(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブ・ベースの広告入札プロセスに関与する、コンピュータより実現される方法であって、
広告主が、アドエクスチェンジからのアドインプレッションの通知を受信することを備え、前記通知は、前記アドインプレッションが位置するリモートクライアントデバイスのユーザと関連付けられるユーザ識別子を含み、前記方法はさらに、
前記広告主が、前記アドインプレッションに対して候補広告を選択することと、
前記広告主が、前記ユーザ識別子、および前記候補広告と関連付けられる広告識別子を、前記広告主から遠隔にあるサーバ上に位置する評価エンジンに送信することと、
前記評価エンジンが、前記ユーザ識別子と関連付けられ、前記ユーザの挙動特性を示すユーザプロファイルを得ることとを備え、前記ユーザの挙動特性は、前記ユーザが、前記リモートクライアントデバイス上のコンテンツを見ている間に、前記リモートクライアントデバイスから収集される前記ユーザの挙動データから得られ、前記方法はさらに、
前記評価エンジンが、前記広告識別子と関連付けられ、ターゲットユーザの所望の挙動特性を示す広告ターゲットプロファイルを得ることと、
前記評価エンジンが、前記ユーザプロファイルを前記広告ターゲットプロファイルと比較して、前記ユーザプロファイルと前記広告ターゲットプロファイルとの間の類似性の定量的インジケータを生成することと、
前記評価エンジンが、前記定量的インジケータを前記広告主に返すことと、
前記広告主が、前記定量的インジケータに基づいて、前記アドインプレッションに応じて前記候補広告に対する入札を判断することと、
前記広告主が、前記アドエクスチェンジへ前記入札を通信することと
を備える、ウェブ・ベースの広告入札プロセスに関与する、コンピュータより実現される方法。
【請求項２】
前記アドエクスチェンジにおいて、前記アドインプレッションに応じて候補広告について複数の入札を受信することと、
前記アドエクスチェンジにおいて、前記複数の入札から落札を判断することと、
前記アドインプレッションの充足として前記リモートクライアントデバイスに前記ウェブを介して前記落札に対応する広告コンテンツを供することとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザプロファイルを前記広告ターゲットプロファイルと比較することは前記ユーザの挙動特性と前記ターゲットユーザの所望の挙動特性との間の相関関係のレベルを判断することを含み、前記定量的インジケータは前記判断された相関関係のレベルに基づく、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザを、ユーザプロファイルの使用を介して、複数の事前設定されたユーザタイプの１つ以上と関連付けることを備え、各事前設定されたユーザタイプは、挙動特性の所定の組合せを含む、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザプロファイルにおいて、前記複数の事前設定されたユーザタイプの各々ごとに、前記ユーザについてユーザ確率値を維持するユーザプロファイルメトリックを記憶することを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記広告ターゲットプロファイルの使用を通して、広告を複数の事前設定された広告ターゲットタイプの１つ以上と関連付けることを備え、各事前設定された広告ターゲットタイプは、挙動特性の所定の組合せを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記広告ターゲットプロファイルにおいて、前記複数の事前設定された広告ターゲットタイプの各々ごとに、前記広告について広告確率値を維持する広告ターゲットプロファイルメトリックを記憶することを備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記広告ターゲットプロファイルの使用を通して、広告を複数の事前設定された広告ターゲットタイプの１つ以上と関連付けることを備え、各事前設定された広告ターゲットタイプは、挙動特性の所定の組合せを含み、前記方法はさらに、
前記広告ターゲットプロファイルにおいて、前記複数の事前設定された広告ターゲットタイプの各々ごとに、前記広告について広告確率値を維持する広告ターゲットプロファイルメトリックを記憶することと、
ユーザ・ターゲット相関行列を生成することとを備え、前記ユーザ・ターゲット相関行列は、前記複数の事前設定されたユーザタイプのうちのある事前設定されたユーザタイプと前記複数の事前設定された広告ターゲットタイプのうちのある事前設定された広告ターゲットタイプとの各組合せに対する相関指標値を記憶するデータ構造であり、前記方法はさらに、
前記複数の事前設定されたユーザタイプのうちのある事前設定されたユーザタイプと前記複数の事前設定された広告ターゲットタイプのうちのある事前設定された広告ターゲットタイプとの各組合せについての相関指標を、その組合せに対する前記広告確率値、前記ユーザ確率値およびアクション確率指標値を用いて計算することと、
前記定量的インジケータを前記計算された相関指標に基づかせることとを備え、
前記アクション確率指標値は、所与の事前設定されたユーザタイプについて所与の事前設定された広告ターゲットタイプに関して所望のアクションを達成する確率を定量化するパラメータである、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記相関指標において、前記複数の事前設定されたユーザタイプのうちのある事前設定されたユーザタイプと前記複数の事前設定された広告ターゲットタイプのうちのある事前設定された広告ターゲットタイプとの各組合せについて、前記確率値、前記アクション確率指標値および重み付け値の積を計算することを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
広告要求とともに送信される前記ユーザ識別子においてページタグを送信することを備える、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記アドエクスチェンジにおいて前記複数の入札からの落札を判断するステップは、リアルタイム入札プロセスの一部として生じる、請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
広告要求に応じて前記リモートクライアントデバイス上に前記落札に対応する前記広告コンテンツを表示することと、
前記ユーザが前記広告コンテンツを見ている間に、前記リモートクライアントデバイスから前記ユーザの追加の挙動データを収集することとを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記収集された追加の挙動データに基づいて前記ユーザプロファイルを改善することを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ユーザプロファイルの使用を介して、前記ユーザを複数の事前設定されたユーザタイプの１つ以上と関連付けることを備え、
各事前設定されたユーザタイプは、挙動特性の所定の組合せを含み、前記ユーザプロファイルを改善するステップは、前記ユーザと関連付けられる前記複数の事前設定されたユーザタイプの前記１つ以上を変更することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ユーザプロファイルを改善するステップは、１つ以上の教師なし機械学習プロセスを展開および実行することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ユーザプロファイルにおいて、複数の事前設定されたユーザタイプの各々ごとに、前記ユーザについて確率値を記憶するユーザプロファイルメトリックを記憶することを備え、各事前設定されたユーザタイプは、挙動特性の所定の組合せを含み、前記ユーザプロファイルを改善するステップは前記確率値の１つ以上を調整することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記収集された追加の挙動データから前記ユーザの挙動特性を推論することを備え、前記ユーザプロファイルを改善するステップは前記推論するステップから得られた前記挙動特性を用いることを備える、請求項１３〜請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記収集された追加の挙動データに基づいて前記広告コンテンツと関連付けられる広告ターゲットプロファイルを改善する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記広告ターゲットプロファイルの使用を通して、前記広告コンテンツを複数の事前設定された広告ターゲットタイプの１つ以上と関連付けることを備え、所与の事前設定された広告ターゲットタイプは、挙動特性の所定の組合せを含み、前記広告ターゲットプロファイルを改善するステップは、前記広告コンテンツと関連付けられる前記複数の事前設定された広告ターゲットタイプの前記１つ以上を変更することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記広告ターゲットプロファイルを改善するステップは、１つ以上の教師なし機械学習プロセスを展開および実行することを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記広告ターゲットプロファイルにおいて、複数の事前設定された広告ターゲットタイプの各々ごとに、前記広告コンテンツについて重み付け値を維持する広告ターゲットプロファイルメトリックを記憶することを備え、各事前設定された広告ターゲットタイプは、挙動特性の所定の組合せを含み、前記広告ターゲットプロファイルを改善するステップは前記重み付け値の１つ以上を調整することを備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記広告ターゲットプロファイルを改善するステップは複数のユーザから収集された挙動データを集積することを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記方法はさらに、
