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技術 製品およびブランドを販売促進するために対象となるコンテンツをウエブサイト訪問者に配信する方法および装置

出願人 レゾネイトネットワークス、インコーポレイテッド
発明者 ハン、アンドレアスジェイ.タッバル、ニコラステイラー、セアラブレイディー、ジョン
出願日 2010年11月22日 (8年9ヶ月経過) 出願番号 2012-545973
公開日 2013年5月2日 (6年4ヶ月経過) 公開番号 2013-515322
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機 検索装置 計算機間の情報転送
主要キーワード 初期重み値 企業連合 目標グループ 関心値 労働組合 探索期間 使用グループ 問題提起
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2013年5月2日)のものです。
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図面 (20)

課題・解決手段

コンピュータが実施する調査に参加する視聴者に関連する態度値に基づいて対象とするコンテンツ視聴者コンピュータに配信するためのウエブサイトを選択する方法を開示する。調査回答情報、並びに視聴者に関連するウエブサイト訪問情報および人口学的情報収集して中央データベース内に記憶してよい。態度値は視聴者の調査回答情報および/またはその他の情報から決定してよい。態度値は問題、話題製品サービスなどについての視聴者の見方を示してよい。他のウエブサイト訪問情報と共に態度値を用いて、対象とするコンテンツを視聴者に配信するためのウエブサイトを選択してよい。

概要

背景

インターネット広告主やその他のコンテンツプロバイダウエブサイトコンテンツ広告を含むがこれに限定されない)をインターネット視聴者に配信するのに用いられている。視聴者は個人、人のグループ(同じ家に住む人など)、および/または個人または人のグループに関連する機器インターネットブラウザを用いる機器またはコンピュータなどであるがこれに限定されない)でよい。

概要

コンピュータが実施する調査に参加する視聴者に関連する態度値に基づいて対象とするコンテンツを視聴者コンピュータに配信するためのウエブサイトを選択する方法を開示する。調査回答情報、並びに視聴者に関連するウエブサイト訪問情報および人口学的情報収集して中央データベース内に記憶してよい。態度値は視聴者の調査回答情報および/またはその他の情報から決定してよい。態度値は問題、話題製品サービスなどについての視聴者の見方を示してよい。他のウエブサイト訪問情報と共に態度値を用いて、対象とするコンテンツを視聴者に配信するためのウエブサイトを選択してよい。

目的

本発明のいくつかの(必ずしも全てではない)実施の形態の利点は、特定の態度および/または価値を有する可能性がある視聴者に対象となるコンテンツを配信しまたは表示するためにウエブサイトを選択する方法およびシステムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
2件
牽制数
1件

この技術が所属する分野

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請求項1

コンピュータが実施する調査に参加する視聴者について決定される態度値と、視聴者のウエブサイト訪問情報および人口学的情報とに基づいて、視聴者コンピュータに接続するディスプレイで見るようにコンテンツを送信する方法であって、参加視聴者コンピュータからコンピュータネットワークにより送信される調査回答情報中央データベースで受信することと、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を前記中央データベースで受信することと、(1)参加視聴者および(2)調査回答情報を送信してこない不参加視聴者に関連する人口学的情報を中央データベースで受信することと、前記調査回答情報からの価値志向情報購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報買物関心情報、および企業関与情報から成るグループから選択される情報を決定することと、前記価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の1つ以上に少なくとも部分的に基づいて非視聴者コンピュータを用いて前記参加視聴者毎の態度値を決定することと、前記非視聴者コンピュータを用いて前記ウエブサイト訪問情報および態度値からウエブサイト品質訪問インデックス(QVI)値を決定することと、前記ウエブサイトの前記QVI値に基づいて前記ウエブサイトにコンテンツを提供することと、前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つが前記ウエブサイトにアクセスすると、前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つに前記コンピュータネットワークによりコンテンツを送信することと、を含むコンテンツを送信する方法。

請求項2

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネットサポートスコアユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、ユニークビジタあたりのページインデックス広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループから選択された値に基づく、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項3

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、ユニークビジタあたりのページインデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループの2つ以上から選択された値に基づく、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項4

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、ユニークビジタあたりのページインデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループの3つ以上から選択された値に基づく、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項5

