(57)【要約】要約書なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの振舞いをベースとする経歴及び人口統計学的データを収集及び導出するシステムにおいて、
ユーザ名、人口統計学的情報、ウェブページ識別情報、及びブラウザ識別情報を各々有する第１の複数のユーザ記録と、
上記第１の複数のユーザ記録の各々に対するインデックスを、そこに含まれた上記人口統計学的情報に基づいて形成するように構成されたインデックスメカニズムと、
上記第１の複数のユーザ記録を、上記ウェブページ識別情報に基づいて分類するように構成された第１の分類メカニズムと、
上記第１の複数のユーザ記録を、上記第１の複数のユーザ記録に対して形成された上記インデックスに基づいて分類するように構成された第２の分類メカニズムと、
を備えたシステム。
【請求項２】
上記インデックスは、複数のビットを有するビットマップを含み、そして
上記ビットマップの各ビットは、人口統計学的特性を表わす請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
上記第１の複数のユーザ記録は、上記第１の分類メカニズムにより分類された後に、特定のウェブページに関するユーザ記録のグループを含む請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
ユーザ記録の上記グループを分析することにより、上記特定のウェブページに関する人口統計学的情報が導出される請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
上記第１の複数のユーザ記録は、上記第２の分類メカニズムにより分類された後に、人口統計学的プロフィールに関するユーザ記録のグループを含む請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
上記人口統計学的プロフィールに関するユーザ記録の上記グループからのウェブページ識別情報は、別のアドバータイジングスペースを識別するのに使用できる請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
上記人口統計学的プロフィールに関するユーザ記録の上記グループからのウェブページ識別情報は、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するのに使用できる請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
ユーザの振舞いをベースとする経歴及び人口統計学的データを収集及び導出するシステムにおいて、
ウェブページ識別情報及びブラウザ識別情報を各々有する第１の複数のユーザ記録と、
上記第１の複数のユーザ記録からの上記ウェブページ識別情報を使用して複数のウェブページ各々への訪問の各合計回数を計算するように構成された第１のタリーメカニズムと、
複数の親類関係を決定し、そしてそれら複数の親類関係の各々に対する各累積合計を追跡するように構成された第２のタリーメカニズムとを備え、上記複数のウェブページの中で異なるウェブページの各対に対して１つの親類関係が決定されるシステム。
【請求項９】
上記各合計訪問回数と、上記複数の親類関係の各々に対する上記各累積合計は、別のアドバータイジングスペースを識別するのに使用できる請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
上記複数のウェブページ各々への訪問の上記各合計回数と、上記複数の親類関係各々に対する上記各累積合計は、別のアドバータイジングスペースを識別するのに使用できる請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
上記複数のウェブページ各々への訪問の上記各合計回数と、上記複数の親類関係各々に対する上記各累積合計は、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するのに使用できる請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
第１の複数のウェブページに対するユーザ相互作用をベースとする人口統計学的データを収集及び導出するシステムにおいて、
上記第１の複数のウェブページの１つが見られるたびに少なくとも１つのユーザ記録が発生されるような複数のユーザ記録と、
上記複数のユーザ記録に基づいてユーザ記録の第１グループとユーザ記録の第２グループとを発生するように構成されたフィルタリングプロセスと、
ユーザ記録の上記第１グループの各々に対するインデックスを形成するように構成されたインデックスプロセスと、
ユーザ記録の上記第１グループから識別される第２の複数のウェブページに基づいてユーザ記録の上記第１グループを分類するように構成された第１分類プロセスであって、ユーザ記録の上記第１グループ各々に対する上記インデックスを形成する上記インデックスプロセスが完了した後に開始される第１分類プロセスと、
ユーザ記録の上記第１グループに対して形成された上記インデックスに基づいてユーザ記録の上記第１グループを分類するように構成された第２分類プロセスと、
ユーザ記録の上記第２グループから識別された第３の複数のウェブページ各々への訪問の各合計回数を計算するように構成された第１のタリープロセスと、
複数の親類関係を決定し、そしてそれら複数の親類関係の各々に対する各累積合計を維持するように構成された第２のタリープロセスとを備え、ユーザ記録の上記第２グループからウェブページの複数のグループが識別され、そしてウェブページの上記複数のグループ各々の中で異なるウェブページの各対に対して１つの親類関係が決定されるシステム。
【請求項１３】
ユーザ記録の上記第１グループは、登録されたユーザの記録を含み、そして
ユーザ記録の上記第２グループは、全ユーザの記録を含む請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
ユーザ記録の上記第１グループの各々は、ユーザ名、人口統計学的情報、ウェブページ識別情報及びブラウザ識別情報を含み、そして
ユーザ記録の上記第２グループの各々は、ウェブページ識別情報及びブラウザ識別情報を含む請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
ユーザ記録の上記第１グループ各々に対する上記インデックスは、上記人口統計学的情報を使用して形成される請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
