(57)【要約】  広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データが収集される。統計データは、ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルにフィルタリングされる。統計データは、統計データにフィルタを適用するステップを含み、集約され、かつ、評価される。フィルタリングされたデータは広告主に配信される。広告主は、報告でフィルタリングされたデータを受信し、かつ、報告に従って広告キャンペーンを変更する。
2010510593.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実行方法であって、
ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データをフィルタリングするステップを含む、広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを収集するステップと、
前記統計データを広告主に配信するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記１又は複数のパラメータは、クリックスルー、インプレッション、又は、コンバージョンのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
統計データを収集するステップは、前記統計データをフィルタリングして、スパムを除去するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
統計データを収集するステップは、前記広告に関連付けられた参照情報とともに、前記統計データを登録するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
格納された命令を含むコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データをフィルタリングするステップを含む、広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを収集するステップと、
前記統計データを広告主に配信するステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項６】
システムであって、
１又は複数のプロセッサと、
前記１又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１又は複数のプロセッサに、
ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データをフィルタリングするステップを含む、広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを収集するステップと、
前記統計データを広告主に配信するステップと
を実行させる１又は複数のセットの命令と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項７】
システムであって、
ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データをフィルタリングする手段を含む、広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを収集する手段と、
前記統計データを広告主に配信する手段と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項８】
コンピュータ実行方法であって、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを集約するステップと、
前記統計データにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項９】
前記１又は複数のパラメータは、クリックスルー、インプレッション、又は、コンバージョンのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
統計データを集約するステップは、広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に集約するステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記統計データを評価するステップは、前記統計データを周期的に評価するステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記統計データを周期的に評価するステップは、前記集約するステップに関する頻度よりも高頻度に、前記統計データを周期的に評価するステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記フィルタを適用するステップは、前記統計データに１又は複数のしきい値を適用するステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記１又は複数のしきい値は、クリックスルー数、インプレッション数、又は、コンバージョン数のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記統計データを集約するステップは、ロウ統計データのサンプルサブセットを集約するステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１６】
前記統計データを集約するステップは、前記統計データをＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングするステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１７】
前記統計データを集約するステップは、前記広告に関連付けられた情報を、前記フィルタリングされた統計データに、検索及び付加するステップを具備することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１８】