前記ユーザの挙動特性を判断することをさらに備え、
前記収集された挙動データは、
前記ユーザが、前記リモートクライアントデバイス上のコンテンツを見ている間に、前記ユーザから収集された１つ以上の感情についての平均特性を表す感情状態情報、または、複数のユーザから収集された、集積された挙動データにおいて、１つ以上の感情についての平均特性を表す感情状態情報を含む、請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記感情状態情報は、怒り、嫌悪、中立、悲しみ、脅え、幸福、驚き、およびそれらからの派生感情からなる群から選択される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
ウェブ・ベースの広告を選択する、コンピュータによって実現される方法であって、
アドネットワークが、アドインプレッションの通知を受信することを備え、前記通知は、前記アドインプレッションが位置するリモートクライアントデバイスのユーザと関連付けられるユーザ識別子を含み、前記方法はさらに、
前記アドネットワークが、複数の広告主から前記アドインプレッションに対して複数の候補広告を受信することと、
前記アドネットワークが、前記ユーザ識別子、および前記複数の候補広告の各々と関連付けられる広告識別子を、前記アドネットワークから遠隔にあるサーバ上に位置する評価エンジンに送信することと、
前記評価エンジンが、前記ユーザ識別子と関連付けられ、かつ前記ユーザの挙動特性を示すユーザプロファイルを得ることとを備え、前記挙動特性は、前記ユーザが、前記リモートクライアントデバイス上のコンテンツを見ている間に、前記リモートクライアントデバイスから収集される前記ユーザの挙動データから得られ、前記方法はさらに、
前記評価エンジンが、各広告識別子と関連付けられる広告ターゲットプロファイルを得ることと、
前記評価エンジンが、前記ユーザプロファイルを各広告ターゲットプロファイルと比較して、前記ユーザプロファイルと各広告ターゲットプロファイルとの間の類似性の複数の定量的インジケータを生成することと、
前記評価エンジンが、前記定量的インジケータを前記アドネットワークに返すことと、
前記アドネットワークが、前記定量的インジケータに基づいて、前記複数の候補広告から前記アドインプレッションに応じて供すべき広告を選択することと、
前記アドネットワークが、前記アドインプレッションが位置する前記リモートクライアントデバイスに前記選択された広告を供することとを備える、ウェブ・ベースの広告を選択する、コンピュータによって実現される方法。
【請求項２６】
実行されると前記コンピュータに請求項１〜２５のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ読取可能命令を記憶するコンピュータプログラムプロダクト。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
この発明はここにおいてアド(ad)と呼ばれる、ウェブ・ベースの広告のターゲティングに関する。この発明は、特に、ウェブ広告の提供を増強する目的でユーザについて検出されたユーザの挙動（例えば感情）データの処理および解析に関し、そのウェブ広告はリアルタイムの入札プロセスと関連して生じてもよい。そのような処理および解析を使用することにより、広告製作者、ディストリビュータ、ネットワークオペレータおよび同様のエンティティによって利用されるシステムは、そのような処理および解析に応答して、ある広告コンテンツの送信を、そのような広告を受信することに挙動的な興味を示すユーザにのみ制限し、それによってネットワークおよび計算資源を節約することを可能にする。
【背景技術】
【０００２】
発明の背景
ユーザに関係するヒストリカルデータ（例えば彼または彼女の購入またはブラウジング履歴）に基づいてコンテンツを推奨するためにウェブ・ベースのシステムを提供することは公知である。しばしば、所与のユーザは、この情報を記憶するよう動作する関連付けられたプロファイルを有する。
【０００３】
オンライン広告は、表示および動画広告市場の大部分を含む。すべてのタイプの広告と同様に、広告の影響を広告主の投資回収率と同様に最大限にするために、ウェブ・ベースの広告（ここにおいてはアド(ad)とも呼ばれる）の表示を、関連する消費者に限定するかまたは他の態様で制限することが望ましい。
【０００４】
オンライン広告ネットワーク、需要側プラットフォーム、供給側プラットフォーム、リアルタイム入札プラットフォームなどのデジタル広告供給システムは、コンテンツを見込みのある消費者に提供しようとする広告主とそのコンテンツを広告の形で表示したいウェブサイトホストとの間の相互接続を提供する。ウェブサイトホストはウェブ・ベースの広告インベントリを提供し、それは広告主のコンテンツで満たすことができる。広告インベントリは多くの形式をとることができ、それらは、ウェブサイト上のスペース（例えばサイドバナー、ポップアップウィンドウ、動画メディアなどのためのスロット）を含む。
【０００５】
広告主は、広告インベントリを買付けることへのプログラムによるアプローチ、例えばルールおよびアルゴリズムなどのような計算論理を用いて広告インベントリの購入および広告のターゲティングを自動化するシステムなどを探求している。プログラムによる買付けはすべてのタイプのデジタル広告供給システムにわたって適用可能である。例えば、ターゲティングされた広告ネットワークは、あるタイプのオンライン広告ネットワークであり、それは、ユーザについての情報および／またはウェブ・ベースの広告インベントリの任意の所与の一部と関連付けられるコンテキストを用いることによって、広告をより効果的に供給することねらう。例示的なターゲティングされた広告ネットワークを用いて、ユーザのブラウジング履歴（例えばクリックストリームの形式における）は、ユーザプロファイルを生成するよう用いられ得る。広告主は、広告または意図した市場にプロファイルが関連するユーザに対して彼らの広告の表示を自動化しようと努力するかもしれない。
【０００６】
しばしば広告インベントリの買付けに対するプログラムによるアプローチとの関連において用いられて、オーディエンスを極めて大きい数（例えば１０，０００以上）のセグメントに区分することが公知である。セグメントは、多種多様なユーザ属性、例えば人口統計、コンテキスト、サイコグラフィックス、購入履歴、ブランド親和力およびブラウジング活動に基いて互いに区別することができる。所与のユーザが属するセグメントはリアルタイムで更新することができる。
【０００７】
さらに、広告インベントリの買付けに対するプログラムによるアプローチとの関連において用いられて、リアルタイム入札は広告インベントリのオークションを含み、それは「インプレッション単位」ベースで売買され得る。ここにおいて、インプレッションとは、例えば動画投稿またはソーシャルメディアウェブサイト上においてユーザがあるウェブコンテンツにアクセスすることによってトリガされる広告要求に対応する。アドインプレッション(ad impression)は、したがってそれをトリガしたユーザについての情報を担持することができる。広告インベントリはそれ自体が広告不動産−−広告が表示されるウェブコンテンツと関連付けられる「スペース」−−である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
発明の概要
その最も一般的なことにおいて、この発明の実施の形態は、記録された物理的な挙動情報、例えば感情状態、注意、熟視追跡など用いて、ユーザについてユーザプロファイルを推論、確立もしくはさらに改善するか、または１つのメディアコンテンツについてターゲットプロファイルを推論、確立もしくはさらに改善することを提案する。特定の実施の形態において、そのような推論、確立または改善は或る広告についての或る広告ターゲットプロファイルに関連している。
【０００９】
ここで用いられるように、ユーザプロファイルは、ウェブ・ベースのコンテンツの個々の消費者と複数のオーディエンスセグメントの１つとの間の関連付けであり得る。所与のオーディエンスセグメントは、例えば人口学的情報およびサイコグラフィックス情報など含んで、それと関連付けられる複数の属性を有することができる。属性はさらに挙動情報、例えば肯定的および／または否定的感情状態を或るコンテンツのタイプと関連付ける情報を含むことができる。
【００１０】
ユーザプロファイルにおける使用を越えて、記録された物理的な挙動情報はユーザの現在の気分をリアルタイムで示すために用いることができる。この情報を、単独で用いるか、またはユーザプロファイルと関連して用いて、広告主は、そのユーザを巻きこむ利用可能なアドインプレッションにどのように応答するか（例えば入札するか）を判断することができる。
【００１１】
