【手続補正書】
【提出日】平成30年8月16日(2018.8.16)
【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】
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、
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、評価エンジンに送信することと、
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、
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、
前記定量的インジケータを広告ネットワークに返すことと、
前記定量的インジケータに基いて、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】
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、いずれかの先行する請求項に記載の方法。
【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、任意の先行する請求項に記載の方法。
【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、前記クライアントデバイスから前記ユーザ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】
前記収集された挙動データに基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１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記収集された挙動データに基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】
前記ユーザの挙動特性および前記所望の挙動特性を判断することは感情状態情報を収集することを含む、任意の先行する請求項に記載の方法。
【請求項２４】
前記ユーザの挙動特性を判断することは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を収集することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記ユーザの挙動特性を判断することは、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収集することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
感情状態情報を収集することは、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感情状態情報を含む、請求項２４または請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
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、
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、評価エンジンに送信することと、
前記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、
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、
前記定量的インジケータに基いて、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２８】
実行されると前記コンピュータに任意の先行する請求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。