"入札価格推定値を提供する方法であって、入札者のために対象キーワードの入札価格を推定する要求を受信し、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがあるか否かを判定し、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがない場合、前記対象キーワード以外のキーワードに対する前記入札者の複数の履歴入札価格、および、前記対象キーワードに対する他の入札者の複数の履歴入札価格に少なくとも部分的に基づいて、推定入札価格を決定し、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがある場合、前記要求に関連付けられている現在入札価格を修正することに少なくとも基づいて、前記推定入札価格を決定し、前記対象キーワードの前記推定入札価格を返すこと、を備える、方法。請求項1に記載の方法であって、前記要求は、前記入札者に関連付けられている識別子、前記対象キーワードの前記現在入札価格、および、前記対象キーワード、の内の1または複数を含む、方法。請求項1に記載の方法であって、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがない場合に、前記対象キーワード以外のキーワードに対する前記入札者の購入価格中央値、および、前記入札者によって購入された他のキーワードの数を決定し、前記対象キーワードに対する他の入札者の購入価格中央値、および、前記対象キーワードを購入したことのある他の入札者の数を決定し、前記入札者によって購入されたキーワードの前記決定されたキーワード数、および、前記対象キーワードを購入した他の入札者の数を閾値と比較して、基準価格を選択すること、を備える、方法。請求項3に記載の方法であって、前記基準価格は、前記推定入札価格として決定される、方法。請求項3に記載の方法であって、前記基準価格として、前記対象キーワード以外のキーワードに対応する前記入札者の前記購入価格中央値または前記対象キーワードに対応する他の入札者の前記購入価格中央値の一方が選択される、方法。請求項1に記載の方法であって、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがある場合に、前記対象キーワードに対する前記入札者の複数の履歴入札価格、前記対象キーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格、および、前記対象キーワード以外のキーワードに対する全入札者の複数の入札価格履歴を取得し、前記対象キーワードに対する前記入札者の前記複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分を決定し、前記対象キーワードに対する全入札者の前記複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分を決定し、前記要求に含まれる前記現在入札価格からの他の入札者の平均入札価格増分を決定し、前記現在入札価格に少なくとも部分的に基づいて修正価格を決定すること、を備える、方法。請求項6に記載の方法であって、前記修正価格は、前記推定入札価格として決定される、方法。請求項1に記載の方法であって、前記入札価格は、ウェブサイトまたは検索エンジンでのオンライン広告に関連する、方法。入札価格推定値を提供するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に具現化され、入札者のために対象キーワードの入札価格を推定する要求を受信するためのコンピュータ命令と、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがあるか否かを判定するためのコンピュータ命令と、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがない場合、前記対象キーワード以外のキーワードに対する前記入札者の複数の履歴入札価格、および、前記対象キーワードに対する他の入札者の複数の履歴入札価格に少なくとも部分的に基づいて、推定入札価格を決定するためのコンピュータ命令と、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがある場合、前記要求に関連付けられている現在入札価格を修正することに少なくとも基づいて、前記推定入札価格を決定するためのコンピュータ命令と、前記対象キーワードの前記推定入札価格を返すためのコンピュータ命令と、を備える、コンピュータプログラム製品。入札価格推定値を提供するシステムであって、プロセッサであって、入札者のために対象キーワードの入札価格を推定する要求を受信し、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがあるか否かを判定し、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがない場合、前記対象キーワード以外のキーワードに対する前記入札者の複数の履歴入札価格、および、前記対象キーワードに対する他の入札者の複数の履歴入札価格に少なくとも部分的に基づいて、推定入札価格を決定し、前記入札者が前記対象キーワードに以前に入札したことがある場合、前記要求に関連付けられている現在入札価格を修正することに少なくとも基づいて、前記推定入札価格を決定し、前記対象キーワードの前記推定入札価格を返すよう構成されているプロセッサと、前記プロセッサに接続されており、前記プロセッサに命令を提供するよう構成されているメモリと、を備える、システム。