広告であってもよい１つのメディアコンテンツについてのターゲットプロファイルは、ターゲットユーザの特性、言いかえれば、その広告がその目標を達成するに至る可能性がありそうな消費者の特性を識別するデータ構造である。広告キャンペーンは、例えば予約の促進から単純なブランド認知の向上に至る多くの異なるタイプの目標または所望の「アクション」を識別することができる。一般に、広告主は、１つのアクション当たりの費用、または１つのビュー当たりの費用を低減しようと努力する。したがって、広告ターゲットプロファイルが対応する消費者とマッチングさせられることを可能にするスキームは、アクションが生じる確率を最大限にすることができ、それによって、１つのアクション当たりの費用を低減する。
【００１２】
この発明の実施の形態によれば、記録された物理的な挙動情報を用いて、広告ターゲットプロファイルとユーザプロファイル（オーディエンスセグメント）との間のマッチングを、比較が可能な別の次元を与えることによって改善する。
【００１３】
ある状況では、各広告ごとおよび各ユーザごとにプロファイルを有することは計算上効率的ではないかもしれない。したがって、この発明の実施の形態は、複数の事前設定されたユーザタイプ（例えば、複数の所定のオーディエンスセグメントに対応する）と複数の事前設定された広告ターゲットタイプ（例えば、複数の所定のターゲット消費者に対応する）を用いて動作することができる。したがって、所与のユーザをユーザタイプの１つ以上に割当てることができ、所与の広告を広告タイプの１つ以上に割当てることができる。
【００１４】
１つの実施の形態によれば、そのような割当ては、広告主、広告ネットワークまたは同様の第三者によって展開されたハードウェアおよびソフトウェアによって達成することができ、それは、プロセッサがプログラムコードを実行して所与のユーザについてユーザプロファイルメトリックを生成することを含み、それは、確率値をユーザと関連付けて、ユーザが所与の事前設定されたユーザタイプ内に入る確率を表す。ユーザについて記録された挙動情報を用いて、確率値を更新または改善することができる。
【００１５】
所与の広告に対して生成することができる広告ターゲットプロファイルメトリックは、重み付け値を各事前設定された広告ターゲットタイプと関連付けて、その事前設定された広告ターゲットタイプに向けられるその広告の重みを表すことができる。挙動情報が広告について収集されると、重み付け値は、広告がどのように受信されているかを考慮するよう調整され得る。例えば、広告が或るユーザタイプについて予想外に高いアクションレベルを結果として生じる場合、プログラムコードは、プロセッサに命令して、広告と関連付けられるユーザタイプについての重み付け値を増大させて、それらのユーザタイプについてその広告がその目的を成功裡に達成するという広告の増大された可能性を数量化する。
【００１６】
アドインプレッションに入札する方法の判断において、広告主はさまざまな要因を考慮に入れることができる。この発明のさまざまな実施の形態は、このプロセスに対してさらなるパラメータを与えようと探し求め、そのパラメータは、プログラムコードとして記憶された命令の実行においてプロセッサによって用いられて、所与のユーザに所与の広告を供することからアクションが結果として生じる確率を表すことができる定量的インジケータである。
【００１７】
そのような定量的インジケータの確立のために、この発明の実施の形態は、例えば、プロファイリングサーバにおいて、アクション確率行列を与えることができ、それは、事前設定された広告ターゲットタイプおよび事前設定されたユーザタイプのさまざまな組合せについてのアクション確率を記憶する。特定ユーザについての所与のユーザプロファイルメトリックとの組合せにおいて、プロセッサは、プログラムコードを実行して、アクション確率行列を用いて、供すべき好ましい広告タイプまたは好ましい広告タイプの組を判断することができる。
【００１８】
ある実施の形態によれば、ユーザプロファイルメトリックを列ベクトルｕとして、アクション確率行列をＭとして、および広告ターゲットプロファイルメトリックを行ベクトルａとして表わす場合、行列乗算ａＭｕの結果は、その値がユーザと広告との間の適合性のスケールを表すスカラー数であり；その数が高いほど、適合性はよい。プロセッサが実行するプログラムコードは、この値を用いて複数の利用可能な広告をスコア付けすることができる。広告主は複数の利用可能な広告について受信されたスコアに基いて入札を判断する（例えば、広告を選択し、入札価格を選択する）ことができる。
【００１９】
したがって、この発明の１つの実施の形態によれば、ウェブ・ベースの広告入札プロセスに関与する、コンピュータによって実現される方法が提供され、例えば、入札エンジン、またはアドエクスチェンジ(ad exchange)からの広告ネットワークにおいて、アドインプレッションの通知を受信することを備え、通知は、アドインプレッションが位置するリモートクライアントデバイスのユーザと関連付けられるユーザ識別子を含み；方法はさらに、アドインプレッションに対して候補広告を選択することと；ユーザ識別子、および候補広告と関連付けられる広告識別子を、評価エンジンに送信することと；ユーザ識別子と関連付けられるユーザプロファイルを得ることと；広告識別子と関連付けられる広告ターゲットプロファイルを得ることと；ユーザプロファイルを広告ターゲットプロファイルと比較して、ユーザプロファイルと広告ターゲットプロファイルとの間の類似性の定量的インジケータを生成することと；定量的インジケータを返すことと；定量的インジケータに基いて、アドインプレッションに応じて候補広告に対する入札を判断することとを備え、ユーザプロファイルはユーザの挙動特性を示し、広告ターゲットプロファイルはターゲットユーザの所望の挙動特性を示す。
【００２０】
ユーザ識別子は、任意の従来のフォーマットにおいて送信されるページタグ、例えば広告要求とともに送信される埋込まれた画像（つまりトラッキング画素）またはクッキーまたはJavaScript（登録商標）タグであり得る。
【００２１】
この発明は、したがってアドインプレッションに対して入札する方法を判断するプロセスに挙動情報という特別な次元を提供する。有利なことに、挙動情報は、ユーザについて記録される実際の挙動特性および概念上のターゲットユーザと関連付けられる所望の挙動特性の両方に関係する前記比較の両側において提供される。
【００２２】
評価エンジンは、広告主における、または広告ネットワーク上における、例えば入札エンジンなどの判断エンジンの不可欠な部分であり得る。評価エンジンは、サーバ上に記憶され、サーバにおいてプロセッサによって実行される実行可能コードとして実施することができ、それはユーザ識別子および広告識別子を受信する。評価エンジンプログラムコードを実行するプロセッサは、所与の広告主に属する複数の広告について定量的インジケータを繰り返し生成することができる。入札は複数の広告の１つ以上についてなすことができる。この実施の形態では、広告主は、ユーザプロファイルおよび広告ターゲットプロファイル情報に直接アクセスを有する。
【００２３】
代替的実施の形態によれば、しかしながら、評価エンジンを実現するプログラムコードは、第三者サーバの一部である１つまたはより多くのプロセッサによって、例えば、広告ネットワークまたは入札エンジンから分離しているか、そうでなければ遠隔であるサーバ上で、実行することができる。この実施の形態では、ユーザプロファイルおよび広告ターゲットプロファイルは第三者によって記憶され維持され、広告主によってアクセス可能ではない。代りに、第三者において評価エンジンを実現するプログラムコードを実行するプロセッサは、ユーザ識別子および広告識別子を含む要求に応じて定量的インジケータを広告主に与える。
【００２４】
ここで、「挙動特性」は、所与のユーザの感情状態データ、例えば顔の表情から検出された感情およびウェブカメラを介して取得することができる他の生理学的なインジケータを含むが、それに限定はされない。加えて、挙動データは、メディアコンテンツと対話するユーザから収集することができる他の情報、例えば（例えば、皮膚の色に基づく）身振り手振り、血圧、（例えば、皮膚の色のわずかな変化によって視覚的に読取られる）温度、瞬き、心拍数などのいずれかを含むことができる。
【００２５】
ある実施の形態に従う挙動データは、さらに、ユーザのコンピュータとの対話に関するデータ、例えば音声データ、クリックデータ、またはユーザの表示の一部に対する関心を示す他のデータを含むことができる。挙動データに加えて、この発明の実施の形態は、さらに、他のユーザデータ、例えば性別、年齢、場所などのようなユーザについての他の詳細を示すデータの収集および送信を提供することができる。
【００２６】
意味のある比較を支援するために、プログラムコードがある実施の形態に従って提供され、それは、ユーザの挙動特性をそのユーザについて記録される時系列挙動データから導出するようプロセッサに命令する。広告ターゲットの所望の挙動特性は、以前に広告に触れた複数のユーザについて記録された集積された挙動データから導出することができる。
【００２７】
挙動特性は、ある範囲のメディアコンテンツに触れながら、ユーザまたは複数のユーザについて取得された１つ以上の感情についての平均特性を含むことができる。代替的に、または付加的に、挙動特性は、１つ以上の公知のメディアと関連付けられるユーザについて記録された挙動データに基いて、そのユーザについて推論することができる。
【００２８】
データが収集される感情は、怒り、嫌悪、中立、悲しみ、脅え、幸福、驚き、およびそれらからの派生感情を含み得るが、それらに限定はされない。他の挙動情報（例えば頭の向きまたは上半身姿勢などのような物理的データ）も収集することができる。この他の挙動情報を感情状態情報と組み合わせて、コンピュータユーザの反応、例えば関与、無関心などのさらなるインジケータを導出することができる。
【００２９】
