(57)【要約】オーディエンスターゲティングのための方法およびシステムが、開示される。一実施形態によると、コンピュータ実装方法は、第１のユーザグループによって消費されるコンテンツをロギングすることを含む。コンテンツは、トピックのセットにカテゴリ化される。トピックのセットは、あるトレードゾーン内の複数のユーザにマッピングされる。プロファイルマッチングに基づいて、かつ広告キャンペーンのトピックに従って、第２のユーザグループは、複数のユーザから識別される。
2016517094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実装方法であって、
複数のユーザによってアクセスされるデジタルコンテンツをロギングおよび記憶することであって、前記デジタルコンテンツは、ネットワーク内で提供される、ことと、
前記ネットワークと結合される処理システムを提供し、さらなる処理のために、前記デジタルコンテンツを受信することと、
前記ユーザによってアクセスされる前記デジタルコンテンツに基づいて、前記複数のユーザの少なくともサブセットの各々に対して、関心プロファイルを生成することと、
前記デジタルコンテンツにアクセスするときに少なくとも１つの所定のアクションをとったユーザグループを前記ユーザのサブセットから識別することと、
潜在的ターゲットユーザの関心プロファイルと前記ユーザグループの前記関心プロファイルとを比較することにより、前記少なくとも１つの所定のアクションをとる可能性の高い少なくとも１人のターゲットユーザを前記複数のユーザから識別することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記デジタルコンテンツは、ウェブサイトを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記デジタルコンテンツは、ビデオトランスクリプト、電子メール、またはモバイルアプリケーションによって提供される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記所定のアクションは、クリック、所望のページの訪問、クーポンのダウンロード、発呼、申込書式の記入、ビデオの鑑賞、購入の開始または完了、およびアプリケーションとの相互作用を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記ユーザグループの所定のアクションをリアルタイム入札（ＲＴＢ）システムから得ることをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記ユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬを記録することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記ユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬに基づいて、前記コンテンツのトピックのセットを導出することをさらに含む、請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記ユーザグループによって生成されるトラフィックの量、前記第１のユーザグループが前記ＵＲＬをブラウズした時刻、前記第１のユーザグループの検索クエリ、場所、および履歴広告クリック率を得ることをさらに含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記コンテンツをユーザの関心および挙動に集約することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記比較ステップは、前記ユーザグループの関心プロファイルに基づいて、ターゲット関心プロファイルを生成し、前記潜在的ターゲットユーザの関心プロファイルと前記ターゲット関心プロファイルとを比較することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記ネットワークを通して、識別されたターゲットユーザのリストを入札者に提供することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記関心プロファイル生成ステップは、前記ユーザのプロファイル属性に基づいて、関心プロファイルを生成することを含み、前記プロファイル属性は、アクセスされたウェブコンテンツ、検索クエリ、ブラウズ時間パターン、特定のオンラインアクションをとった履歴、前記ユーザの人口統計、および前記ユーザによるオフライン購入のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、その上に記憶されたコンピュータ読み取り可能な命令を有し、プロセッサが前記非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体に結合され、前記プロセッサは、
