【０１７９】
同様に、システム１０の実施形態は、ボットに関する定期的に更新される正確なデータベース、及びＤｅｖｉｃｅＡｔｌａｓ（ｈｔｔｐｓ：／／ｄｅｖｉｃｅａｔｌａｓ．ｃｏｍ／ｂｏｔ−ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）によって提供される、リアルタイムでそれらを特定する能力を用いることによって技術上及び競争上の優位性を得る。ＤｅｖｉｃｅＡｔｌａｓは、ボットに関する広範な情報を含み、１秒間当たり数百万のデバイス検出を実行できる高速ＡＰＩを使用して、モバイル及びウェブ対応デバイスのデバイスインテリジェンスを提供する。
【０１８０】
多くの場合、第３者のソリューションによって継続的に実行される複雑なアナリティクスは、ブラックリスト化されたｉｐアドレス、リファラドメインなどの、定期的に更新されるリストを通して提供される。このようなブラックリストは、Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ  Ｂｕｒｅａｕ（ＩＡＢ）、Ｔｒｕｓｔｗｏｒｔｈｙ  Ａｃｃｏｕｎｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｇｒｏｕｐ（ＴＡＧ）、Ｍｅｄｉａ  Ｒａｔｉｎｇ  Ｃｏｕｎｃｉｌ（ＭＲＣ）、及び業界標準を開発し、調査を行い、オンライン広告業界に法的サポートを提供するその他の広告ビジネス団体から入手できる。
【０１８１】
防止サブシステム４４：ブラックリストのブロッキング
次に、ブラックリストに登録された属性に一致するトラフィックは、キャンペーンコンプライアンス要件に一致しないトラフィックがリアルタイムでブロックされるのと同一の方法で、システム１０によってブロックされる。図９に示される単純な論理図は、システム１０によって実行されるブラックアンドホワイトリストに基づいてトラフィックをブロッキングするプロセスを示す。
【０１８２】
図９を参照すると、ステップ２１０において、リモートデバイス２６のユーザが広告をクリックしたときのクリックのアクションによって生成されたデータが通信され、入力としてシステム１０に受信される。次いで、ブロッキング目的で受信したクリックデータの分析が、システム１０によってステップ２１２で実行される。
【０１８３】
分析の一部として、システム１０は、クリックデータを保存されたブラックリスト及びホワイトリストのルールと比較して、それをブロックすべきかどうかを判定するように動作可能である。
【０１８４】
比較の結果、システム１０が、ステップ２１４でクリックをブロックすべきであると判定した場合、ステップ２１６でブロックを記録し、ステップ２１８でクリックのデータ通信をブロックするように動作可能である。
【０１８５】
比較の結果、システム１０が、ステップ２２０でクリックをブロックすべきではないと判定した場合、ステップ２２２でクリックを記録し、ステップ２２４で宛先へのクリックのデータ通信を可能にするように動作可能である。
【０１８６】
明らかにヒトではない挙動を示す過剰なトラフィックを受信するという問題を克服しようとするために、システム１０のデータ駆動型ブラックリスト機能が開発され、そこに実行される。この機能性は、不正及びその他の無効なトラフィックをリアルタイムで、ユーザエンゲージメントの初期レベルでブロックするように動作可能であり、そのように指示されており、前述の初期システム要件のリストの項目４に対処しようとする。システム１０の実施形態が採用する全てのブラックリストの中で、このブラックリストは、無効なトラフィックをブロッキングするための最も一般的で動的なソースである。それは、ブロックすべきトラフィック及びその期間を指定する継続的に更新されるルールを含む。
【０１８７】
どの着信クリックをブロックするかを判定するためにシステム１０によって行われる分析は、クリックのｈｔｔｐ要求のヘッダー情報をブラックリストデータベース３４内の利用可能なブラックリスト及びホワイトリスト記録と比較することを含む。この比較ためのシステム１０によって受信及び使用される入力データのヘッダー詳細は、リクエストのｉｐアドレス、ユーザエージェント、リファラ、クッキーデータ、及びクリックのソース、サブソース、及びキャンペーンを特定する要求クエリ文字列パラメーターを含む。クリックとブロックは、将来の分析とレポートのためにシステム１０によって記録される。クリックが確立されたバリデーションプロセスに合格すると、システム１０は、図面の図１Ａ、図２、及び図９に示されるように、要求を、広告主ウェブサーバ３２に伝えるように動作可能である。
【０１８８】
実施形態では、ブラックリスト及びホワイトリストの記録は、５分間ごとに他の複数のデータベースからインポートすることにより、Ｒｅｄｉｓのインメモリデータストアから入手できる。Ｒｅｄｉｓは、速度とパフォーマンスが最適化されているので、必要な全てのルックアップにかかる時間は非常に短く、システム１０は、リアルタイムで判定をすることができる。前述のように、実施形態では、ブラックリストルールが基づく特徴のいくつか、又はトラフィックの一時的な集約の何らかの形態を必要とすることから、いくらかの遅延が存在する。それにもかかわらず、広告スタッキングを定義するものなどのいくつかの他のルールは、実施形態のシステム１０で遅延なしに処理することができる。
【０１８９】
検出サブシステム４６
検出サブシステム４６の主な目的は２つある。第１に、実施形態では、コンバージョンファネルの全てのレベル（又はユーザエンゲージメントの異なる段階を特徴付ける全ての連続するレイヤ）、具体的にはインプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョンで無効なトラフィックを検出するように動作可能である。第２に、図面の図６に示されるように、得られた知見を、防止サブシステム４４が動作するコンバージョンファネルの最も初期のレベルで、トラフィックをブロックするために使用できるルール及びアクションに変換することができる。
【０１９０】
更なる用語を導入するために、観察される現象の個々の測定可能な特性又は特徴は、フィーチャと呼ばれることがある。１以上の閾値を指定する又は条件を一致させて対象ケースを単離することにより、１以上のフィーチャをルールに変えることができる。この方法で取得したルールは、特定のアクションに関連付けることができる。一般に、データモニタリングの各レベルで使用可能なアクションのセットは異なる。実施形態では、ブロッキングは、クリック又はインプレッションに対してのみ利用可能である。インストール及びコンバージョンはリジェクトできるが、ブロックすることはできない。個々のインストール又はコンバージョンにペナルティを適用することは、フィーチャ上に定義されたルールに基づいて実行できる別のアクションである。
【０１９１】