請求項10に記載のシステムであって、前記要求は、前記入札者に関連付けられている識別子、前記対象キーワードの前記現在入札価格、および、前記対象キーワード、の内の1または複数を含む、システム。請求項10に記載のシステムであって、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがない場合、前記プロセッサは、前記対象キーワード以外のキーワードに対する前記入札者の購入価格中央値、および、前記入札者によって購入された他のキーワードの数を決定し、前記対象キーワードに対する他の入札者の購入価格中央値、および、前記対象キーワードを購入したことのある他の入札者の数を決定し、前記入札者によって購入されたキーワードの前記決定されたキーワード数、および、前記対象キーワードを購入した他の入札者の数を閾値と比較して、基準価格を選択するよう構成されている、システム。請求項12に記載のシステムであって、前記基準価格は、前記推定入札価格として決定される、システム。請求項12に記載のシステムであって、前記基準価格として、前記対象キーワード以外のキーワードに対する前記入札者の前記購入価格中央値または前記対象キーワードに対する他の入札者の前記購入価格中央値の一方が選択される、システム。請求項10に記載のシステムであって、前記入札者が以前に前記対象キーワードに入札したことがある場合、前記プロセッサは、前記対象キーワードに対する前記入札者の複数の履歴入札価格、前記対象キーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格、および、前記対象キーワード以外のキーワードに対する全入札者の複数の入札価格履歴を取得し、前記対象キーワードに対する前記入札者の前記複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分を決定し、前記対象キーワードに対する全入札者の前記複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分を決定し、前記要求に含まれる前記現在入札価格からの他の入札者の平均入札価格増分を決定し、前記現在入札価格に少なくとも部分的に基づいて修正価格を決定するよう構成されている、システム。請求項15に記載のシステムであって、前記修正価格は、前記推定入札価格として決定される、システム。請求項10に記載のシステムであって、前記入札価格は、ウェブサイトまたは検索エンジンでのオンライン広告に関連する、システム。本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および/または、プロセッサプロセッサに接続されたメモリに格納および/またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサを含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、プロセッサという用語は、1または複数のデバイス、回路、および/または、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成された処理コアを指すものとする。以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の1または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものであり、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術事項については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。様々な実施形態において、開示の技術は、ウェブサイトにトラフィックを誘導するために用いられるペイパークリック型のインターネット広告モデルと共に利用される。一般に、広告主は、広告が入札者によってクリックされた時に、購入価格をオンラインパブリッシャ例えば、ウェブサイトまたは検索エンジンのオペレータに支払う。様々な実施形態において、本明細書で開示する技術は、広告主が検索キーワードに対して定額料金を支払うのではなく広告主のターゲット市場と関連のある検索キーワードに入札することを含むペイパークリックのモデルと共に利用できる。入札を利用したペイパークリックでは、広告主が、プライベートオークションで他の広告主と競争する。広告主は、検索キーワードに基づいて所与の広告枠に対して支払う気のある最大額入札価格をオークションのホストに知らせる。次いで、訪問者の行動が広告枠をトリガする度に、オークションが完了される。例えば、パブリッシャが検索エンジンである場合、オークションは以下のように完了されうる。