上記複数のユーザ記録の１つ以上に基づいて１つ以上の付加的なユーザ記録を形成するように構成された記録形成プロセスを更に備え、
上記複数のユーザ記録は、上記１つ以上の付加的なユーザ記録を含み、そして
上記記録形成プロセスは、上記フィルタリングプロセスの前に実行される請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
上記各合計訪問回数と、上記複数の親類関係各々に対する上記各累積合計は、別のアドバータイジングスペースを識別するのに使用できる請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
上記インデックスは、複数のビットを有するビットマップを含み、そして
上記ビットマップの各ビットは、人口統計学的特性を表わす請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】
ユーザ記録の上記第１グループは、上記第２の分類プロセスにより分類された後に、人口統計学的プロフィールに関するユーザ記録のサブグループを含む請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
上記人口統計学的プロフィールに関するユーザ記録の上記サブグループからのウェブページ識別情報は、別のアドバータイジングスペースを識別するのに使用できる請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
上記各合計訪問回数と、上記複数の親類関係各々に対する上記各累積合計は、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するのに使用できる請求項１２に記載のシステム。
【請求項２２】
上記人口統計学的プロフィールに関するユーザ記録の上記サブグループからのウェブページ識別情報は、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するのに使用できる請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
ウェブページの中で別のアドバータイジングインベントリーを識別するシステムにおいて、
複数のアド記録を備え、見られたウェブページに現れる各アドに対してアド記録が発生され、そして各アド記録は、Ｂクッキー及びスペースＩＤを含み、
上記複数のアド記録の１つ以上に基づいて１つ以上の付加的なアド記録を形成するためのアド記録形成ルーチンを更に備え、上記複数のアド記録は、上記１つ以上の付加的なアド記録を含み、
上記複数のアド記録に基づいて第１記録グループ及び第２記録グループを発生するためのフィルタリングルーチンを更に備え、上記第１記録グループの各々は、Ｐクッキー及びＬクッキーを更に含み、
上記Ｌクッキーに基づいて上記第１記録グループを分類するための第１分類ルーチンと、
上記Ｐクッキーを使用して上記第１記録グループの各々に対してインデックスを形成するためのインデックスルーチンと、
上記スペースＩＤに基づいて上記第１記録グループを分類するための第２分類ルーチンと、
上記第１記録グループに対して形成された上記インデックスに基づいて上記第１記録グループを分類するための第３分類ルーチンと、
上記第２記録グループ各々の上記スペースＩＤから識別された複数のウェブページ各々への訪問の各合計回数を計算するための第１のタリールーチンと、
複数の親類関係を決定し、そしてそれら複数の親類関係の各々に対する各累積合計を維持するための第２のタリールーチンとを更に備え、上記第２記録グループの上記Ｂクッキーに基づいてウェブページの複数のグループが識別され、そしてウェブページの上記複数のグループ各々の中で異なるウェブページの各対に対して１つの親類関係が決定されるシステム。
【請求項２４】
上記Ｂクッキーは、ブラウザ識別情報を含み、
上記Ｐクッキーは、人口統計学的情報を含み、
上記Ｌクッキーは、ユーザ名を含み、そして
上記スペースＩＤは、どのウェブページがアド記録に関連しているか指示するウェブページ情報を含む請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
上記インデックスは、複数のビットを有するビットマトリクスを含み、そして
上記ビットマップの各ビットは、人口統計学的特性を表わす請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
上記第１記録グループは、上記第２の分類ルーチンにより分類された後に、特定のウェブページに関する記録のサブグループを含む請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
上記記録のサブグループを分析することにより、上記特定のウェブページに関する人口統計学的情報が導出される請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
上記第１記録グループは、上記第３の分類ルーチンにより分類された後に、人口統計学的プロフィールに関する記録のサブグループを含む請求項２３に記載のシステム。
【請求項２９】
上記人口統計学的プロフィールに関する上記記録のサブグループからの上記スペースＩＤは、上記別のアドバータイジングインベントリーを識別するのに使用できる請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
上記各合計訪問回数と、上記各累積合計は、上記別のアドバータイジングインベントリーを識別するのに使用できる請求項２３に記載のシステム。
【請求項３１】
上記人口統計学的プロフィールに関する上記記録のサブグループからの上記スペースＩＤは、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するのに使用できる請求項２８に記載のシステム。
【請求項３２】
上記各合計訪問回数と、上記各累積合計は、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するのに使用できる請求項２３に記載のシステム。
【請求項３３】
複数のウェブページに関するユーザの振舞いをベースとする経歴及び人口統計学的データを収集及び導出する方法において、
ユーザ名、人口統計学的情報、ウェブページ識別情報、及びブラウザ識別情報を各々有する第１の複数のユーザ記録を検索し、
上記複数のユーザ記録各々に対するインデックスを、そこに含まれた人口統計学的情報に基づいて形成し、
上記複数のユーザ記録を、上記ウェブページ識別情報に基づいて分類し、そして
上記複数のユーザ記録を、上記複数のユーザ記録に対して形成された上記インデックスに基づいて分類する、