広告選択のために挙動データを利用することすなわちターゲティングは、ネットワーク接続されたコンピューティングデバイスの動作に多数の利益を提供する。そのように、ターゲティングは、そのような計算資源、特に、望まれない広告を送信するときに不必要に消費され、そのことが次いでデバイス性能に悪影響を有し得るかもしれない、有限の帯域幅のより効率的な使用を可能にする。
【００３０】
この発明のさまざまな実施の形態によれば、クライアントデバイスはデータ収集モジュールを含むことができ、そこでは、プログラムコードは、収集された顔の画像を処理するよう、または収集された顔の画像を処理のためにリモート解析サーバに送信するよう、プロセッサに命令する。データは、動画ストリーム、または一連の（例えば動画ストリームから周期的に抽出された画像）画像として送信することができる。
【００３１】
解析サーバまたはクライアントデバイスに存在し得るデータ収集モジュールによって収集されたデータは、１つ以上の感情状態の表わすデータを生成するために画像の処理のために配置することができる。例えば、解析は、６つの普遍的な感情、例えば幸福、悲嘆、驚き、恐れ、嫌悪および怒りの各々に対してメトリックを生成することができる。解析はさらに、感情に依存しないかまたは顔の特徴移動の他の組合せに基くことができる、１つ以上のさらなるメトリックを生成することができる。例えば、さらに、メトリックは、関与、注意、退屈、混乱、中立および誘意性を含むことができるがそれらに限定はされない。メトリックの任意の１つまたは任意の組合せをこの発明において挙動特性として用いることができる。
【００３２】
この発明の実施の形態に従う方法はさらに、例えばアドエクスチェンジにおいて、アドインプレッションに応じて候補広告について複数の入札を受信することと；例えばアドエクスチェンジにおいて、複数の入札から落札を判断することと；インプレッションの充足としてリモートクライアントデバイスにウェブを介して落札に対応する広告コンテンツを供することとを備えることができる。したがって、複数の異なる広告主は、各々、彼らの広告のうちアドインプレッションと最良適合またはマッチングするものはどれでも提供することができる。
【００３３】
ユーザプロファイルを広告ターゲットプロファイルと比較することはユーザの挙動特性とターゲットユーザの所望の挙動特性との間の相関関係のレベルを判断することを含み得る。ここで、定量的インジケータは判断された相関関係のレベルに基く。
【００３４】
ユーザプロファイルは、ユーザを複数の事前設定されたユーザタイプの１つ以上と関連付けることができ、各事前設定されたユーザタイプは挙動特性の組合せを含む。例えば、１つの実施の形態によれば、ユーザプロファイルはユーザプロファイルメトリックを含むことができ、それは、ユーザについて、複数の事前設定されたユーザタイプの各々に対して確率値を記憶するデータ構造である。
【００３５】
同様に、広告ターゲットプロファイルは、所与の広告を複数の事前設定された広告ターゲットタイプの１つ以上と関連付けることができ、各事前設定された広告ターゲットタイプは、挙動特性の組合せを含む。例えば、１つの実施の形態によれば、広告ターゲットプロファイルは広告ターゲットプロファイルメトリックを含み、それは、広告について、複数の事前設定された広告ターゲットタイプの各々に対して重み付け値を記憶するデータ構造である。
【００３６】
ある実施の形態に従う方法は、ユーザ・ターゲット相関行列を取得するかまたは維持することを含む。そのユーザ・ターゲット相関行列は、複数の事前設定されたユーザタイプのうちのある事前設定されたユーザタイプと複数の事前設定された広告ターゲットタイプのうちのある事前設定された広告ターゲットタイプとの組合せに対してアクション確率指標値を記憶するデータ構造である。アクション確率指標値は、所与のユーザタイプについて所与の広告ターゲットタイプに関して所望のアクションを達成する確率を定量化するパラメータである。行列を、ユーザプロファイルを広告ターゲットプロファイルと比較するステップにおいて用いることにより、例えば、相関指標を、複数の事前設定されたユーザタイプのうちのある事前設定されたユーザタイプと複数の事前設定された広告ターゲットタイプのうちのある事前設定された広告ターゲットタイプとの各組合せごとに計算することができる。所与のユーザは、複数の事前設定されたユーザタイプの各々と関連付けられるユーザ確率値を有してもよい。ユーザ確率値は、ユーザが所与の事前設定されたユーザタイプとどれくらい近くマッチングするかを示すことができる。所与の広告は、複数の事前設定された広告ターゲットタイプの各々と関連付けられる広告確率値を有してもよい。広告確率値は、広告ターゲットが所与の事前設定された広告ターゲットタイプとどれくらい近くマッチングするかを示すことができる。相関指標は、事前設定されたユーザタイプおよび事前設定された広告ターゲットタイプの各組合せに対して、アクション確率指標値、ユーザ確率値および広告確率値を用いて計算することができる。相関指標は各組合せごとにこれらの３つのパラメータの積であり得る。ユーザ確率値および広告確率値は各組合せについての重み付け係数として作用することができる。
【００３７】
プロセッサにおいて実行するプログラムコードは、定量的インジケータを計算された相関指標に基かせるようプロセッサに命令することができる。複数の事前設定されたユーザタイプのうちのある事前設定されたユーザタイプと複数の事前設定された広告ターゲットタイプのうちのある事前設定された広告ターゲットタイプとの各組合せについての相関指標は、その組合せに対する、ユーザ確率値、アクション確率指標値および広告確率値の積であり得る。定量的インジケータはある実施の形態に従って相関指標の和によって表すことができる。
【００３８】
プログラムコード実行は、広告の呈示が成功裡なアクションという結果をもたらす確率を示すものとして、相関指標値を利用するようプロセッサに命令することができる。方法は、例えば、クリックスルー、購入など、アドインプレッションに従う成功裡なアクションを示すデータを収集することを含むことができる。プロセッサは、プログラムコードを実行する制御の下で、ユーザ・ターゲット相関行列を更新するためにこのデータを用いることができる。
【００３９】
事前設定される広告ターゲットタイプおよび／または事前設定されるユーザタイプは手動で設定することができ、例えば、オペレータは、区別するパラメータを、事前に、リアルタイムで、またはそれらの組合せで判断することができる。ある実施の形態によれば、事前設定される広告ターゲットタイプおよび／または事前設定されるユーザタイプは、好適な教師なし機械学習プロセスを用いて、例えばサポートベクトルマシン、クラスタリング解析アルゴリズム等を用いて、オンザフライで判断される。
【００４０】
評価エンジンは広告主が動作させるハードウェアで実行するプログラムコードとして展開することができる。そうである場合、ユーザプロファイルを広告ターゲットプロファイルと比較するステップは、広告主ハードウェアの一部であるプロセッサによって実行することができ、広告がその目的の達成において成功する最低入札価格を費用関数として有するニューラルネットワークを実装したプログラムコードを実行する。この実施の形態では、ユーザプロファイルおよび広告ターゲットプロファイルは、モデルが基く相互接続されたニューロンのシステムを提供することができる。
【００４１】
この発明のさまざまな実施の形態に従う方法はアドエクスチェンジによって実行される公知の処理に組み込むことができる。例えば、アドエクスチェンジにおいて、複数の入札から落札を判断するステップは、リアルタイムの入札プロセスの一部として生じる。
【００４２】
ある実施の形態に従う方法は、記録された挙動データからユーザについて現在の感情状態を判断することをさらに含むことができる。したがって、方法は、判断された現在の感情状態を定量的インジケータと共に用いることにより、アドインプレッションに応じて候補広告に対して入札を判断することを含むことができる。例えば、現在の感情状態が否定的である場合、方法は、たとえ定量的インジケータが好ましく、例えばしきい値を超えても、どのような広告も供しないよう判断することができる。
【００４３】
ある実施の形態に従う方法はさらに、広告要求に応じてクライアントデバイス上に落札に対応する広告コンテンツ（ここでは「成功裡な広告」とも呼ばれる）を表示することと、ユーザが成功裡な広告を見ている間に、クライアントデバイスからユーザの挙動データを収集することとを備えることができる。
【００４４】
収集された挙動データはユーザプロファイルを改善するために用いることができる。例えば、収集されたデータを用いて、ユーザと関連付けられる複数の事前設定されたユーザタイプの１つ以上を変更するか、またはユーザプロファイルメトリックにおいて記憶された確率値の１つ以上を調整することができる。
【００４５】
同様に、複数のユーザから収集された、集積された挙動データを用いて、広告ターゲットプロファイルを改善することができる。例えば、収集されたデータを用いて、成功裡な広告と関連付けられる複数の事前設定された広告ターゲットタイプの１つ以上を変更するか、または広告ターゲットプロファイルメトリックにおいて記憶された重み付け値の１つ以上を調整することができる。
【００４６】
この発明のさまざまな実施の形態に従うシステムおよび方法は、既存のリアルタイム入札技術を増強するために用いることができる。そのような増強は、例えばユーザと利用可能な広告との間の比較のさらなる次元（例えば感情状態情報という次元）を提供することによって、生じ得る。そのようなさらなる次元の提供によって、利用可能な広告は、適切にユーザに対してターゲティングされ、それによってそのような広告および挙動情報の送信ならびに処理においてネットワーク資源利用を最大限にすることができる。
【００４７】