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから選択された値に基づく、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項6

前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つに接続するディスプレイに前記コンテンツを表示するステップを更に含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項7

前記QVI値は、(1)選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した、選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの百分率と、(2)前記選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した参加視聴者コンピュータの百分率との、コンピュータによる比較から少なくとも部分的に決定される、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項8

選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した、選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの前記百分率は、(1)前記選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した、前記選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの数と、(2)前記選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの数との、コンピュータによる比較に基づいて決定される、請求項7記載のコンテンツを送信する方法。

請求項9

前記中央データベース内で、前記態度値、前記調査回答情報、前記ウエブサイト訪問情報、および人口学的情報を参加視聴者毎の匿名識別子に関連付けるステップを更に含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項10

QVI値を決定する前記ステップは、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を、前記参加視聴者コンピュータおよび前記不参加視聴者に関連する人口学的情報に基づく係数で重みを付けるステップを含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項11

前記人口学的情報は、年齢収入性別国勢調査地域、人種教育レベル宗教、宗教行事への参加の頻度労働組合への加入、およびインターネット使用頻度の情報から成るグループから選択する、請求項10記載のコンテンツを送信する方法。

請求項12

QVI値を決定する前記ステップは、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報に、ウエブサイト訪問情報を受ける期間に基づく係数で重みを付けるステップを含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項13

QVI値を決定する前記ステップは、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報に、前記調査回答情報の受信と前記QVI値の決定との間の時間の量に基づく係数で重みを付けるステップを含む、請求項12記載のコンテンツを送信する方法。

請求項14

前記QVI値を決定することは、前記参加視聴者コンピュータに関連する態度値に基づいて前記ウエブサイトのネット・サポート・スコアを決定することと、前記ウエブサイトのネット・サポート・スコアを他のウエブサイトのネット・サポート・スコアに対してランク付けすること、とを含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項15

前記QVI値を決定することは、所定の期間中に前記ウエブサイトを訪問した参加視聴者コンピュータのしきい値数を決定すること、を更に含む、請求項14記載のコンテンツを送信する方法。

請求項16

前記QVI値を決定することは、前記所定の期間中に前記ウエブサイトを訪問した、前記選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータのしきい値数を決定すること、を更に含む、請求項14記載のコンテンツを送信する方法。

請求項17

前記ウエブサイト訪問情報は、ウエブサイトURL情報、ウエブサイトページ訪問情報セッション情報オンライン購入情報探索期間情報、訪問時間情報訪問期間情報、および訪問日時情報を含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項18

前記ウエブサイト訪問情報は、ページの長さ、或るページの広告の数、或るページの広告の位置、および或るページの広告の大きさ、の情報の1つ以上に基づくページクラッタ情報を含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項19

前記調査回答情報は30日以上離れた異なる2日に前記参加視聴者コンピュータの1つから受信する、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項20

前記態度値は、価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の2つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項21

前記態度値は、価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の3つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項22

前記参加視聴者コンピュータは複数の態度値に関連する、請求項21記載のコンテンツを送信する方法。

請求項23

前記複数の態度値の1つは価値志向情報から決定する、請求項22記載のコンテンツを送信する方法。

請求項24

コンピュータネットワークにより前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つに前記コンテンツを送信するステップは、前記所定の期間中に前記ウエブサイトを訪問した参加視聴者コンピュータに関連する人口学的情報に部分的に依存する、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項25

前記ウエブサイトのQVI値に基づいて前記コンテンツを前記ウエブサイトに提供するステップは、前記所定の期間中に前記ウエブサイトを訪問した不参加視聴者コンピュータに関連する人口学的情報に部分的に依存する、請求項24記載のコンテンツを送信する方法。

請求項26

前記ウエブサイト訪問情報は少なくとも複数のセッション期間に関係する、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項27

前記複数のセッション期間は30日以上の期間を含む、請求項26記載のコンテンツを送信する方法。

請求項28

前記調査回答情報を前記参加視聴者コンピュータから受信してから30日以上後に、追加の調査回答情報を追加の参加視聴者コンピュータから受信するステップと、前記追加の参加視聴者コンピュータから前記コンピュータネットワークにより送信される前記追加の調査回答情報を中央のデータベースで受信するステップと、前記調査回答情報および前記追加の調査回答情報に基づいて前記参加および追加の参加視聴者コンピュータ毎の態度値を決定するステップと、を更に含む、請求項1記載のコンテンツを送信する方法。