という段階を含む方法。
【請求項３４】
上記インデックスは、複数のビットを有するビットマップを含み、そして
上記ビットマップの各ビットは、人口統計学的特性を表わす請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
上記第１の複数のユーザ記録が上記ウェブページ識別情報に基づいて分類された後に上記第１の複数のユーザ記録からの特定のウェブページに関するユーザ記録のグループを識別し、そして
上記ユーザ記録のグループからの上記特定ウェブページに関する人口統計学的情報を導出する、
という段階を更に含む請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
上記第１の複数のユーザ記録が上記各インデックスに基づいて分類された後に上記第１の複数のユーザ記録からの人口統計学的プロファイルに属するユーザ記録のグループを識別し、そして
上記ユーザ記録のグループからの上記ウェブページ識別情報を使用して別のアドバータイジングインベントリーを識別する、
という段階を更に含む請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
上記ユーザ記録のグループからの上記ウェブページ識別情報を使用して特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別する段階を更に含む請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
ユーザの振舞いをベースとする経歴及び人口統計学的データを収集及び導出する方法において、
ウェブページ識別情報及びブラウザ識別情報を各々有する複数のユーザ記録を検索し、
上記複数のユーザ記録からの上記ウェブページ識別情報を使用して複数のウェブページ各々への訪問の各合計回数を計算し、
上記複数のユーザ記録の上記ブラウザ識別に基づいてウェブページの複数のグループを識別し、
上記ウェブページの複数のグループ各々の中で異なるウェブページの各対に対して１つの親類関係が決定されるようにして、複数の親類関係を決定し、そしてそれら複数の親類関係の各々に対する各累積合計を追跡する、
という段階を含む方法。
【請求項３９】
上記各合計訪問回数及び上記各累積合計を使用して、別のアドバータイジングインベントリーを導出する段階を更に含む請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
上記各合計訪問回数及び上記各累積合計を使用して、特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別する段階を更に含む請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
ウェブページの中で別のアドバータイジングインベントリーを識別する方法において、
見られたウェブページに現れる各アドに対してアド記録が発生され、そして各アド記録がブラウザ情報及びウェブページ識別情報を含むようにして、複数のアド記録を発生し、
上記複数のアド記録を第１記録グループ及び第２記録グループへとフィルタリングし、上記第１記録グループの各々は、人口統計学的情報及びユーザ名を更に含み、
上記第１記録グループの各々に対するインデックスを、そこに含まれた人口統計学的情報を使用して形成し、
上記ウェブページ識別情報に基づいて上記第１記録グループを分類し、
上記第１記録グループに対して形成された上記インデックスに基づいて上記第１記録グループを分類し、
上記第２記録グループの上記ウェブページ識別情報から識別された複数のウェブページ各々への訪問の各合計回数を計算し、
上記第２記録グループの上記ブラウザ情報に基づいてウェブページの複数のグループを識別し、
上記ウェブページの複数のグループの中で異なるウェブページの各対に対して１つの親類関係が決定されるようにして、複数の親類関係を決定し、そして
それら複数の親類関係の各々に対する各累積合計を計算する、
という段階を含む方法。
【請求項４２】
上記フィルタリング段階の後に、上記第１記録グループを、そこに含まれた上記ユーザ名に基づいて分類し、そして
上記複数のアド記録の１つ以上に基づいて１つ以上の付加的な記録を形成し、上記複数のアド記録は、上記１つ以上の付加的な記録を含む請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
上記第１記録グループが上記ウェブページ識別情報に基づいて分類された後に上記第１記録グループからの特定のウェブページに関する記録のサブグループを識別し、そして
上記記録のサブグループからの上記特定のウェブページに関する人口統計学的データを導出する、
という段階を更に含む請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
上記第１記録グループが上記各インデックスに基づいて分類された後に上記第１記録グループからの人口統計学的プロファイルに属する記録のサブグループを識別し、そして
上記記録のサブグループからの上記ウェブページ識別情報を使用して別のアドバータイジングインベントリーを識別する、
という段階を更に含む請求項４１に記載の方法。
【請求項４５】
上記ユーザ記録グループからの上記ウェブページ識別情報を使用して特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別する段階を更に含む請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
上記各合計訪問回数及び上記各累積合計を使用して上記別のアドバータイジングインベントリーを識別する請求項４１に記載の方法。
【請求項４７】
上記各合計訪問回数及び上記各累積合計を使用して特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別する段階を更に含む請求項４１に記載の方法。
【請求項４８】
ウェブページの中で別のアドバータイジングインベントリーを識別する方法において、
見られたウェブページに現れる各アドに対してアド記録が発生され、そして各アド記録がブラウザ情報及びウェブページ識別情報を含むようにして、複数のアド記録を発生するための手段と、
上記複数のアド記録を第１記録グループ及び第２記録グループへとフィルタリングするための手段とを備え、上記第１記録グループの各々は、人口統計学的情報及びユーザ名を更に含み、
更に、上記第１記録グループの各々に対するインデックスを、そこに含まれた人口統計学的情報を使用して形成するための手段と、