複数のユーザによってアクセスされるデジタルコンテンツをロギングおよび記憶することであって、前記デジタルコンテンツは、ネットワーク内で提供される、ことと、
前記ユーザによってアクセスされる前記デジタルコンテンツに基づいて、前記複数のユーザの少なくともサブセットの各々に対して、関心プロファイルを生成することと、
前記デジタルコンテンツにアクセスするときに少なくとも１つの所定のアクションをとったユーザグループを前記ユーザのサブセットから識別することと、
潜在的ターゲットユーザの関心プロファイルと前記ユーザグループの前記関心プロファイルとを比較することにより、前記少なくとも１つの所定のアクションをとる可能性の高い少なくとも１人のターゲットユーザを前記複数のユーザから識別することと
を行うように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
前記デジタルコンテンツは、ウェブサイトを含む、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記デジタルコンテンツは、ビデオトランスクリプト、電子メール、またはモバイルアプリケーションによって提供される、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記所定のアクションは、クリック、所望のページの訪問、クーポンのダウンロード、発呼、申込書式の記入、ビデオの鑑賞、購入の開始または完了、およびアプリケーションとの相互作用を含む、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記ユーザグループの所定のアクションは、ＲＴＢシステムから得られる、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記ユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬを記録するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記プロセッサは、前記ユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬに基づいて、前記コンテンツのトピックのセットを導出するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項１８に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記ユーザグループによって生成されるトラフィック量、前記ユーザグループが前記ＵＲＬをブラウズした時刻、前記第１のユーザグループの検索クエリ、場所、および履歴広告クリック率を得るように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項１９に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記コンテンツをユーザの関心および挙動に集約するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２２】
関心プロファイルを比較するために、前記プロセッサは、前記ユーザグループの前記関心プロファイルに基づいて、ターゲット関心プロファイルを生成し、前記潜在的ターゲットユーザの前記関心プロファイルと前記ターゲットとを比較する、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２３】
前記プロセッサは、ネットワークを通して、識別されたターゲットユーザのリストを入札者に提供するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２４】
関心プロファイルを生成するために、前記プロセッサは、前記ユーザのプロファイル属性に基づいて、関心プロファイルを生成し、前記プロファイル属性は、アクセスされたウェブコンテンツ、検索クエリ、ブラウズ時間パターン、特定のオンラインアクションをとった履歴、前記ユーザの人口統計、および前記ユーザによるオフライン購入のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２５】
コンピュータ実装方法であって、
第１のユーザグループによって訪問されたコンテンツをロギングすることと、
前記コンテンツをトピックのセットにカテゴリ化することと、
前記トピックのセットをトレードゾーン内の複数のユーザにマッピングすることと、
広告キャンペーンのトピックに従って、前記複数のユーザから第２のユーザグループを、前記第２のユーザグループと前記第１のユーザグループとのプロファイルマッチングに基づいて、識別することと
を含む、方法。
【請求項２６】
前記プロファイルマッチングは、前記第１のユーザグループによってとられた観察されたイベントと前記第１のユーザグループの関心プロファイルとの間で分類子を適合することによって遂行される、請求項２５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２７】