インストール及びコンバージョンにペナルティを課すことは、実施形態におけるスコアリングの中心であるので、遥かにより多くの合計ペナルティを受けたケースはリジェクトすることができる。例えば、インストールにかかる時間が１０秒未満と非常に短い場合は、明らかに不正（クリックインジェクション）であることを示しているので、このルールでフラグが立てられたインストールは、直ちにリジェクトすることができる。一方、インストールに非常に長い時間がかかる場合は、不正（クリックスパム）又は正規のインストールのいずれかを示している可能性があり、インストール後、大多数のユーザの場合よりも最初の起動が遥かに長くなる。この場合、有効なインストールから不正を確実に区別することは不可能であるので、即時リジェクトは適用できない。それに代えて、特定の指定された金額のペナルティをこのインストールに適用して、他のインストールから目立たせることができる。
【０１９２】
コンバージョンファネルの任意のレベルで定義された全てのルールのアクションに関連するペナルティを処理する場合、不正は、受けたペナルティの遥かにより大きな合計額によって明らかになることがある。その後、閾値を設定でき、それを超えるインストールは全てリジェクトされる。したがって、インストール又はコンバージョンをリジェクト又は無効にする方法は２つある。即ち、即時リジェクト（例えば、地理的位置から外れている、非常に短いインストール時間）とスコアリングによるリジェクトである。ペナルティがゼロ又は十分に小さいものはいずれも、正規のインストール又はコンバージョンとしてバリデーションされる。
【０１９３】
検出サブシステム４６内の別の重要なメカニズムは、リジェクトされたインストール、コンバージョンなどを、クリックレベルでトラフィックをブロックするために使用できるルール及びアクションに変換する集約ロジックである。単純な形式では、この集約ロジックは、クリック属性の特定の値として異常に高いカウントを検出することを期待して、ブロッキングを適用できる１以上のクリック属性によってリジェクトされたインストールをカウントするように動作可能である。このような属性の例としては、ｉｐアドレス、パートナーｉｄ、パートナーソースｉｄ、ユーザエージェントが挙げられる。
【０１９４】
この集約ロジックのより関連した又は複雑な形式は、機械学習及びパターン認識技術が含むことができ、共通の目標は、より小さなデータ（例えば、個々のクリック、インストール、コンバージョン）から、より高い集約レベル（例えば、ｉｐアドレス、パートナーソースｉｄ、パートナーｉｄ、リファラドメインなど）で違反者を検出することである。データモニタリングの様々なレベルでＩＶＴを検出するアクションにおけるこの変換メカニズムと集約ロジックの例を、以下、更に詳細に記載する。
【０１９５】
上で説明した変換メカニズムは、ユーザエンゲージメントの各レベルで検出サブシステム４６によって採用される高度なアナリティクス技術を、ユーザエンゲージメントの初期レベル（即ち、システム１０について記載した実施形態のクリックレベル）で動作する防止サブシステム４４のリアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを提供する。これにより、システム１０は、データモニタリングの全てのレベルで無効なトラフィックを検出し、それをできる限り早期にブロックすることができ、それによって、インストール及びコンバージョンを不正及びその他の無効なトラフィックにすることから広告主を保護する。
【０１９６】
検出サブシステム４６：クリックアナリティクス
防止サブシステム４４とは異なり、実施形態では、システム１０の検出サブシステム４６は、インプレッション、クリック、インストール、インストール後のイベント、及びコンバージョンの全てのレベルのユーザエンゲージメントで動作する。図面の図８に示されるように、クリックとインプレッションのレベルでシステム１０によって無効なトラフィックをブロックできる２つのチャネルが存在する。即ち、即時ブロッキング又はスコアリングアルゴリズムによるブロッキングであり、スコアリングアルゴリズムは、機械学習及びその他の高度なアナリティクス技術を伴うものを含む。
【０１９７】
一方で、ブロックされたクリックが宣伝されたアプリに関心のある真のユーザ以外のシステムによって送信されたことの疑いの余地がほとんどないか全くない大量の無効なトラフィックは、比較的単純な決定論的ルールで即時にブロックすることができる。システム１０によって実行され、システム１０によって実行されるように動作可能なそのような決定論的ルールは、様々な非ヒトのアクティビティの特定を可能にする。
【０１９８】
これは、「アクティビティベース」のフィルタリングと呼ばれることが多い。正当なユーザは、極めて予測可能に振る舞う。正当なユーザが次に何を、いつ、どこでクリックする又は移動するかは全く確かではないが、正当なユーザは、同一で、単調なルーチンを、毎回同一の方法で何度も繰り返さないと確信できる。また、例えば、正当なユーザが異常に速くクリックしたり、正確に１０秒間隔でクリックしたりしないことも確信できる。アクティビティベースのフィルタリングは、ユーザアクティビティを測定して、正確な間隔で、速過ぎる、繰り返しが多過ぎるクリックにフラグを立てる、又は有効なインターネットトラフィックに標準的なデータの重要な部分が欠落しているクリックにフラグを立てる。
【０１９９】
一方、スコアリングアルゴリズムは、特定のクリックを無効としてブロックする必要があるという確実性が低い場合に有用であり得る。システム１０に実装され、システム１０によって実行されるように動作可能なこれらのスコアリングアルゴリズムは、ラベルそれ自体が取る値又はラベルが特定の値を有すると予想される確率のいずれかを予測することができる機械学習の標準的な方法を含む。本発明の実施形態では、教師なし機械学習技術を使用して、トラフィックの大部分に近似するように深層学習オートエンコーダをトレーニングできる場合、異常スコア又はいわゆる再構成エラーのいずれかを送り返すことによって異常を検出することもできる。
【０２００】
本発明の実施形態で実施され得る更に別の機会は、ペナルティ及びリワードに基づくスコアリングシステムへの入力フィーチャとして、各種の機械学習アルゴリズムの出力を考慮することである。比較的不安定な技術が、特定のクリックに対して異常のフラグを立てらと、クリックに起因するペナルティは小さくなる。いくつかのより安定した信頼できるアルゴリズムがクリックに異常のフラグを立てないと、既に受けているペナルティの合計は、この特定のクリックのブロッキングを保証するほど高くならない。合計ペナルティは、より多くのペナルティを受けたトラフィックを自動的にブロックするために設定された閾値を下回る。
【０２０１】
このタイプのスコアリングの利点は、任意の数の高度なアナリティクスアナリティクス技術を、より形式的ではない経験則及びその他の経験則と共に使用して、良いトラフィックと悪いトラフィックを区別できることである。ラベルが確立されると、このスコアリングフレームワークに、様々な標準的な教師あり及び半教師あり機械学習技術を使用して、クリックバリデーションプロセスを自動化することができる。使用されるフィーチャのセットは、クリックにペナルティを課すために最初に使用されたものと同一である必要はなく、良いトラフィックを表すことが分かっているデータのコンパクトな表現を学習できるオートエンコーダを使用してデータから自動的に抽出できる。
【０２０２】
検出システム４６：インストールのバリデーション