上記ウェブページ識別情報に基づいて上記第１記録グループを分類するための手段と、
上記第１記録グループに対して形成された上記インデックスに基づいて上記第１記録グループを分類するための手段と、
上記第２記録グループの上記ウェブページ識別情報から識別された複数のウェブページ各々への訪問の各合計回数を計算するための手段と、
上記第２記録グループの上記ブラウザ情報に基づいてウェブページの複数のグループを識別するための手段と、
上記ウェブページの複数のグループの中で異なるウェブページの各対に対して１つの親類関係が決定されるようにして、複数の親類関係を決定するための手段と、
それら複数の親類関係の各々に対する各累積合計を計算するための手段と、
を備えたシステム。
【請求項４９】
上記フィルタリング段階の後に、上記第１記録グループを、そこに含まれた上記ユーザ名に基づいて分類するための手段と、
上記複数のアド記録の１つ以上に基づいて１つ以上の付加的な記録を形成するための手段とを更に備え、上記複数のアド記録は、上記１つ以上の付加的な記録を含む請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
上記第１記録グループが上記ウェブページ識別情報に基づいて分類された後に上記第１記録グループからの特定のウェブページに関する記録のサブグループを識別するための手段と、
上記記録のサブグループからの上記特定のウェブページに関する人口統計学的データを導出するための手段と、
を更に含む請求項４８に記載のシステム。
【請求項５１】
上記第１記録グループが上記各インデックスに基づいて分類された後に上記第１記録グループからの人口統計学的プロファイルに属する記録のサブグループを識別するための手段と、
上記記録のサブグループからの上記ウェブページ識別情報を使用して別のアドバータイジングインベントリーを識別するための手段と、
を更に含む請求項４８に記載のシステム。
【請求項５２】
上記ユーザ記録サブグループからの上記ウェブページ識別情報を使用して特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するための手段を更に含む請求項５１に記載のシステム。
【請求項５３】
上記各合計訪問回数及び上記各累積合計を使用して上記別のアドバータイジングインベントリーを識別するための手段を更に含む請求項４８に記載のシステム。
【請求項５４】
上記各合計訪問回数及び上記各累積合計を使用して特定のサーチ基準又はユーザの好みに適合する１つ以上の当該ウェブページを識別するための手段を更に含む請求項４８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【従来の技術】
一般社会によるインターネットの利用が確実に流行している。ますます多くの人々が、インターネットにアクセスしてこのインターネットが提供する莫大な量の情報を取得している。インターネットユーザの数が急増するのに伴い、インターネット上での広告が、多くの広告業者にとって重要な優先事項となってきている。
【０００２】
この結果、ウェブポータルおよびＩＳＰについて、表示されるウェブサイトまたはウェブページに広告業者の広告バナーを表示することから、著しい量の収入が得られる。例えば、一日当たり１００万人ないし１０万人ものユーザが訪れるヤフー！のような卓越したポータルについては、ウェブサイトまたはウェブページに広告業者の広告を表示することにより、相当な収入が得られる。
【０００３】
広告業者は、一般的に、ウェブユーザにより見られる広告毎に、手数料を支払う。広告を表示するための契約は、通常、広告が届けられる数週間／数ヶ月前に結ばれる。契約期間は、１日〜数年の間となる。典型的には、通常の契約、独占的な契約、および無制限な契約を含む、様々なタイプの契約がある。通常の契約については、広告業者は、選択した領域（ウェブページ）における所定数の広告ビューを購入する。独占的な契約については、広告業者は、選択した領域におけるすべてのビューを購入する。無制限な契約については、広告業者は、選択された領域に関連する他の通常の契約がすべて結ばれた後に、この領域における残りの広告ビューをすべて購入する。
【０００４】
広告による効果を最大限に高めるために、理想的には、目標とする客の目にできるだけ入るようにすべく、広告を物理的および時間的の両方の点で戦略的な位置に配置する必要がある。したがって、広告の努力を計画する際には、戦略的な位置を特定することが重要である。広告目的のための戦略的な位置を決定する工程において、人工統計学を用いることが多い。多数のウェブサイトまたはウェブページを提供するウェブポータルまたはＩＳＰについてのシステム全体の基準（ｓｙｓｔｅｍ−ｗｉｄｅ ｂａｓｉｓ）に人工統計学的なデータをもたらすことは重要である。よって、ヤフー！のようなウェブポータルについての集合的な基準でインターネットユーザの行動から人工統計学的なデータを引き出すことが可能な方法およびシステムを開発することが望ましい。
【０００５】
さらには、集合的な人工統計学的データを分解して用いて、人工統計学的グループまたはその他の特性（これらは、特定の広告のそれぞれの目的に合致しうる）に基づいて特定のウェブサイトまたはウェブページを特定することができれば、有益である。
【０００６】
加えて、テレビまたは印刷物のようなより伝統的な媒体を介してなされる広告と同様に、インターネット上の広告もまた物理的な制限を受ける。明らかな理由により、広告業者がウェブポータルまたはＩＳＰのホームページにおける広告ビューを要求することは、当然のことであり、かつ、最も上等な選択であることが多い。しかしながら、ウェブページにおける物理的な領域には限りがあるので、人気のあるウェブページにおける広告領域または広告ビューに対する需要は、供給を大きく上回ることが多い。よって、著しい量の広告は、常に最も好ましいウェブページに配置されているとは限らない。
【０００７】
利益を最大限に高めるためには、理想的には、超過した需要を、他のウェブページで利用することが可能な他の広告領域または広告ビューで流用する必要がある。しかしながら、広告をこれらの他のウェブページに配置するように広告業者を説得する前に、彼らの広告がそれらのウェブページに配置されても同等の利益を生み出すということを、彼らに正当に確信させる必要がある。よって、超過した広告需要を同じように効果的な他のウェブページに向けるために、ウェブページに関連するインターネットユーザの行動から引き出した人工統計学的なデータを提供することが可能な方法およびシステムを開発することが望ましい。
【０００８】