請求項29

ウエブサイトに表示するコンテンツを決定する方法であって、参加視聴者コンピュータからコンピュータネットワークにより送信される調査回答情報を中央データベースで受信することと、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を前記中央データベースで受信することと、(1)参加視聴者および(2)調査回答情報を送信してこない不参加視聴者に関連する人口学的情報を前記中央データベースで受信することと、前記調査回答情報からの価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、購入関心情報、ブランド属性情報、買物関心情報、および企業関与情報から成るグループから選択される情報を決定することと、前記価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の1つ以上に少なくとも部分的に基づいて前記参加視聴者毎の態度値を決定することと、前記ウエブサイト訪問情報および態度値からウエブサイトの品質訪問インデックス(QVI)値を決定することと、前記ウエブサイトのQVI値に基づいて前記ウエブサイトにコンテンツを提供することと、を含むコンテンツを決定する方法。

請求項30

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、ユニークビジタあたりのページインデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループから選択された値に基づく、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項31

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、ユニークビジタあたりのページインデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループの2つ以上から選択された値に基づく、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項32

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)0.インデックス、ユニークビジタあたりのページインデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループの3つ以上から選択された値に基づく、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項33

前記QVI値は、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、ネット・サポート・スコア、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから選択された値に基づく、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項34

前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つに接続するディスプレイに前記コンテンツを表示するステップを更に含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項35

前記QVI値は、(1)選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した、選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの百分率と、(2)前記選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した参加視聴者コンピュータの百分率との、コンピュータによる比較から少なくとも部分的に決定される、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項36

選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した、選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの前記百分率は、(1)前記選択された期間中に前記ウエブサイトを訪問した、前記選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの数と、(2)前記選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータの数との、コンピュータによる比較に基づいて決定される、請求項35記載のコンテンツを決定する方法。

請求項37

前記中央データベース内で、前記態度値、前記調査回答情報、前記ウエブサイト訪問情報、および人口学的情報を参加視聴者毎の匿名識別子に関連付けるステップを更に含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項38

QVI値を決定する前記ステップは、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を、前記参加視聴者コンピュータおよび前記不参加視聴者に関連する人口学的情報に基づく係数で重みを付けるステップを含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項39

QVI値を決定する前記ステップは、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報に、ウエブサイト訪問情報を受ける期間に基づく係数で重みを付けるステップを含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項40

QVI値を決定する前記ステップは、前記参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報に、前記調査回答情報の受信と前記QVI値の決定との間の時間の量に基づく係数で重みを付けるステップを含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項41

前記QVI値を決定することは、前記参加視聴者コンピュータに関連する態度値に基づいて前記ウエブサイトのネット・サポート・スコアを決定することと、前記ウエブサイトのネット・サポート・スコアを他のウエブサイトのネット・サポート・スコアに対してランク付けすること、とを含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項42

前記QVI値を決定することは、所定の期間中に前記ウエブサイトを訪問した参加視聴者コンピュータのしきい値数を決定すること、を更に含む、請求項41記載のコンテンツを決定する方法。

請求項43

前記QVI値を決定することは、前記所定の期間中に前記ウエブサイトを訪問した、前記選択された態度値に関連する参加視聴者コンピュータのしきい値数を決定すること、を更に含む、請求項41記載のコンテンツを決定する方法。

請求項44

前記ウエブサイト訪問情報は、ウエブサイトURL情報、ウエブサイトページ訪問情報、セッション情報、オンライン購入情報、探索期間情報、訪問時間情報、訪問期間情報、および訪問日時情報を含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項45

前記ウエブサイト訪問情報は、ページの長さ、或るページの広告の数、或るページの広告の位置、および或るページの広告の大きさ、の情報の1つ以上に基づくページクラッタ情報を含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項46

前記態度値は、価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の2つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