図６に示されるように、システム１０が各特定のインストールを無効にするように動作可能である２つのチャネルが存在する。即ち、即時にリジェクトされるインストールとスコアリングを介してリジェクトされるインストールである。システム１０は、特定のフィーチャの特定の値のセットが不正を示している可能性があるという高い確実性がある場合に、前者のチャネルを使用するように動作可能である。インストールにかかる時間は非常に短く、例えば１０秒以内であることが、このような状況の良い例である。通常のユーザが最初にダウンロードしてから、更に小さいサイズのアプリケーションに１０秒未満でインストールして開くことが明らかに不可能な場合、インストールをスコアリングすることに殆ど意味はない。システム１０は、これを認識するように動作可能である。
【０２０３】
インストールを即時に無効にするには、１つの属性をチェックするだけで十分な場合もあるが、インストールが確実に無効され得る前に、複数のフィーチャに亘る何らかのスコアリングが必要になる場合が多い。これは、他のチャネルが入り、システム１０によって使用される場所である。前のセクションでスコアリングについて書かれたことが全て、ここでも適用される。
【０２０４】
インストールまでの時間の例で続けると、その実現されたインストールまでの時間の値が特定のキャンペーンについて予想されるインストールまでの時間の予想値の範囲外である場合、各インストールにペナルティを課すことが望ましく、システム１０は、そのように動作可能である。このアイデアの具体的な態様は異なる場合があるが、一般的な論理は、最初にキャンペーンレベルでデータ駆動型の基準を確立し、次いて、個々のインストールの値をこの基準と比較することである。
【０２０５】
例えば、キャンペーンレベルの基準は、キャンペーンで現在利用可能な全てのインストールまでの時間の値の分布の１０分位数と９０分位数を使用してシステム１０で指定することができる。１０分位数マークの左側と９０分位数マークの右側にインストールまでの時間の値が存在するインストールはいずれも、システム１０によってペナルティが課せられる。一般に、ペナルティの量は異なる。これは、左側の外れ値は、右側の外れ値よりも不正（クリックインジェクション）に起因するという確実性が高いからである。
【０２０６】
右側の外れ値は、不正（クリックスパム）が原因である、又は真のユーザが朝にアプリをインストールした後、夜になって初めてアプリを開いたという場合のように正当ではあるが比較的稀なケースが原因である可能性がある。この単一の機能だけに基づいて、これらの２つのケースを区別する方法はない。したがって、スコアリングでは、任意の数のフィーチャを使用して、各フィーチャの実現値に基づきペナルティとリワードを分配することができる。
【０２０７】
全てのフィーチャが一定のペナルティ（場合により、一定の最大ペナルティ）に関連付けられているので、実施形態では、可能な最大の全体的なペナルティを計算することができる。次いで、全てのインストールについて全てのペナルティとリワードを合計し（リワードは負の符号を取る）、可能な最大のペナルティのパーセンテージとして正規化することができる。なお、相互に内包的なペナルティ（即ち、インストールは左側又は右側の外れ値としてペナルティを受けることがあるが、両方ではない）を合計すべきではない。これは、両方を取得することは不可能でるからである。これに代えて、考えられる全体的なペナルティの合計を計算するときは、２つの最大値を考慮する必要がある。
【０２０８】
前記した一連のアクションの結果、スコアは０〜１になるので、例えば０．７を適切な閾値として設定し、このスコアが０．７を超えるインストールは全て、自動的にリジェクトするようにすることができる。リジェクトされたインストールを、様々な属性に亘って更に分析することにより、ブロッキングルールをデータ駆動型ブラックリストに追加する必要があるかどうかを確認できる。例えば、リジェクトされた全てのインストールの４０％以上が、２つのｉｐアドレスのみに関連付けられていることが分かる。これらのインストールのｉｐアドレスと、原因となるクリックのｉｐアドレスは、（異なる場合には）ブロックする必要がある。これは、システム１０において、検出サブシステム４６の高度なアナリティクスを防止サブシステム４４のブロッキングメカニズムにリアルタイムで接続するフィードバックループの例である。
【０２０９】
検出サブシステム４６：コンバージョンのバリデーション
システム１０によって実行されるコンバージョンのバリデーションは、前記したインストールのバリデーションと非常に類似している。システム１０が各特定のコンバージョンを無効にするように動作可能である２つのチャネルが存在する。即ち、即時にリジェクトされるコンバージョンとスコアリングを介してリジェクトされるるコンバージョンである。フィーチャの明らかに不可能な値に遭遇すると、即時リジェクトが引き起こされる。例えば、コンバージョンまでの時間のフィーチャの値が非常に低い場合は、明らかに不正を示している可能性があり、一方、右側の外れ値をコンバートする時間は、不正が原因である場合とそうでない場合がある。
【０２１０】
それぞれの特定のフィーチャは、特定のキャンペーンの基準を定義する一連の値の独自の定義を提案することができる。理想的には、このキャンペーンレベルの基準は、新たなデータが利用可能になると更新されるという意味でデータ駆動型である。利用できるデータポイントの数が比較的少ないコンバージョン率の場合、キャンペーンレベルの基準は、中央絶対偏差（ＭＡＤ）や四分位範囲（ＩＲＱ）に基づくものなど、一次元データの外れ値検出のロバストな方法によって特定することができる。
【０２１１】
前記のアプローチに関連する下限と上限は、各パートナーのコンバージョン率が比較される基準を定義する。この場合、高過ぎるコンバージョン率は、インセンティブトラフィックを原因とする可能性があり、低過ぎるコンバージョン率は、クリックスパム又は魅力的ではないことを定義する特徴のうちの１つであるので、中央値の上下の外れ値には等しくペナルティが課せられる。
【０２１２】
このアプローチは、特定のキャンペーンで全員がうまくいっていない場合には、パフォーマンスが悪いことで誰も罰せられないことを前提としている。ペナルティは外れ値によってのみ生じ、これは、キャンペーンのコンバージョン率の一般的なレベルを十分に上回る又は下回る場合が該当する。予想されるパートナーのコンバージョン率にのみ基づいてコンバージョンにペナルティを課す別のフィーチャを確立することができる。このように、中央値を下回る外れ値は、特に高いレベルのコンバージョン率を有するパートナーからのコンバージョンにもペナルティを課す別のフィーチャが使用されるまで、より多くのペナルティを生じる可能性がある。
【０２１３】
検出サブシステム４６：データ駆動型ブロッキングルール
グローバルユーザｉｄとフィンガープリントは、非常にきめ細かいレベルのブロッキングであるが、不正検出システムの最終的な目的は、無効なトラフィックの根源を根絶する方法を見出すことである。モバイル広告環境では、これは、キャンペーン又は関連するキャンペーンに亘ってブロックされる必要があるパートナーのソース又はパートナー全体のいずれかを意味する。ブロッキングルールのデータ駆動型ブラックリストとユーザ指定のブロッキングルールのブラックリストとを区別することが便利である。実施形態のシステム１０では、ユーザ指定のブラックリストは、データ駆動型ブラックリストと５分間ごとの所定の期間で同期されるので、１つの同一のブロッキングメカニズムがルールの両方のセットに適用される。データ駆動型ブラックリストと同様に、ユーザ指定のブラックリストの全ての記録に、特定の理由ｉｄが付されるので、詳細なレポートと詳細な分析が可能である。単一のデータベーステーブルは、システム１０によって過去にブロックされたものの全ての記録に使用される。
