(57)【要約】  本発明は、予測的なデータ(たとえば予測されたコンバージョン率)に基づいてCPC入札(eCPC)をターゲットCPA入札の関数として推定するための方法、システムおよびコンピュータプログラム製品に関する。eCPCパラメータは、広告主にはCPAベースで請求し、パブリッシャにはCPCベースで貸方に記入するために使用されるモデルを作成するために使用することができる。前記方法は、広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、前記第1のメトリック値および前記予測されたコンバージョン率に基づいて第2のメトリック値を推定するステップと、前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップとを具備している。
2010529523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値および前記予測されたコンバージョン率に基づいて第2のメトリック値を推定するステップと、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップと
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第1のメトリック値および前記第2のメトリック値は、それぞれ異なる入札モデルに基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記入札モデルは、アクション単価、クリック単価、およびインプレッション単価モデルを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記第1のメトリック値は、アクション単価モデルに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、クリック単価モデルに基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記第1のメトリック値は、クリック単価モデルまたはアクション単価モデルのうちの1つに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、インプレッション単価モデルに基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項６】
予測されたコンバージョン率を決定するステップは、学習モデルを使用して1つまたは複数のインプレッションコンテキスト特徴を前記予測されたコンバージョン率にマッピングするステップを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項７】
前記学習モデルは、前記1つまたは複数のインプレッションコンテキスト特徴を前記予測されたコンバージョン率にマッピングするための所定の規則を有する機械学習システムモデルであることを特徴とする請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記学習モデルは、コンバージョンデータを使用して構築されることを特徴とする請求項6に記載の方法。
【請求項９】
前記第2のメトリック値を推定するステップは、前記第1のメトリック値に前記予測されたコンバージョン率を掛けるステップを有することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項１０】
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントに対して第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取るステップと、
履歴データに基づいて前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記予測されたコンバージョン率に対して補正率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算するステップと
を具備する方法。
【請求項１１】
補正率を決定するステップは、
入札期間内に前記予測されたコンバージョン率に関連する偏差誤差を監視するステップと、
後の入札期間に前記補正率を自動的に更新するステップと
を有することを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記補正率を更新するステップは、前記偏差誤差を等しくするために前記補正率を増加または減少させるステップを有することを特徴とする請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記補正率は、
入札期間内にパブリッシャに支払われる総計を示す第1のパラメータと、
前記入札期間内に広告主から受け取られる総計を示す第2のパラメータと
を有することを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項１４】
前記第1のパラメータおよび第2のパラメータは、前記入札期間の間のクリック数、インプレッション数または発生したコストのうちの1つに基づくことを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
前記第1のパラメータおよび第2のパラメータの決定に最適なデータが使用可能であるように、前記入札期間を選択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13に記載の方法。
【請求項１６】
第2のメトリック値を計算するステップは、
前記第1のパラメータが前記第2のパラメータよりも大きいまたは小さい場合、後の入札期間に前記補正率を調整することによって、前記第2のメトリック値を補正するステップを有することを特徴とする請求項13に記載の方法。
【請求項１７】
前記補正率を調整するステップは、前記第1のパラメータと前記第2のパラメータとの間の差が最適に減少されるように、前記入札期間を調整するステップを有する請求項13に記載の方法。
【請求項１８】
第2のメトリック値を計算するステップは、前記第1のメトリック値に前記予測されたコンバージョン率および前記補正率を掛けるステップを有することを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項１９】
前記第1のメトリックは、アクション単価モデルに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、クリック単価モデルに基づくことを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項２０】
前記第1のメトリック値は、クリック単価モデルまたはアクション単価モデルのうちの1つに基づく値であるとともに、
前記第2のメトリック値は、インプレッション単価モデルに基づくことを特徴とする請求項10に記載の方法。
【請求項２１】
システムであって、
前記システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能に接続されるとともに、命令を有するコンピュータ可読媒体と
を具備し、
前記命令が、前記プロセッサによって実行される場合、
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて、第2のメトリック値を推定するステップと、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップと
を有する動作を前記プロセッサに実行させることを特徴とするシステム。
【請求項２２】
システムであって、
前記システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能に接続されるとともに、命令を有するコンピュータ可読媒体と
を具備し、
前記命令が、前記プロセッサによって実行される場合、
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントに対する第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取るステップと、
履歴データに基づき、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記予測されたコンバージョン率の補正率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算するステップと
を有する動作を前記プロセッサに実行させることを特徴とするシステム。
【請求項２３】
命令が格納されたコンピュータ可読媒体であって、
前記命令が、プロセッサによって実行される場合、
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて、第2のメトリック値を推定するステップと、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップと
を有する動作を前記プロセッサに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２４】
命令が格納されたコンピュータ可読媒体であって、