検索エンジンでの検索クエリ入力に応答して、検索者の位置、検索日時などを対象とするクエリに含まれる検索キーワードへの全入札価格が比較され、トリガされた各広告枠例えば、ウェブコンテンツ内で広告を表示する位置に対して落札広告主が決定される。次いで、落札広告に関連する広告が、検索結果内の広告枠に表示される。自身の広告が表示される落札広告主は、購入価格を支払う。その価格は、広告主の入札価格以下であってよい例えば、購入価格は、二番目に高い入札価格であってもよいし、二番目に高い入札価格より数セントだけ高い額であってもよい。キーワードの入札価格の推定を開示する。様々な実施形態において、対象キーワードの推定入札価格が、履歴入札データ例えば、入札者および/または対象キーワードに関するデータに基づいて入札者向けに決定される。いくつかの実施形態において、推定入札価格とは、システムが、入札者に関連する履歴データに基づいて、対象キーワードについて入札者に推薦する価格のことである。いくつかの実施形態において、入札者が特定のキーワードへの入札を以前に行ったことがあるか否かに基づいて、入札価格の推定が行われる。入札者に関連する履歴入札データを用いてキーワードの入札価格を推定することにより、推定入札価格は、入札者の特定の予算の履歴および/またはキーワードへの関心の履歴をより良好に反映することができる。改善されたキーワード入札価格推定は、入札者が許容できると思う値に少なくとも近いことが好ましく、したがって、入札者が、サーバの処理能力に負荷をかけうる新たな入札価格推定の要求を繰り返し送信する可能性を低減する。図1は、入札価格の推定値を提供するためのシステムの一実施形態を示す図である。システム100は、デバイス102、ネットワーク104、推定サーバ106、データベース108、および、ウェブサーバ110を備える。いくつかの実施形態において、ネットワーク104は、高速データネットワークおよび/または遠隔通信ネットワークを用いて実装される。いくつかの実施形態において、推定サーバ106およびウェブサーバ110は、別個に動作するが互いに連携するよう構成されており、いくつかの実施形態において、推定サーバ106およびウェブサーバ110は、協働するよう構成されている。いくつかの実施形態において、ウェブサーバ110は、広告が表示されうるウェブサイトおよび/または検索エンジンをサポートする。デバイス102の例としては、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スマートフォン、携帯デバイス、タブレットデバイス、または、任意のその他のコンピュータデバイスが挙げられる。デバイス102は、推定サーバ106と通信するよう構成される。様々な実施形態において、推定サーバ106との通信を可能にするために、ウェブブラウザなどのアプリケーションがデバイス102にインストールされる。例えば、デバイス102を利用する入札者は、ウェブブラウザのアドレスバーに特定のユニフォームリソースロケータURLを入力することにより、ウェブサーバ110に関連付けられているウェブサイト/ウェブサーバ110がホストとなるウェブサイトにアクセスできる。例えば、ウェブサーバ110は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられうる。入札者例えば、広告主は、デバイス102で入札価格推定値要求を推定サーバ106に送信できる。例えば、入札価格推定値要求は、対象キーワード、現在入札価格、および、時に、履歴入札データを含みうる。デバイス102は、さらに、推定サーバ106から返された推定入札価格を表示できる。いくつかの実施形態において、推定サーバ106は、入札者への推薦入札価格として推定入札価格を返す。いくつかの実施形態において、入札者は、対象キーワードを含む入札価格推定値要求を送信することにより、入札者が対象キーワードに使う推薦入札価格すなわち、推定入札価格を推定サーバ106から受信することができる。入札者は、例えば、入札者がウェブサイト上で広告できるように、インターネット商取引ウェブサイトに関連付けられているペイパークリック型の支払いサービスに、推薦入札価格を提出できる。推定入札価格を生成する際、推定サーバ106は、後述するように、入札者および特定の対象キーワードにとって適切な入札価格を決定するために履歴入札データを用いる。図2は、入札者に向けて対象キーワードの入札価格を推定するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態において、処理200は、システム100で実施される。工程202では、入札者のために対象キーワードの入札価格を推定する要求が受信される。様々な実施形態において、対象キーワードの入札価格は、例えば、ウェブサイトまたは検索エンジンでのオンライン広告に利用される。例えば、その要求は、ウェブサイトまたは検索エンジンが潜在的な広告主のニーズに合う対象キーワードの入札価格を推薦できるように、広告が表示されるウェブサイトまたは検索エンジンに関連付けられているサーバに送信されてよい。例えば、要求は、ウェブブラウザベースのアプリケーションで入札者によって送信されうる。いくつかの実施形態において、要求は、入札者に関連付けられている識別子、対象キーワード例えば、雑誌、対象キーワードに対する入札者の現在入札価格、および/または、入札者に関連する履歴入札データを含む。