請求項47

前記調査回答情報を前記参加視聴者コンピュータから受信してから30日以上後に、追加の調査回答情報を追加の参加視聴者コンピュータから受信するステップと、前記追加の参加視聴者コンピュータから前記コンピュータネットワークにより送信される前記追加の調査回答情報を中央のデータベースで受信するステップと、前記調査回答情報および前記追加の調査回答情報に基づいて前記参加および追加の参加視聴者コンピュータ毎の態度値を決定するステップと、を更に含む、請求項29記載のコンテンツを決定する方法。

技術分野

0001

(関連出願の相互参照
本出願は、先に出願した米国特許出願番号第12/644,892号、2009年12月22日出願の「対象となるコンテンツウエブサイト訪問者に配信する方法および装置(Method and Apparatus for Delivering Targeted Content to Website Visitors)」に関連し、その一部の継続であり、またその利益を主張するものであり、また、仮特許出願番号第61/238,004号、2009年8月28日出願の「対象となるコンテンツをウエブサイト訪問者に配信する方法および装置(Method and Apparatus for Delivering Targeted Content to Website Visitors)」に関連し、またその優先権を主張するものである。

0002

本発明は、対象となるコンテンツを複数のウエブサイト訪問者(視聴者(audience member)と呼ぶ)に表示するために1つ以上の最適ウエブサイトを決定するための方法および装置に関する。

背景技術

0003

インターネット広告主やその他のコンテンツプロバイダがウエブサイトコンテンツ(広告を含むがこれに限定されない)をインターネット視聴者に配信するのに用いられている。視聴者は個人、人のグループ(同じ家に住む人など)、および/または個人または人のグループに関連する機器インターネットブラウザを用いる機器またはコンピュータなどであるがこれに限定されない)でよい。

発明が解決しようとする課題

0004

対象となるコンテンツ(すなわち、全員にではないが一部の視聴者に特に興味のあるコンテンツ)を特定の態度または意見を持つ視聴者に配信して、製品サービスブランドを選択的に販売促進する必要が常に存在する。コンテンツプロバイダおよび広告主が、特定の態度を持つ視聴者に対象となるコンテンツを配信するのに最適なウエブサイトを選択するとき、その能力は限られている。

0005

更に、これまでコンテンツプロバイダおよび広告主は、特定の態度および/または価値を持つ視聴者が訪れる可能性があり、同時に、対立する態度および/または価値を持つ視聴者が訪れる可能性がない、対象となるコンテンツを配信するためにウエブサイトを選択することができなかった。したがって、対象となるコンテンツを視聴者に配信するための改善された方法およびシステムが必要である。

0006

本発明のいくつかの(必ずしも全てではない)実施の形態の利点は、特定の態度および/または価値を有する可能性がある視聴者に対象となるコンテンツを配信しまたは表示するためにウエブサイトを選択する方法およびシステムを提供することである。また本発明のいくつかの(必ずしも全てではない)実施の形態の利点は、対象となるコンテンツを配信したい視聴者とは対立する態度および/または価値を有する視聴者が訪れる可能性が少ない対象となるコンテンツを配信しまたは表示するためにウエブサイトを選択する方法およびシステムを提供することである。

0007

本発明の種々の実施の形態の更なる利点は、部分的には以下の記述で説明されており、また部分的には本発明の記述からおよび/または実施の形態から当業者に明らかになる。

課題を解決するための手段

0008

上述の問題提起答えて、本出願者たちは、コンピュータが実施する調査に参加する視聴者について決定される態度値と、視聴者のウエブサイト訪問情報および人口学的情報とに基づいて、視聴者コンピュータに接続するディスプレイにコンテンツを表示する新たな方法を開発した。その方法は、参加視聴者コンピュータからコンピュータネットワークにより送信される調査回答情報中央データベースで受信することと、参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を中央データベースで受信することと、(1)参加視聴者および(2)調査回答情報を送信してこない不参加視聴者に関連する人口学的情報を中央データベースで受信することと、非視聴者コンピュータを用いた調査回答情報、ウエブサイト訪問情報、および人口学的情報の1つ以上に基づいて参加視聴者毎に態度値を決定することと、非視聴者コンピュータを用いてウエブサイト訪問情報からウエブサイトの品質訪問インデックス(Quality Visitation Index)(QVI)値を決定すること(ただし、QVI値目標グループリーチ(Reach)インデックス、対立グループリーチインデックス、ネットサポートスコアユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス(a minutes per unique visitor index)、ユニークビジタあたりのページインデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスから成るグループから選択された値に基づくものである)と、ウエブサイトのQVI値に基づいてそのウエブサイトにコンテンツを提供することと、前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つがそのウエブサイトにアクセスすると前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つにコンピュータネットワークによりコンテンツを送信することと、前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つに接続するディスプレイにコンテンツを表示することとを含む。