前記命令が、プロセッサによって実行される場合、
プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能に接続されるとともに、命令を有するコンピュータ可読媒体と
を具備する動作を前記プロセッサに実行させ、
前記命令が、前記プロセッサによって実行される場合、
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントの第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取るステップと、
履歴データに基づき、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定するステップと、
前記予測されたコンバージョン率に対して補正率を決定するステップと、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算するステップと
を有する動作を前記プロセッサに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２５】
広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得する手段と、
前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定する手段と、
前記第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて、第2のメトリック値を推定する手段と、
前記第2のメトリック値に基づいて報酬を与える手段と、
前記第1のメトリック値に基づいて借方に記入する手段と
を具備することを特徴とするシステム。
【請求項２６】
オンライン広告に関連するコンバージョンイベントに対して第1のメトリック値を指定する広告主入力を受け取る手段と、
履歴データに基づき、前記広告の潜在的なインプレッションに対して予測されたコンバージョン率を決定する手段と、
前記予測されたコンバージョン率に対して補正率を決定する手段と、
前記第1のメトリック値、予測されたコンバージョン率、および補正率を使用して、第2のメトリック値を自動的に計算する手段と
を具備す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】
本出願の発明の主題は、概してオンライン広告に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、2007年5月4日に出願した米国仮特許出願第60/916,260号、「Metric Conversion For Online Advertising」の優先権の利益を、米国特許法第119条の下に主張し、引用によりその全体を本明細書に組み込む。
【０００３】
インタラクティブメディア(たとえばインターネット)には、受容力のある視聴者への広告(「ad」)ターゲティングを向上させる大きい可能性がある。たとえば、一部のウェブサイトは、情報を得ようとするユーザによって入力されたキーワードに基づく情報検索機能を提供する。このユーザクエリは、ユーザにとって興味深い情報のタイプを表示するものでありうる。ユーザクエリを、広告主によって指定されたキーワードのリストと比較することによって、ターゲティングされた広告を提供することが可能である。
【０００４】
オンライン広告の別の形は広告シンジケーションであり、この広告シンジケーションは、追加のパートナーに広告を配信することによって広告主がマーケティング範囲を広げることを可能にする。たとえば、サードパーティのオンラインパブリッシャは、オンライン顧客を広告主のウェブサイトに向かわせる所望のコンテンツを有するウェブプロパティに広告主のテキストまたは画像広告を置くことができる。
【０００５】
一部のオンライン広告システムでは、広告主は、広告を目立たせ、広告のブランド認識を構築するために、インプレッション単価(CPM: Cost-Per-Impression)ベース(たとえば1000インプレッション当たりのコスト)で支払う。広告主は、広告が消費者に示されるごとに設定レートを支払ってもよい。CPM価格は一般に、たとえばパブリッシャの販売力によって、または広告される製品の価格によって、個々の広告または広告キャンペーンについて各パブリッシャと取り決められる。
【０００６】
広告によりもたらされたコンバージョンの数が少ないことに関心がある広告主は、クリック単価(CPC: Cost-Per-Click)ベースで広告代金を支払いうる。クリック単価(CPC)方式では、広告主は、消費者が広告をクリックするごとに設定レートを支払いうる。CPC方式はしばしば、広告主が1クリックのコストに対して他の広告主と競り合う入札市場に関連する。今日、ほとんどのCPC広告収入は、特定のキーワードに付けられた広告からのクリックに対して広告主が入札するキーワード入札から生じている。
【０００７】
他のオンライン広告システムでは、広告主は、販売または登録に到達することに付随するマーケティングコストとは異なり、販売や登録など、条件を満たす(qualifying)アクションに対してだけ請求される業績主導型のアクション単価(CPA: cost per action)モデルに基づいて広告代金を支払いうる。
【０００８】
広告主の立場からすると、CPA広告は、ビジネスリスクが小さくなり、無効なクリックが少なくなりうるので、CPC広告より望ましいことがある。たとえば、CPAの価格構成は、特定の種類の取引へと変わらないクリックについては広告主の借方に記入せず、またCPC広告に集中する「クリック詐欺」に対してそれほど脆弱でないことがある。CPAの価格構成は、広告主への広告の真の価値を反映するようにCPM広告に正確に値付けすることがより難しい場合が多いので、やはりCPM価格構成より望ましい。CPM価格決定された広告は、これらの広告のビジネス有効性を決定するために、(たとえばクリック率、クリックスルーの数、およびクリックの購入および/またはアクションへのコンバージョンを追跡することにより)広告主によって絶えず監視することをも必要とする。こうした監視は、CPA広告ではそれほど必要ではない。
【０００９】
広告主と異なり、パブリッシャは、コンバージョンの数に関係なく収益を生むために、CPCおよび/またはCPM価格構成に基づいて報酬を受けることを好む。その結果、パブリッシャは、CPA広告への参加のビジネスインセンティブがほとんどなく、CPA広告を行うパブリッシャの数が限られることになる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
広告主は、広告に関連するコンバージョンイベントについてターゲット入札(たとえばCPAターゲット入札または他のターゲット)を指定する。予測されたコンバージョン率または値が、広告のコンバージョンデータ(たとえば履歴コンバージョンデータ)、およびインプレッションコンテキストデータ(たとえば現在のインプレッションコンテキストデータ)に基づいて、広告の潜在的なインプレッションについて(たとえば経験的に)決定される。予測されたコンバージョン率およびターゲット入札は、クリックベースの入札を推定するために使用することができる。パブリッシャは、推定されたクリックベース入札に基づいて報酬を受けうるが、広告主は、当初指定されたターゲット入札を使用して貸方に記入されうる。
【００１１】
一部の実施形態では、コンバージョン率の予測を向上させるために、補正率が計算されうる。たとえば、補正率は、入札期間内の予測コンバージョン率の偏差誤差を補う反復プロセスを使用して(たとえば学習モデルによって)計算することができる。反復プロセスは、正確な推定クリックベース入札を取得するために履歴業績データを使用してよい。補正率は、ターゲット入札の関数として正確な推定クリックベース入札を得るために、予測コンバージョン率の変化または変動を緩和する適応性のあるやり方で自動的に調整することができる。
【００１２】
一部の実施形態では、補正率は、単一の入札期間の間に複数回更新されても、複数の期間にわたって更新されてもよい。このフィードバック方略は、予測されたコンバージョン率と実際のコンバージョン率の間のどんな偏差をも小さくすることができる。
【００１３】
一部の実施形態において、方法は、広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、広告の潜在的なインプレッションの予測されたコンバージョン率を決定するステップと、第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて第2のメトリック値を推定するステップと、第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップとを含む。第1のメトリック値は、アクション単価モデルに基づく値とすることができ、第2のメトリック値は、クリック単価モデルに基づきうる。あるいは、第1のメトリック値は、クリック単価モデルまたはアクション単価モデルのうちの1つに基づく値とすることができ、第2のメトリック値は、インプレッション単価モデルに基づきうる。
【００１４】