【０２１４】
実施形態では、データ駆動型ブラックリストは、いくつかの特定の条件を引き起こすクリックにフラグを立てるように設計された複数のルールを含む。おそらく、そのようなトリガーの最も単純な例は、クリック率、即ち、一定の時間間隔当たりのクリック数である。これらのルールの大部分は、一般的なユーザの予想される挙動から大幅に逸脱するクリックを除外するように設計されている。例えば、通常のユーザが同じ広告を１秒間に３回、又は１分間に５回クリックすると想定することは合理的ではない。このトラフィックが通常のユーザの予想される挙動と異なる場合、無効としてブロックする必要があると結論付けるのが妥当である。
【０２１５】
特定のタイプのモバイル広告不正は、リアルタイムで簡単にブロックできる。ここでの良い例は、広告スタッキングと呼ばれることが多いモバイル広告不正のタイプである。この不正は、特定のユーザが任意の時間（秒）にクリックした様々なキャンペーンの一意の広告の数をカウントするように動作可能なシステム１０によって、リアルタイムで容易に検出及び防止することができる。カウントが１を超える場合、広告スタッキングは定義上適切であり、システム１０は、どのパートナーソース又はどのｉｐアドレス又は一連のｉｐアドレスをブロックすべきかを即時に特定するように動作可能である。ソースが１時間ブロックされている場合、検出クエリは、１時間に１回だけ実行される必要がある。
【０２１６】
実施形態では、システム１０の動作を管理する他の多くのルールは、トラフィックの何らかの形式の一時的な集約に基づいているので、それらは依然としてリアルタイムで使用できるが、一定の短い時間の遅延がある。図面の図１０は、例えば、この期間中に受信された全ての追跡データに１５分間ごとに適用されるルールの例示的なリストを示す。新たなより洗練されたブラックリストルールはいつでも追加できるため、リストは網羅的ではない。この例は、ブロッキングのレベル、即ち、グローバルユーザｉｄ、ｉｐアドレス、フィンガープリントなどでグルーピングされた１２種のルール（理由ｉｄが赤色で表示）を示している。この文脈では、フィンガープリントは、キャンペーン、パートナー、パートナーのソース、ｉｐアドレス、リファラドメイン、及びユーザエージェントの６つの属性に亘る値の組合せを意味する。ｇｌｕｓｅｒという単語は、グローバルユーザｉｄの略で、ビジネステクノロジ（又は任意の同様のプラットフォーム）が低下し得る長期間のクッキー（２年間の有効期限）である。
【０２１７】
システム１０において、前記ルールは、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）で実行されるが、より複雑なルールでは、高度なデータ分析に広く使用されるＲ、Ｐｙｔｈｏｎ、又は類似のプログラミング言語の使用が必要になる場合がある。いずれの場合も、実施形態では、プロセスは、システム１０が実行動作可能な３つの段階を含む。即ち、追跡データの定期的な読み取り（例えば、タンブリングウィンドウアプローチを使用して１５分間ごとに）、いくつかのコードを実行して、ルールによってトリガーされるケースの特定、及び必要な属性のフラグ付き値を別のデータベーステーブル、例えば、ＡＷＳ  Ｓ３又は適切なストレージソリューションの代替的実行への書き込みである。実施形態では、このストレージソリューションは、ブラックリストテーブルと呼ばれることがある。必要な属性の数はルールによって示されるブロッキングのレベルに依存するので、必要な属性のフラグ付き値をＪＳＯＮ配列として記述することが便利である。図９は、そのようなアレイのいくつかの例を示す。
【０２１８】
必要な属性のこれらのフラグが立てられた値は、システム１０の防止サブシステム４４に、何をどのくらいの時間ブロックするかを通知する。例えば、ブロッキングがｉｐアドレス（グローバルユーザｉｄ）レベルで想定される場合、ブラックリストテーブルの属性は、ｉｐアドレス（グローバルユーザｉｄ）のみである。フィンガープリントレベルでブロッキングが発生する場合、必要な属性は、キャンペーン、パートナー、ソース、ｉｐアドレス、リファラドメイン、グローバルユーザｉｄであり、これらの６つの属性の値のフラグ付きの組合せはいずれも、指定された期間ブロックされる。この実施形態の場合のブロッキングは、広告主が、グローバルユーザｉｄ、ｉｐアドレス、又はフィンガープリントのフラグ付きの値と一致する属性の値を有するクリックを確認しないことを意味する。システム１０は、ブラックリストルールをトリガーしてブロックされたトラフィックが、通常、そのページにインストールされたｊａｖａｓｃｒｉｐｔコードを介してクリックデバイスの追加情報を収集できるウェブページにリルーティングされるように動作可能である。エンリッチされたデータは、データストアのログファイルに保存され、そこからブロックされたトラフィックに簡単にアクセスして、モニタリング、レポーティング、及び更なる分析を行うことができる。
【０２１９】
モニタリングサブシステム４８
モニタリングサブシステム４８は、２４時間ごと、３時間ごと、１時間ごとなど、様々な頻度で更新される、実施形態における形式又は複数のスナップショットテーブルの１以上のデータストアを含む。これらのデータテーブル（例えば、Ｒｅｄｓｈｉｆｔテーブル）及びデータストア（例えば、Ｒｅｄｉｓ）は、ブロッキング、リジェクト、及びスコアリングの決断に必要な最新のデータを提供するために使用される。システム１０の決定を促進することに加えて、モニタリングサブシステム４８は、広告主が任意のキャンペーンに対して設定できるＫｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＫＰＩ）に基づいてブロッキングの決定を促進する情報を提供するように動作可能である。
【０２２０】
これらの２つを組み合わせることは、システム１０の独自のフィーチャである。これは、設定されたＫＰＩを満たさないトラフィックソースを継続的に除外することは、少なくともある程度は潜在的な不正も除外するからである。例えば、非常に低いコンバージョン率又はより高いクリック対インストール比は、クリックスパミングに見られる兆候の１つである。同時に、広告主は、これらのメトリクスに閾値を設定して、料金を請求しないインストールとコンバージョンを指定できる。この意味で、図面の図３に示すように、パフォーマンスの悪いトラフィックをブロックし、無効なトラフィックが広告主に到達するのをブロックすることは、パフォーマンスモニタリング、キャンペーン最適化、及びビジネスレポーティングのタスクにおいてオーバーラップする。広告主のＫＰＩは、本発明の実施形態の一部として実施することができるので、このオーバーラップは、本発明の実施形態がそれ自体でサービスとして機能することを妨げない。