格納された命令を含むコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを集約するステップと、
前記統計データにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
システムであって、
１又は複数のプロセッサと、
前記１又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１又は複数のプロセッサに、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを集約するステップと、
前記統計データにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップと
を実行させる１又は複数のセットの命令と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項２０】
システムであって、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを集約する手段と、
前記統計データにフィルタを適用する手段を含む、前記統計データを評価する手段と、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信する手段と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項２１】
コンピュータ実行方法であって、
広告キャンペーン内の広告プレースメントに関連付けられた統計データを含んだ報告を受信するステップと、
前記報告に基づき、前記広告キャンペーンを変更するステップと
を具備し、前記統計データは、ＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングされることを特徴とする方法。
【請求項２２】
前記方法を受信する以前に、前記報告をリクエストするステップをさらに具備することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記広告キャンペーンを変更するステップは、１又は複数のＵＲＬ又はドメインに対する広告プレースメントをキャンセルするステップを具備することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
１又は複数の入力を提供するステップをさらに具備し、
前記１又は複数の入力は、前記統計データに適用されたしきい値を含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記統計データに関して、ＵＲＬ又はドメイン選好を提供するステップをさらに具備することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
格納された命令を含むコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
広告キャンペーン内の広告プレースメントに関連付けられた統計データを含んだ報告を受信するステップと、
前記報告に基づき、前記広告キャンペーンを変更するステップと
を実行させ、前記統計データは、ＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングされることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
システムであって、
１又は複数のプロセッサと、
前記１又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１又は複数のプロセッサに、
広告キャンペーン内の広告プレースメントに関連付けられた統計データを含んだ報告を受信するステップと、
前記報告に基づき、前記広告キャンペーンを変更するステップと
を実行させる１又は複数のセットの命令と
を具備し、前記統計データは、ＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングされることを特徴とするシステム。
【請求項２８】
システムであって、
広告キャンペーン内の広告プレースメントに関連付けられた統計データを含んだ報告を受信する手段と、
前記報告に基づき、前記広告キャンペーンを変更する手段と
を具備し、前記統計データは、ＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングされることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
一般に、本発明はオンライン広告に関する。
【背景技術】
【０００２】
オンライン広告では、一部の広告主は、複数のウェブサイト上に広告を出し、世界の各地で広告を出し、かつ、さまざまなタイプの広告（例えば、テキスト、ビデオ）を所有してもよい。広告キャンペーンを調整することができるように（例えば、ウェブサイト上又は望ましい結果を生じていない地域から広告を減らす、広告（「ad」）のタイプを変えるなど）、広告主は、有用な情報をもたらす統計報告を望んでいる。無益なウェブサイトを除外するために、広告主は、広告が表示されているロケーション（例えば、ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）／ドメイン情報）に関するロケーション情報をもたらす報告を必要としている。同時に、大規模オンライン広告は、大量のロウデータ（raw data）を作成する。大規模にそのようなデータを収集し、かつ、報告を作成することは、多くの時間及び計算資源を消費する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ghemawat et al., ”Google File System”, Proceedings of the 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles, 2003年