別の例では、成功裡な広告を見たユーザからの記録された挙動データを用いて、例えば、ユーザの感情的なレスポンスが肯定的であったかまたは否定的であったかどうかに基いて、成功裡な広告に格付を自動的に割当てることができ、それによって、メディアコンテンツの所与の項目に関するさらなるメタデータを構築する自動化された機構を提供することができる。
【００４８】
より一般的には、広告主は、この発明の実施の形態を、例えば、複数の広告主と、例えばウェブページなどの複数のインベントリソースとの間の対話を管理するよう構成された需要側プラットフォームへの組込みを介して、メディア配置判断の最適化のための技術として用いることができる。再び、そのような最適化は、例えば、好ましくないレスポンスを受信するとわかっている（または予測される）広告または他のメディアコンテンツの送信の除去を介して、ネットワーク資源のより効率的な利用を可能にする。
【００４９】
別の局面においては、この発明の１つの実施の形態は、ウェブ・ベースの広告を選択する、コンピュータによって実現される方法として表現することができ、アドインプレッションの通知を受信することを備え、通知は、アドインプレッションが位置するリモートクライアントデバイスのユーザと関連付けられるユーザ識別子を含み；方法はさらに、アドインプレッションに対して複数の候補広告を選択することと；ユーザ識別子、および複数の候補広告の各々と関連付けられる広告識別子を、評価エンジンに送信することと；ユーザ識別子と関連付けられるユーザプロファイルを得ることと；各広告識別子と関連付けられる広告ターゲットプロファイルを得ることと；ユーザプロファイルを各広告ターゲットプロファイルと比較して、ユーザプロファイルと各広告ターゲットプロファイルとの間の類似性の複数の定量的インジケータを生成することと；定量的インジケータに基いて、複数の候補広告からアドインプレッションに応じて供すべき或る広告を選択することと；選択された広告を供することとを備える。第１の局面に関連して上に記載された特徴は、この局面においても適用することができる。
【００５０】
これらならびに他の局面、特徴および実施の形態は、この発明のある実施の形態の付随の詳細な記載からより十分に理解される。
【００５１】
この発明の実施の形態が、添付の図面を参照して以下に詳細に論じられる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】この発明の１つの実施の形態に従う広告供給システムの概要図である。
【図２】この発明の１つの実施の形態に従う挙動データ収集方法のフローチャートである。
【図３】この発明の１つの実施の形態に従う広告ターゲットプロファイル設定方法のフローチャートである。
【図４】この発明のさまざまな実施の形態と関連して用いることができる広告ターゲットプロファイルメトリックの概略図である。
【図５】この発明の１つの実施の形態に従うユーザプロファイル設定方法のフローチャートである。
【図６】この発明のさまざまな実施の形態と関連して用いることができるユーザプロファイルメトリックの概略図である。
【図７】この発明のさまざまな実施の形態と関連して用いることができるアクション確率行列の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００５３】
この発明のある実施の形態の詳細な記載
図１は、この発明の実施の形態である広告供給システム１００を示し、その実施の形態において、以下に説明されるこの発明の方法の実施の形態を実行することができる。広告供給システム１００は複数のクライアントデバイス１０２を含む。クライアントデバイス１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃは、例えばデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータおよびスマートフォンなど、任意のウェブ対応の装置であり得る。各クライアントデバイス１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃは、それぞれの表示画面１０４ａ、１０４ｂおよび１０４ｃ、ならびにユーザのデバイスとの対話中においてユーザの画像を取得することができるカメラ１０６ａ、１０６ｂおよび１０６ｃ（例えばウェブカメラ）を有する。クライアントデバイス１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃはネットワーク、例えばワールドワイドウェブ１０８に接続され、それを介してそれらはウェブコンテンツを受信し、リモートデバイスと対話することができる。
【００５４】
広告供給システム１００はさらにアドエクスチェンジ(ad exchange)１１０を含み、それはクライアントデバイス１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃと複数の広告主１１２ａ、１１２ｂおよび１１２ｃとの間の仲介者として振舞う。アドエクスチェンジの構造は従来のものであり、当業者に周知である。
【００５５】
広告供給システム１００は挙動データ収集サーバ１１４を含む。挙動データ収集サーバ１１４におけるプロセッサは、ワールドワイドウェブ１０８を介してクライアントデバイス１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃからクライアントの収集または取得された挙動データの受信を可能にするプログラムコードを実行する。挙動データは、クライアントデバイス１０２ａ、１０２ｂおよび１０２ｃと対話するユーザについての感情状態データを表すことができる。例えば、挙動データ収集サーバ１１４で実行するプログラムコードは、クライアントデバイスと対話するユーザのウェブカメラ画像を受信するようプロセッサに命令することができる。ウェブカメラ画像を解析することにより、当業者に公知のように、感情状態情報を生成することができる。代替的に、ウェブカメラ画像はクライアントデバイスそれら自体上において解析（または部分的に解析）されることができる。このように、挙動データ収集サーバ１１４に渡された情報は、部分的にまたは完全に解析することができる。
【００５６】
ここにおいて、「サーバ」、「ネットワーク対応のコンピューティングデバイス」（または「コンピューティングデバイス」）という用語は、この発明の１つまたはより多くの実施の形態と関連して有用な機能を実現するためにメモリストア（例えばＲＡＭ）から受取られる命令をそこで実行する少なくとも１つのプロセッサを有するコンピュータを意味するよう用いられる。これらのデバイスは、ネットワーク上においてサーバならびにそのコンピュータでユーザ挙動データが取得されている１つおよび複数のコンピューティングデバイス間で通信を可能にするように構成されたハードウェアを含むネットワークインターフェイスコンポーネントをさらに含む。限定ではなく例として、その通信は、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）またはインターネットプロトコル（ＩＰ）に従って構築されたデータパケットを含むことができる。これらのデバイスは、ここにおいて記載された機能を実現するためにそれぞれのプロセッサにおいて実行されるハードウェアまたはアクセス可能なメモリからのソフトウェアを有する。したがって、アプリケーション、１つ以上の方法、機能および能力などと関連して取られるステップなどの構成に関してここにおいて記載される、より多くの一般的叙述は、明らかに他の態様で言及されなければ、すべて、プロセッサを実行するコードによって構成されるサーバおよび／またはコンピューティングデバイスに関連してなされる。
【００５７】
挙動データ収集サーバ１１４は複数のクライアントデバイスから挙動データを受信することができる。例えば、ソフトウェア（それはコンピューティングデバイスのプロセッサにおいて実行される命令を含む）を用いて、そのような通信を設定することができる。この実施の形態では、受信される挙動データは、３つの態様において用いられる。
【００５８】
まず、同じウェブコンテンツ（例えば同じ広告）の１つと対話する複数のユーザからの挙動データを集積させ、集積データストレージ１１６に格納することができる。このように、異なるタイプのユーザからウェブコンテンツを見ることに対する感情状態レスポンスが収集される。
【００５９】
第２に、挙動データは、特定のユーザについてのユーザプロファイルを確立または改善するために用いられる。このタスクを実行する方法の１つの実施の形態が図５を参照して後述される。ここにおいて、ユーザプロファイルの確立または改善は、ユーザを複数の所定のオーディエンスセグメントのうちのある所定のオーディエンスセグメントと関連付けること、ユーザを複数の所定のオーディエンスセグメントのうちのある所定のオーディエンスセグメントに割当てること、またはユーザのために複数の所定のオーディエンスセグメントからある所定のオーディエンスセグメントを選択することを意味し得る。以下に論じられるように、これらのステップのいずれも、ユーザプロファイルメトリックの変更によって達成することができ、ユーザプロファイルメトリックは複数の所定のオーディエンスセグメントの各々に対するそれぞれのユーザについての確率値を記憶することができる。サーバ１１４で実行されるプログラムコードは、ユーザについて受信される挙動データに基いて確率値を更新するようプロセッサに命令することができる。
【００６０】
第３に、挙動データは広告ターゲットプロファイルを更新または改善するために用いられる。適切な場合には、ユーザについて記録された挙動データは、ウェブコンテンツと関連付けられるアクション（例えば広告目標）の充足を示す情報を含むかまたはそれが伴われ得る。例えば、目標は、ブランドに対する肯定的な感情的反応を確立すること、またはある物理的な反応（例えばクリックスルー）を達成することであり得る。