別の実施形態において、システムは、プロセッサと、プロセッサに動作可能に接続されたコンピュータ可読媒体とを含む。コンピュータ可読媒体は命令を含み、この命令は、プロセッサによって実行される場合、広告に関連する第1のメトリック値を指定する入力を取得するステップと、広告の潜在的なインプレッションの予測されたコンバージョン率を決定するステップと、第1のメトリック値および予測されたコンバージョン率に基づいて第2のメトリック値を推定するステップと、第2のメトリック値に基づいて報酬を与えるステップと、第1のメトリック値に基づいて借方に記入するステップとを含む動作をプロセッサに実行させる。
【００１５】
システム、方法、装置、コンピュータ可読媒体およびユーザインターフェースを対象とする実施形態を含めて、オンライン広告のためのメトリック変換の他の実施形態が開示される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】オンライン広告システムの一例を示すブロック図である。
【図２】広告管理システムの一例を示すブロック図である。
【図３】メトリック変換プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図４】補正率を使用したメトリック変換プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図５】図3および4に示されたプロセスを実行するように構成されうる、図2に示された広告管理システムのアーキテクチャの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
広告システムの概要
図1は、オンライン広告システム100の一例を示すブロック図である。一部の実施形態では、1つまたは複数の広告主102は、広告管理システム104内で広告(「ad」)情報を直接または非直接に入力し、維持し、追跡することができる。広告は、バナー広告、テキストのみの広告、画像広告、音声広告、ビデオ広告、こうした構成要素のいずれかの1つまたは複数を組み合わせた広告など、グラフィカルな広告の形でありうる。広告は、リンク、メタ情報などの埋込み情報、および/またはマシン実行可能命令を含むこともできる。1つまたは複数のパブリッシャ106は、広告管理システム104に広告の要求を送信してもよい。広告管理システム104は、たとえばコンピュータプログラムコード(たとえばJava(登録商標)Script)を送ることによってパブリッシャ106に応答し、このコンピュータプログラムコードは、パブリッシャによって実行され、パブリッシャのウェブプロパティ(たとえばウェブサイトおよび他のネットワーク分散コンテンツ)上に広告としてレンダリングされうる。
【００１８】
ユーザ108および広告主102など、他のエンティティは、たとえば、広告に関連するコンバージョンまたはクリックスルーが生じたかどうかなど、使用情報を広告管理システム104に提供することができる。この使用情報は、供給された広告に関連する、測定または観察されたユーザ行動を含みうる。広告管理システム104は、使用情報に基づいて、パブリッシャ106の貸方に記入し、広告主102の借方に記入するなどの金融取引を実行する。
【００１９】
ローカルエリアネットワーク(LAN: Local area network)、広域ネットワーク(WAN: wide area network)、インターネット、またはその組合せなどのコンピュータネットワーク110は、広告主102、システム104、パブリッシャ106およびユーザ108を接続する。ネットワーク110は、各エンティティ間の無線または有線通信を円滑に進めることができる。ネットワーク110は、企業またはセキュリティ保護されたネットワークのすべてまたは一部でありうる。単一のネットワークとして示されているが、ネットワーク110は、ネットワーク110の少なくとも一部が広告システムマネージャ104と広告主102とパブリッシャ106とユーザ108との間の広告の通信を円滑に進めることができる限り、本開示の範囲から逸脱せずに様々なサブネットまたは仮想ネットワークに論理的に分割された連続的なネットワークでありうる。
【００２０】
一部の実施形態では、ネットワーク110は、システム100内の様々なコンピューティングコンポーネント間の通信を円滑に進めるように動作することができる任意の内部または外部ネットワーク、複数のネットワーク、サブネットワークまたはその組合せを包含するものである。ネットワーク110は、ネットワークアドレス間で、たとえばインターネットプロトコル(IP: Internet Protocol)パケット、フレーム中継のフレーム、非同期転送モード(ATM: Asynchronous Transfer Mode)セル、ボイス、ビデオ、データ、および他の適切な情報を通信しうる。ネットワーク110は、1つまたは複数のローカルエリアネットワーク(LAN)、無線アクセスネットワーク(RAN: radio access network)、メトロポリタンエリアネットワーク(MAN: metropolitan area network)、広域ネットワーク(WAN)、インターネットとして知られているグローバルコンピュータネットワークのすべてまたは一部、ならびに/あるいは1つまたは複数の位置の1つまたは複数の他の任意の通信システムを含みうる。
【００２１】
広告管理システムの概要
図2は、メトリック変換を実行するための広告管理システム200の一実施形態のブロック図である。一部の実施形態では、システム200は一般に、学習モデル202と、ウェブサーバ204と、広告サーバ206とを含む。システム200は、1つまたは複数のネットワーク220(たとえばインターネット、イントラネット、イーサネット(登録商標)、無線ネットワーク)を介して広告主214、パブリッシャ216およびユーザ218と通信するように動作することができる。
【００２２】
一部の実施形態では、パブリッシャ216は、広告サーバ206に広告を要求することができる。要求に応答して、1つまたは複数の広告(たとえば画像広告)が、パブリッシャ216に送られる。広告は、たとえば、パブリッシャ216(たとえばウェブサイト)によって所有または運営されたウェブプロパティ上に置くことができる。一部の実施形態では、ウェブページは、ページコンテンツ識別子(ID: Identifier)を有することができ、このページコンテンツ識別子は、広告ターゲティングのための広告コンテキストを決定するために、広告サーバ206によって使用することができる。これらの実施形態は、ユーザ、たとえばユーザ218が、ターゲティングされていない広告よりもターゲティングされた広告をより受け入れるということを期待して広告をターゲティングする。
【００２３】
一部の実施形態では、ユーザ218は、広告サーバ206によって供給された広告をクリックするとき、広告主214のウェブプロパティ(たとえばウェブサイト)上のランディングページに導かれる。次いで、ユーザ218は、ウェブサイト上でコンバージョンイベントを実行しうる(たとえば購入、登録を行いうる)。コンバージョンイベントによってコンバージョンデータが生成され、このコンバージョンデータは、システム200に送られ、レポジトリ(たとえばMySQL(登録商標)データベース)に格納される。このように、コンバージョン履歴は、広告主の広告キャンペーンの各広告または広告グループについて累積され維持されうる。
【００２４】
一部の実施形態では、広告主214は、たとえばウェブブラウザ(Microsoft(登録商標)Internet Explorer、Mozilla(商標)、Firefox(商標)など)を使用して、ネットワーク220およびウェブサーバ204を介してシステム200にアクセスすることができる。ウェブサーバ204は、広告主214による広告キャンペーンの管理を可能にするためのユーザインターフェースを提示する1つまたは複数のウェブページを広告主214に供給する。
【００２５】
広告サーバ206およびコンバージョンデータレポジトリ208に接続されうる学習モデル202は、統計技術を使用して構築された統計および確率モデルを含みうる。こうした技術には、たとえばロジスティック回帰、回帰木、ブーストスタンプ(boosted stump)、または他の統計モデリング技術が含まれうる。一部の実施形態では、学習モデル202は、図3および4を参照して下記に述べるように、メトリック変換を実行するために使用されうる、予測されたコンバージョン率(「pCVR」)を提供する。
【００２６】
一部の実施形態では、コンバージョンデータレポジトリ208は、たとえば学習モデル202を作成し訓練するために使用されうる大きいデータセット(たとえば何百万ものインスタンス、および何十万もの特徴)を格納するように構成された1つまたは複数の論理または物理メモリ装置を含みうる。データは、メトリック変換率の決定に使用されうるモデルを作成するために使用することができるコンバージョンデータ、広告データなどの広告情報、ユーザ情報、および文書またはコンテンツ情報を含みうる。広告データは、ユーザ218に以前に提供された広告、および広告がユーザ218によって選択されたかどうかに関するデータを含みうる。ユーザ情報は、ユーザに関連するインターネットプロトコル(IP)アドレス、クッキー情報、言語、および/または地理的情報を含みうる。文書情報は、ユーザ218によってアクセスされた文書、たとえばこれらの文書に関連するユニフォームリソースロケータ(URL: Uniform Resource Locator)などに関する情報を含みうる。他の例示的な実施形態では、代わりに、または追加として、他のタイプのデータがデータレポジトリによって格納されうる。