前記第１のユーザグループの応答を学習することをさらに含む、請求項２５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２８】
前記第１のユーザグループの応答は、クリック、所望のページの訪問、クーポンのダウンロード、発呼、申込書式の記入、ビデオの鑑賞、購入の開始または完了、およびアプリケーションとの相互作用を含む、請求項２７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２９】
前記第１のユーザグループの応答をリアルタイム入札（ＲＴＢ）システムから得ることをさらに含む、請求項２７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３０】
前記第１のユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬを記録することをさらに含む、請求項２５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３１】
前記第１のユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬに基づいて、前記コンテンツのトピックのセットを導出することをさらに含む、請求項３０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３２】
前記第１のユーザグループによって生成されるトラフィックの量、前記第１のユーザグループが前記ＵＲＬをブラウズした時刻、前記第１のユーザグループの検索クエリ、場所、および履歴広告クリック率を得ることをさらに含む、請求項３１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３３】
前記コンテンツをユーザの関心および挙動に集約することをさらに含む、請求項２５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３４】
前記ユーザの第２のセットを、共通関心を伴うグループにクラスタ化することをさらに含む、請求項２５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３５】
前記ユーザの第２のセットのリストを入札者に提供することをさらに含む、請求項２５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３６】
非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、その上に記憶されたコンピュータ読み取り可能な命令を有し、プロセッサが前記非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体に結合され、前記プロセッサは、
第１のユーザグループによって消費されるコンテンツをロギングすることと、
前記コンテンツをトピックのセットにカテゴリ化することと、
前記トピックのセットをあるトレードゾーン内の複数のユーザにマッピングすることと、
広告キャンペーンのトピックに従って、前記複数のユーザから第２のユーザグループを、前記第２のユーザグループと前記第１のユーザグループとのプロファイルマッチングに基づいて、識別することと
を行うように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３７】
前記プロファイルマッチングは、前記第１のユーザグループによってとられた観察されたイベントと前記第１のユーザグループの関心プロファイルとの間で分類子を適合することによって遂行される、請求項３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３８】
前記プロセッサは、前記第１のユーザグループの応答を学習するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３９】
前記第１のユーザグループの応答は、クリック、所望のページの訪問、クーポンのダウンロード、発呼、申込書式の記入、ビデオの鑑賞、購入の開始または完了、およびアプリケーションとの相互作用を含む、請求項３８に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４０】
前記第１のユーザグループの応答は、ＲＴＢシステムから得られる、請求項３９に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４１】
前記プロセッサは、前記第１のユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬを記録するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４２】