【非特許文献２】Dean及びGhemawat, MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Sixth Symposium On operating System Design and Implementation, 2004年12月
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
１態様によれば、方法は、
ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データをフィルタリングするステップを含む、広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを収集するステップと、
前記統計データを広告主に配信するステップとを具備している。この態様の他の実施例では、対応したシステム、装置、コンピュータプログラム製品、及び、コンピュータ可読媒体を備えている。
【０００５】
他の態様によれば、方法は、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを集約する（aggregating）ステップと、
前記統計データにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップとを具備している。この態様の他の実施例では、対応したシステム、装置、コンピュータプログラム製品、及び、コンピュータ可読媒体を備えている。
【０００６】
他の態様によれば、方法は、
広告キャンペーン内の広告プレースメント（placement）に関連付けられた統計データを含んだ報告を受信するステップと、
前記報告に基づき、前記広告キャンペーンを変更するステップとを具備し、前記統計データは、ＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングされている。この態様の他の実施例では、対応したシステム、装置、コンピュータプログラム製品、及び、コンピュータ可読媒体を備えている。この態様の他の実施例では、対応したシステム、装置、コンピュータプログラム製品、及び、コンピュータ可読媒体を備えている。
【０００７】
本明細書に開示された対象物の１又は複数の実施例の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載されている。対象物の他の特徴、態様及び利点は、説明、図面、特許請求の範囲からより明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】オンライン広告データ集約及び報告システムの１実施例を示したブロック図である。
【図２】広告データを収集及び処理するためのプロセスの１実施例を示したフローチャートである。
【図３】広告データを減少及び報告するためのプロセスの１実施例を示したフローチャートである。
【図４】広告データ報告の１実施例である。
【図５】オンライン広告データ集約及び報告システムのシステムアーキテクチャの１実施例を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
各図中の類似の参照番号及び記号は類似の要素を示している。
【００１０】
図１は、オンライン広告データ集約及び報告システムの１実施例を示したブロック図である。オンライン広告データ集約及び報告システム100は、広告データを集約し、かつ、集約された広告データに基づき報告を作成してもよい。
【００１１】
ロウ広告データ（前記システム100によって処理された）は、１又は複数の広告と関連した１又は複数のパラメータに関するデータを含んでもよい。一部の実施例では、ロウデータは、広告インプレッション、広告クリックスルー、及び／又は、広告コンバージョンに関するデータを含んでいる。より一般的には、ロウ広告データは、１又は複数の広告の性能に関する統計データを含んでもよい。
【００１２】
一部の実施例では、前記システム100は、広告データフィルタ102と、広告参照データルックアップエンジン104と、ファイルシステム106と、広告データ集約器（aggregator）108と、データベース110及び112と、広告データ報告エンジン114とを備えている。１又は複数の広告主118は、１又は複数のネットワーク120を介して、広告データ報告エンジン114に報告に対するリクエストを入力しつ、かつ、報告を受信してもよい。例えば、１又は複数のネットワーク120は、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、イントラネット、有線又は無線ネットワーク、インターネット、又は、これらのうちの１又は複数の組み合わせを含んでもよい。
【００１３】
一部の実施例では、受信したロウデータの全てが処理される。他の一部の実施例では、ロウデータのサンプルサブセットが処理される。例えば、ロウデータのサンプルサブセットだけがフィルタリングされ、集約のために登録され、かつ、格納される場合である。又は、受信したロウデータの全てがフィルタリングされるが、フィルタリングされたデータのサンプルが集約のために登録及び格納される場合である。
【００１４】
広告データフィルタ102は、１又は複数の所定フィルタ基準に基づき、ロウ広告データをフィルタリングしてもよい。広告データフィルタ102は、データ（所定基準を満足する）を識別し、かつ、ロウデータセットからそのデータを除去する。除去されたデータは、さらなる使用のために保存するか、又は、永久に破棄してもよい。一部の実施例では、広告データフィルタ102は、ロウデータをユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルにフィルタリングするための基準を備えている。即ち、フィルタ102はデータをフィルタリングし、したがって、フィルタリングされたデータが広告ごと、ＵＲＬ又はドメインごとに情報を提供する（ＵＲＬ又はドメインは広告が配置されたＵＲＬ又はドメインである）。他の一部の実施例では、所定基準は、スパム及び／又はクリック詐欺に関する基準を含んでいる。即ち、広告データフィルタ102は、ロウ広告データをフィルタリングして、データ（潜在的スパム又はクリック詐欺であると決定される）を除去してもよい。