【００２７】
一部の実施形態では、学習モデル202は、広告ランキングモデルを含みうる。広告ランキングモデルは、文書にアクセスするときユーザが特定の広告を選択するかどうか予測しうる。文書は、任意のマシン可読およびマシン格納可能な成果物(work product)を含みうる。文書は、ファイル、ファイルの組合せ、他のファイルへの埋込みリンクを伴う1つまたは複数のファイルなどでありうる。ファイルは、テキスト、オーディオ、画像、ビデオなど、任意のタイプであってよい。エンドユーザにレンダリングされる文書の部分は、文書の「コンテンツ」と見なされうる。文書は、コンテンツ(単語、絵など)と、そのコンテンツの意味を示す何らかの表示(たとえば電子メールフィールドおよび関連データ、HTMLタグおよび関連データなど)の両方を含む「構造化データ」を含みうる。文書内の広告スロットは、埋込み情報または命令によって定義されうる。インターネットのコンテキストにおいて、共通の文書はウェブページである。ウェブページはしばしばコンテンツを含んでおり、埋込み情報(メタ情報、ハイパーリンクなど)、および/または埋込み命令(Java(登録商標)Scriptなど)を含みうる。多くの場合、文書は、一意のアドレス指定可能な記憶位置を有しており、したがって、このアドレス指定可能位置によって一意に識別することができる。
【００２８】
広告ランキングモデルは、ユーザ218が文書にアクセスしているとき、どの広告をユーザに提供するか決定する関数の一部として使用することができる。広告ランキングモデルによって使用するデータの生成を円滑に進めるために、ユーザおよびユーザによってアクセスされた文書に関する情報が収集されうる。上記に論じられたように、ユーザに関する情報は、IPアドレス、クッキー情報、言語、地理情報を含むことができ、文書情報は、ユーザによってアクセスされた文書に関する情報(たとえばユーザが訪問したウェブサイトのURL)を含みうる。次いで、広告レポジトリ210に格納された広告は、学習モデル202によって格納されたデータに少なくとも一部基づいてランク付けされうる。広告のランクは、ある場合は特定の文書にアクセスするときユーザが広告を選択する確率に対応しうる。次いで、それぞれの広告は、各々のランクに基づいてユーザに供給されうる。たとえば、最上位の1つまたは複数の広告が、ユーザ218に供給されうる。あるいは、所定の閾値より上のランクを有する広告が、ユーザ218に供給されうる。
【００２９】
ユーザ218によってさらにアクセスされた文書内の広告の位置もまた、少なくとも一部は広告のランクに基づきうる。たとえば、高いランクの広告は、低いランクの広告よりも目立つ、または視覚認識度の高い位置に置かれうる。ユーザが広告を選択したどうかに拘らずユーザに提示された広告、および広告が提示されたときにユーザがアクセスした文書は、広告ランキングの向上のための経験的モデル作成のために、広告ランキングモデルに転送されうる。
【００３０】
広告キャンペーン、広告スロットおよび広告プレースメントの入札
図1に戻って参照すると、それぞれの広告主102は、広告管理システム104を用いて広告計画を確立しうる。広告計画は、たとえば広告キャンペーン、クリエイティブ、ターゲティングなどを含みうる。広告主102は、「広告キャンペーン」を定義することができ、この広告キャンペーンは、それぞれが1つまたは複数の広告を含む、1つまたは複数の広告グループを含みうる。広告グループは、たとえば製品タイプ(たとえば帽子やズボン)を定義することができ、クリエイティブは、製品タイプをテキストまたは図式で定義する広告を含むことができる。それぞれの広告グループまたは広告は、開始日、終了日、予算情報、地理的なターゲティング情報およびシンジケーション情報を含みうる。
【００３１】
それぞれの広告または広告グループは、個々の価格情報(たとえばコスト、平均コストまたは最大コスト(インプレッション、選択、コンバージョン当たりなど))を含みうる。たとえば、広告主102は、広告または広告のグループごとに広告主102がユーザクリック、インプレッションまたはコンバージョン当たりどれくらいを快く支払うかに関して、広告管理システム104を用いて最大の金銭価値を指定してよい。最大の金銭価値は、インプレッションの数(たとえばCPM入札)、広告のクリック数(たとえばCPC入札)、または、広告に反応して生じたコンバージョンの数(たとえばCPA入札)に基づきうる。たとえば、広告主102がCPC入札モデルを選択した場合、広告主102は、広告グループに関連する広告がクリックを受け取る場合に広告主102が快く支払う最大額を表す最大CPC入札額を入力することができる。別の実施例として、広告主102は、CPA入札モデルを選択した場合、広告グループに関連する広告がコンバージョンをもたらす場合に広告主が快く支払う最大額を表す最大CPA入札額を入力することができる。定義された入札モデルに基づいて、パブリッシャ106の貸方に記入することができ、それに応じて、広告主102の借方に記入することができる。
【００３２】
広告要求が受け取られるとき、受け取られた広告要求に対応する広告が識別される。2つ以上の広告が識別されている場合、どの広告を供給すべきか識別するために、オークションが行われうる。オークションの間、広告は、1つまたは複数の関連する広告キャンペーンパラメータに従ってランク付けされうる。1つまたは複数の広告キャンペーンパラメータは、限定するわけではないが、デフォルトの入札(たとえばCPC、CPAまたはCPM入札)、(たとえば広告キャンペーンを登録時に)広告主102によって定義された日々の予算、ならびにたとえば特定のキーワードクエリに関する広告の高い関連性の推論など、様々な方法で決定されうる広告の関連性を含みうる。
【００３３】
広告主102は、オークションの前に、または広告キャンペーンの登録時に、広告キャンペーンパラメータ、または広告ランキングに使用されるオークション係数を定義してよい。たとえば、広告主は、各広告グループについて、最大CPM、CPCまたはCPA入札を入力することができる。広告主102は、広告グループ内の最大CPM、CPCおよびCPA入札の組合せを使用することもできる。たとえば、広告主は、キーワードターゲティングされたプレースメントについては最大CPC入札を、サイトターゲティングされたプレースメントについては最大CPM入札を送信することができる。
【００３４】
一部の実施形態では、定義された広告キャンペーンパラメータまたはオークション係数がランク付けされる。たとえば、広告管理システム104は、広告主のデフォルト入札を選択し、最高から最低へとランク付けしうる。別の実施例として、クリックスルー率(CTR)およびコンバージョン率(CVR)などのオークション係数が、最大から最小へとランク付けされうる。
【００３５】
クリックスルー率(CTR)は、広告品質または広告の有効性を決定するために使用される1つの尺度である。CTRは、所与の広告クリエイティブがユーザに提示されるとき、所与の広告が「クリックされる」回数の割合を表す。広告のクリックスルーによって、広告主によって提供されるランディングページまたはウェブページにブラウザを向け直すなどの機能がアクティブ化されうる。広告のCTRは、広告が提示されるとき、どのくらいの頻度で広告がアクセスされるか識別するために決定されうる。広告のCTRは、広告に関連するクリックスルー数を、所与の期間の間のその広告のインプレッション数で割った値で計算することができる。
【００３６】
「コンバージョン」は、以前に供給された広告に関連する取引をユーザが消費するときに生じると言われている。何がコンバージョンとなるかは、場合によって異なることがあり、様々なやり方で決定されうる。たとえば、ユーザが広告をクリックし、広告主のウェブページを参照するように向けられ、そのウェブページを離れる前に購入を完了するとき、コンバージョンが生じるという場合でありうる。あるいは、コンバージョンは、ユーザに広告が示されており、所定の時間(たとえば7日)以内に広告主のウェブページ上でユーザが購入を行うことと定義されうる。何がコンバージョンとなるかについて、他の多くの定義が可能である。たとえば、コンバージョンは、ウェブサイトのメンバになるためにサインアップすること、オンラインフォームに記入すること、オンラインクリエイティブなどを介して広告主と連絡をとって購入することを含むこともできる。
【００３７】
一般に、コンバージョン数の広告クリック数に対する比率は一般に、コンバージョン率と呼ばれる。一部の実施形態では、コンバージョン率は、次式のように定義することができる。
【００３８】
【数１】
2010529523.tif 000003
【００３９】
オークション係数がランキングに対してもつ影響力を増加または減少させるために、広告キャンペーンパラメータまたはオークション係数に重み付けすることもできる、たとえば、高いCTRを有するCTRは、低いCTRを有する広告がデフォルト入札以上のCTRを有する場合でも、低いCTRを有する広告より上にランク付けされうる。
【００４０】