前記プロセッサは、前記第１のユーザグループの時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬに基づいて、前記コンテンツのトピックのセットを導出するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項４１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４３】
前記プロセッサは、前記第１のユーザグループによって生成されるトラフィックの量、前記第１のユーザグループが前記ＵＲＬをブラウズした時刻、前記第１のユーザグループの検索クエリ、場所、および履歴広告クリック率を得るように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項４２に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４４】
前記プロセッサは、前記コンテンツをユーザの関心および挙動に集約するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４５】
前記プロセッサは、前記ユーザの第２のセットを、共通関心を伴うグループにクラスタ化するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項４６】
前記プロセッサは、前記ユーザの第２のセットのリストを入札者に提供するように前記コンピュータ読み取り可能な命令を実行する、請求項３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（分野）
本開示は、概して、コンピュータソフトウェアおよびシステムの分野に関し、具体的には、オーディエンスターゲティングのためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
（背景）
オンライン広告配置は、概して、そのコンテンツとともに広告を表示するために利用可能なウェブサイトのページ上のスロットまたは空間を指す。広告主は、典型的には、ＡｄＸ、Ａｄｍｅｌｄ、Ｐｕｂｍａｔｉｃ等のリアルタイム入札（ＲＴＢ）取引を通して利用可能にされる、これらの広告配置に入札を行う。
【０００３】
これは、入札サーバに、コンピュータハードウェアをＲＴＢ取引にリンクさせることを要求する。入札サーバは、次いで、ＲＴＢ取引を介して、入札要求を受信する。入札要求は、ユーザ／インターネットサーファが、ＲＴＢ取引に関するその広告空間を販売するウェブサイト／発行者を訪問するときに生じる。入札要求の受信に応じて、入札サーバは、本要求に応答するための非常に短い期間（概して、約５０〜１００ｍｓまたはそれ未満）を有する。本入札応答は、非常に短い期間に生じる必要があるため、どの広告を購入すべきかおよびそれらに対して支払うべき価格を予測するための大規模モデルを実行することは困難である。
【０００４】
従来、広告主は、入札時に実施されるべき単純な静的ルールを手動で作成する。広告主は、どのドメインが取引に利用可能であるかを観察および決定する。広告主は、入札するためのドメインを手動で選択する。数日後、広告主は、報告を受信し、そのクリックスルー率（「ＣＴＲ」）に対して各ドメインを視覚的に検討し、広告が適正に行われたかどうかを決定する。ＣＴＲは、広告が表示される回数（「インプレッション」）を前提として、ユーザが広告をクリックする回数の割合を指す。広告主は、良好に機能していないドメインを除去し、新しいドメインを追加する。この従来のアプローチは、ＣＴＲ目標を満たすこと、および周期的インプレッション割り当てを満たすために十分なドメインがキャンペーンのために選定されることを確実にするために、ヒトの記憶およびヒトの判断に依拠する試行錯誤プロセスである。したがって、この従来のアプローチは、人的エラーを被りやすい。さらに、広告主は、概して、単一の静的価格を用いて、ドメインに入札するため、多くの場合、広告配置に対してはるかに払いすぎており、または設定価格において、より価値のある入札を落札していない。
【０００５】
デジタル広告キャンペーンにおいて最適オーディエンスを見つけ、理解し、かつターゲティングすることは、困難なタスクである。地理的ターゲティングは、広告が設置されるウェブページのコンテキスト情報を使用し、地理的エリア内のユーザの挙動を理解および予測する。広告キャンペーンに応答する可能性が最も高いユーザを識別および分類し、したがって、予測不能かつ測定不能な潜在性を伴うウェブサイトを単に特定する代わりに、高投資対効果（ＲＯＩ）を有することの需要が高まりつつある。潜在的顧客をターゲティングする能力は、コスト効果的マーケティングを達成し、将来的広告キャンペーンのための市場の精密な理解を提供する。
【０００６】
最適オーディエンスターゲティングを達成するために、モデル化およびデータ管理および削減から生じる問題が、対処される必要がある。広告キャンペーンのための従来のリアルタイム入札プロセスの後、ユーザのウェブ消費を表すデータは、管理可能かつ解釈可能である必要がある。従来のコンテキストおよび挙動ターゲティングは、広告配置のための潜在的ユーザを識別する確実な予測を提供しない場合がある。広告主は、その製品を購入する可能性があるユーザのタイプを理解し、得られたデータセットからインテリジェントボットを検出およびフィルタリング可能でありながら、ユーザの挙動を効率的に予測するためのデータセットを収集する必要がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