【０２２１】
モニタリングサブシステム４８：スナップショットと集計
モニタリングサブシステム４８の目的は、検出サブシステム４６によって使用される高度なアナリティクス及び機械学習をサポートするために必要なデータの全てを継続的に供給すること、設定された期待されるパフォーマンス指標の自動モニタリングを実行すること、及びリアルタイムで防止サブシステム４４と通信することであり、そのように動作可能である。実施形態のモニタリングサブシステム４８は、例えば、２４時間ごと、３時間ごと、１時間ごとなど、様々な頻度で更新される複数のスナップショットテーブル（又はより一般的にはデータストア）を含む。これらのデータテーブル（例えば、Ｒｅｄｓｈｉｆｔテーブル）及びデータストア（例えば、Ｒｅｄｉｓ）は、システム１０によって行われる決定のブロック、リジェクト、及びスコアリングに必要な最新のデータを提供するために使用される。
【０２２２】
モニタリングサブシステム４８：パフォーマンスＫＰＩ
システム１０の決定を促進することに加えて、モニタリングサブシステム４８は、広告主が任意のキャンペーンに対して設定できるＫｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ（ＫＰＩ）に基づいてブロッキングの決定を促進する情報を提供するように動作可能である。これらの２つを組み合わせることは、実施形態のシステム１０の独自且つ有利なフィーチャである。これは、設定されたＫＰＩを満たさないトラフィックソースを継続的に除外することは、少なくともある程度は潜在的な不正も除外するからである。例えば、非常に低いコンバージョン率又はより高いクリック対インストール比は、クリックスパミングに見られる兆候の１つである。同時に、広告主は、これらのメトリクスに閾値を設定して、料金を請求しないインストールとコンバージョンを指定できる。
【０２２３】
この意味で、図３に示すように、パフォーマンスの悪いトラフィックをブロックし、無効なトラフィックが広告主に到達するのをブロックすることは、パフォーマンスモニタリング、キャンペーン最適化、及びビジネスレポーティングのタスクにおいてオーバーラップする。広告主のＫＰＩは、システム１０の一部として実施することができるので、このオーバーラップは、本発明の実施形態がそれ自体でサービスとして機能することを妨げない。インストール後のイベントを見ると、不正検出の取り組みには大きな利益があり、コンバージョンファネル内の上位に行くほど、ヒトの挙動を模倣することは困難になるからである。
【０２２４】
モニタリングサブシステム４８：ＫＰＩベースのブロッキングルール
キャンペーンについて設定されたパフォーマンス期待値の１以上の測定値を満たさないことは、システム１０が特定のトラフィックソース、それが特定のパートナーソース又はパートナー全体であるかを問わず、をブロックする理由の１つになり得る。これらのＫＰＩは、不正及びその他の無効なトラフィックの検出に直接関係しないが、広告主が無効なトラフィックを受信することから間接的に保護するのに役立つ。例えば、非常に低いコンバージョン率又はより高いクリック対インストール比は、クリックスパミングの兆候である。パフォーマンスが低いためにパフォーマンスの低いパートナーソースをブロックすると、無効なトラフィックの一部もブロックされる可能性があるので、ＫＰＩベースのブロッキングルールは、ＩＶＴに対する更なるの防御レイヤとみなすことができる。
【０２２５】
本明細書に記載の実施形態のモニタリングサブシステム４８の主な特徴の１つは、モニタリングサブシステム４８のアナリティクスを防止サブシステム４４のリアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループである。特定のＫＰＩ又はＫＰＩのセットがパートナー又はパートナーソースによって満たされないことが明らかである場合、対応するブロッキングルールが防止サブシステム４４に送信され、この特定のキャンペーンのためにパートナー又はパートナーソースをブロックすることができる。システム１０は、全てのアクティブなキャンペーンに亘って、これらの全てを自動的且つ大規模に実行できるように動作可能である。
【０２２６】
レポーティングサブシステム５０
レポーティングサブシステム５０は、検出及びブロックされたＩＶＴに関する情報を要約する様々なテーブル、チャート、及びダッシュボードで構成され、システム１０は、ディスプレイ１８を介して視覚的にこれらを表すように動作可能である。これは、任意の数の異なる実装を有することができ、システム１０が、例えば、記載された例のようにビジネステクノロジと共に使用されるか、又は独立したサービスサブスクリプションとして使用されるかによって異なる。他のレポート実装とは異なるレポーティングをもたらす、記載された実施形態に関連する重要な機能性は、防止サブシステム４４へのフィードバックリンクであり、これは、不要なトラフィックをクリックレベルで即時にブロッキングするためのユーザ（又はヒト）が提供するルールの作成を自動化するように動作可能である。
【０２２７】
これらのヒトが提供するルールは、データの特定のパターンに基づいてブロッキングをトリガーするデータ駆動型ルールに加えて実装される。これらの更なるルールは、データから取得されたものに限定されない考慮事項に基づくことができるのでより一般的であるが、通常、ブロッキングの決定が適用され得る属性がより少なくなるという意味でより狭くもなる。このような属性の例としては、パートナーｉｄ、リファラｉｄ、及びｉｐアドレスが挙げられる。
【０２２８】
レポーティングサブシステム５０：無効なトラフィックレポート
無効なトラフィックレポートのセットは、システム１０のレポーティングサブシステム５０のコンポーネントであり、例えば、ブロックされたクリック、リジェクトされたインストール、コンバージョンに関する情報の効率的な表示するよう指示され、そのように動作可能である。本発明の実施形態では、個々のレポートは、多種多様なソフトウェア（例えば、Ｔａｂｌｅａｕ、Ｒ、Ｐｙｔｈｏｎなど）を使用して実装することができ、その数は時間の経過に伴って増加する。いくつかの一般的なポイントに言及することができる。
【０２２９】
レポーティングの目的で、トラフィックをブロッキング又はリジェクトするために使用される多数のシグナルタイプ、フィーチャ、及び理由を、より少ない数のタイプとカテゴリに組み合わせることができる。この削減ステップは、少なくとも２つの理由で重要である。第１に、無効なトラフィックをブロックするためのルールと条件の数は絶えず増加しているので、レポート構造をある程度より長い期間、固定しておくことが便利である。第２に、これらのレポートは様々なビジネスユーザにとって役立つことが予想されるので、トラフィックをブロックするために実際に使用されたブロッキングルールとトリガー条件の非常に技術的な説明を要約する場合は、技術的ではなく理解しやすい言語を使用するのが最善である。
【０２３０】
ビジネスの技術と共にに使用されるシステム１０の実施形態では、レポーティングサブシステム５０は、データ分析の結果としてコンパイルされる情報を通信するように指示され、そのように動作可能であり、ネットワークチームをＩＶＴに精通させ、サプライパートナーとの話し合いを促進させる情報を提供し、システム１０の安定性をモニターし、及びシステム１０全体の効率と有効性の向上に関するアクションプランへの知見の統合を支援する。