様々なオークション係数間の重みは、要望に応じて調整することができ、それぞれの広告をランク付けする重み付きスコアを生成する際に他の係数を含めることもできる。オークション中に決定されたランキング(および重み付きスコアの結果としてその任意の調整)に基づいて、識別された広告が、提示のために選択されうる。たとえば、識別された広告が、それぞれが1つの広告を表示する4つの広告スロットを有するウェブページで提示される場合、最も高くランク付けされた4つの広告が、提示のために選択されうる。さらに、オークション時に確立されたランキングは、表示順序を決定するために使用することができる。たとえば、最も高くランク付けされた広告は、最も目立つ表示位置に割り当てることができる。
【００４１】
一実施例として、広告スロット内の広告プレースメントに対するオークション入札において3人の広告主がおり、広告主「A」がテキスト広告に対して$0.75の最大CPC入札額を有し、広告主「B」がテキスト広告に対して$0.50の最大CPC入札額を有し、広告主「C」がテキスト広告に対して$1.00の最大CPC入札額を有すると仮定すると、この場合、オークションの勝者は、最大CPC入札額を推定CPM(「eCPM」)レベルに変換し、CPM入札の結果を比較することによって決定することができる。最大CPC入札額は、式[2]によって一般的に示されうるように、CPC入札を、予測クリッククスルー率(pCTR)に1000を掛けた値で集計する(aggregate)ことによってeCPMに変換することができる。
eCPMCPC=1000×pCTR×CPCBID  [2]
【００４２】
CPC入札の積には、CPC入札とpCTRの積を1000インプレッション当たりのコスト値に正規化するために、1000の係数が掛けられる。一部の実施形態では、pCTRは、履歴データ(たとえばクリックスルーデータ)を使用して、学習モデル202によって導出することができる。
【００４３】
広告主(広告主「A」、広告主「B」および広告主「C」)のいずれかが、最大CPC入札ではなく最大CPM入札を定義する実施形態では、この場合、式[3]によって一般的に示されうるように、eCPMはCPM入札と同じである。
eCPMCPM=CPMBID  [3]
【００４４】
式[3]は、推定CPMが、広告主によって指定されたCPM入札に等しいことを示している。たとえば、広告主が1000インプレッション当たり$5のCPM入札を指定する場合、eCPMもやはり$5である。
【００４５】
広告管理システム104は、一部の実施形態では、推奨されたCPA入札を広告主102に提供しうる。広告主102は、広告主の各広告グループのターゲットCPA入札として、最大CPC入札または最大CPM入札ではなく推奨CPA入札を使用してよい。一般に広告主は、CPA価格決定モデルでは、コンバージョンするクリックスルーに対してだけ広告主の借方に記入するので、最大CPC入札および最大CPM入札よりもターゲットCPA入札の選択を好む。
【００４６】
ターゲットCPA入札の関数としてeCPMを計算するために、ターゲットCPA入札は、現在のCPC入札およびコンバージョン率の関数として定義されうることを理解されたい。一実施例として、広告主が$0.30の最大CPC入札およびクリックスルーの5%のコンバージョン率を有する場合、ターゲットCPA入札は、$6.00($6.00=$0.30/5%)ドルになる。実際、広告主の最大CPC入札は一般に、広告によって、また単一の広告ではキーワードによって異なる。こうした場合、ターゲットCPA入札は、次式を使用して計算することができる。
【００４７】
【数２】
2010529523.tif 000004
【００４８】
上式で、式[4]の分子は適切な期間(たとえば先月の間)に広告主が受け取ったすべてのクリックにわたる「N」個の最大CPC入札の和であり、式[4]の分母は、これらのクリックによってもたらされた「M」個のコンバージョンの総数である。上記の実施形態は最大CPC入札に言及しているが、ターゲットCPC入札、平均CPC入札および最小CPCなど、他のCPC入札も企図されている。
【００４９】
広告主214は、一部の実施形態では、各キーワードまたは広告キャンペーンの広告グループについて、デフォルトクリックベース入札(たとえば最大CPC)とターゲット入札(たとえばターゲットCPA入札)の両方を指定してよい。デフォルト最大CPC入札は、広告または広告グループのコンバージョン率を予測するのにコンバージョンデータ208が(たとえば広告または広告グループが新しいために)使用不可能であり、または不十分である場合に、それを行うために使用されうる。たとえば、コンバージョン率は、デフォルト最大CPC入札をターゲットCPA入札で割ることによって推定されうる。あるいはコンバージョン率を予測するのに情報が不十分である場合、コンバージョン率を予測するのではなく、デフォルト最大CPC入札が、デフォルトとして使用されうる。
【００５０】
一部の実施形態では、広告主214によって指定されたターゲット入札は、広告サーバ206によって学習モデル204に提供することができ、この学習モデル204では、ターゲット入札は、予測されたコンバージョン率と組み合わされて、新しいまたは調整された最大CPC入札がもたらされうる。学習モデル202を使用して、たとえば、興味のある各インプレッションコンテキスト特徴についてクリックおよびコンバージョンの数を収集することによって潜在的な広告インプレッションのpCVRを計算することができる。上記に論じられたように、コンバージョン率は、広告のクリック数(すなわち広告から広告主のウェブプロパティへの訪問の数)に対するコンバージョンの数(たとえば所与の広告によってもたらされた販売の数)の比率を定義する。したがって、統計は、コンバージョン率を予測する際に使用されるこれらの数に基づいて計算することができる。pCVRが決定されると、このパラメータは、広告主のデフォルトクリックベース入札(たとえば最大CPC入札)を自動的に調整し、または新しいクリックベース入札を計算するためにターゲット入札と共に使用されうる(たとえばターゲット入札が掛けられうる)。
【００５１】
一部の実施形態では、学習モデル202は、インプレッションコンテキスト特徴をコンバージョン率予測にマッピングするための規則を含む機械学習システムモデルである。前記規則は、たとえば、各コンテキスト特徴の確率乗数を含みうる。たとえば、米国からのユーザには、0.85の確率乗数を割り当てることができ、特定のニュースウェブサイトに現れる広告には、1.1の確率乗数を割り当てることができる。コンバージョン率を予測するために、デフォルトコンバージョン率は、個々の関連特徴の確率乗数で集計することができる。上記の実施例を用いると、特定のニュースウェブサイト上で米国からのユーザに示される0.2%のデフォルトコンバージョン率を有する広告の場合、その広告の予測コンバージョン率は、0.187%(0.2%×1.1×0.85)である。
【００５２】
一部の実施形態では、pCVRは、広告主のクリックベースの入札(たとえば最大CPC入札)を計算しまたは調整するために使用することができる。たとえば、広告主によって指定されたターゲットCPA入札が$50であり、予測されたコンバージョン率が2%である場合、最大CPC入札は、次式を使用して自動的に$1に調整されうる。
MaxCPC(調整済み)=CPABID×pCVR  [5]
【００５３】
pCVRの計算に使用可能なコンバージョンデータが不十分である場合、広告主の指定デフォルト最大CPC入札が、その広告について十分なコンバージョンデータが収集されるまで、メトリックとして使用されてよく、この収集時点で、式[5]を使用して、最大CPC入札を自動的に計算し、または調整することができる。広告キャンペーンの過程において、コンバージョンデータ208(および任意選択で学習モデル202)は、より多くのデータが累積されるにつれて時間と共に徐々に変化しうるが、インプレッションコンテキストは、オークションによって変化する。これらの変化によって、新しいpCVRが計算されることになる。次いで、新しいpCVRは、広告キャンペーンまたはオークションの間、広告主のデフォルト最大CPC入札が自動的かつ継続的に計算または調整されうるように、式[5]において「オンザフライ」で使用されうる。
【００５４】
式[5]に基づいて、期待されたCPMが、予測されたクリックスルー率(pCTR)、予測されたコンバージョン率、およびターゲットまたは最大CPA入札から計算されうる。期待されたCPMは、適切なメトリックを使用して広告の有効性をランク付けする広告オークションの落札を決定するために使用されうる。たとえば、広告の業績は、広告の1000インプレッション当たりの推定または有効コスト(eCPM)によって測定することができる。すなわち、広告の業績は、広告をユーザに1000回提示することにより生じた収益額によって測定することができる。eCPMは、式[6]をもたらすために、式[2]の項CPCBIDを、式[5]に定義されたCPC入札で置き換えることによって、ターゲットCPA入札の関数として計算することができる。
eCPMCPA=1000×pCTR×pCVR×CPABID  [6]
【００５５】