背景技術として、ヤフー！ウェブページは、通常、ツリー構造で構成されている。図１は、ヤフー！ネットワークの構造を示す簡略化したネットワーク図である。このツリーの頂点は、ヤフー！ネットワーク全体である。この節の下には、ヤフー！ショッピング、ヤフー！スポーツ、ヤフー！イエローページ、ヤフー！サーチ等のような様々な節が存在する。これらの節のそれぞれの下には、様々な派生節があり、これら派生節のそれぞれは、様々な派生節をさらに有しうる。例えば、ヤフー！スポーツ節の下には、ＮＦＬ、ＮＨＬ、ＮＢＡ等の節があり、ＮＢＡ節の下には、スタンディング（Ｓｔａｎｄｉｎｇ）、統計、試合等の節がある。また、サーチ結果ページも、ツリーの一部として含まれている。例えば、ヤフー！サーチ節の下には、ヤフー！フロントページで入力されたサーチ語からのすべての結果ページがある。
【０００９】
【発明の概要】
本発明は、インターネットユーザ（の）行動データを収集し引き出すシステム及び方法に関する。更に言えば、本発明は、インターネットユーザ（の）行動に基づく履歴・人口統計データを収集し引き出して品切れの広告在庫品（ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）に代えて代替の広告在庫品を選択することを可能にするものである。
【００１０】
一例としての実施形態において、本発明は多数のａｄ（広告）レコードを有する。ａｄレコードは視聴したウエブページ上に現れる各ａｄについて発生される。好ましくは、付加的レコード生成ルーチンが先ず、１つ若しくは２つ以上の付加的なａｄレコードを１つ若しくは２つ以上の原物のａｄレコードに基づいて生成する。これは、ウエブページのツリー（すべてのノードはある単一のノードから派生している）、更にはウエブサイト全体について履歴・人口統計データの計算を可能にするために実行される。
【００１１】
フィルタルーチンはその後、全てのａｄレコードを処理して第１のレコードグループと第２のレコードグループを生成する。第１のレコードグループは登録済のユーザレコードだけを含み、第２のレコードグループは登録済の及び未登録の全てのユーザについてのレコードを含む。登録済のユーザに関して、レコードは、Ｐクッキー、Ｌクッキー、Ｂクッキー、スペースＩＤを含むのに対し、未登録のユーザに関して、レコードは、ＰクッキーやＬクッキーはなんら含んでおらず、ＢクッキーとスペースＩＤだけを含む。第１のレコードグループはレコードがＰクッキー、及び／又は、Ｌクッキーを有するかどうかを調査することによって生成され、各レコードは関連ＢクッキーとスペースＩＤをも含む。第２のレコードグループは、各ユーザの（登録済の、若しくは、未登録の）レコードから関連ＢクッキーとスペースＩＤを抽出することによって生成される。これら２つのレコードグループは、このように、即ち、各レコードが付加的なＰクッキーとＬクッキーとを有しているような登録済のユーザレコードだけを含んだ第１のグループと、全てのユーザ（登録済の、及び、未登録の）についてのレコードを含んだ第２のグループである。
【００１２】
Ｂクッキーはユーザの特別のブラウザに関する識別情報を提供する。Ｐクッキーは登録済のユーザに関する年齢、性別、職業等のような人口統計情報を提供する。Ｌクッキーは登録済のユーザのユーザ名を提供する。最後に、スペースＩＤはウエブページ（そのウエブページのためにレコードが発生される）に関する識別情報を提供する。
【００１３】
各レコードグループはその後、別の方法で処理される。登録済のユーザレコードのグループに関して、第１のソートルーチンは、これらのレコードをＬクッキーに基づいて、つまりユーザ名によってソート（分類、整理）する。インデックスルーチンはその後、これらレコードの各々についてＰクッキーを用いてインデックスを生成する。Ｐクッキーは人口統計情報を含んでいることから、生成されるインデックスは本質的に人口統計分布を表す。好ましい実施形態では、このインデックスはビットマップによって表され、このビットマップの各ビットは人口統計特性を表す。
【００１４】
第２のソートルーチンはその後、スペースＩＤに基づいて第１のレコードグループをソートする。スペースＩＤをソートすることにより、レコードはその後、ウエブページによってグループ分けされる。故に、同じウエブページに関連するレコードからの人口統計情報を得ることができる。
【００１５】
第３のソートルーチンはまた、これらのレコードに関連付けられたインデックスに基づいて第１のレコードグループをソートする。これらのインデックスは人口統計分布を表すことから、同じ人口統計分布を有するレコードはその後、一緒のグループにグループ分けされる。その後、これらのグループ分けされたレコードから集合的スペースＩＤ情報を調査し、同じ人口統計分布を有するユーザによって最も頻繁に視聴されたウエブページに関する情報を引き出すことができる。この情報はその後、複数のウエブページの間で代替の広告在庫品を識別するために使用され得る。
【００１６】
全てのユーザについての第２のレコードグループは、別の方法で処理される。第１のテリー（記録、計算）ルーチンは先ず、第２のレコードグループのスペースＩＤから識別された多数のウエブページ各々への訪問の各総数を計算する。
【００１７】
第２のテリールーチンはその後、類似関係（ａｆｆｉｎｉｔｙ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）の数を決定する。１つの類似関係は、第２のレコードグループのスペースＩＤから識別されたウエブページの間で、異なるウエブページの各対について判断される。この第２のテリールーチンは、判断した類似関係の各々についてそれぞれの累計をも維持する。それぞれの訪問の総数とそれぞれの累計を用いることにより、ユーザが、あるウエブページを訪問し他のウエブページをも訪問する見込みに関する情報が決定され得る。この情報は代替の広告在庫品を識別するために同様に使用され得る。
【００１８】
図面や請求項を含む明細書の残りの部分を参照すれば、本発明の他の特徴や利点が明らかになるだろう。本発明の他の特徴や利点は、本発明の様々な実施形態の構成及び動作とともに、同様の参照番号は同じ素子若しくは機能的に類似する素子を示している添付図面を参照して以下に詳細に記述されている。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明を説明する。図２Ａ−Ｅは、本発明の１つの実施の形態の動作を示す単純化されたフロー図である。図２Ａを参照すると、広告ログ２０は、所定の時間間隔の間にユーザに表示された広告の全ての記録を与える集合的なインベントリイ（在庫目録）である。所定の時間間隔は、処理の必要性、システム記憶制約などのいくつかのファクターに基づいて変化できる。ユーザが特定のホーム・ページを見るたびに、その特定のウェブ・ページに出現する全ての広告に関する情報が広告ログ２０内に記録される。好ましくは、広告記録は見られた各ウェブ・ページ上に表示された各広告について生成される。例えば、もし、見られたウェブ・ページが１０の広告を表示するならば、各広告について１つの広告記録が広告ログ２０内に生成される。例示的な実施の形態において、広告ログ２０内の各エントリイ又は広告記録は、例えば、Ｂクッキー、Ｐクッキー、Ｌクッキー、及びスペースＩＤを含むその広告を見たユーザに関するさまざまな情報を含む。