【０２３１】
本発明の代替実施形態では、システム１０のレポーティングサブシステム５０は、異なることを強調することができる（例えば、ＳａａＳモードで提供される実施形態において）。
【０２３２】
記載された実施形態では、レポーティングサブシステム５０は、ディスプレイを介して対話型ダッシュボードを生成し、ユーザに提示するように動作可能である。実施形態では、ダッシュボードは、キャンペーン、パートナー、及びパートナーソースの任意の組合せについて、過去の関心のある期間に亘ってレポートするように高度にカスタマイズ可能である。また、レポーティングの様々な側面を強調するための複数のタブが含まれる。例えば、より詳細な理由とシグナルタイプによるＩＶＴの総数などである。
【０２３３】
レポーティングの目的で、多数のシグナルタイプ及び理由を、より少ない数のＩＶＴタイプルールと組み合わせることができる。実施形態において、この削減ステップは、少なくとも２つの理由で重要である。第１に、シグナルタイプと理由は絶えず増加しているので、レポート構造をより長い期間、固定しておくことが便利である。第２に、様々なビジネスユーザからのアクションが予想されるので、カテゴリに言及する場合は、技術的ではなく理解しやすい言語を使用するのが有用である。
【０２３４】
システム１０のレポーティングでは、以下のより広範なＩＶＴタイプが使用される。即ち、（ｉ）非ヒト、（ｉｉ）挙動、（ｉｉｉ）コンプライアンス、（ｉｖ）エラー、（ｖ）ｓｉｄフラッディング、（ｖｉ）ブラックリストである。これらのカテゴリに該当しないものはいずれも、実施形態において、疑わしくないとみなされる。
【０２３５】
前記タイプのいくつかは、多くの全く異なるものを組み合わせるため、それらをより詳細に考慮することが有用である。以下のリストは、ルールのいくつかの例を示す。個々の理由とシグナルタイプを有意義に組み合わせる方法は常に複数あるので、記載されるレポーティング構造は、固定されているとみなすべきではない。例えば、ＩＶＴタイプのｓｉｄフラッディングは別のカテゴリであるが、ＩＶＴタイプのコンプライアンスに統合することができる。
【０２３６】
ＩＶＴタイプのコンプライアンスには、以下のような理由で、タイプフィルタの全てのシグナルとタイプエラー又はフィルタのシグナルを含む。（ｉ）デバイスによるフィルタリング、（ｉｉ）状態によるフィルタリング、（ｉｉｉ）プラットフォームによるフィルタリング、（ｉｖ）デバイスブランドによるフィルタリング、（ｖ）プラットフォームバージョンによるフィルタリング、（ｖｉ）デバイスモデルによるフィルタリング、（ｖｉｉ）許可されていない広告主ｉｐ、（ｖｉｉｉ）ｃａｐ到達、（ｉｘ）リジェクトキャンペーンの未使用（ｒｅｊｅｃｔｅｄ  ｃａｍｐａｉｇｎ  ａｕｓｅｄ）、（ｘ）リジェクトキャンペーンのアーカイブ、（ｘｉ）未承認ピクセル、（ｘｉｉ）未承認のユーザの国、（ｘｉｉｉ）非アクティブなパートナー、（ｘｉｖ）非アクティブなキャンペーン、（ｘｖ）オーバーラップしたコンバージョン、（ｘｖｉ）オーバーラップしたクリック＿ｉｄ、（ｘｖｉｉ）超越したルックバック。
【０２３７】
ＩＶＴタイプの挙動は、以下のような理由で、タイプエラー又はフィルタのタイプｗａｆシグナルの全てのシグナルを含む。即ち、（ｉ）クリックがフィルタリングされた品質のオーバーラップクリック制限、（ｉｉ）シグナルタイプＷＡＦからの多くの理由。
【０２３８】
ＩＶＴタイプエラーは、以下のような理由でタイプエラーの全てのシグナル及びタイプフィルタのシグナルを含む。即ち、（ｉ）非アクティブなキャンペーン、（ｉｉ）キャンペーン＿ｉｄの欠落、（ｉｉｉ）非アクティブなキャンペーンとパートナーの関係、（ｉｖ）誤ったクリック＿ｉｄ、（ｖ）クリック＿ｉｄの欠落、（ｖｉ）パートナー＿ｉｄの欠落、ｖｉｉ）空のキャリア、（ｖｉｉｉ）未設定ピクセル。
【０２３９】
ＩＶＴタイプの非ヒトは、以下のような理由でボットタイプの全てのシグナルとタイプエラー又はフィルタのシグナルを含む。（ｉ）クリックフィルタリングされた品質の疑わしいｉｐ、（ｉｉ）Ｆｏｒｅｎｓｉｑハイリスクビジタ、（ｉｉｉ）クリックフィルタリングされた品質のオーバーラップクリック制限。
【０２４０】
ｔａｂｌｅａｕダッシュボードの他の例としては、ヒト対ボットレポート、ブラックリスト、インストールまでの時間のレポートが挙げられる。ＲとＰｙｔｈｏｎに実装されたレポーティングの態様もある。これらの全てのレポートの役割は本質的に同一である。即ち、データ分析の結果としてコンパイルされた情報を伝達し、ネットワークチームなどのユーザをＩＶＴに精通させ、パートナーとの話し合いを促進させる情報を提供し、システム１０の安定性をモニターし、及びシステム１０の効率と有効性を向上させるアクションプランへの知見の統合を支援する。
【０２４１】
レポーティングサブシステム５０：ユーザ指定のブロッキングルール
システム１０が使用可能であるモードであるかどうかにかかわらず、レポーティングサブシステム５０の第２の重要な役割は、ユーザ指定のルールを防止サブシステム４４のブロッキングメカニズムにリアルタイムで伝達することである。これらのルールは、データ駆動型ルールに加えて使用され、データに由来するものに限定されない考慮事項に基づいて、クリックレベルで不要なトラフィックをブロックする。ユーザ指定のブラックリストは、例えば、システム１０のユーザが１以上のトラフィックのソース、又は特定のキャンペーンのためのブラックリスト化される特定のｉｐアドレスを選択できるキャンペーンブラックリストを含むことができる。複数のキャンペーン間でブロッキングするプロセスを簡素化するために、同一の機能性を広告主ブラックリストの広告主レベルで実装することができる。このブラックリストにより、ユーザは、広告主のキャンペーンの全て又は特定のアプリケーションに関連付けられている全てのキャンペーンの特定のトラフィックソース又はｉｐアドレスをブロックすることができる。
【０２４２】
実施形態では、特定のトラフィックソース又はＩＰアドレスがブラックリストに追加される理由及び方法に関して制限はない。例えば、コンバージョン率などのコンバージョン関連のメトリクス、又は経時のユーザアプリケーションのアクティビティなどのイベント関連のメトリクスに基づいて決定を行うことができる。これらのメトリクスは通常、特定のトラフィックソースによって配信されるアプリケーションのインストールの品質、したがってトラフィックソース自体の品質の遥かに良質な指標となる。インストール後の統計を見るすることにより、不正なパターンを特定するのがより簡単になることが多い。インストール後の挙動レポートを確認すると同時に、無効なトラフィックのソースを即時にブロックできることは、不正検出の取り組みに大きな利益をもたらす。これはユーザエンゲージメント内の上位に行くほど、ヒトの挙動を模倣することが困難になるからである。
【０２４３】
自動データ駆動型ルールで全ての無効なトラフィックを捕捉することが困難である場合があることを考慮すると、ユーザがＩＶＴやその他のレポートを調べながら、不要なトラフィックのソースを即時にブロックする能力は、システム１０のレポーティングサブシステム５０を防止サブシステム４４のブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを構成する。