【００６１】
ユーザの感情は、ここにおいて言及された６つの普遍的な感情などのようなコンピュータユーザの感情の判断を行なうために、ローカルコンピュータのプロセッサを構成するコードを用いて追跡することができる。代替的に、ユーザの感情は、ここにおいて記載される６つの普遍的な感情などのようなコンピュータユーザの感情の判断を行なうために、リモートサーバのプロセッサを構成するそのリモートサーバで実行されるコードを用い、未加工の取得画像データを用いてまたはより好ましくは任意のリモートサーバに対する送信前にローカルコンピュータによって処理された信号を用いて、追跡することができる。
【００６２】
収集された挙動データの処理はいくつかのサブ処理ステップを含んでもよく、その少なくとも１つは、収集された対話型のデータをリモートサーバに対する送信のために好適なデータパケットに変換し、より好ましくは、動画再生に関係する時間的情報とコンピュータユーザ挙動データの収集中にクライアントコンピュータで再生されていた瞬間またはセグメントとを含むように変換する。
【００６３】
取得されたコンピュータユーザ挙動データを、メディア再生中にコンピューティングデバイスに与えられる動画の瞬間またはセグメントであって、少なくともコンピューティングデバイスでの動画広告のメディア再生中の瞬間またはセグメントを含むものと調整するために、収集されたデータは、ネットワーク上での送信のためのパケットまたはファイルへの変換の前に、追加処理を経ることができる。そのような処理は、コンピューティングデバイスのプロセッサにおいて実行される命令を含み、それらの命令は、取得されている画像をユーザのコンピューティングデバイスで再生されているメディア内における時間的位置に同期させ、この同期は、動画の時間コードまたは時間コードの範囲を、取得されたコンピュータユーザ挙動データと関連付けることなどによって行なう。同期は、ローカル処理（コンピューティングデバイスに対するストリーミングされたコンテンツの送信に対するメディア再生のタイミングを変更するかもしれないものなどのような）およびメディア再生のタイムウィンドウにも影響し得るコンピューティングデバイスにおけるイベント（例えば１つの非限定的な例として、ユーザが再生を停止または巻戻す）と関連付けられる、コンピューティングデバイスでのストリーミングされたコンテンツの受信と関連付けられるレイテンシ問題を解決するのに重要となり得る。
【００６４】
この発明のこの局面に従う追加処理は、コンピュータユーザ挙動データそれ自体の送信に加えて、リモートサーバに対して送信されているデータパケットの間に、コンピュータユーザ挙動データに関する時間的情報を含ませる。
【００６５】
さらにより多くの詳しく述べられた局面において、コンピュータユーザ挙動データが取得されている瞬間またはセグメントに対する時間コードは、動画広告に対する時間オフセットを含むことができ、任意で、メディア再生アプリケーションにおいて再生されている他の動画コンテンツに対する時間オフセットを含むことができる。
【００６６】
この発明のさらなる局面において、コンピューティングデバイスは再生中にメディアの中断を最小限にするようにそれらのリソースをより効率的に利用するように構成することができる。この点において、システムコンポーネントが監視され、それらの性能または値は、あるローカル処理がいつ実行されることになるかに関する判断において利用される。したがって、コンピュータユーザ挙動データの処理は、処理が実行されているユーザのコンピューティングデバイスのパフォーマンス能力に鑑み、およびさらにコンピューティングデバイスとそれが接続されるネットワークとの間の接続性に鑑み、動的に実行（開始および停止）することができる。
【００６７】
上に記載された第２および第３の機能は、挙動データ収集サーバ１１４に通信可能に接続されるプロファイリングサーバ１１８で実行されるプログラムコードによって実行することができる。複数のプロファイリングサーバ、例えばユーザプロファイルの更新のための第１のプロファイリングサーバ、および広告ターゲットプロファイルの更新のための第２のプロファイリングサーバ、または複数のプロファイリングサーバであって、それらのうちの所与の１つ以上に対してアクティブなタスクを配布するロードバランサ(load balancer)（図示せず）の制御の下で並列に動作する複数のプロファイリングサーバがあり得る。代替的に、図１において示されるように、単一のプロファイリングサーバがある場合がある。プロファイリングサーバ１１８は、データポイントの入力（例えば未完成）セットからユーザプロファイルまたは広告ターゲットプロファイルを推論するよう、プロファイリングサーバ１１８でプロセッサによって実行されるプログラム論理の形式において推論エンジン１２０を含むことができる。
【００６８】
プロファイリングサーバ１１８は、所定のユーザプロファイルのライブラリ１２２（例えばデータベース）および所定の広告ターゲットプロファイルのライブラリ１２４（例えばデータベース）と通信状態にある。システムに既知の各広告および各ユーザは一意の広告識別子またはユーザ識別子をそれぞれ与えられることができる。プロファイリングサーバ１１８は、これらの識別子を、それぞれ、所定の広告ターゲットプロファイルまたは所定のユーザプロファイルの１つ以上と関連付けることができる。その関連付けはライブラリ１２２、１２４において記憶することができる。
【００６９】
この発明の１つの実施の形態によれば、プロファイリングサーバ１１８は広告主がどこに広告を配置すべきかを選択する際に、例えば利用可能な広告スロット（時にアドインプレッションと称される）に対してどの広告をアドエクスチェンジに出すかを選択する際に、支援するよう機能することができる。例えば、１つの実施の形態において、アドエクスチェンジ１１０は、広告要求に応じて供給すべき広告を選択するようリアルタイム入札（「ＲＴＢ」）プロセスを実行するように構成することができる。このプロセスにおいて、アドエクスチェンジ１１０は、ＲＴＢプロセスにおいて、見込のある参加者（例えば入札者）に対して、利用可能なアドインプレッションの詳細を通信することができる。アドインプレッションの詳細は、アドインプレッションが位置するクライアントデバイスと関連付けられるユーザ識別子を含むことができるが、それに限定はされない。
【００７０】
広告主の目的は、効果的である、例えば広告目標またはアクションを達成する最良の機会を有する広告を、利用可能なアドインプレッションに対してマッチングさせることである。プロファイリングサーバ１１８におけるプロセッサは、成功裡にその目的を達成するという見通しの定量的指示を与えるようプロセッサに命令するプログラムコードを実行する。１つの実施の形態によれば、定量的指示は、（アドインプレッションからの）ユーザ識別子と関連付けられるユーザプロファイルおよび広告主からの利用可能な広告と関連付けられる広告ターゲットプロファイルの比較に基づく。１つの実施の形態では、広告主は、定量的指示を用いて、ＲＴＢプロセスに提出されるべき広告に対する入札量を決めることができる。
【００７１】
プロファイリングサーバ１１８は広告主１１２から独立したエンティティであり得、それにより、広告主は、ユーザプロファイルまたは広告ターゲットプロファイル１２４および１２２における詳細情報に対して決してアクセスし得ない。そのような実施の形態においては、プロファイリングサーバ１１８で実行されるプログラムコードは、ユーザ識別子および広告識別子の受信で、定量的指示を表すスコアを返すよう、プロセッサに命令することができる。代替的に、広告主がユーザ識別子を複数の広告識別子とともに送信する場合、プロファイリングサーバで実行されるプログラムコードは、どの広告がそのユーザに対して最も成功裡でありそうかを広告主に伝える「ベストマッチ」指示を返すよう、プロセッサに命令することができる。
【００７２】
別の実施の形態では、評価エンジンを実行するための別の評価サーバ（図示せず）が、ユーザプロファイルおよび広告ターゲットプロファイルにアクセスするために設けられ得る。プロファイリングサーバ１１８はしたがって、ユーザ識別子およびユーザプロファイルと広告識別子および広告ターゲットプロファイルとの間の関連付けを確立および維持する機能のために確保されることができる。評価サーバにおけるプロセッサは、関連性のあるプロファイル情報にアクセスし、およびその情報を処理するために、ライブラリ１２２、１２４と通信状態にあり得る。評価サーバは広告主の機能の統合された一部であり得、例えば、広告主それ自体が、ユーザプロファイルと広告ターゲットプロファイルとの間の比較を実行する。
【００７３】
図２は、どのようにプロファイル情報を収集し用いることができるかの１つの実施の形態を示す方法２００を示すフローチャートである。方法はステップ２０２で開始され、ユーザはクライアントデバイス（例えば図１を参照して上に論じられたクライアントデバイスのいずれか、または当業者に公知の同様のデバイス）上においてウェブコンテンツにアクセスする。
【００７４】
ステップ２０２においてウェブコンテンツにアクセスすることは、広告要求を生成するステップ２０４、および利用可能な場合には、データ収集モジュールを起動するステップ２０６をトリガする。広告要求は、アドエクスチェンジなどに送信される広告呼出であり得、そこで、それは広告選択処理、例えばリアルタイム入札プロセスを起動して、どのような広告が供せられるべきかを判断する。
【００７５】