【００２０】
Ｂクッキーは、特定のユーザにより使用されるブラウザーについての識別情報を含む。このような情報は典型的に、例えば、ブラウザーに割当てられたシリアル番号を含む。
【００２１】
Ｐクッキーは、ユーザに関する、性別、誕生日、ｚｉｐコード、国、職業、業界、及び興味など、ある人口統計学的情報を含む。Ｐクッキーにより表される情報は、ユーザがウェブ・ポータル又はＩＳＰに登録する時にユーザから一般的に得られる。従って、Ｐクッキーは通常、登録ユーザのみに適用可能である。同様に、Ｌクッキーは、登録ユーザのユーザ名を含む。
【００２２】
最後に、スペースＩＤは、ユーザが訪問した特定のウェブ・ページを示す識別情報を含む。換言すれば、スペースＩＤはそのユーザによりどんなページが見られたかに関する情報を与える。
【００２３】
例示的な実施の形態では、追加的記録生成プロセス２２が、追加の広告記録が生成される必要があるかどうかを決定するために広告ログ２０内の各ログ記録を検査する。これは人口統計学的データのより完全な分布を反映するため、ウェブ・ページのツリー及び／又は全ウェブ・サイトのデータを計算するためになされる。上述したように、ヤフー（Ｙａｈｏｏ）！などのいくつかのウェブ・ポータルはそれらのウェブ・ページをノードを有するツリー構造に組織している。好適な実施の形態では、特定のウェブ・ページ（又は、ノード）に関する各広告記録に対して、その特定のノードの祖先である各ノードについて適当なスペースＩＤを有する同一の記録が、このような同一の記録が広告ログ内に既に存在しない限り、生成される。換言すれば、追加の広告記録がその特定ノードの上の各ノードに対して生成できる。
【００２４】
上述は例えば次のように説明できる。図１に示すように、ユーザがサンフランシスコ・フォーテイ・ナインナーズ１６についてのホーム・ページに直接に訪問する時、すなわち、適当なＵＲＬを入力することによりそのウェブ・ページに到着する時、そのウェブ・ページ上に表示された広告に対する広告記録が広告ログ内に生成される。さらに、これらの広告記録の各々について、その上のノード、すなわち、ＮＦＬウェブ・ページ１４、ヤフー（Ｙａｈｏｏ）！スポーツ・ウェブ・ページ１２、及びヤフー（Ｙａｈｏｏ）！ネットワーク・ウェブ・ページ１０、の各々について追加の広告記録もそれぞれ生成される。これらのウェブ・ページの各々は互いに別個で分かれているため、それらのそれぞれの広告記録はそれら自身に対応するスペースＩＤを必然的に反映するが、それ以外は出発点の記録と同じ人口統計学的情報を含む。しかし、もし、ユーザがサンフランシスコ・フォーテイ・ナイナーズ・ウェブ・ページ１６にヤフー（Ｙａｈｏｏ）！ネットワーク・ページ１０から適当なハイパーリンク開始を連続してクリック・オンするより直接的でない道順を介して到達するならば、追加の広告記録は生成されないであろう。これは、適当な記録がヤフー（Ｙａｈｏｏ）！ネットワーク・ページ１０から開始する各ウェブ・ページをユーザが訪問することにより、広告ログに既に追加されているからである。新規に生成された追加の広告記録は出発広告記録に追加される。これらの追加の広告記録を加えることにより、ウェブ・ページのツリー及び全ウェブ・サイトについての情報が収集されて、以降の使用のために利用可能とすることができる。
【００２５】
全ての記録はそして、２つのグループの記録を生成するために異なる基準を使用するフイルタ・プロセス１４によりフイルタされる。より詳細には、第１グループの記録は登録ユーザのために生成され、第２グループの記録は登録又はそうでない全てのユーザのために生成される。登録ユーザの記録のみがＬクッキーを含むため、これはＬクッキーが記録内に存在するかどうかを検査することにより達成される。代替的に、Ｐクッキーは第１グループの記録を生成するために使用できる。従って、フイルタ・プロセス２４の後、２つのユーザ・グループ、すなわち、登録ユーザ及び全てのユーザ、についてのそれぞれの記録は識別されて、そして一緒にグループ化される。
【００２６】
これら２つのグループのレコードを識別することに加えて、２つのグループに対する記録はさらにそれぞれＬクッキー及びＢクッキーに基づいて記憶される。図２Ｂ及び図２Ｅを参照すると、記録の２つのグループは別々に、例えば、データベース２６、４０に記憶される。以下に説明するように、これら２つのグループの記録は異なる処理を受ける。
【００２７】
記録の第１のグループ、即ち、登録されたユーザの記録の処理が以下に記述される。登録されたユーザの記録は、Ｌクッキーに基づいて分類（ソート）される。上述の様に、Ｌクッキーは登録されたユーザのユーザ名に関する情報を含む。従って、Ｌクッキーを分類することにより、特定の登録されたユーザに関係する記録及び情報の全てが一緒のグループにグループ分けされる。
【００２８】
図２Ｂを参照する。登録されたユーザの記録が分類された後、これらの記録の各々、特にＰクッキーは次にイッデックス付け処理２８によって処理され、特定の記録に対するインデックスを生成する。インデックスは、各記録内の人口統計上のデータを表わすビットマップである。ビットマップ内の各ビットは、特定の人口統計上の特徴を意味している。例えば、ビットマップの第１のビットは、ユーザの性別、例えば、男性を表わすことができる。同様に、他のビットは、年齢３０−３９の間、年収＄１００，０００超過、エンジニア職等の様な人口統計上の特徴を表わすのに使用することができる。各ビットに対する値“１”及び“０”を選択することにより、各記録において、特定の人口統計上の存在又は不存在か示される。
【００２９】
別の実施の形態において、ビットマップ内の追加のビットは、ユーザが訪れた（各記録のスペースＩＤを介して得られた）ウェブページに基づいて生成される。これらのビットは、ユーザの人口統計上の特徴に追加的な価値となるユーザの履歴及び関心を反映する。
【００３０】
この点において、これらの記録に対して対応するインデックスを生成することにより、これらの記録及び関連するインデックスを処理するのに異なる処理を使用することができる。例えば、記録は、スペースＩＤ又はビットマップの何れかによって分類することができ、次に、以下に更に記載される様に処理される。