例えば、入札者に関連する履歴入札データは、入札者が対象キーワードの入札価格を送信するために用いるデバイスに格納されてよい。いくつかの実施形態において、入札者の現在入札価格とは、対象キーワードに対する入札者の最新の入札価格のことである。いくつかの実施形態において、入札者の現在入札価格とは、入札者自身が提案し、システムが推定/推薦した入札価格によって修正されうる対象キーワードのことである。工程204では、入札者がその対象キーワードに以前に入札したことがあるか否かが判定される。いくつかの実施形態において、ウェブサイトまたは検索エンジンは、要求に含まれる履歴入札データおよび/またはサーバに格納された履歴入札データに少なくとも基づいて、対象キーワードに以前に入札したことがあるか否かを判定する。例えば、入札者が以前に対象キーワードに1回以上入札したことがあると履歴入札データが示唆する場合、入札者は、その対象キーワードに対して以前に入札したことがあると判定される。逆に、入札者が対象キーワードに一度も入札したことがないと履歴入札データが示唆する場合、入札者は、対象キーワードに対して以前に入札したことがないと判定される。工程204の判定の根拠として用いられるデータは、履歴入札データ以外のデータであってもよい、および/または、入札者が対象キーワードに以前に入札したことがあるか否かを判定するために、他の技術が用いられてもよい。入札者が対象キーワードに以前に入札したことがあると判定された場合、制御は工程208に進む。逆に、入札者が対象キーワードに以前に入札したことがないと判定された場合、制御は工程206に進む。工程206では、対象キーワード以外のキーワードに対する入札者の複数の履歴入札価格、および、対象キーワードに対する他の入札者の複数の履歴入札価格に少なくとも部分的に基づいて、推定入札価格が決定される。要求に関連する入札者が対象キーワードの入札に以前に参加したことがない場合、ウェブサイトまたは検索エンジンは、他のキーワードに対する入札者の履歴入札データ、および、対象キーワードに対する他の入札者の履歴入札データに基づいて、推定入札価格を決定する。工程208では、推定入札価格が、要求に関連する現在入札価格を修正することに少なくとも部分的に基づいて決定される。入札者が対象キーワードの入札価格を以前に送信したことがある場合、ウェブサイトまたは検索エンジンは、要求に含まれる現在入札価格を修正する。いくつかの実施形態において、入札者の現在入札価格は、対象キーワードに対する入札者の全履歴入札データに少なくとも基づいて修正され、その結果、修正された推定入札価格は、送信された入札価格に関する入札者の履歴に反映される入札者の価格許容度およびキーワード感度を考慮したものになる。いくつかの実施形態において、現在入札価格は、さらに、他の入札者に関連する履歴入札価格に基づいて修正される。工程210では、対象キーワードの推定入札価格は、推薦入札価格として入札者/広告主に返されるか、または、さらに処理された後に返される。いくつかの実施形態において、対象キーワードの推定入札価格は、さらに処理されることなく、推薦入札価格としてクライアントに返される。例えば、推定入札価格は、入札者が例えば、ディスプレイ上で選択することによって許容、無視、または、修正することのできる推薦入札価格として、クライアントデバイスで入札者に対して表示されうる。いくつかの実施形態において、推定入札価格は、推薦入札価格として返される前に、さらに処理される。いくつかの実施形態において、さらなる処理は、要求に関連付けられている入札者に対して決定された対象キーワードの上限価格と推定入札価格を比較する処理を含みうる。推定入札価格が上限価格以上である場合、上限価格が返される。逆に、入札価格が上限価格未満である場合、推定入札価格が返される。決定された入札者の上限価格とは、入札者が対象キーワードに対して支払う気のある最高額のことである。入札者の上限価格は、例えば、入札者の予算および対象キーワードへの関心に基づいて決定されうる。推定入札価格が入札者の上限価格を超える場合、入札者が、許容不可能な推定入札価格を知って、対象キーワードのその入札価格を送信しないことを選択すると想定される。例えば、入札者にとっての対象キーワードの上限価格は以下のように決定されうる。まず、入札者について、対象キーワードの平均購入価格meanおよび標準偏差sdが、入札者の履歴購入データに基づいて決定される。いくつかの実施形態において、入札者の履歴購入データは、サーバに格納されている。対数正規分布関数を用いて、キーワードに対する入札者の購入価格の対数正規分布の平均uが得られる。u=lnmean-0.5×ln1sd2/mean2uが決定されると、対象キーワードの上限価格Qを決定するために利用される。ここで、Q=euである。上述の技術は、対象キーワードに対する入札者の上限価格を決定する1つの可能な方法であり、他の適切な方法が用いられてもよい。別の例では、入札者が異なる可能な入札価格を提示するシナリオを用いて、まず、キーワードに関連付けられている予測損益を予測することができる。次いで、予測損益は、入札者の利益が最大になる入札価格を得るために用いられてよく、この入札価格は、対象キーワードの上限価格として用いられてよい。