オーディエンスターゲティングのための方法およびシステムが、開示される。一実施形態によると、コンピュータ実装方法は、第１のユーザグループによって消費されるコンテンツをロギングすることを含む。コンテンツは、トピックのセットにカテゴリ化される。トピックのセットは、あるトレードゾーン内の複数のユーザにマッピングされる。プロファイルマッチングに基づいて、かつ広告キャンペーンのトピックに従って、第２のユーザグループは、複数のユーザから識別される。
【０００８】
ここで、要素の実装および組み合わせの種々の新規詳細を含む、前述および他の好ましい特徴が、付随の図面を参照してより具体的に説明され、かつ特許請求の範囲に指摘される。本明細書に説明される特定の方法および回路は、例証として示されるにすぎず、限定ではないことが理解される。当業者によって理解されるように、本明細書に説明される原理および特徴は、本発明の範囲から逸脱することなく、種々のおよび多数の実施形態において、採用されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本明細書の一部として含まれる、付随の図面は、前述の概略的説明および以下に与えられる好ましい実施形態の詳細な説明とともに、現在好ましい実施形態を図示し、本明細書に説明される原理を説明および教示する。
【図１】図１は、一実施形態による、本システムと併用するための例示的システムレベルアーキテクチャを図示する。
【図２】図２は、一実施形態による、ユーザによって消費されるコンテンツを収集するための例示的フローチャートを図示する。
【図３】図３は、一実施形態による、オーディエンスターゲティングのための例示的フローチャートを図示する。
【図４】図４は、一実施形態による、本システムのために使用され得る、例示的コンピュータアーキテクチャを図示する。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図は、必ずしも、正確な縮尺で描かれておらず、類似構造または機能の要素は、概して、図全体を通して、例証目的のために、類似参照番号によって表される。図は、本明細書に説明される種々の実施形態の説明を促進するためにのみ意図される。図は、本明細書に開示される教示の全ての側面を説明するものではなく、特許請求の範囲を限定するものでもない。
【００１１】
（詳細な説明）
オーディエンスターゲティングのための方法およびシステムが、開示される。一実施形態によると、コンピュータ実装方法は、第１のユーザグループによって消費されるコンテンツをロギングすることを含む。コンテンツは、トピックのセットにカテゴリ化される。トピックのセットは、あるトレードゾーン内の複数のユーザにマッピングされる。第１のユーザグループによって訪問されたロギングされたコンテンツのトピックは、データディメンションを有意に低減させるように、ユーザ固有関心プロファイルに集約される。プロファイルマッチングに基づいて、および広告キャンペーンのトピックに従って、第２のユーザグループは、複数のユーザから識別される。
【００１２】
一実施形態によると、デジタルコンテンツソースとして、限定ではないが、データフィードを提供するウェブサイトからのウェブページ、ターゲット要求と関連付けられたウェブページ、購入されたウェブサイトサーバログ、モバイルアプリケーション、テレビプログラミングトランスクリプト（および、他のビデオソース）、オンデマンドビデオ選択、および電子メールが挙げられる。
【００１３】
一実施形態によると、本システムおよび方法は、個々のレベルにおける学習、予測、およびターゲティングを提供する。別の実施形態によると、本システムおよび方法は、トレードゾーンより小さい地理的エリア内の個人グループまたは個人の学習、予測、およびターゲティングを提供する。トレードゾーンは、関連付けられたデータセットを有するカスタム定義された形状を指し、それらの形状内のオーディエンスに関する種々の特性を示す。トレードゾーンのオーディエンスのターゲティングは、地理的エリア内の一般的オーディエンスに対して広告を配置するとき、満足のゆく結果を生成し得るが、オーディエンスの特性が周知かつ予測可能でない場合、常に最適結果をもたらすわけではない。したがって、個々のレベルまたは必ずしも同一トレードゾーン内にいない場合がある個人グループにおけるオーディエンスのターゲティングは、より予測可能かつ効率的な結果をもたらし得る。
【００１４】
一実施形態によると、本システムおよび方法は、消費されるデジタルコンテンツを収集し、消費されるデジタルコンテンツを関心カテゴリに分類することによって、オーディエンスの特性および関心の学習を可能にする。これは、個人にリンクされるデジタルコンテンツ（例えば、ウェブページ、ビデオトランスクリプト、電子メール、モバイルアプリケーション）を関心トピックによって一連のスコアにまとめられる。これらの関心スコアは、例えば、トレードゾーンレベルにおけるユーザグループまたはより小さいユーザグループに対してスコアを決定するように集約される。得られたテーブル状データ構造は、ターゲティングモデルにおけるユーザ属性を記憶および処理するための非常に効率的な方法をもたらす。