式[6]は、広告主214によって指定されたCPA入札を用いた各コンバージョンに対してパブリッシャ216が貸方に記入されうることを定義している。式[6]は、CPA価格決定モデルを指定することによって広告主のリスクを低減するが、しかし、この手法は、パブリッシャには最適化されず、好まれない。特に、コンバージョンが生じる場合にだけパブリッシャが報酬を受ける場合、パブリッシャは、クリックまたはインプレッションの数に基づいて報酬を受けるのとは対照的に、追加のビジネスリスクを負うことになる。総計でパブリッシャへの正味の支払いが両方のモデル(コンバージョンによる報酬またはクリック数による報酬)で同じである場合でも、パブリッシャは、CPCまたはCPM価格決定モデルに伴う変動性が低いので、クリック数に基づいて報酬を受けることを好む。したがって、一部の実施形態では、ターゲットCPA入札の関数として推定CPC入札(eCPC)が、予測的なデータ(たとえば予測コンバージョン率)に基づいて決定されうる。eCPCパラメータは、広告主にはCPAベースで請求するが、パブリッシャにはCPCベースで貸方に記入するのに使用されうるモデルを策定するために使用することができる。
【００５６】
CPC広告のeCPCの計算のために、eCPCは、有効または推定CPC入札を示すことを理解されたい。理想的な市場では、有効または推定CPC入札は、広告主によって指定された実際のCPC入札であるべきである。この関係を考慮すると、式[2]に定義されたCPC入札の項は、eCPCとして扱うことができる。
eCPMCPC=1000×pCTR×CPCBID  [7]
eCPMCPC=1000×pCTR×eCPC  [8]
【００５７】
式[6]に基づいて、数式[8]に定義されたeCPCは、次式のように決定することができる。
【００５８】
【数３】
2010529523.tif 000005
【００５９】
eCPC=pCVR×CPABID  [10]
【００６０】
式[10]によって、広告主214はコンバージョンに応じて貸方に記入されるが、パブリッシャ216はクリック数に応じて報酬を受けることが可能になる。要するに、広告供給時に等価のCPC広告を決定するために、CPA広告が、リアルタイムに推定されうる。ユーザが広告をクリックするとき、クリックに関連するデータ(およびそのコンバージョンデータ)が、リアルタイムに受け取られる。パブリッシャは、ユーザがコンバージョンするかどうかに拘らずクリック数によって報酬を受けることができ、広告主214は、コンバージョンに応じて請求されうる。この手法は、CPC価格決定モデルで必要なものを超えるさらなるリスクまたは責任をパブリッシャが追わないので、パブリッシャがCPA広告に参加する動機を有効にもたらし、それによって、さらなるCPA広告がユーザ218に供給されることになる。この手法は、CPA広告がコンバージョン発生時にだけ広告主の借方に記入し、取引を生じないインプレッションまたはクリックについては広告主への請求を行わないようにするので、広告主もまた大きい利益を得る。
【００６１】
理想的なpCVRでは、パブリッシャの貸方に記入されると期待される報酬は、広告主に請求される支払額と同じであるべきである。しかし、予測条件が変化しうる実際の実施形態では、学習モデル202によって計算されたpCVRは、必ずしも正確でないことがある。条件は、たとえば不十分な、または一貫性のないコンバージョンデータなど、様々な要因を含みうる。一部の場合では、こうした要因は、pCVRによるコンバージョン率の過剰予測または過小予測を引き起こしうる。不正確さは、パブリッシャが生み出した収益(すなわちeCPC)間の偏差につながりうる。たとえば、pCVRが(たとえば0.1%から0.2%に)過剰予測される場合、パブリッシャは、表示された各広告の実際のコストより高いクリック単価で貸方に記入されうる。別の実施例として、pCVRが(たとえば0.1%から0.05%に)過小予測される場合、パブリッシャは、指定された価格決定モデルの下で受け取るよりも低い額で報酬を受けることがある。
【００６２】
一部の実施形態では、このpCVR偏差を補償するために、予測されたコンバージョン率の偏差または変動に適応可能な補正率γが計算され、式[10]に組み込まれうる。補正率γを用いたeCPCは一般に、式[11]によって示されうる。
【００６３】
【数４】
2010529523.tif 000006
【００６４】
一部の実施形態では、式[11]の補正率γは、入札期間内のpCVRの偏差誤差を補償する反復プロセス(たとえばフィードバックループ)を使用して(たとえば学習モデル202によって)計算することができる。反復プロセスは、正確なeCPCを得るために、履歴業績データを使用してよい。補正率γは、CPA入札の関数として正確な推定CPCを得るために、予測コンバージョン率の変更または変動を緩和する適応性のあるやり方で自動的に調整されうる。
【００６５】
一部の実施形態では、反復は、補正率を求めて、所定の、動的に決定された、または他の最適値に達するまで実行されうる。一部の実施形態では、補正率は、たとえば閾値数の反復が実行される前など、反復が実行される前に、(たとえば学習モデル202によって)近似されうる。他の実施形態では、特定の反復の後、補正率が閾値量より小さく変化する場合、さらなる反復は実行されない。
【００６６】
一部の実施形態では、補正率γは、単一の入札期間の間に複数回更新されることも、複数の期間にわたって更新されることもある。このフィードバック方略は、どんなpCVR偏差をも等しくすることができる。たとえば、所与の入札期間のpCVRが実際のコンバージョン率を過剰予測すると決定される場合は、補正率γは、過剰予測によって引き起こされる差異を相殺するやり方で(たとえば過剰予測されたCVRに等しい補正率γを増加または減少させることによって)、後の入札期間に調整されうる。同様に、所与の入札期間のpCVRが実際のコンバージョン率を過小予測すると決定される場合は、補正率γは、過小予測によって引き起こされる差異を相殺するやり方で(たとえば過小予測されたCVRに等しい補正率γを増加または減少させることによって)、後の期間に調整されうる。
【００６７】
一部の実施形態では、補正率γは一般に、次式のように定義されうる。
【００６８】
【数５】
2010529523.tif 000007
ただし、
【数６】
2010529523.tif 000008
および
【数７】
2010529523.tif 000009
である。
【００６９】
パラメータα(CPC, t)は、入札期間「t」内にパブリッシャに支払われる総計を定義し、パラメータβ(CPA, t)は、入札期間「t」内に広告主に請求される総計を定義する。入札期間「t」は、入札期間の開始および終了の時間などのデータを含んでよく、インプレッションまたはクリックの数の関数として定義されうる。たとえば、入札期間「t」は、10コンバージョンまたは100クリックの閾値を有しうる。別の実施例では、入札期間「t」は、50コンバージョンまたは5000クリックの閾値を有しうる。一部の実施形態では、入札期間「t」の値は、パラメータα(CPC, t)およびβ(CPA, t)に安定性をもたせるように調整されうる。
【００７０】
パラメータα(CPC, t)およびβ(CPA, t)は、入札期間「t」の間に生じたクリック、インプレッションの数およびコストに基づきうる。これらのデータは、一部の実施形態では、コンバージョンデータレポジトリ208に格納されうる。一般に、それぞれの入札期間「t」は、2つの入札更新の間の時間間隔に対応する。しかし、一部の間隔は、たとえば補正率γを確実に計算するのに十分なコンバージョンデータを含まないことがある(たとえば、各500クリックにつき5000インプレッションの閾値に達していない)。したがって、一部の実施形態では、複数の連続する期間は、単一の入札期間にまとめることができる。他の実施形態では、補正率γは、1にデフォルト設定することができ、データ閾値に達すると調整され、または再評価されてよく、補正率γは平均して、広告主およびパブリッシャの数が増加するにつれて(たとえばその数が100万以上に近づくにつれて)1に近づくことがあり、それは、パブリッシャへの支払額が、広告主から受け取られる支払額と同じであることを意味することに留意されたい。一部の実施形態では、この支払額は、事前の収益共有(pre-revenue share)であってもよく、広告管理システム104で合意された任意の料金に従ってもよい。
【００７１】
初期pCVRが設定された後、補正率γは、潜在的なpCVR偏差を補償し、次の期間(たとえば1時間、1日、1週間など)の正確なeCPCを得るために周期的に更新されうる。事前定義された期間「t」についての正確な率γを決定するために使用されるデータは、様々な発生源から生じうる。たとえば、パラメータα(CPC, t)およびβ(CPA, t)を決定する場合、コンバージョン当たり収益、価格決定モデルおよび入札、ならびに広告のクリックスルー率は、広告主から提供されてよく、コンバージョン率情報は、広告管理システム104によって追跡されてよい。
【００７２】
これらのパラメータが測定される入札期間「t」は、経験的に決定されても、履歴データに基づいて決定されてもよい。一実施例として、コンバージョンに関連するコンバージョンデータが7日以内に受け取られ記録される(また学習モデル202によって学習される)と仮定すると、その場合、経験的な入札期間は、パラメータα(CPC, t)およびβ(CPA, t)内にコンバージョンデータを反映することを可能にするために7日と設定されうる。一部の実施形態では、入札期間「t」は、パラメータβ(CPA, t)とα(CPC, t)の差が小さくなることを保証するように頻繁にまたは周期的に調整されうる。別の実施形態では、入札期間「t」は、パラメータα(CPC, t)およびβ(CPA, t)の決定に有効なデータ量が使用可能であることを保証するように選択されうる。