データ収集モジュールは、クライアントデバイス上に格納され、そこにおいてプロセッサに、ウェブカメラを用いた画像およびユーザの挙動に関係する他の好適な情報を収集するよう命令するよう構成されるアプリケーションであり得る。収集された画像および他のデータは、ユーザがウェブコンテンツと対話するなかでユーザについての挙動情報を抽出するよう解析されることになっている。データ収集モジュールは情報をリモートデータ集収サーバに送信するよう構成され、そこでは解析の結果が集積される。その解析はローカルに、例えばクライアントデバイス上において起こり得、それによって、部分的にまたは完全に解析されたデータが、データ収集サーバに送信される。代替的に、その解析はデータ収集サーバで生じる場合があり、それにより、送信される情報は、ウェブカメラからの未加工の取得画像または動画ストリームを含む。
【００７６】
リモートサーバに、未加工の取得画像データの代わりに、全体または一部が解析されたデータを送信することは、各ローカルコンピュータからリモートサーバへの効率的なデータ転送を提供し、重ねて、計算資源の使用が改善され、各個々のローカルコンピュータからのデータアップロードに対する影響がより最小限にされる結果となる。
【００７７】
いくつかの実施の形態では、広告レスポンスが受信されるまで、データ収集モジュールは起動することができない。したがって、データ収集モジュールの起動ためのコード、またはクライアントデバイスがデータ収集モジュールをダウンロードするかもしくは他の態様でそれにアクセスすることを可能にするリソース識別子は、広告呼出に応じて供される広告レスポンスの一部であり得る。
【００７８】
この実施の形態の方法によれば、広告呼出はユーザ識別子、例えばトラッキング画素などを含み、それはユーザプロファイル（または以下に論じられるようにユーザプロファイルメトリック）と関連付けられる。アドエクスチェンジにおける広告呼出の受信で、方法はＲＴＢプロセスを起動するステップ２０５を続ける。方法は、クライアントデバイスにおける利用可能なアドインプレッションの存在を見込のある入札者に通知するステップ２０７を続ける。通知は、アドエクスチェンジから１つ以上の広告主に電子的に送信することができ、または、従来のように、および当業者に周知のように、需要側プラットフォームによって管理することができる。通知はユーザ識別子を含む。
【００７９】
通知の受信で、所与の広告主は、インプレッションに入札する方法を決定しなければならない。このプロセスは、例えば、アドインプレッションそれ自体に関係するパラメータ、および利用可能な広告に基いて、自動化することができる。プロセス（自動化された、または手動の）は、ユーザおよび広告についての所望のユーザターゲットの両方についての挙動情報（ならびに特に感情状態情報）を考慮に入れることができる。これは、ユーザ識別子と関連付けられるユーザプロファイルおよび各利用可能な広告と関連付けられる広告ターゲットプロファイルの比較を介して達成される。
【００８０】
図２の方法において、利用可能なアドインプレッションの通知で、見込のある入札者は、ユーザ識別子および１つ以上の広告識別子をリモート評価サーバに通信する。評価サーバでは、方法は、ユーザ識別子と関連付けられるユーザプロファイルまたはユーザプロファイルメトリックと、１つ以上の広告識別子と関連付けられる１つ以上の候補広告ターゲットプロファイルとを得るステップ２０８を続ける。このステップは、図１を参照して上に記載されたように、評価サーバからユーザプロファイルライブラリ１２２および広告ターゲットプロファイルライブラリ１２４それぞれへの呼出として実施することができる。
【００８１】
方法は、評価サーバで、候補広告ターゲットプロファイルをユーザプロファイルと評価（例えば比較）するステップ２０９を続けて、広告ターゲットとユーザとの間のマッチングの質を表す、定量的指示（つまりスコア）を生成する。これは、成功裡にその目標を達成する広告の見通しの貴重なインジケータであり、それは不必要な情報の送信を防止することによってネットワーク性能を改善することの直接的な結果を有する。評価サーバにおけるプロセッサは、その定量的指示を、利用可能なアドインプレッションに入札する方法を判断するのに用いられるべきパラメータとして、見込のある入札者に返すことができる。定量的指示はスコアであり得、または推奨された入札量であり得る。
【００８２】
記憶されたユーザプロファイルおよび広告ターゲットプロファイルに基いた定量的指示に加えて、見込のある入札者は、さらに、クライアントデバイスにおいて取得され、広告要求において通信される、ユーザについての現在の挙動データ（例えば現在の感情状態情報）を受信するよう構成され得る。これは、広告主が入札を判断することができるさらなるパラメータを与えることができる。
【００８３】
見込のある入札者は、（少なくとも部分的に）定量的指示に基いて入札を判断し、その入札をアドエクスチェンジに通信する。入札を得ると、方法は、アドエクスチェンジにおいて、リアルタイム入札プロセスの実行によって、広告呼出に応じて供すべき広告を選択するステップ２１０を続ける。リアルタイム入札プロセスが終わると、方法は、勝利を収めた広告を含む広告レスポンスをクライアントデバイスに返すステップ２１２を続ける。
【００８４】
この発明の１つの実施の形態において、広告は動画広告である。広告レスポンスは、したがって、インタラクティブ広告局（「ＩＡＢ」）によって作成された動画広告配信テンプレート（「ＶＡＳＴ」）３．０と適合する、ＸＭＬベースの構造を有することができる。データ収集モジュール（またはそのリソース識別子）は、ＶＡＳＴレスポンスの創作的な要素において与えることができる。この構成の利点は、それが任意のＶＡＳＴ互換性動画再生装置上におけるデータ収集モジュールの実行を確実にすることができるということである。
【００８５】
広告レスポンスの受信で、方法は、クライアントデバイス上に広告を表示するステップ２１４、およびその広告と関連付けられる挙動データ収集を開始するステップ２１６を続ける。上に論じられるように、収集されたデータは、データ収集サーバに送信する前に、クライアントにおける全体または部分解析などのように、完全にまたは部分的に解析することができ、そこでは、それは同じ広告を消費した他のユーザから収集されたデータとともに集積される。集積されたデータは、したがって、所与の広告に対するユーザの反応についての包括的な情報を与える。
【００８６】
この発明の実施の形態によれば、データ収集モジュールからの解析されたデータは、特定のユーザプロファイルおよび／または広告ターゲットプロファイルを更新または改善するためにも用いられる。このように、方法は、解析されたデータをプロファイリングサーバに渡すステップ２１８を続け、そこで、それは、ここにおいて論じられるように処理される。方法は、したがって、そのユーザについてより多くの挙動データが利用可能になるにつれ、周期的にユーザプロファイルを更新し改善するための技術を与える。同様に、所与の広告のインプレッションの数が増大するにつれ、集積されたデータは広告ターゲットプロファイルを適合または更新するために用いることができる。
【００８７】
広告表示をユーザ挙動データに結び付けることによって、この発明の実施の形態は、無関心なユーザに不必要に広告を送信する必要を最小限にし、それによって、ネットワーク使用およびプロセッサ負荷を最小限にする。そのような節約はかなりの利益を結果として生じ得、例えば、モバイル環境において動作するときに、バッテリ寿命が延長され、デバイス性能が広告の不必要な受信および処理ならびにユーザ挙動データの収集および考えられ得る処理によって不利な影響を与えられないようにされる。ネットワークオペレータも、望まれないかまたはそうでなければ非効果的な広告の送信によって引起される送信負荷を低減または他の態様でなくすことによって、利益を得る。
【００８８】
図３は、この発明の１つの実施の形態に従う広告ターゲットプロファイルを管理する方法３００を示すフローチャートである。広告ターゲットプロファイルはユーザプロファイルの概念に類似する。所定の広告ターゲットタイプの組があり得、各広告ターゲットプロファイルは、例えば所望の消費者の特性に関して広告を分類するために用いることができる属性のリストを含む。これらの属性は、広告に好感的に応答する可能性がよりありそうなオーディエンスの人口統計についての情報を含むことができる。さらに、属性は広告の感情的プロファイルについての情報、例えばおかしい、悲しい、恐ろしいなどの部分を含むことができる。
【００８９】
広告が広告主によって利用可能になると、プロファイリングサーバは通知されることができる。この通知は、広告主から直接なすことができるか、または挙動データが広告を見るユーザから収集されている段階において生じ得る。図３における方法は、プロファイリングサーバにおいて、ベース広告ターゲットプロファイルを設定または割当てるステップ３０２で始まる。これは一意の広告識別子を対応する広告プロファイルメトリックと関連付けることを意味し、それは広告と複数の所定の広告ターゲットプロファイル（ここにおいては広告ターゲットタイプと呼ばれる）の１つ以上との間の関係を規定する。単純な例では、一意の広告識別子は単一の所定の広告ターゲットプロファイルと関連付けることができる。しかしながら、より高度な実施の形態では、ユーザ広告識別子は図４において示されるような広告ターゲットプロファイルメトリック４００と関連付けられ、それは広告を複数の所定の広告ターゲットタイプの各々と定量的に関連付ける。例えば、広告ターゲットプロファイルメトリック４００は、各広告ターゲットタイプ４０４に対する重み付け値４０２を記憶して、その広告がその所定の広告タイプに向けられる重みを表すことができる。
【００９０】