別の実施形態によると、本システムおよび方法は、積極的なアクションまたは任意の他の実績指数をとるユーザの特定のセットを選択し、共通関心属性を決定し、ターゲットプロファイル成果を形成する。本システムおよび方法は、キャンペーン毎のプロファイルならびにクリック等のユーザの好結果のアクションを動的に学習する。一実施形態では、所望のアクションは、デジタル広告キャンペーンの実行外において、ユーザによってロギングされる。例えば、広告主は、製品を購入した、または宣伝に参加したユーザのリストを提供してもよい。別の実施形態では、広告キャンペーンの間の個々のおよび動的ターゲティングは、プロファイル学習に基づいて、広告キャンペーンの実績予測に関する洞察を提供する。したがって、オーディエンスターゲティングは、個人的におよび／または地理的エリアあるいはトレードゾーンに基づくターゲティングの組み合わせにおいて行われることができる。
【００１５】
一実施形態によると、本システムおよび方法は、トレードゾーンの実績予測に依拠するのではなく、個人の実績指数またはアクションを提供する。現在実行中の広告キャンペーンの履歴オフラインデータおよび／またはオンラインデータに基づいて、システムは、データを収集し、特定の広告キャンペーンに良好に応答するユーザを識別する。より多くの広告キャンペーンが実行されるにつれて、システムは、ユーザおよびその実績指数に関する広範なデータベースを構築する。さらに、本オーディエンスベースのターゲティングは、システムが、特定のキャンペーンに対して以前にサービス提供されていないが、特定の広告キャンペーンに良好に応答することが分かっているユーザと密接にマッチングするプロファイルを有する個人を識別することを可能にする。したがって、本システムは、アクションをとったそれらのユーザにサービス提供する、再ターゲティングメカニズムを利用せず、むしろ、類似オーディエンスプロファイルを有する新しいユーザを識別する。
【００１６】
オーディエンスターゲティングは、地理的またはトレードゾーンターゲティングと混合され、高度にスケーラブルかつ高度に予測可能なターゲティングを達成することができる。同一地理的エリアまたはトレードゾーン内の個人は、変化する挙動パターンまたは特性を有し得る。しかしながら、遠隔地理的エリア内の個人は、個々のレベルにおけるプロファイルマッチングが、コストがかかり、時間がかかり、かつ計算集約的であり得るため、効率的に識別されない場合がある。オーディエンスターゲティングは、地理的ターゲティングによって補われてもよく、類似プロファイルおよび／または挙動パターンのユーザは、グループターゲティングのためのより小さいカスタム地理的エリアにグループ化されてもよい。
【００１７】
一実施形態によると、本システムおよび方法は、キャンペーンの過程の間、個人の識別および分類を継続的に更新する。システムは、応答または積極的アクション（例えば、クリック、クーポンのダウンロード、発呼、および申請書の記入）によって、広告キャンペーンに関心があるユーザに関してさらに学習する。学習された情報は、以前にサービス提供されなかったが、ユーザのプロファイルマッチングによって広告に良好に応答する可能性がある、他のユーザを識別するために使用される。例示的プロファイル属性として、分類されたウェブコンテンツ、検索クエリ、時間パターン、種々のオンラインアクションをとった履歴、人口統計、およびオフライン購入が挙げられる。一実施形態では、プロファイルマッチングは、勾配ブースト回帰ツリーのような教師あり学習モデルを実行する。学習およびプロファイルマッチングは、全ての広告キャンペーンに対して一意であるが、類似キャンペーンが、ターゲティングプロファイルの詳細をさらに識別するために使用されてもよい。例として、高級車の小売業者は、試験運転の回数を増加することを所望し得る。従来の挙動ターゲティングアプローチは、ユーザが高級車を調査したウェブサイトからのクッキーを購入するであろう。本システムは、試験運転に参加したユーザを識別し、そのプロファイル（例えば、ゴルフおよびグルメ料理に関心がある男性、低頻度クリッカ）を決定し、次いで、類似プロファイルを伴う他のユーザを見つける。
【００１８】
本システムおよび方法は、改良された学習を提供し、個々のレベルにおけるユーザの挙動の予測を絶えず精緻化する。オーディエンスターゲティングのために使用される情報として、ウェブページからのコンテンツ、サーバログ、およびトランスクリプトが挙げられる。
【００１９】