0009

本出願者たちは、コンピュータが実施する調査に参加する視聴者について決定される態度値と、視聴者のウエブサイト訪問情報および人口学的情報とに基づいて、視聴者コンピュータに接続するディスプレイで見れるようにコンテンツを送信する新たな方法を開発した。その方法は、参加視聴者コンピュータからコンピュータネットワークにより送信される調査回答情報を中央データベースで受信することと、参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を中央データベースで受信することと、(1)参加視聴者および(2)調査回答情報を送信してこない不参加視聴者に関連する人口学的情報を中央データベースで受信することと、調査回答情報からの価値志向情報購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心(purchase engagement)情報、買物関心情報、および企業関与情報から成るグループから選択される情報を決定することと、価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の1つ以上に少なくとも部分的に基づいて非視聴者コンピュータを用いて参加視聴者毎の態度値を決定することと、非視聴者コンピュータを用いてウエブサイト訪問情報および態度値からウエブサイトの品質訪問インデックス(QVI)値を決定することと、ウエブサイトのQVI値に基づいてそのウエブサイトにコンテンツを提供することと、前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つがそのウエブサイトにアクセスすると前記参加または不参加の視聴者コンピュータの1つにコンピュータネットワークによりコンテンツを送信することとを含む。

0010

本出願者たちは更に、ウエブサイトに表示するコンテンツを決定する新たな方法を開発した。その方法は、参加視聴者コンピュータからコンピュータネットワークにより送信される調査回答情報を中央データベースで受信することと、参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報を中央データベースで受信することと、(1)参加視聴者および(2)調査回答情報を送信してこない不参加視聴者に関連する人口学的情報を中央データベースで受信することと、調査回答情報から価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、購入関心情報、ブランド属性情報、買物関心情報、および企業関与情報から成るグループから選択される情報を決定することと、価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報の1つ以上に少なくとも部分的に基づいて参加視聴者毎の態度値を決定することと、ウエブサイト訪問情報および態度値からウエブサイトの品質訪問インデックス(QVI)値を決定することと、ウエブサイトのQVI値に基づいてそのウエブサイトにコンテンツを提供することとを含む。

0011

理解されるように、上記の一般的な記述も以下の詳細な記述も具体例でありまた具体例に過ぎず、本発明の請求範囲を制限するものではない。

図面の簡単な説明

0012

本発明の理解を助けるために添付の図面を参照する。図中、同じ参照番号は同じ要素を指す。
本発明の第1の実施の形態に関して構成されたコンピュータネットワークの略図である。
本発明の第1の方法の実施の形態を示す流れ図である。
本発明の或る実施の形態に係る、オンライン調査に含まれる例示の問題の質問と、例示のオンライン調査回答オプションおよび回答計算表を示すスライドである。
本発明の或る実施の形態に係る、態度値を決定するのに用いてよい情報成分を示す略図である。
本発明の或る実施の形態に係る、一般的関心行動および関連する重みの例を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に係る、一般的関心レベルおよび関連する記述の例を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に係る、政治的関心レベルおよび関連する記述の例を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に係る、支持関心行動のグループ化の例を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に係る、支持関心レベルおよび関連する記述および値の例を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に関して用いてよい投影重みを決定する方法を示す流れ図である。
本発明の或る実施の形態に関して用いてよい投影重みを決定する方法を示す流れ図である。
本発明の或る実施の形態に関して用いてよい品質訪問インデックス値を決定する方法を示す流れ図である。
本発明の或る実施の形態に関して用いてよい品質訪問インデックス値を決定する方法を示す流れ図である。
ネット・サポート・スコアおよびQVI値に基づくウエブサイトのランキングを示すチャートを示す。
品質訪問インデックス値に基づくウエブサイトのランキングを示すチャートを示す。
本発明の或る実施の形態に係る、価値表現、価値志向、および価値文の関係を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に係る、買物関心レベルおよび関連する記述の例を示すチャートである。
本発明の或る実施の形態に係る、企業関与レベルおよび関連する記述の例を示すチャートである。