ベース広告ターゲットプロファイルを設定するステップは、以前に収集されたオーディエンス挙動データ、例えば公開前レビューパネルから収集されたデータを用いることによって行うことができる。代替的に、ベース広告ターゲットプロファイルは広告それ自体の、例えばコンテンツ、スタイルおよび期待される感情的反応（例えば初期または最終セグメントにおける驚き、初期または最終セグメントにおけるユーモアなど）に関係する特性から推論することができる。１つの実施の形態において、情報が広告について利用可能でない場合には、各広告タイプについて広告プロファイルメトリックに記憶される重み付け値は、手動で設定され得る。
【００９１】
広告が公開され見られ始めた後、さらなる挙動データおよびユーザデータが収集される。データ収集サーバにおける集積されたデータが更新されると、図３における方法は、収集されたビューデータ、例えば集積されたデータを示す情報を受信するステップ３０４を続ける。方法は、受信データに基いて広告ターゲットプロファイルを改善するステップ３０６を続ける。広告ターゲットプロファイルの改善は、一意の広告識別子が受信された追加情報に基いて関連付けられる所定の広告ターゲットプロファイルを変更することを指し得る。代替的に、前述のものと関連して、受信データに基いた広告ターゲットプロファイルの改善は広告ターゲットプロファイルメトリックにおいて重み付け値を更新することを指し得る。
【００９２】
図４は、広告ターゲットプロファイルメトリック４００の概略図の１つの実施の形態を示す。任意の所与の広告についての広告ターゲットプロファイルメトリックは、その広告について一意の識別子と関連してライブラリ１２４に記憶することができる。広告ターゲットプロファイルメトリックは、複数の所定の広告ターゲットタイプ４０４の各々に対する重み付け値４０２を記憶する。メトリックは、したがって、関連付けられる広告が或る広告ターゲットタイプに向かって与えられる重み付け、例えばターゲティングの強調またはレベルを示す。より多くの情報が広告について集められると、重み付け値は改善される。
【００９３】
図５は、この発明の１つの実施の形態に従うユーザプロファイルを管理する方法５００を示すフローチャートである。管理プロセスは図１を参照して上に論じられたプロファイリングサーバによって実行することができる。方法は、一意のユーザ識別子と関連付けられるべきベースユーザプロファイルを設定するステップ５０２で始まる。ベースユーザプロファイルはユーザに関係するヒストリカルデータ５０４、例えば、以前の広告ビュー、ブラウジング履歴、人口学的情報などから推論することができる。
【００９４】
上に論じられた広告ターゲットプロファイルと同様に、システムは所定のユーザプロファイル（ここではユーザタイプと呼ばれる）の組を有することができる。所与のユーザは一意のユーザ識別子と関連付けられることができ、それは次いで所定のユーザタイプの１つ以上とマッチングさせられる。図６は、所与の一意のユーザ識別子のために記憶することができる確率メトリック６００の概略図を示す。確率メトリックは、複数の所定のユーザタイプ６０４の各々に対する確率６０２を記憶する。挙動データが、ユーザについて、ライブの広告ビューに応じて収集されると、方法は、データ収集サーバから解析の結果を受信するステップ５０６およびこの情報に基いてユーザプロファイルを改善または更新するステップ５０８を続ける。
【００９５】
上に略述された方法およびシステムは、挙動データ、特にユーザについての感情状態情報を、表示されるべき広告を選択するためのスキーム内に導入する態様を与える。ユーザの挙動（例えば関与または注意）および感情状態についての情報を与えることによって、この発明の実施の形態はプロファイリングに別の次元を与え、したがって、適切な広告に対するユーザのマッチングがより正確に実行されることを可能にする。
【００９６】
したがって、所与のユーザタイプについて、所与の広告タイプに関して所望のアクションを達成する確率を定量化するパラメータがあり得る。所与のユーザプロファイルを共有するユーザについてのさらなる情報が収集されると、各広告タイプと関連付けられる確率を改善することができる。図７は、事前設定された広告ターゲットタイプと事前設定されたユーザタイプとの各組合せについてアクション確率が記憶されるアクション確率行列の例を示す。行列は、アドエクスチェンジまたはプロファイリングサーバのいずれかにおいて記憶および／または維持され得る。例えば、成功裡なアクションを結果として生じる広告を示す情報が受信される場合、成功裡なアクションを生じさせるのに用いられるユーザプロファイルメトリックおよび広告ターゲットプロファイルメトリックにおける値を、行列を更新または改善するために用いることができる。
【００９７】
行列７００は、広告とユーザとの間の適合性のレベルの定量的指示を生成するために、リアルタイム入札プロセスにおいて用いることができる。広告ターゲットプロファイルメトリックを行ベクトルとして、およびユーザプロファイルメトリックを列ベクトルとして表すことによって、データ構造として実現されプロセッサによる検索のためにメモリデバイスにおいて記憶され得る行列７００を用いて、広告タイプとユーザタイプとの各組合せについての重み付け値、アクション確率およびユーザ確率の積の和に対応する値を生成することができる。この数値が高いほど、ユーザと広告との間の適合性はよい。
【００９８】
図１〜図７は、本発明の実施形態の説明を可能にする概念的な例示である。本発明の実施形態のさまざまな局面は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せで実施され得ることが理解されるべきである。そのような実施形態では、本発明の機能を実行するために、さまざまなコンポーネントおよび／またはステップがハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアで実施されるであろう。つまり、ハードウェア、ファームウェア、またはソフトウェアのモジュールの同じピースが、例示したブロック（例えばコンポーネントまたはステップ）のうち１つ以上を実行し得る。
【００９９】
ソフトウェア実装例では、コンピュータソフトウェア（例えばプログラムまたは他の命令）および／またはデータがコンピュータプログラム製品の一部として機械読取可能媒体上に記憶され、リムーバブルストレージドライブ、ハードドライブ、または通信インターフェイスを介してコンピュータシステムまたは他の装置もしくは機械にロードされる。（コンピュータ制御ロジックまたはコンピュータ読取可能プログラムコードとも呼ばれる）コンピュータプログラムは、メインおよび／または二次メモリに記憶され、１つ以上のハードウェアプロセッサ（コントローラなど）によって実行されて、本明細書に記載される発明の機能を１つ以上のプロセッサに行わせる。本明細書において、「機械読取可能媒体」、「コンピュータプログラム媒体」、および「コンピュータ使用可能媒体」という用語は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リムーバブルストレージユニット（例えば磁気または光ディスク、フラッシュメモリ素子など）、ハードディスクなどといった媒体を一般に指すために用いられる。
【０１００】
とりわけ、記載または例示された要素のうちいくつかまたはすべての交換によって他の実施形態が可能であるため、上記の図および例は、本発明の範囲を単一の実施形態に限定するようには意図されない。さらに、既知のコンポーネントを用いて部分的にまたは完全に本発明のある要素が実施されることができる場合、そのような既知のコンポーネントの、本発明の理解に必要な部分のみについて記載し、そのような既知のコンポーネントの他の部分の詳細な説明は、発明を不明瞭にしないように省略される。本明細書では、単一のコンポーネントを示す実施形態は、本明細書において特にそうではないと明記しない限り、複数の同じコンポーネントを含む他の実施形態に必ずしも限定されるべきではなく、逆の場合もまた同様である。さらに、出願人は明細書または請求項のいずれの用語についても、明示的にそうであると記載しない限り、非凡または特別な意味を意図しない。さらに、本発明は、例示のために本明細書で参照した既知のコンポーネントに対する、現在知られており、かつ将来知られる均等物を包含する。
【０１０１】
具体的な実施形態の上記の記載が非常に十分に発明の概略的な性質を明らかにするため、（引用によって本明細書に援用され組込まれる文書の内容を含む）関連技術の当業者の知識を適用することによって、他者は、不適当な実験なしに、本発明の概略的な概念から逸脱することなく、さまざまな用途についてそのような具体的な実施形態を容易に修正しおよび／または適合させることができる。そのような適合および修正はしたがって、本明細書に提示した教示および案内に基づいて、開示した実施形態の均等物の意味および範囲内にあるものとして意図されている。本明細書中の語法または用語は、本明細書の用語または語法が関連技術の当業者の知識と組合せて、本明細書に提示した教示および案内に照らして当業者によって解釈されることになるように、説明のためであって限定のためではないと理解されるべきである。
【０１０２】
本発明のさまざまな実施形態について上記したが、それらは限定ではなく例として提示されていると理解されるべきである。発明の精神および範囲から逸脱することなく形態および詳細のさまざまな変更が行われ得ることが関連技術の当業者には明らかであろう。したがって、本発明は上記の例示的な実施形態のうちのいずれによっても限定されるべきではなく、以下の請求項およびそれらの均等物に従ってのみ規定されるべきである。
【図１】
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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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