【００１５】
広告参照データルックアップエンジン104は、フィルタリングされた広告データを選択的に登録してもよい。一部の実施例では、広告データは、データが関連付けられた広告に関する追加的な参照情報を用いて増強させてもよい。例えば、広告データは、広告タイプ、及び、データが関係する広告に関連付けられた他の特徴又は属性に関するデータを用いて登録してもよい。広告参照データルックアップエンジン104は、広告識別子を使用して、広告情報のデータベース110から、広告に関連付けられた情報を検索してもよい。一部の実施例では、広告識別子は、広告に割り当てられた固有の識別子である。データベース110は広告情報を格納する。広告のため、格納された情報は、広告のタイプ、広告がターゲットとされるキーワード、領域及び／又は人口統計などを含んでいるが、これに限定されない。
【００１６】
フィルタリングされ、かつ、登録された広告データは、さらなる処理まで、ファイルシステム106又は他のデータリポジトリ内に格納してもよい。一部の実施例では、ファイルシステム106は、Googleファイルシステムである（Ghemawat et al., ”Google File System”, Proceedings of the 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles (2003年)に開示され、その開示は引用することにより本明細書に組み込まれる）。
【００１７】
広告データ集約器108は、広告データをファイルシステム106から検索し、かつ、広告データを集約する。データの集約中に、追加的なフィルタをデータに適用してもよい。一部の実施例では、追加的なフィルタは、１又は複数の所定のしきい値を含んでいる。しきい値は、カットオフ（cut-off）として作用して、広告データに対して適用される。カットオフしきい値は、データ（有意でないと考えれる）をフィルタリングで除去する働きをする。除去されたデータは、再処理のために保持するか、又は、永久に破棄してもよい。例えば、分析は、除去されたデータに対して実行してもよい。広告データ集約器108は、減少した広告データセットを作成し、データベース112内に格納してもよい。
【００１８】
広告データ報告エンジン114は、１又は複数のネットワーク120を介して、広告主118から、報告リクエストを受信してもよい。広告データ報告エンジン114は、データベース112から関連のあるデータを検索し、検索されたデータから報告を作成し、かつ、ネットワーク120上で広告主118に報告を送信する。
【００１９】
一部の実施例では、前記広告データ報告エンジン114によって作成された報告は、ＵＲＬ又はドメインレベルで広告データを報告する。即ち、広告に対して、前記報告は、広告が配置された各ＵＲＬ又はドメインに対する広告の性能を報告する。
【００２０】
上記したシステム100は単に例示的であることを理解しなければならない。他の実施例も可能である。例えば、一部の実施例では、前記広告データフィルタ102は、前記広告参照データルックアップエンジン104の「後に」来る。即ち、広告データが広告データフィルタ102によってフィルタリングされる以前に、参照データは広告データのために検索される。他の一部の実施例では、データ集約器及びカットオフしきい値エンジンは、広告データ集約器108（広告データの集約及びカットオフしきい値のアプリケーションの両方を実行した）の代わりをする。データ集約器は、広告データを集約し（連続的に実行してもよい）、かつ、ファイルシステム106内に集約されたデータを格納する。カットオフしきい値エンジンは、ファイルシステム106から集約されたデータを周期的に検索し、かつ、前記データにカットオフしきい値を適用する。結果データは、データベース112内に格納してもよい。
【００２１】
図２は、広告データを収集及び処理するためのプロセスの１実施例を示したフローチャートである。
【００２２】
プロセスフロー200では、ロウ広告データが受信される（ブロック202）。広告データは、所定基準に基づきフィルタリングされる（ブロック204）。例えば、データがＵＲＬ/ドメインレベルで広告の性能を示すように、広告データをフィルタリングしてもよい。一部の実施例では、広告データをフィルタリングして、データ（潜在的スパム又はクリック詐欺を示し、広告の性能について広告主を誤解させる）を除外してもよい。
【００２３】
選択的に、広告データのための参照情報が収集される（ブロック206）。参照情報は、広告データが関連付けられた広告に関する追加的な情報を提供して、広告データを増強する。例えば、参照情報は広告のタイプを含んでもよい（例えば、ビデオ、テキスト、バナーなど）。参照情報は、データベース110（図１）などの広告データベースから収集してもよい。フィルタリングされた広告データ及び（ある場合）参照情報は、ファイルシステム106などのファイルシステム又は他のデータリポジトリ内に格納される（ブロック208）。一部の実施例では、フィルタリングされたデータ及び参照情報は集約してもよく、かつ、集約されたデータはファイルシステム内に格納される。
【００２４】
一部の実施例では、広告データは連続的に受信される。即ち、広告に関連付けられたイベント（例えば、インプレッション、クリックスルー及びコンバージョン）が発生し、かつ、それに関するデータが提供されるときに、ロウ広告データを受信してもよい。プロセスフロー200は、広告データの連続的なフローを処理するために、連続的に実行してもよい。
【００２５】
他の一部の実施例では、フィルタリングオペレーション（ブロック204）は、広告データのための参照情報が収集された（ステップ206）後に実行してもよい。
【００２６】
図３は、広告データを減少及び報告するためのプロセスの１実施例を示したフローチャートである。
【００２７】
プロセスフロー300では、データはファイルシステムから検索される（ブロック302）。一部の実施例では、特定の時間周期に対してデータが検索される。例えば、過去３日間のデータを検索してもよい。３日スパンのデータを検索することを、時間帯変化を説明することに役立ててもよい。他の一部の実施例では、過去１日のデータを検索してもよい。