【０２４４】
有利なことに、システム１０は、単なるスコアリングではなく、コンバージョンファネルの初期レベルでのクリックをブロックするように動作可能である。
【０２４５】
コンバージョンファネルの全てのレベルで動作する検出サブシステム４６の各層からのフィードバックリンクを、ユーザエンゲージメントのクリックレベルで動作する防止サブシステム４４に追加することは有利である。これらのソリューションはシステム１０の中心であるが、記載された実施形態では、それらは単一のファセット、即ちガードファセット内でのみ動作する。システム１０は、より一般的である。これは、追加の不正防止対策がシールドファセット内で実施され、追加の検出ソリューションがそのウォッチファセット内で絶えず開発されているからである。
【０２４６】
システム１０は元来ビジネステクノロジを補完するように設計されたという事実にもかかわらず、増え続けるデータの異常なパターンを検出する、モバイル広告業界に対する不正の深刻な悪影響と高度なアナリティクス及び機械学習の広範な使用を考慮すると、実施形態では２つのプラットフォームが単一の全体になる傾向がある。それにもかかわらず、本発明の実施形態は、企業が所有するもの以外の広告ネットワークの様々なタイプの無効なトラフィックを検出及び防止することができる独立したシステムとして、それ自体で完全に機能することができる。そのようなネットワークは、ビジネステクノロジ以外のソリューションを使用してトラフィックをソース最適化できるが、依然としてサービスとして提供される本発明の実施形態から利益を得ることができる。
【０２４７】
事実、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）は、本発明の実施形態に適したライセンシング及び配信モデルであり得る。このモデルでは、ソフトウェアはサブスクリプションベースでライセンスされ、一元的にホストされ、シンクライアントを介してユーザによってアクセスされる。ＳａａＳは、不正軽減プラットフォームが含まれる、多くのビジネスアプリケーションの一般的な配信モデルになっている。
【０２４８】
リアルタイムでスケーラブルな不正防止と、インハウスソリューション及び第３者ソリューションの効果的な組合せによる不正検出に対するマルチレイヤアプローチとにより、本発明の実施形態は、高品質トラフィックの継続的な供給を可能にする。本発明のプロセスの実施形態によるデータシステムが多いほど、不正検出のタスクにおいてよりスマートになる。
【０２４９】
本明細書に記載の本発明の変形及び修正は、その精神及び範囲から逸脱することなく明らかであることは、当業者によって理解されるよう。当業者に明らかであるような変形及び修正は、本明細書に記載される本発明の広い範囲内にあるとみなす。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０２５０】
【特許文献１】米国特許公開第２００７０２５５８２１Ａ１号明細書
【図１Ａ】
2021522622.tif 000006
【図１Ｂ】
2021522622.tif 000007
【図１Ｃ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年12月21日(2020.12.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不正を軽減するための方法であって、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
受信者を対象とするデータ通信を含む入力を受信し、
受信した入力を分析して、前記データ通信のソースが正当なソースであるか悪意のあるソースであるかを判定することと、前記データ通信の前記ソースが悪意のあるソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に前記データ通信が伝達されることを防止し、前記データ通信の前記ソースが正当なソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に伝達される前記データ通信を含む不正軽減出力を生成することとを含む防止プロセスを行い、
受信した入力を使用する検出プロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの表示を含む検出プロセス出力を生成し、前記検出プロセス出力を、防止プロセス分析における使用のための前記防止プロセスへの入力として提供し、
不正及びその他の無効なトラフィックをユーザエンゲージメントの初期のレベルでブロックするように制御することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
前記不正軽減出力を用いるモニタリングプロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの更なる表示を含むモニタリングプロセス出力を生成し、前記モニタリングプロセス出力を、前記防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供し且つ前記検出プロセス出力の生成における使用のための入力として前記検出プロセスに提供するように制御することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検出プロセス出力及び／又は前記モニタリングプロセス出力が、それぞれのフィードバックループを介して、前記防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記防止プロセス、前記検出プロセス、及び前記モニタリングプロセスのうちの少なくとも１つが、リアルタイムで実行される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
前記不正軽減出力、前記検出プロセス出力、及び前記モニタリングプロセス出力のうちの少なくとも１つに関するレポーティングプロセスを実行して、レポートを生成するように制御することを更に含む請求項３から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記電子プログラム命令を介してコントローラを、前記レポートをレポートプロセス出力としてディスプレイを介して表示するように制御することを更に含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
モバイル環境で行われる広告キャンペーンにおける不正を軽減するための請求項１から６のいずれかに記載の方法であって、前記不正が前記モバイル環境における広告に関する無効トラフィックを含み、前記不正軽減出力が高品質トラフィックを含む方法。
【請求項８】