図3は、入札者が以前に対象キーワードに入札したことがない場合に推定入札価格を決定する処理の一例である。いくつかの実施形態において、処理300は、処理200の工程206を実行するために用いられる。処理300では、特定の入札者によって送信された要求に含まれる対象キーワードに対して、推定入札価格が決定される。工程302では、対象キーワード以外のキーワードに対応する入札者の購入価格の中央値、および、入札者によって購入された他のキーワードの数が決定される。例えば、対象キーワード以外のキーワードに対応する入札者の購入価格の中央値をP1と表し、他のキーワードの数をN1と表すことができる。上述のように、キーワードの購入価格は、表示された広告がウェブサイトまたは検索エンジンへの訪問者によって実際に選択例えば、クリックされた入札者例えば、広告主が支払う価格に関連付けられている。ペイパークリック型の入札モデルにおいて、購入価格は、広告主によって送信された入札価格と同じ価格でもよいが、ウェブサイトまたは検索エンジンの購入価格決定ルールに応じて、入札価格より安くてもよい。入札者が対象キーワードの入札に以前に参加したことがなくても、入札者の入札価格に対する好み/許容度および対象キーワード以外のキーワードに対する感度が、他のキーワードに対する入札者の履歴購入価格に基づいて推測されうる。例えば、対象キーワード以外のキーワードは、ウェブサイトまたは検索エンジンで以前に入札されてウェブサイトまたは検索エンジンに関連付けられているこの履歴入札データに含まれるキーワード、もしくは、入札価格推定要求に含まれうるキーワードを含みうる。いくつかの実施形態において、履歴入札データを用いて、入札者の購入価格の中央値P1および他のキーワードの数N1を決定することができる。工程304では、対象キーワードに対する他の入札者の購入価格中央値、および、対象キーワードを購入した他の購入者の数が決定される。例えば、対象キーワードに対する他の入札者の購入価格中央値をP2で表し、対象キーワードを購入した他の購入者の数をN2で表すことができる。いくつかの実施形態において、入札者のための推定入札価格を決定する際、入札者自身の履歴入札データのみならず、対象キーワードに対する他の入札者の履歴入札データ/購入価格も考慮される。以下は、P1、P2、N1、および、N2を取得するための技術の一例である。入札者の履歴入札データ/購入価格データにアクセスし、入札者が対象キーワード以外のキーワードに支払った購入価格を、昇順または降順で並べた第1の列に配置する。次いで、その列の中央に位置する購入価格を、対象キーワード以外のキーワードに対する入札者の購入価格中央値P1として選択する。他の入札者の履歴入札データ/購入価格データにアクセスし、他の入札者が対象キーワードに支払った購入価格を、昇順または降順で並べた第2の列に配置する。次いで、その列の中央に位置する購入価格を、対象キーワードに対する他の入札者の購入価格中央値P2として選択する。入札者が購入した対象キーワード以外のキーワード数N1は、第1の列の値の数であり、対象キーワードを購入した他の入札者数N2は、第2の列の値の数である。N1またはN2の値が偶数である場合、すなわち、いずれかの列の中央に2つの購入価格が位置する場合、これら2つの価格の平均値が中央値と見なされる。工程306では、入札者によって購入された他のキーワードの決定された数、および、対象キーワードを購入した他の入札者の数が、基準価格を選択するために閾値と比較される。例えば、閾値をTで表し、基準価格をPbで表すことができる。様々な実施形態において、処理300で、基準価格は、要求に関連付けられている入札者の推定入札価格に決定される。いくつかの実施形態において、基準価格は以下の式を用いて決定されうる:いくつかの実施形態において、サンプルサイズ閾値Tは、予め決定されうる。一般に、サンプルは、特定のサイズに達すると統計的に有意になる。本願によると、Tは、特定のサンプルのサイズが統計的に有意であるか否かを判定するための閾値になるように例えば、システム管理者によって設定されうる。したがって、N1およびN2の値は、それらが統計的に有意であるか否かを判定するために閾値Tと比較されうる。例えば、Tは、30に設定されてよく、また、用途に適切な任意の他の値に設定されてもよい。上述の式1に基づいて、N1およびN2の一方が閾値Tよりも大きい場合、閾値Tよりも大きいN1またはN2に対応する中央値が、基準価格Pbとして決定される。しかし、N1およびN2の値が共に閾値Tよりも大きい場合には、P1およびP2の両方が統計的に有意であると見なされる。次いで、より大きい値を有するP1およびP2のいずれかが、基準価格Pbとして決定される。P1およびP2の値が共に閾値Tよりも小さい場合、より大きい値を有するP1およびP2のいずれかが、基準価格Pbとして決定される。P1およびP2が等しい場合、N1またはN2のいずれかは閾値Tと比較する必要がなく、P1またはP2の値P1=P2なのでが、基準価格Pbとして決定される。基準価格を決定するための別の例は以下の通りである。まず、対象キーワード以外のキーワードに対する入札者の購入価格中央値P1を決定する。次いで、対象キーワードに対する他の入札者の購入価格中央値P2を決定する。