【００２８】
しきい値又はカットオフ基準が前記検索されたデータに適用されて、減少したデータセットを作成する（ブロック304）。しきい値又はカットオフ基準は、データを除去する（報告の目的には統計的に有意でないと考えられる）。又は、カットオフは、広告主又はシステムによって定義されて、ユーザ又はシステム要求を満足してもよい。一部の実施例では、しきい値又はカットオフは、広告のための少なくとも１つのクリックスルー又は１つのコンバージョンのしきい値を含んでもよい。即ち、ＵＲＬ／ドメインで広告プレースメントが、関連した時間周期内にクリックスルー又はコンバージョンが全くない場合、関連した時間周期に対するその広告プレースメントのためのデータは除去してもよい。他の一部の実施例では、しきい値又はカットオフ基準は、インプレッションの最小数を含んでもよい。即ち、関連した時間周期内の表示回数が十分でない広告プレースメントに対するデータは除去してもよい。減少したデータセットは、データベース112などのデータベース（報告に含まれるように検索してもよい）内に格納してもよい。
【００２９】
報告のためのリクエストが受信される（ブロック306）。リクエストは、広告主（広告主の広告の性能をレビューしたいと思う）によって入力してもよい。リクエストされた報告に関連したデータは、データベースから検索される。報告は検索されたデータから作成され、かつ、要求側に送信される（ブロック308）。一部の実施例では、報告はＵＲＬ又はドメインレベルで広告データ情報を提供する。広告主は報告をレビューし、かつ、それに従って広告キャンペーンを調整してもよい。例えば、広告主は、報告に基づき、特定のＵＲＬ又はドメイン上の広告のプレースメントを終了してもよい。一部の実施例では、広告主はキャンペーンを手動で変更してもよい。他の一部の実施例では、広告主はルール（報告に含まれたデータに基づいてトリガされる）を作成してもよい。作成されたルールによって、報告に包含されたデータに基づき広告キャンペーンを自動的に変更してもよい。例えば、広告主はルール（報告で報告されたように、ＵＲＬでのプレースメントに対するインプレッション数が指定された量を下回った場合に、特定のＵＲＬに対する広告のプレースメントが完全に停止されるか、又は、ＵＲＬに対する広告スペースのための入札が変更されることを指定した）を作成してもよい。
【００３０】
一部の実施例では、前記集約オペレーション（ブロック302〜304）が周期的に実行される。例えば、各広告主に対するデータは１日に１回集約してもよい。
【００３１】
一部の実施例では、広告データの処理は、Dean及びGhemawatによって開示された方法によって実行される（MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation（2004年12月）に開示され、その開示は引用することにより本明細書に組み込まれる）。
【００３２】
一部の実施例では、プロセスフロー200及び300は、広告データ集約プロセスの２つの段階として取り扱ってもよい。プロセスフロー200に対応した第１段階では、ロウ広告データは、ＵＲＬ／ドメインレベルの広告データに集約してもよく、かつ、潜在的なスパム又はクリック詐欺を示すデータは除去してもよい。プロセスフロー300に対応した第２段階では、ＵＲＬ／ドメインレベルの広告データは、さらに集約されて、統計的に有意でないデータを除去する。第１段階は連続的に実行してもよく、かつ、第２段階は周期的に実行してもよい。
【００３３】
図４は広告データ報告の１実施例を示している。前記報告は、広告主によって配置された１又は複数の広告に関連付けられたデータを含んでいる。例えば、報告にリスト化された広告のため、報告は、広告が配置されたＵＲＬ又はドメインと、広告又はプレースメントに関連付けられた地理的領域と、広告のインプレッションをトリガしたクエリーとを示してもよい。報告は、そのプレースメントに対するクリックスルー、インプレッション及びコンバージョンのカウントを含んでもよい。一部の実施例では、報告内のクリックスルー、インプレッション及びコンバージョンのカウントは、所定の時間周期（例えば、３日間間隔）向けである。報告は時間周期（報告されたデータが適用可能である）を示してもよい。
【００３４】
図４に示された報告の実施例では、広告主「Acme Sports, Inc.」に対する広告データが示されている。示されたデータは、ＵＲＬ「acme.com/equip.」を備え、Ad_ID「123」によって識別された広告のプレースメント向けである。そのプレースメントは、300個のインプレッション（Impressions）、10個のクリックスルー（Clicks）及び10個のコンバージョン（Conversions）を有する。前記プレースメントは、州（State）「CA」及び領域（Region）「北部（North）」をターゲットとしている。広告のインプレッションをトリガしたクエリー（Queries）は「acme sports」を含んでいる。
【００３５】
図４に示された報告の実施例は、単に例示的であることを理解しなければならない。広告データ報告は、示されたよりも多いか又は少なくてもよく、かつ、代替の報告フォーマットを使用してもよい。
【００３６】
図５は、オンライン広告データ集約及び報告システムのシステムアーキテクチャの１実施例を示したブロック図である。システムアーキテクチャ500は、１又は複数のプロセッサ502と、１又は複数のネットワーク又は通信インターフェース506と、データベース504及び510と、管理コンピュータ508と、メモリ512と、これらのコンポーネントを相互接続するデータバス514とを備えている。
【００３７】
管理コンピュータ508は、入力デバイス（例えば、キーボード及びマウス）と、出力デバイス（例えば、ディスプレイ）とを備えてもよい（図示せず）。管理コンピュータ508の中から、ある管理コンピュータが集約及び報告システムを管理してもよい。
【００３８】