【００３１】
図２Ｃに示される或る処理３０において、或る例示的実施の形態に従って、これらの記録はスペースＩＤによって分類される。上述した様に、スペースＩＤは、ユーザが訪れた特定のウェブページを指示するのに使用される識別情報を与える。スペースＩＤを分類することにより、同じウェブページから発生する全ての記録が、一緒のグループにグループ分けされる。特に、このことは、各ウェブページに関係する全ての人口統計上情報が収集され、後の処理に利用可能であることを意味している。
【００３２】
一度スペースＩＤによって分類されると、記録は次に３２で要約される。この要約処理３２中に、記録からの情報が収集されて且つ記憶される。より特定的には、各スペースＩＤに対して、スペースＩＤを有する全ての記録に対する対応するビットマップ又はインデックス情報が現在利用可能であり、将来のアクセスのためにデータベース３４内に記憶される。換言すると、或る特定のウェブページを訪れた全てのユーザに対する人口統計上の情報は、データベース３４からアクセスできる。
【００３３】
更に、各スペースＩＤに対する要約処理３２の一部として、ビットマップの各ビットに対するビットカウントが計算される。各ビットに対するビットカウントを計算することにより、特定のウェブページを訪れた人口統計上特定の特徴を有するユーザの全数が決定される。例えば、特定のウェブページを見た男性の全数が決定される。
【００３４】
特定された人口統計上のグループ内の追加の人口統計上の評価が、ビットマップを使用することによって、更に達成することができる。上述の実施の形態で続けて、男性ユーザを有するとして識別された記録を使用して、年齢２０−２９の間を表わすビットを、特定の年齢グループ内の男性の全数を決めるために更に選択するとこができる。追加の詳細区分がビットマップの更なるビットを使用することによって同様に達成できる。ここで、ビットマップ内の個々のビット、又は、これらの組み合わせを検査することにより、種々の人口統計上の特徴を特定のウェブページに対して決定することができる。
【００３５】
図２Ｄに示される別の処理３６において、例示的実施の形態に従って、登録されたユーザに対する記録がビットマップによって分類される。ビットマップに基づいて記録を分類することにより、同じビットマップを有する記録が一緒のグループにグールプ分けされる。ビットマップの各ビットは人口統計上の特徴を表わし且つビットマップは人口統計上の特徴の集まり（プロフィール）を表わすので、同じ人口統計上の特徴の集まりを有するユーザは次に一緒のグループにグループ分けされる。
【００３６】
追加の情報は、人口統計上の特徴の集まりに基づいてグループ分けされた記録から得ることができる。この情報は次にフォーマット化され、後の処理のためにデータベース３８内に記憶される。例えば、特定の人口統計上の特徴の集まりを有する記録の各グループに対して、スペースＩＤ情報は、グループ内の各記録から引き出される。収集スペースＩＤ情報を検査することにより、ウェブページは、特定の人口統計上の特徴の集まりを有するユーザによって最も頻繁に訪られるウェブページを識別することができる。従って、各人口統計上のグループによってしばしば訪られるウェブページ上の情報を利用することができる。この様に情報を利用することにより、広告主は、彼らの広告の設置に関して好適にアドバイスを受けることができる。広告は、目標とする人口統計上のグループに関して、広告の提示及び効率を最大にするために、戦略的に適応させ且つ設置することができる。
【００３７】
記録の第２のグループ、即ち、全てのユーザの記録の処理が、次に記述される。図２Ｅを参照する全てのユーザに対する記録はＢクッキーに基づいて分類され且つデータベース４０内に記憶される。上述した様に、Ｂクッキーは、ユーザの特定のブラウザを識別するために使用することができる。結果として、Ｂクッキーを分類することにより、同じブラウザから発生する全ての振舞いデータが一緒のグループにグループ分けされる。インターネット可能てコンピュータが一般的に公衆にアクセスすることが可能、又はこの様なコンピュータが種々の家族構成員によって使用される様な或る状況においては、複数のユーザが種々の時間に同じブラウザを使用し、多くのユーザを表現する結果を発生する場合があることが、認められる。統計学上の観点からは、同じブラウザが、ユーザの同じ一般的グループによって矛盾無く使用される限り、ブラウザから収集された振舞いデータは利用可能に留まる。
【００３８】
全ユーザ用のレコードは、異なったやり方で処理される。第１のグループのレコードと、第２のグループのレコードのそれぞれの処理が、互いに独立していることに注意して欲しい。上述のように、全ユーザのレコードはＢクッキーによってソートされる。登録されていないユーザは事前に与えられた登録あるいはデモグラフィック（ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ）情報を持たないので、Ｂクッキーによるソートが好ましい。それゆえ、登録されていないユーザ用のレコードには、いかなるＰクッキーをも含まれない。しかし、これらのレコードには、空間ＩＤｓ（Ｓｐａｃｅ ＩＤｓ）が含まれる。というのは、空間ＩＤｓ情報は、ユーザのステータスに関らず、ブラウジングセッション中に捕獲されるからである。
【００３９】
全ユーザのソートされたレコードは、アフィニティー（ａｆｆｉｎｉｔｙ）及びタリー（ｔａｌｌｙｉｎｇ）プロセス４２を通過する。より詳細には、各Ｂクッキー、即ちブラウザにとって、累積的な合計がタリーされ、各個々のユニークな空間ＩＤについて保持される。即ち、そのブラウザによって訪問された各ウェブページの個々のタリーが維持されるのである。全ブラウザからの、種々のユニークな空間ＩＤｓについての集合的、累積的な合計が、その後結合されて、以後の使用のために格納される。
【００４０】
更に、各ブラウザから収集された集合的な空間ＩＤ情報を用いて、種々のタイプの情報が分割される。例えば、個々の組の異なる空間ＩＤｓのためにアフィニティー関係（ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）が判断され、その組に対する、対応するアフィニティーカウント（ｃｏｕｎｔ）がインクリメントされる。同じブラウザによって訪問された全ウェブページ中のアフィニティー関係を判断することによって、ユーザ（あるいは複数のユーザ）が、他のウェブページに関連して一つのウェブページを見ることに関して、そのブラウザを使用するユーザの傾向及び使用のビヘイビア（ｂｅｈａｖｉｏｒ）を予測するための情報が得られ得る。全ブラウザによって訪問されたウェブページ中の、アフィニティー関係についての情報が、その後収集される。アフィニティー関係は、一組より多い、異なったウェブページを関連付けるために生成され得ることを理解して欲しい。そのような関係は、例えば、３つあるいはそれ以上の異なったウェブページを包含し得る。当業者は、そのようなアフィニティー関係を実現するやり方を知ることができるであろう。