前記検出プロセスが、ユーザエンゲージメントの全てのレベルでモバイル広告トラフィックを継続的に分析して、不正及びその他の無効なトラフィックをブロックするためのデータ駆動型ルールを含む検出プロセス出力を提供することを含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ユーザエンゲージメントの初期レベルにおいて不正及びその他の無効なトラフィックをブロックすることが、前記検出プロセスからの複数のレベルでの高度なアナリティクス及び機械学習を含む検出プロセス出力をリアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを利用することを含む請求項１及び８に記載の方法。
【請求項１０】
前記モニタリングプロセスが、前記検出プロセスの前記高度なアナリティクス及び機械学習をサポートする複数のスナップショットテーブル及びデータストアを含むモニタリングプロセス出力を生成する高速データ集約、設定された予想されるパフォーマンス指標の自動モニタリング、及び前記モニタリングプロセスのアナリティクスを前記リアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記レポーティングプロセスが、取られたアクションに関する情報を、前記レポーティングプロセスからの出力を前記リアルタイムブロッキングメカニズムに接続するフィードバックループを介して、ユーザがアクションを伝えるための能力を提供する入力を受け取るためのインターフェースプロセスと組み合わせることを含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記防止プロセスが、受け取られる各クリックをブロックするときの信頼性及びリスクの程度を反映する複数のペナルティ及びリワードに関連する確率論的経験則及び機械学習アルゴリズムに基づくクリックスコアリングを介して、又は１以上の決定論的ルールによって直ちに、クリックをブロックするデュアルチャネルを含む請求項８から１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記防止プロセスが、各インストール（コンバージョン）を無効にするときの信頼性及びリスクの程度を反映する特定のペナルティ及びリワードに関連する確率論的経験則及び機械学習アルゴリズムに基づくインストール（コンバージョン）スコアリングを介して、又は１以上の決定論的ルールによって直ちに、インストール（コンバージョン）をリジェクトするデュアルチャネルを含む請求項８から１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記防止プロセスが、リジェクトされた全てのインストール及びコンバージョンの属性を、クリック及び／又はインプレッションの属性に変換して、不正及びその他の無効なトラフィックのブロッキングを、広告主のアトリビューションプラットフォームに到達し得る前の、ユーザエンゲージメントの最も初期のレベルで実行できるようにするアグリゲーションロジックを含む請求項８から１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
不正を軽減するための方法であって、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介してプロセシング手段を、
入力手段を介して入力を受信し
前記入力を処理して不正軽減出力を生成し、
検出プロセスを実行して、防止プロセスのための入力として用いられる出力を生成するように制御することを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
不正を軽減するためのシステムであって、
プロセシング手段と、
前記プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令を格納するストレージと、
入力手段とを含み、
前記プロセシング手段が、前記電子プログラム命令の制御下で、請求項１から１５のいずれかに記載の方法を実行するように動作可能であることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項３から４のいずれかに従属するときに、
前記防止プロセスを実行するように動作可能な防止サブシステムと、
前記検出プロセスを実行するように動作可能な検出サブシステムと、
前記モニタリングプロセスを実行するように動作可能なモニタリングサブシステムと、
前記レポーティングプロセスを実行するように動作可能なレポーティングサブシステムとを含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
コンピューティング手段によって実行されると、前記コンピューティング手段に請求項１から１５のいずれかに記載の方法を実行させる命令が格納されているコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
請求項１から１５のいずれかに記載の方法を実行するようにプログラムされたコンピューティング手段。
【請求項２０】
コンピューティングシステムによって受信及び解釈されることができる少なくとも１つの命令を含むデータシグナルであって、前記命令が、請求項１から１５のいずれかに記載の方法を実行することを特徴とするデータシグナル。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
本発明の第１の主な態様によれば、不正を軽減するための方法が提供され、前記方法は、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介して前記プロセシング手段を、
受信者を対象とするデータ通信を含む入力を受信し、
受信した入力を分析して、前記データ通信のソースが正当なソースであるか悪意のあるソースであるかを判定することと、前記データ通信の前記ソースが悪意のあるソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に前記データ通信が伝達されることを防止し、前記データ通信の前記ソースが正当なソースであると判定された場合に、対象とされた前記受信者に伝達される前記データ通信を含む不正軽減出力を生成することとを含む防止プロセスを行い、
受信した入力を使用する検出プロセスを行い、少なくとも潜在的に悪意のあるデータ通信ソースの表示を含む検出プロセス出力を生成し、前記検出プロセス出力を、防止プロセス分析における使用のための入力として前記防止プロセスに提供するように制御し、
不正及びその他の無効なトラフィックをユーザエンゲージメントの初期のレベルでブロックすることを含む。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
本発明の第６の主な態様によれば、不正を軽減するための方法が提供され、前記方法は、
プロセシング手段を制御するための電子プログラム命令をストレージに格納し、前記電子プログラム命令を介してプロセシング手段を、
入力手段を介して入力を受信し、
前記入力を処理して不正軽減出力を生成し、
検出プロセスを実行して、防止プロセスのための入力として用いられる出力を生成するように制御することを含む。
【国際調査報告】
2021522622.tif 000020
2021522622.tif 000021
2021522622.tif 000022