データベース504及び510は、広告参照データ及び集約された広告データをそれぞれ格納してもよい。広告参照データは、広告に関連付けられた多様な情報（例えば、広告のタイプ、広告がトリガされるキーワードなど）を含んでもよい。集約されたデータを、システムによって作成された報告の中で広告主に示してもよい。
【００３９】
メモリ又はコンピュータ可読媒体512は、システム機能を実行するためのオペレーティングシステム516と、１又は複数のネットワークを介して他のコンピュータ又はデバイスと通信するためのネットワーク通信モジュール518と、広告データをフィルタリングするための広告データフィルタ520（例えば、スパムフィルタ）と、データベース504から広告参照データを検索するための広告参照データルックアップエンジン522と、広告データを集約し、かつ、広告データにカットオフ基準を適用するための広告データ集約器524と、広告データ報告に対するリクエストを受信し、その報告を作成し、かつ、その報告を要求側に送信するための広告データ報告エンジン526と、さらなる処理までフィルタリングされた広告データを格納するためのファイルシステム528とを格納してもよい。
【００４０】
開示された実施例及び他の実施例及び本明細書に開示された機能操作は、本明細書で開示された構造又はそれらの構造的等価物、又は、それらの１又は複数の組合せを含む、デジタル電子回路又はコンピュータソフトウェア、ファームウェア又はハードウェアで実行することができる。開示された実施例及び他の実施例は、１又は複数のコンピュータプログラム製品として実行することができる（即ち、データ処理装置によって実行するためか、又は、その動作を制御するために、コンピュータ可読媒体上にコード化されたコンピュータプログラム命令の１又は複数のモジュール）。コンピュータ可読媒体は、マシーン可読記憶装置、マシーン可読記憶基板、メモリ装置、又は、マシーン可読伝播信号を生じるものの構成、又は、それらの１又は複数の組み合わせであり得る。用語「データ処理装置」は、例として、プログラム可能プロセッサ、コンピュータ、又は、多重プロセッサ又は多重コンピュータを含む、データを処理するための全ての装置、デバイス及びマシーンを包含する。装置は、ハードウェアに加えて、問題になっているコンピュータプログラムのための実行環境を創り出すコード（例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又は、それらの１又は複数の組合せを構成するコード）を含むことができる。伝播信号は、例えば、機械により発生された電気的、光学的又は電磁的信号等の人工的に発生された信号であり、好適な受信装置への転送用に情報を符号化するために発生される。
【００４１】
コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとしても知られる）は、コンパイル又はインタープリタ言語を含むどのような形式のプログラミング言語ででも書くことができ、スタンドアローンプログラムとして、又は、モジュール、コンポーネント、サブルーチンとして、又は、コンピュータ環境での使用に好適な他のユニットを含む形式で配備することができる。コンピュータプログラムは必ずしもファイルシステム中のファイルに対応しなくてもよい。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部に（例えば、マークアップ言語文書中に蓄積された１又は複数のスクリプト）、問題になっているプログラムに専用の単一のファイルに、又は、複数の組織的なファイル（例えば、１又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を格納するファイル）に、蓄積することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ、又は、複数のコンピュータ（１つのサイトに配置されたか、又は、複数サイトにわたって分散され、かつ、通信ネットワークによって相互接続された）で実行するために配備することができる。
【００４２】
本明細書で説明したプロセスおよび論理の流れは、入力データに対して動作して出力を生成することにより機能を実行する１又は複数のコンピュータプログラムを実行する、１又は複数のプログラム可能なプロセッサによって実行することができる。例えば、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array、フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit、特定用途向け集積回路）等の特定用途論理回路により、そのプロセスおよび論理の流れを実行することもでき、装置を実装することもできる。
【００４３】
コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサには、例として、汎用および特定目的用の両方のマイクロプロセッサ、及び、どのような種類のデジタルコンピュータでも１又は複数のプロセッサが含まれる。一般に、プロセッサは読み出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はその両方から、命令及びデータを受け取る。コンピュータの本質的要素は、命令を実行するプロセッサ、及び、命令及びデータを格納する１又は複数のメモリである。コンピュータはまた、一般に、データを格納するための１又は複数の大容量記憶装置（例えば、磁気、磁気光学ディスク、又は光学ディスク）を含むか、又は、それらからデータを受信し又はそれらへデータを送信し、又は、その両方を実行できるようそれらに接続される。しかし、コンピュータはそのような装置を持たなくてもよい。コンピュータプログラム命令及びデータを格納するのに好適なコンピュータ可読媒体には、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリ装置（例としては、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリ装置等の半導体メモリ装置、内蔵ハードディスク又は取り外し可能ディスク等の磁気ディスク装置、磁気光学ディスク、及び、ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む）が含まれる。プロセッサ及びメモリは、特定用途論理回路で補足することができ、又は、それに組み込むことができる。