図１は、一実施形態による、本システムと併用するための例示的システムレベルアーキテクチャを図示する。ブラウザを有するユーザ１０１は、サーバ１０８によってホストされるウェブページを閲覧する。ＲＴＢシステム１０６は、１または複数の入札者１０７から入札を受信する。入札者１０７および／または広告システム１０５は、適切な広告を選択し、ユーザ１０１に対して選択された広告をサーバ１０８のウェブページ上に配置する。一実施形態では、ＲＴＢシステム１０６は、潜在的顧客のユーザＩＤまたは任意の他のユーザ固有情報を使用して、潜在的顧客によって訪問されたウェブページのログを提供する。本情報は、データ処理システム１０９内の他のシステムによって使用され、データ記憶システム内に記憶され、広告キャンペーンに対する個々のユーザの挙動パターンおよび応答性を分析する。
【００２０】
図２は、一実施形態による、ユーザによって消費されるコンテンツを収集するための例示的フローチャートを図示する。経時的にトレードゾーン内のユーザによって消費されるコンテンツは、いくつかの方法で収集される。一実施形態は、いくつかのソースからユーザによって消費されるコンテンツのインベントリを作成する（２０１）。例示的インベントリソースとして、限定ではないが、リアルタイム入札取引によって可視となるインプレッションと関連付けられたウェブページ、購入されたサーバログ、モバイルアプリ、テレビプログラミングトランスクリプト（および、他のビデオソース）、およびオンデマンドビデオ選択が挙げられる。一実施形態では、ユーザによって消費されるコンテンツは、データ記憶システム内に記憶され（２０２）、リアルタイム入札プロセス等のリアルタイムコンテンツ収集を妨害せずに、さらなる使用を可能にする。例として、リアルタイム入札取引システム１０６によって可視となるインプレッションと関連付けられたウェブページは、記憶され、収集された未加工コンテンツを関連付ける（２０３）。本記憶はまた、ユーザＩＤを含み、ユーザプロファイルの作成を可能にする。いったん未加工コンテンツが収集されると、コンテキストメタデータを保存しながら、トピックによって分類されることを含む処理が行われる（２０４）。コンテンツおよび処理される分類は、オリジナルソースデータおよびユーザと関連付けられ（２０５）、データ記憶システム内に記憶される（２０２）。
【００２１】
データ処理システム１０９は、消費プロファイルデータを分析し、望ましいアクションをとる可能性が高いユーザを予測する。データ処理システム１０９はさらに、予測されたユーザを有意義グループにクラスタ化し、粒度が細かい情報レベルに基づいて、ターゲティングのためのユーザのリストを入札者１０７に報告する。
【００２２】
一実施形態では、入札者１０７は、ユーザ１０１のウェブブラウザ上のクッキーを要求せず、したがって、ユーザプライバシーは、維持される。ユーザは、クッキーを必要とすることなく、そのユーザＩＤ、そのアクションの時間、または任意の他のユーザ固有情報によって識別される。
【００２３】
入札者１０７がユーザ１０１および利用可能なＵＲＬを確認する毎に、データ処理システム１０９は、時間、ユーザＩＤ、およびＵＲＬを記録する。トピック割り当てプロセスは、トピック割り当てサーバによって行われてもよく、データ処理システム１０９は、サーバと通信し、ユーザのＵＲＬのカテゴリを識別する。データ処理システム１０９によって収集される他の有用情報として、ユーザによって生成されるトラフィックの量、ユーザがＵＲＬをブラウズした時刻、ユーザの検索クエリ、場所、および履歴広告クリック率が挙げられる。
【００２４】
データの別の有用ソースは、広告主の確認ページ上で観察されるイベントである。観察されるイベントは、種々の形態であってもよいことに留意されたい。一実施形態では、本システムおよび方法は、ユーザがアクションを行うときに送信されるクッキーＩＤおよびタイムスタンプを使用する。本システムおよび方法は、そのようなイベントとユーザトピック／消費時刻をマッチングする。これらの観察されるイベントの例として、ユーザクリック、所望のページの訪問、クーポンのダウンロード、発呼、申込書式の記入、ビデオの鑑賞、購入の開始または完了、および／またはアプリケーションとの相互作用が挙げられる。一実施形態では、これらの観察されるイベントは、リアルタイムで捕捉される、または広告主によってオフラインで捕捉および提供される。これらの観察されるイベントは、ユーザを望ましいターゲティングセグメントおよび望ましくないターゲティングセグメントに配置する方法の１つを提供する。
【００２５】
一実施形態では、他のユーザのランダム選択に加え、観察されるイベントデータを使用して、分類子が、将来アクションを行う可能性がある新しいクッキー（または、ユーザ）を見つけるために、回帰ツリーのアンサンブルを使用して構築される。入札者は、次いで、精密なターゲティングのために、この新しいオーディエンスのための落札した広告空間に焦点を当てる。一実施形態によると、本システムおよび方法は、新しいオーディエンスを使用して、他のモデルによって識別される現在のユーザ集合を改善し、オーディエンスターゲティングを精緻化する。
【００２６】