最後に、P1およびP2の平均値を基準価格Pbとして決定する。この価格は、推定入札価格でもある。図4は、入札者が以前に対象キーワードに入札したことがある場合に推定入札価格を決定する処理の一例である。いくつかの実施形態において、処理400は、処理200の工程208を実行するために用いられる。処理400では、特定の入札者によって送信された要求に含まれる対象キーワードに対して、推定入札価格が決定される。いくつかの実施形態において、要求は、対象キーワードの現在入札価格Psを含む。工程402では、対象キーワードに対する入札者の複数の履歴入札価格、対象キーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格、および、対象キーワード以外のキーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格が取得される。いくつかの実施形態において、対象キーワードまたは任意の他のキーワードに対する任意の入札者の入札価格の各々は、要求に含まれる履歴データおよび/または入札者に関連付けられて格納された履歴入札データから決定される。いくつかの実施形態において、複数の履歴入札価格の各々は、その入札価格と前後に生成された入札価格とを区別できるように、入札価格が生成された時間または連続番号に関連付けられる。工程404では、対象キーワードに対する入札者の複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分が決定される。いくつかの実施形態では、入札者が対象キーワードに対して行う次の入札の各々は、前の入札の入札価格以上である例えば、入札者は、後に同じ対象キーワードに入札するごとに、広告枠を勝ち取る機会を増やしたいと思うという仮定に基づく。いくつかの実施形態では、入札者が対象キーワードに対して行う次の入札の各々は、前の入札の入札価格より低く、その結果、2つの連続した入札の間の各増分は、次の入札価格が前の入札価格より低い場合も含みうる。最終的に、2つの連続する入札の内、時間的に後の入札が前の入札よりも高いか、等しいか、低いかに関わらず、本明細書で用いられる平均増分の計算は同じままである。そのため、時間的に連続する2つの入札を比較することにより、前の入札から次の入札への増分を決定することができる。このように、対象キーワードに対する入札者のすべての2つの連続する入札価格の間の各増分が決定され、平均増分が決定されるすなわち、平均増分は、決定されたすべての増分の合計を増分の総数で割った値である。例えば、対象キーワードに対する入札者の入札価格についての平均増分をF1と表すことができる。工程406では、対象キーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分が決定される。いくつかの実施形態において、対象キーワードに対する入札者の入札価格についてのF1を決定する上述の方法と同様の方法で、対象キーワードに対する全入札者の入札価格についての平均増分F2を決定することができる。工程408では、要求に含まれる現在入札価格からの他の入札者の平均入札価格増分が決定される。いくつかの実施形態において、履歴入札データを検索して、他の入札者の入札データを決定し、要求に含まれる現在入札価格と同じ第1の入札価格と、より高い後続の入札価格とを含むデータを決定する。次いで、決定された第1および後続の入札価格の間の増分の平均増分F3が決定される。工程410では、現在入札価格に少なくとも部分的に基づいて、修正価格が決定される。いくつかの実施形態において、修正価格Prが、推定入札価格に決定される。いくつかの実施形態において、修正価格Prは、以下のように決定される。Pr=PsΔPPsW1×F1W2×F2W3×F32ここで、Psは、要求に含まれる対象キーワードに対する入札者の現在入札価格であり、Prは、修正価格であり、ΔPは、価格修正値であり、F1は、対象キーワードに対する入札者の複数の履歴入札価格における2つの連続する入札価格の間の平均増分であり、F2は、対象キーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格における2つの連続する入札価格の間の平均増分であり、F3は、すべてのキーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格における2つの連続する入札価格の間の平均増分であり、W1、W2、および、W3は、設定された修正重みである例えば、システム管理者によって設定されたもの。W1、W2、および、W3の値は、平均増分F1、F2、および、F3の各々に関する重要性/有意性に基づいて決定されうる。図5は、推定入札価格を返すための処理の一例を示すフローチャートである。いくつかの実施形態では、処理500は、処理200を利用する例である。いくつかの実施形態において、処理500は、システム100で実施される。処理500では、入札者Aが、対象キーワードMP3と、入札者Aによる現在入札価格Ps0.30ドルと、入札者Aによる2つの履歴入札価格0.10ドルおよび0.20ドルとを含む要求を提出している。工程502では、対象キーワードMP3と、現在価格0.30ドルと、履歴入札価格0.10ドルおよび0.20ドルと、入札者Aに関連付けられている識別子とを含む推定価格要求が受信される。