【００７３】
パラメータβ(CPA, t)およびα(CPC, t)が数学的に等価である(すなわちCPA価格決定モデルに基づいて広告主から受け取られる支払額が、CPCベースでパブリッシャに支払われる期待額でもあることを示す)場合、式[12]によって、1の補正率γが得られる。この場合、eCPCは、予測されたコンバージョン率pCVRに、広告主によって指定されたCPA入札を掛けた値に等しく、パブリッシャに支払われる額が、広告主に請求される額に一致することを意味している。
【００７４】
パラメータα(CPC, t)がβ(CPA, t)より大きい場合は、補正率γは、1より大きい。このシナリオでは、CPCベースでパブリッシャに払われる支払額は、CPA価格決定モデルに基づいて広告主から受け取られる支払額より大きい。その結果、後の入札期間に、eCPCは、パブリッシャへの過支払いを補償するためにeCPCが前の入札期間より小さくなるように、項1/γによって補正することができる。
【００７５】
パラメータα(CPC, t)がβ(CPA, t)より小さい場合は、補正率γは、1未満である。このシナリオでは、CPA価格決定モデルに基づいて広告主から受け取られる支払額は、CPCベースでパブリッシャに払われる支払額より大きく、それは、従来のCPAモデルの下で受け取られるであろう額より少ない額がパブリッシャに支払われることを示している。その結果、後の入札期間にeCPCは、パブリッシャへの過小支払いを補償するためにeCPCが前の入札期間より大きくなるように、項1/γによって補正されうる。
【００７６】
上記の実施形態は、CPCをターゲットCPA入札の関数として推定することに関して述べられているが、他の実施形態も適用可能である。たとえば、CPM(たとえばCPMベースでのパブリッシャの貸方への記入)をターゲットCPC入札の関数として推定する(たとえばCPCベースで広告主に請求する)ことに関する実施形態も企図されている。これらの実施形態では、ターゲットCPA入札は、推定CPMを計算するために、ターゲットCPC入札で置き換えられうる。別の実施例として、広告主はCPAベースまたはCPCベースで請求されるが、パブリッシャはCPMベースで貸方に記入されうる。この実施例では、広告主は、広告または広告のグループに反応して広告主がユーザクリック当たりまたはコンバージョン当たりいくらを快く支払うかに関して、広告管理システムを用いて最大金銭価値を指定しうる。期待されたCPMは、このCPCまたCPA値の関数として計算することができる。期待されたCPMは、関連するパブリッシャへの報酬に対して対応する貸方金額を決定するために使用することができる。
【００７７】
一般に、本明細書に述べられたメトリック変換システムは、経験的に決定された入札期間「t」の間、パブリッシャへの支払額と広告主への請求額との差が所定の値より小さくなることを保証しうる。このシステムは、パブリッシャへの支払額と広告主への請求額が、入札期間「t」の間、所定の値より大きく逸脱しないことをも保証する。
【００７８】
例示的なプロセス
図3は、メトリック変換プロセス300の一例を示すフローチャートである。プロセス300は、たとえばシステム100または200によって実行することができ、分かりやすく提示するために以下の説明では、プロセス300について述べるための実施例のベースとしてこれらを使用する。しかし、プロセス300を実行するために、別のシステムまたはシステムの組合せが使用されてもよい。
【００７９】
図示されているように、プロセス300は、ターゲットCPA入札およびコンバージョン率を取得するステップ(302)から開始する。ターゲットCPA入札は、広告主によって指定された最大CPA入札でありうる。あるいは、推奨されたCPA入札が、広告管理システム104によって提供され、ターゲットCPA入札として使用されてよい。一部の実施形態では、ターゲットCPA入札は、広告主によって指定された平均CPA入札でありうる。別の実施形態では、ターゲットCPA入札は、広告主によって指定された最小CPA入札でありうる。
【００８０】
コンバージョン率は、実際のコンバージョン率に基づいて決定されてよい。あるいは、コンバージョン率は、予測的なデータに基づいて決定されてよい。
【００８１】
ターゲットCPA入札およびコンバージョン率に基づいて、CPCが推定されうる(304)。推定CPCに基づいて、パブリッシャの貸方に記入することができ(306)、以前に指定されたターゲットCPA入札によって指定されるように、広告主の借方に記入することができる(308)。
【００８２】
動作302〜308は、リストされた順に、並列に(たとえば同じまたは異なるプロセスによって、実質上または別のやり方で非連続的に)、あるいは同じ結果を達成する逆の順序で実行することができる。別の実施形態では、動作302〜308は、示された順序外で実行されうる。たとえば、広告主は、ターゲットCPA入札に基づいて広告主の借方に記入し(308)、その後に、推定CPCに基づいて、パブリッシャに報酬を与えてよい(306)。
【００８３】
図4は、メトリック変換プロセス400の一例を示すフローチャートである。プロセス400は、たとえばシステム100または200によって実行することができ、以下の説明では分かりやすく提示するために、プロセス400について述べるための実施例のベースとしてこれらを使用する。しかし、プロセス400を実行するために、別のシステムまたはシステムの組合せが使用されてよい。
【００８４】
プロセス400は、所与のキーワードまたは広告グループについてターゲット入札を指定する広告主入力を受け取るステップ(402)から始まる。一部の実施形態では、ターゲット入札は、最大金銭価値を含みうる。最大金銭価値は、インプレッションの数、広告のクリック数(たとえばCPC入札)、または広告に反応して生じたコンバージョンの数に基づきうる。
【００８５】
次いで、プロセス400は、コンバージョンデータの使用可能性を検証し始める(404)。コンバージョンデータは、限定するわけではないが、インプレッションの数に関連するデータ、クリックスルーの数、および広告のクリックの数に関連するデータを含みうる。コンバージョンデータは、補正率を決定するために使用されうる。
【００８６】
一部の実施形態では、補正率は、コンバージョンデータの偏差または変動に適応可能でありうる。コンバージョンデータが使用可能でない場合、またはコンバージョンデータが使用可能であるが、補正率を決定するには不十分である場合(動作404の分岐「No」)、デフォルト補正率が使用されうる(406)。たとえば、不十分な使用可能コンバージョンデータがある場合、1の値を有する補正率が、デフォルトとして使用されうる。広告キャンペーンの過程において、コンバージョンデータは、より多くのデータが累積されるにつれて、時間と共に徐々に変化しうる。この場合、コンバージョンデータ閾値に達すると、デフォルト補正率は調整され、または再評価されうる。十分なコンバージョンデータが使用可能になる場合(動作404の分岐「Yes」)、補正率が決定されうる。補正率は、パブリッシャの貸方に記入される支払額、およびパブリッシャから受け取られる支払額に基づきうる。
【００８７】
一部の実施形態では、補正率は、反復プロセスを使用して経験的に計算することができる。これらの実施形態では、反復プロセスは、正確な推定CPCをCPA入札の関数として得るために、履歴業績データを使用してよい。
【００８８】
他の実施形態では、補正率は、たとえば閾値数の反復が実行される前など、反復が実行される前に(たとえば学習モデル202によって)近似されうる。他の実施形態では、特定の反復の後、補正率が閾値量より小さく変化する場合、さらなる反復は実行されない。
【００８９】
一部の実施形態では、補正率γは、単一の入札期間の間に複数回更新されることも、複数の期間の間にわたって更新されることもある。
【００９０】
補正率は、一部の実施形態では、入札期間「t」内にパブリッシャに支払われる総計を定義する第1のパラメータα(CPC, t)、および入札期間「t」内に広告主に請求される総計を定義するパラメータβ(CPA, t)に関して定義されうる。入札期間「t」は、入札期間の開始および終了の時間などのデータを含んでよく、インプレッションまたはクリックの数の関数として定義されうる(たとえば、入札期間「t」は、100クリック当たり1コンバージョンの閾値を有する)。パラメータα(CPC, t)およびβ(CPA, t)は、入札期間「t」の間に生じたクリック、インプレッションの数およびコストに基づきうる。一般に、それぞれの入札期間「t」は、2つの入札更新の間の時間間隔に対応する。
【００９１】
次いで、プロセス400は、コンバージョンデータを使用してコンバージョン率を予測し始める(410)。一部の実施形態では、コンバージョンデータは、デフォルトCPC入札、および広告主または広告管理システムによって指定されたターゲットCPA入札に関連するデータを含みうる。これらの実施形態では、コンバージョン率は、デフォルトCPC入札をターゲットCPA入札で割ることによって推定することができる。あるいは、デフォルト最大CPC入札は、コンバージョン率を予測するのではなくデフォルトとして使用されうる。
【００９２】