【００４１】
以上の説明は、実施例によって解説され得る。ウェブページＡ、Ｂ及びＣが、特定のブラウザによって訪問されることを仮定する。ウェブページＡ、Ｂ及びＣへの訪問数を追跡するための、対応する累積的合計は、１だけインクリメントされる。更に、ブラウザは３つのウェブページＡ、Ｂ及びＣを訪問したので、アフィニティー関係Ａ−Ｂ、Ａ−Ｃ、及びＢ−Ｃが生成され、対応するアフィニティーカウント（ｃｏｕｎｔ）がインクリメントされる。
【００４２】
全ユーザのレコードが処理された後、ブラウザによって集合的に訪問された各ウェブページのための累積的合計が存在し、異なったウェブページの各組に対するアフィニティーカウントが存在し、双方が、例えばデータベース４４に格納される。集合的合計及びアフィニティーカウントを用いることによって、広告業者は、彼らの広告の配置（ｐｌａｃｅｍｅｎｔ）に関して、更に適切に助言を受ける。
【００４３】
上述の例を用いて、全ユーザのレコード処理後に、ウェブページＡ、Ｂ及びＣのための集合的な合計がそれぞれ１００、２００及び３００であることが判断され、アフィニティー関係Ａ−Ｂ、Ａ−Ｃ、及びＢ−Ｃ用のアフィニティーカウントが、それぞれ５０、１００及び１５０であることが判断されると仮定する。以上の数字を用いると、ウェブページＢも訪問した人がウェブページＡを訪問するユーザのパーセントが５０％で、ウェブページＡも訪問した人がウェブページＢを訪問するユーザのパーセントが２５％であることが、更に計算される。このパーセントは以下のように計算される。ウェブページに対する集合的合計は１００で、Ａ−Ｂに対するアフィニティーカウントは５０なので、これは、１００のユーザがページＡを訪問し、そのページＡを訪問した１００ユーザのうち、５０だけが、ウェブページＢもまた訪問し、それゆえ、５０％の数字の結果となることを意味する。同様に、ウェブページＢに対する集合的合計は２００で、Ａ−Ｂに対するアフィニティーカウントは５０なので、これは、ウェブページＢを訪問する２００ユーザ中、５０だけが、ウェブページＡもまた訪問したことを意味し、２５％の数字の結果をもたらす。
【００４４】
従って、これらの３つのパーセントによれば、広告業者は適切に、彼らの最初の選択が売り切れの場合の選択肢を助言され得る。例えば、上述の５０％の訪問の数字を用いて、広告業者は、もしウェブページＡに対する広告視聴が全て売り切れたならば、ウェブページＡを見る視聴者のために意図された広告は、もしその広告が代わりにウェブページＢに置かれたとしたならば、同じ視聴者によって視聴されることについて５０％の確率を持つことを知ることができる。これは、ウェブページＡを視聴するユーザの５０％のユーザが、通常ウェブページＢもまた訪問するためである。同様に、２５％の数字を用いて、ウェブページＢを見る視聴者用に意図された広告は、もしその広告がページＡに置かれたならば、同じ視聴者によっては２５％しか視聴され得ないことが判断し得る。従って、導出された情報を用いることによって、広告業者は、広告を、ターゲットの視聴者に向けた、意図された露出（ｉｎｔｅｎｄｅｄ ｅｘｐｏｓｕｒｅ）を最大化する、代替のウェブページに配置することを助言され得る。彼らのページ上でより多くの広告の画像を販売することによって、ウェブポータル（ｗｅｂ ｐｏｒｔａｌ）とＩＳＰｓは、更なる収入を生み出し得る。
【００４５】
ここに記述される本発明は、複数のウェブページ中の、代替の広告インベントリ（ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）を特定することとの関連で用いられる一方、本発明は、関連するウェブページのサーチを促進するために、特定のデモグラフィックプロファイル（ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｐｒｏｆｉｌｅ）にフィット（ｆｉｔ）するウェブページを特定することのような、他のエリアでの応用のために容易に実現され得ることを理解して欲しい。例えば、サーチから得られた結果の中で、ユーザが特に特定のウェブページに興味を持つことを仮定する。本発明を用いて、そのユーザが興味を持つウェブページと類似する他の関連するウェブページが、特定され得、ユーザに示される。当業者は、本発明を応用する、他のやり方及び方法を知るであろう。
【００４６】
ここに記載される本発明は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの双方を用いて、あるいはそれらの組合わせで実現され得る。好ましい実施例で、広告ログと他の処理レコードを格納するために用いられるデータベースは、ソートされたフラットファイル技術（ｓｏｒｔｅｄ ｆｌａｔ ｆｉｌｅｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）を用いて実現される。種々のフィルタリング、ソーティング、インデックスあるいはビットマップの生成のようなプロセス、その他は、好ましくは、Ｃ、Ｃ＋＋等のようなコンピュータソフトウェアを用いて実現される。当業者は、本発明を実現するための、他のやり方、方法、及び技術を知るであろう。
【００４７】
ここに記載された例と実施例は、説明の目的のためのみになされたこと、及び、本出願の精神と範囲及び特許請求の範囲の視野に包含されるべき、これらの例と実施例に対する種々の修正あるいは変更が当業者に示唆されること、が理解されるべきである。ここに引用された全ての出版物、特許及び特許出願は完全に、全ての目的のために、ここに参照として取りこまれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
Ｙａｈｏｏ！ネットワークの構造を示す簡易ネットワーク図である。
【図２Ａ】
本発明の例示的な実施の形態の単純化されたフロー図である。
【図２Ｂ】
本発明の例示的な実施の形態の単純化されたフロー図である。
【図２Ｃ】
本発明の例示的な実施の形態の単純化されたフロー図である。
【図２Ｄ】
本発明の例示的な実施の形態の単純化されたフロー図である。
【図２Ｅ】
本発明の例示的な実施の形態の単純化されたフロー図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【国際公開パンフレット】
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