例えば、入札者Aは、クライアントデバイスを通して要求を送信できる。この例において、対象キーワードMP3に対する入札者の履歴入札価格の存在が示すように、入札者Aは、以前に対象キーワードMP3に入札したことがあると判定される。したがって、推定入札価格は、400などの処理を用いて、対象キーワードMP3に対する入札者Aの履歴入札価格および現在入札価格Ps0.30ドルに少なくとも部分的に基づいて、入札者Aのために決定される。工程504では、対象キーワードMP3に対する入札者Aの複数の履歴入札価格、対象キーワードMP3に対する全入札者の複数の履歴入札価格、および、対象キーワードMP3以外のキーワードに対する全入札者の複数の履歴入札価格が取得される。いくつかの実施形態において、履歴データは、クライアントおよび/またはサーバシステムのストレージから取得できる。工程506では、対象キーワードMP3に対する入札者Aの複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分が決定される。例では、この平均増分をF1と表す。この例において、入札者Aの履歴入札データは、対象キーワードMP3に対する入札者Aの一連の履歴入札価格が、0.10ドル、0.20ドル、0.30ドルであることを示している。したがって、平均増分F1は、処理400の工程404に関して説明した技術を用いて次のように決定されうる。201工程508では、対象キーワードMP3に対する全入札者の複数の履歴入札価格における2つの連続した入札価格の間の平均増分が決定される。例では、この平均増分をF2と表す。この例において、入札者A以外の入札者の履歴入札データは、対象キーワードMP3に対する一連の履歴入札価格が、0.10ドル、0.20ドル、0.30ドル、0.50ドル、0.70ドルであることを示している。したがって、平均増分F2は、処理400の工程406に関して説明した技術を用いて次のように決定されうる。4015工程510では、要求に含まれる現在入札価格0.30ドルからの他の入札者の平均入札価格増分が決定される。例では、この平均増分をF3と表す。この例において、3人の他の入札者入札者B、入札者C、および、入札者Dの履歴入札データは、3人の入札者の各々が、要求に含まれる現在入札価格0.30ドルで一度入札し、次いで、後の入札イベントで入札価格を上げたことを示している。例において、現在入札価格での入札と、後の入札は、対象キーワードまたは別のキーワードに対するものでありうる。入札者B、入札者C、および、入札者Dの関連履歴入札データは以下の通りである。入札者B:0.3,0.5、入札者C:0.3,0.7、入札者D:0.3,0.8。したがって、平均増分F3は、処理400の工程408に関して説明した技術を用いて次のように決定されうる。3037工程512では、修正価格が決定される。例では、修正価格をPrと表す。この例では、W1=0.1、W2=0.5、および、W3=0.4であるため、修正価格は以下のように決定される。Pr=PsΔP=PsW1×F1W2×F2W3×F3=0.30.1×0.10.5×0.150.4×0.37=0.30.233=0.533工程514では、修正価格が入札者Aに返される。Pr0.533ドルが入札者Aに返される推定入札価格として決定される。いくつかの実施形態において、推定入札価格を決定したウェブサイトまたは検索エンジンは、要求元の入札者に推薦する価格として、その入札価格を用いる。図6は、対象キーワードの入札価格の推定値を提供するためのシステムの一実施形態を示す図である。これらのモジュールおよびサブモジュールは、1または複数のプロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、特定の機能を実行するよう設計されたプログラム可能論理デバイスおよび/または特定用途向け集積回路などのハードウェアとして、もしくは、それらの組み合わせとして実装することができる。いくつかの実施形態において、モジュールおよびサブモジュールは、コンピュータデバイスパーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置などに本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなどに格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。モジュールおよびサブモジュールは、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。受信モジュール610は、クライアントシステムを通して入札者が送信した対象キーワードに対する価格要求を受信するよう構成されている。入札歴判定モジュール620は、要求に関連付けられている入札者が、要求に含まれる対象キーワードへの入札に以前に参加したことがあるか否かを判定するよう構成されている。要求についての入札歴判定モジュール620の判定結果がNoであるすなわち、入札者が以前に対象キーワードに入札したことがないと判定された場合、推定入札価格決定モジュール630は、対象キーワードの基準価格を決定するよう構成されている。