【００４４】
ユーザとの相互作用に備えて、開示された実施例は、コンピュータ（情報をユーザに提示するための表示装置、例えば、ＣＲＴ（cathode ray tube、陰極線管）又はＬＣＤ（liquid crystal display、液晶ディスプレイ）モニタ、及び、ユーザがコンピュータに入力を与えることができるキーボードおよびポインティングデバイス、例えば、マウスまたはトラックボールを備えた）上で実行することができる。その他の種類の装置もまたユーザとの相互作用に備えて使用することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、例えば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック、又は触覚的フィードバック等のどのような形式の感覚フィードバックであってもよく、かつ、ユーザからの入力は、音響、音声又は触覚入力を含むどのような形式で受信されてもよい。
【００４５】
開示された実施例は、コンピュータシステム（バックエンド構成要素、例えば、データサーバ等、を含む、又は、ミドルウェア構成要素、例えば、アプリケーションサーバ、を含む、又は、フロントエンド構成要素、例えば、本明細書に開示された実施例と相互作用できるようにするためのグラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ、を含む）において実行することができ、又は、そのようなバックエンド、ミドルウェア、又はフロントエンド構成要素の１又は複数のどのような組合せでも実行することができる。システムの構成要素は、通信ネットワーク等のデジタルデータ通信のどのような形態又は媒体によってでも相互接続することができる。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びインターネット等の広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）が含まれる。
【００４６】
コンピュータシステムはクライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般には相互に遠く離れており、通常は通信ネットワークを通して相互作用する。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、かつ、相互にクライアント−サーバ関係にあるコンピュータプログラムによって、発生する。
【００４７】
本明細書は多くの詳細を含むが、これらは、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されてはならず、むしろ、特定の実施例に固有の特徴の説明として解釈されなければならない。別々の実施例との関連で本明細書に説明されたある特徴は、単一の実施例に組み合わせて実行することもできる。逆に、単一の実施例との関連で説明された種々の特徴は、多様な実施例に別々で、又は、適切なサブコンビネーションで実行することもできる。さらに、特徴がある組み合わせで動作するように上記され、かつ、さらにそのように初期に請求されるが、請求された組み合わせから１又は複数の特徴が、一部の場合は、組み合わせから切り取られることが可能であり、かつ、請求された組み合わせは、サブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形例に導かれる。
【００４８】
同様に、操作が特定の順序で図面に示されているが、これは、所望の結果を得るために、そのような操作が図示された特定の順序又は起こった順番で実行されるか、又は、図示された全操作が実行される必要があると理解されてはならない。ある環境では、マルチタスク及びパラレル処理が好ましい。さらに、上記した実施例の種々のシステムコンポーネントの分離は、全ての実施例にそのような分離が必要であると理解されてはならず、かつ、上記したプログラムコンポーネント及びシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品に一緒に組み込まれるか、又は、複数のソフトウェア製品にパッケージ化されることが可能である。
【００４９】
このように、特定の実施例について説明がなされた。他の実施例も添付の特許請求の範囲の範囲に含まれている。
【００５０】
100  オンライン広告データ集約及び報告システム
102  広告データフィルタ
104  広告参照データルックアップエンジン
106  ファイルシステム
108  広告データ集約器
110，112  データベース
114  広告データ報告エンジン
118  広告主
120  ネットワーク
500  オンライン広告データ集約及び報告システムシステムアーキテクチャ
502  プロセッサ
504，510  データベース
506  ネットワーク又は通信インターフェース
508  管理コンピュータ
512  メモリ
514  データバス
516  オペレーティングシステム
518  ネットワーク通信モジュール
520  広告データフィルタ（例えば、スパムフィルタ）
522  広告参照データルックアップエンジン
524  広告データ集約器
526  広告データ報告エンジン
528  ファイルシステム
【図１】
2010510593.tif 000003
【図２】
2010510593.tif 000004
【図３】
2010510593.tif 000005
【図４】
2010510593.tif 000006
【図５】
2010510593.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成21年7月21日(2009.7.21)
【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】
コンピュータ実行方法であって、