別の実施形態では、コンバージョン率は、前のコンバージョン率に関する履歴データを収集する機械学習モデルによって予測することができる。
【００９３】
プロセス400は、補正率、予測されたコンバージョン率およびターゲット入札を使用してパブリッシャの報酬を計算しまたは調整する(412)ことで終了する。一部の実施形態では、コンバージョン率が予測された後、補正率は、ターゲット入札(たとえばターゲットCPA入札)と、計算または調整されたパブリッシャへの報酬(たとえばCPCベース)との間のどんな差をも小さくするために、予測されたコンバージョン率の潜在的な偏差を補うように周期的に更新されうる。
【００９４】
広告管理システムアーキテクチャ
図5は、図2に示された広告管理システム200の例示的なアーキテクチャ500のブロック図であり、このアーキテクチャ500は、図3および図4に示されたプロセス300および400を実行するように構成されうる。
【００９５】
一部の実施形態では、アーキテクチャ500は、1つまたは複数のプロセッサ502(たとえばデュアルコアIntel(登録商標)Xeon(登録商標)プロセッサ)と、1つまたは複数のレポジトリ504、509と、1つまたは複数のネットワークインターフェース508と、オプションの管理コンピュータ506と、1つまたは複数のコンピュータ可読媒体510(たとえばRAM、ROM、SDRAM、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリなど)とを含む。これらのコンポーネントは、1つまたは複数の通信チャネル512を介して通信およびデータを交換することができ、この通信チャネル512は、装置間のデータおよび制御信号の転送を円滑に進めるための様々な周知のネットワーク装置(たとえばルータ、ハブ、ゲートウェイ、バス)およびソフトウェア(たとえばミドルウェア)を含みうる。
【００９６】
用語「コンピュータ可読媒体」は、限定するわけではないが、不揮発性媒体(たとえば光学または磁気ディスク)、揮発性媒体(たとえばメモリ)および伝送媒体を含めて、実行のためのプロセッサ502への命令の提供に関与する任意の媒体を指す。伝送媒体には、限定するわけではないが、同軸ケーブル、銅線および光ファイバが含まれる。伝送媒体は、音波、光または無線周波数波の形をとることもできる。
【００９７】
コンピュータ可読媒体510はさらに、オペレーティングシステム514(たとえばLinuxサーバ、Mac OS(登録商標)サーバ、Windows(登録商標)NTサーバ)と、ネットワーク通信モジュール516と、広告管理モジュール518と、決済システム528とを含む。
【００９８】
オペレーティングシステム514は、マルチユーザ、マルチプロセッシング、マルチタスキング、マルチスレッディング、リアルタイムなどでありうる。オペレーティングシステム514は、限定するわけではないが、管理コンピュータ506から入力の認識、およびそれへの出力の提供、コンピュータ可読媒体510(たとえばメモリや記憶装置)上のファイルおよびディレクトリの追跡、周辺装置(たとえばレポジトリ504および509)の制御、1つまたは複数の通信チャネル512上のトラフィックの管理を含めて、基本のタスクを実行する。
【００９９】
ネットワーク通信モジュール516は、ネットワーク接続の確立および維持のための様々なコンポーネント(たとえばTCP/IP、HTTP、イーサネット(登録商標)どの通信プロトコルを実装するためのソフトウェア)を含む。
【０１００】
広告管理モジュール518は、広告サーバ520と、ウェブサーバ522とを含む。広告管理モジュール518はさらに、学習モデル524を含む。学習モデル524は、学習モデル202に類似のやり方で実行および動作しうる。広告サーバ520は、パブリッシャウェブプロパティに広告を提供し、広告プレースメントに関連する様々な情報(たとえばクッキー、ユーザURL、ページコンテンツ、地理情報)を追跡する役割を担うサーバプロセスまたは専用マシンでありうる。ウェブサーバ522(たとえばApacheウェブページサーバ)は、広告主およびパブリッシャにウェブページを供給し、広告主のクリックベース入札(たとえば最大CPC入札)または他の業績メトリックを動的に計算しまたは調整するために学習モデル524によって使用するターゲットアクション単価を広告主およびパブリッシャが指定する手段を提供する。
【０１０１】
広告レポジトリ504は、限定するわけではないが、画像広告、テキストリンク、ビデオ、ならびに広告主プロパティにユーザを向けるためにパブリッシャウェブページに置かれて、対話されうる他の任意のコンテンツを含めて、様々な広告を含むことができる。
【０１０２】
コンバージョンデータレポジトリ509は、広告または広告グループに関連するコンバージョンデータを格納するために使用することができる。コンバージョンデータは、所与の広告または広告グループの予測されたコンバージョン率を生成するために、学習モデル524によって使用されうる。
【０１０３】
決済システム528は、広告主がパブリッシャへの支払いを行うための決済プロセスを実行する責任を担う。決済プロセスは、完全にまたは部分的に自動化することができ、決済プロセスの1つまたは複数の時点で人間の介在を含みうる。
【０１０４】
開示された諸実施形態は、コンピューティングシステム内で実施することができ、このコンピューティングシステムは、たとえばデータサーバとしてバックエンドコンポーネントを含み、あるいはミドルウェアコンポーネント、たとえばアプリケーションサーバを含み、あるいは本明細書の開示内容の実施形態とユーザが対話するためのグラフィカルユーザインターフェースまたはウェブブラウザを有するフロントエンドコンポーネント、たとえばクライアントコンピュータ、あるいはこうした1つまたは複数のバックエンド、ミドルウェアまたはフロントエンドコンポーネントの任意の組合せを含む。このシステムのコンポーネントは、任意の形または媒体のデジタルデータ通信、たとえば通信ネットワークによって相互接続されうる。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」)および広域ネットワーク(「WAN」)、たとえばインターネットが含まれる。
【０１０５】
コンピューティングシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。一般にクライアントおよびサーバは、互いから離れており、一般に通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバの関係は、コンピュータプログラムがそれぞれのコンピュータ内で実行され、互いにクライアントサーバ関係を有することに基づいて生じる。
【０１０６】
本明細書は多くの詳細を含むが、これらは、何が特許請求されるか、または何が特許請求されうるかについての範囲への限定と見なすべきではなく、特定の実施形態に特有の特徴についての説明と見なすべきである。本明細書中で別個の実施形態の文脈で述べられる特定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実施することもできる。それとは反対に、単一の実施形態の文脈で述べられる様々な特徴は、複数の実施形態において別個にまたは任意の適切なサブコンビネーションで実施することもできる。さらに、特徴について上記では特定の組合せで働くものとして述べられ、またさらにはこのようなものとして最初に特許請求されうるが、特許請求された組合せからの1つまたは複数の特徴は、場合によっては、組合せから削除されてよく、また特許請求された組合せは、サブコンビネーションまたはサブコンビネーションの変形物を対象としうる。
【０１０７】
同様に、動作が図面に特定の順序で示されているが、これは、こうした動作が、示された特定の順序または連続した順序で実施されること、あるいは望ましい結果を達成するために、示されたすべての動作が実施されることを要するものと理解すべきでない。特定の状況では、マルチタスキングおよび並行処理が有利でありうる。さらに、上記に述べられた諸実施形態において様々なシステムコンポーネントが分離されていることは、すべての実施形態においてこうした分離を必要とすると理解すべきでなく、述べられたプログラムコンポーネントおよびシステムは一般に、単一のソフトウェア製品に共に統合することも、複数のソフトウェア製品にパッケージ化することもできることを理解されたい。
【０１０８】
本発明の複数の実施形態について述べた。しかし、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、様々な変更が加えられうることが理解されよう。
【符号の説明】
【０１０９】
200  広告管理システム
202  学習モデル
204  ウェブサーバ
206  広告サーバ
208  コンバージョンデータレポジトリ
210  広告レポジトリ
214  広告主
216  パブリッシャ
218  ユーザ
220  ネットワーク
【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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【国際調査報告】
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