いくつかの実施形態において、推定入札価格として用いられる基準価格を決定する例は、処理300である。逆に、要求についての入札歴判定モジュール620の判定結果がYesであるすなわち、入札者が以前に対象キーワードに入札したことがあると判定された場合、推定入札価格決定モジュール630は、履歴入札データに基づいて、要求に含まれる現在入札価格を修正するよう構成されている。いくつかの実施形態において、推定入札価格として用いられる修正価格を決定する例は、処理400である。フィードバックモジュール640は、推定入札価格決定モジュール630によって決定された推定入札価格に基づいて、対象キーワードの価格をクライアントに返すよう構成されている。図7は、フィードバックモジュールの一例である。いくつかの実施形態において、システム600のフィードバックモジュール640は、図7の例のように実装される。例において、フィードバックモジュールは、比較サブモジュール641およびフィードバックサブモジュール642を備える。比較サブモジュール641は、推定入札価格決定モジュール630によって決定された推定入札価格を、要求に関連付けられている入札者のための対象キーワードの上限価格と比較するよう構成されている。フィードバックサブモジュール642は、推定入札価格が上限価格よりも高い場合には推定入札価格をクライアントに返すが、推定入札価格が上限価格以上である場合には上限価格の値をクライアントに返すよう構成されている。いくつかの実施形態において、フィードバックモジュール640は以下を含む:例えば、処理200について説明したのと同様の技術を用いて、対象キーワードに対する入札者の購入価格の平均および標準偏差を取得するよう構成された上限決定モジュール。上述の実装手段の説明からわかるように、当業者であれば、ソフトウェアおよび必要な共通のハードウェアプラットフォームを用いて本開示を実現できることを明確に理解できる。かかる理解に基づいて、本開示の技術的提案は、本質的に、あるいは、既存の技術に寄与する部分に関して、ソフトウェア製品の形態で実現でき、かかるコンピュータソフトウェア製品は、ROM/RAM、ディスケット、および、コンパクトディスクなどの記憶媒体に格納され、一組の計算装置パーソナルコンピュータ、サーバ、または、ネットワーク装置であってよいに、本開示の実施形態に記載された手段または手段の特定の部分を実行させるために用いられる特定の数のコマンドを含みうる。本開示に含まれる実施形態の各々は、漸進的に記載されており、それらの記載は、各実施形態において同一または同様の部分については相互に参照されてよく、各実施形態の説明は、他の実施形態と異なる部分に重点を置いている。特に、システムの実施形態に関しては、基本的に方法の実施形態と同様であるため、比較的簡単な記載になっており、関連する態様については、方法の実施形態の説明の一部を参照できる。上述のシステムの実施形態は概略にすぎず、別個の部分として本明細書に記載した要素は、物理的に別個であっても別個でなくてもよく、要素として図示した部分は、物理的な要素であってもなくてもよく、すなわち、それらは、1つの場所に配置されてもよいし、複数のネットワーク要素上に分散されてもよい。本開示の目的を達成するための実際の要件に基づいて、上述のモジュールの一部またはすべてが選択されてよい。当業者であれば、創造的な作業を費やすことなく理解および実施できる。本開示は、多くの汎用または専用コンピュータシステム環境または構成で利用できる。例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、ハンドヘルドデバイスまたは携帯型装置、タブレット型の装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電子機器、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたは装置の内の任意のものを備える分散型コンピュータ環境などである。本開示は、コンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能なコマンドプログラムモジュールなどの一般的なコンテキストで記述されてよい。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクの実行または特定の抽象データ型の実施のためのルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを備える。本開示は、分散型コンピュータ環境で実施されてもよく、かかる分散型コンピュータ環境では、通信ネットワークを介して接続されたリモート処理装置によってタスクが実行される。分散型コンピュータ環境において、プログラムモジュールは、記憶装置を備えるローカルまたはリモートコンピュータの記憶媒体に格納されうる。上述の記載は、本開示を実施する具体的な手段にすぎず、当業者は、本開示の原理から逸脱することなく、多くの変更および変形を行うことが可能であり、かかる変更および変形も本開示の保護の範囲内と見なされるべきであることが指摘される。上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。"