１又は複数のウェブサイトのユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データを集約するステップを含む、１又は複数のウェブサイト上に表示された広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に収集するステップと、
１又は複数のカットオフ基準に従って、前記集約された統計データを周期的にフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた統計データを広告主に配信するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記１又は複数のパラメータは、クリックスルー、インプレッション、又は、コンバージョンのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
統計データを収集するステップは、前記統計データをフィルタリングして、スパムを除去するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
統計データを収集するステップは、前記広告に関連付けられた参照情報とともに、前記統計データを登録するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
格納された命令を含むコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
１又は複数のウェブサイトのユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データを集約するステップを含む、１又は複数のウェブサイト上に表示された広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に収集するステップと、
１又は複数のカットオフ基準に従って、前記集約された統計データを周期的にフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた統計データを広告主に配信するステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項６】
システムであって、
１又は複数のプロセッサと、
前記１又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１又は複数のプロセッサに、
１又は複数のウェブサイトのユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）又はドメインレベルに統計データを集約するステップを含む、１又は複数のウェブサイト上に表示された広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に収集するステップと、
１又は複数のカットオフ基準に従って、前記集約された統計データを周期的にフィルタリングするステップと、
前記フィルタリングされた統計データを広告主に配信するステップと
を実行させる１又は複数のセットの命令と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項７】
コンピュータ実行方法であって、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に集約するステップと、
前記統計データのサンプルサブセットにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを周期的に評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項８】
前記１又は複数のパラメータは、クリックスルー、インプレッション、又は、コンバージョンのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記統計データの前記サンプルサブセットは、特定の時間周期向けであることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記フィルタを適用するステップは、前記統計データに１又は複数のしきい値を適用するステップを具備することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記１又は複数のしきい値は、クリックスルー数、インプレッション数、又は、コンバージョン数のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記統計データを集約するステップは、前記統計データをＵＲＬ又はドメインレベルにフィルタリングするステップを具備することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記統計データを集約するステップは、前記広告に関連付けられた情報を、前記統計データに、検索及び付加するステップを具備することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
格納された命令を含むコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に集約するステップと、
前記統計データのサンプルサブセットにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを周期的に評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
システムであって、
１又は複数のプロセッサと、
前記１又は複数のプロセッサによって実行されるとき、前記１又は複数のプロセッサに、
広告に関連付けられた１又は複数のパラメータに関する統計データを連続的に集約するステップと、
前記統計データのサンプルサブセットにフィルタを適用するステップを含む、前記統計データを周期的に評価するステップと、
広告主に前記フィルタリングされた統計データを配信するステップと
を実行させる１又は複数のセットの命令と
を具備することを特徴とするシステム。
【国際調査報告】
2010510593.tif 000008
2010510593.tif 000009