一実施形態によると、本システムおよび方法は、ユーザから大域的に学習する。共通関心を有するユーザは、グループにクラスタ化される。本システムおよび方法は、毎日の広告インプレッションを、広告主のサイトから観察されるイベントを伴わなくても、キャンペーン目標にマッチングする、特定の関心のあるユーザグループに提供する。これは、広告主にとって非常に重要な洞察につながる。本システムおよび方法は、広告主に、その製品を消費するユーザのタイプに関する、非常に具体的であるが匿名の情報を提供する。消費情報は、どのユーザが実際の消費者であり、ロボットではないかに関する情報を含む。その結果、広告主は、広告キャンペーンのためにあまり金を費やさず、ヒトユーザによって確認されないインプレッションに関して浪費される出費を削減する。
図３は、一実施形態による、オーディエンスターゲティングのための例示的フローチャートを図示する。入札システム１０７は、ユーザによって訪問されたウェブページを追跡する（３０１）。入札システム１０７は、広告キャンペーンの前、後、その間、またはそれに関係なく、ユーザによって訪問されたウェブページを追跡してもよい。入札システム１０７はまた、ユーザのデータを別のシステムから受信することもできる。ウェブページおよび追跡されたユーザの挙動は、オフライン履歴データまたは進行中の広告キャンペーンからのリアルタイムでのオンラインデータから得られてもよい。ユーザによって訪問されたそれらのウェブページは、トピックにカテゴリ化される（３０２）。トピックは、トピック下にカテゴリ化された広告を消費するユーザの関心を引き出すために使用されてもよい。いったんカテゴリ化されると、トピックは、入札者の関心のトレードゾーン（または、地理的エリア）内のユーザにマッピングされる（３０３）。実行すべき広告キャンペーンが、全国的なユーザをターゲティングする場合、マッピングは、全国として定義されたトレードゾーンに適用されてもよい。データ処理システム１０９は、ユーザの応答を継続的に学習し（３０４）、その応答情報は、ユーザのカテゴリ化および分類を精緻化するために使用される。データ処理クラスタ１０９は、応答ユーザのＩＤ、アクションの時間、およびＵＲＬを記録する（３０５）。データ処理システム１０９は、広告キャンペーンの応答ユーザから学習された関心プロファイルに従った、ユーザのプロファイルマッチングに基づいて、特定の広告キャンペーンに良好に応答する可能性が高い潜在的ユーザを識別する（３０６）
【００２７】
図４は、一実施形態による、本システムのために使用され得る、例示的コンピュータアーキテクチャを図示する。例示的コンピュータアーキテクチャは、限定ではないが、本システムを含む、本開示に説明される１つまたは複数の構成要素を実装するために使用されてもよい。アーキテクチャ４００は、情報を通信するためのシステムバス４２０と、バス４２０に結合された、情報を処理するためのプロセッサ４１０とを含む。アーキテクチャ４００はさらに、情報、およびプロセッサ４１０によって実行されるべき命令を記憶するための、バス４２０に結合されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（本明細書では、メインメモリと称される）または他の動的記憶デバイス４２５を含む。メインメモリ４２５はまた、プロセッサ４１０による命令の実行の間、一時的変数または他の中間情報を記憶するために使用されてもよい。アーキテクチャ４００はまた、静的情報、およびプロセッサ４１０によって使用される命令を記憶するための、バス４２０に結合された読取専用メモリ（ＲＯＭ）および／または他の静的記憶デバイス４２６を含んでもよい。
【００２８】
磁気ディスクまたは光学ディスク等のデータ記憶デバイス４２７およびその対応するドライブもまた、情報および命令を記憶するために、アーキテクチャ４００に結合されてもよい。アーキテクチャ４００はまた、Ｉ／Ｏインターフェース４３０を介して、第２のＩ／Ｏバス４５０に結合されることができる。ディスプレイデバイス４４３、入力デバイス（例えば、英数字入力デバイス４４２および／またはカーソル制御デバイス４４１）を含む、複数のＩ／Ｏデバイスが、Ｉ／Ｏバス４５０に結合されてもよい。
【００２９】
通信デバイス４４０は、ネットワークを介して、他のコンピュータ（例えば、サーバまたはクライアント）へのアクセスを可能にする。通信デバイス４４０は、１つまたは複数のモデム、ネットワークインターフェースカード、ワイヤレスネットワークインターフェース、あるいはＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、トークンリング、または他のタイプのネットワークに結合するために使用されるもの等、他のインターフェースデバイスを含んでもよい。
【００３０】
オーディエンスターゲティングのためのシステムおよび方法が、開示された。本明細書に説明される実施形態は、説明目的のためのものであって、本開示の主題を限定するものと見なされるべきではないことを理解されたい。種々の修正、使用、代用、組み合わせ、改良、生産方法が、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、当業者に明白となる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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