実施例

0013

以下に本発明の第1の実施の形態について詳細に述べるが、その一例を添付の図に示す。図1において、コンピュータネットワーク10はコンピュータ100を含んでよい。コンピュータ100は、ここに述べる方法を実施するための常駐プログラムを備える専用コンピュータでもよいし、ここに述べる方法を実施することができるソフトウエアプログラムされた汎用コンピュータでもよい。コンピュータ100は接続124を介して、中央データベース110から情報を受信しまたこれに情報を記憶してよい。またコンピュータ100は接続130を介してネットワーク200に接続してよい。ネットワーク200は好ましくはインターネットである。接続124および130は電子情報を送信することができる任意の接続手段でよい。

0014

中央データベース110は、コンピュータ100で用いる情報を記憶する1つ以上の個別のデータベースおよび/またはデータベース表を含んでよい。中央データベース110内に記憶する情報は、調査回答情報112、人口学的情報114、ウエブサイト訪問情報116、態度値情報118、品質訪問インデックス(QVI)情報120、ネット・サポート・スコア情報122、並びにデータベース内に記憶することができるここに述べる任意の他の情報を含んでよい。中央データベース110は、調査回答情報、人口学的情報、ウエブサイト訪問情報、および態度値情報を、参加視聴者および/またはその情報に関係する参加視聴者コンピュータの匿名識別子と関連付けてよい。

0015

ネットワーク200は複数の参加視聴者コンピュータ300に接続してよく、コンピュータ300はディスプレイ302に接続しまた複数の参加視聴者304に関連する。参加視聴者304はコンピュータ300を用いて1台以上のウェブサーバ500からウエブサイトにアクセスしてよい。ウェブサーバ500はワールドワイドウェブの一部を形成し、インターネット200を介して接続する。「参加」視聴者コンピュータ300および「参加」視聴者304を「参加」と呼ぶのは、それぞれが、オンライン調査回答情報のコンピュータ100への提供に参加するのに用いられるからである。視聴可能なウエブサイトコンテンツは1台以上のウエブサーバ500から送信してよく、また参加視聴者304が視聴できるように参加視聴者コンピュータ300はこれをディスプレイ302に表示してよい。ネットワーク200は、不参加視聴者310に関連する複数の不参加視聴者コンピュータ306にも接続してよい。

0016

中央データベース100内に記憶されるオンライン調査質問はコンピュータ100から参加視聴者コンピュータ300に送信してよい。参加視聴者304はそれぞれのコンピュータ300を用いて、オンライン調査回答情報(すなわち、オンライン調査質問への回答)をインターネット200によりコンピュータ100に送信してよい。参加視聴者コンピュータ300のウエブサイト訪問情報もその参加視聴者についてインターネット200によりコンピュータ100に送信してよい。別の実施の形態では、オンライン調査質問は、1台以上の第三者コンピュータ400に関連する1つ以上の第三者データベース402内に記憶してよい。かかる実施の形態では、オンライン調査質問は第三者コンピュータ400から参加視聴者304に送ってよい。その後、調査回答情報は参加視聴者コンピュータ300からコンピュータ100に、直接インターネットを通してまたは1台以上の第三者コンピュータ400を通して送ってよい。

0017

コンピュータ100は、1台以上のコンピュータ400および関連するデータベースまたは1つ以上の第三者データプロバイダが保持するデータベース表402に接続し、またはこれらからその他の方法で情報を受信してよい。第三者データプロバイダコンピュータ400および関連するデータベースまたはデータベース表402は、複数の不参加視聴者310に関係する、また複数の参加視聴者304の一人以上に関係する可能性のある、人口学的情報および/またはウエブサイト訪問情報を記憶してよい。第三者データプロバイダコンピュータ400は不参加視聴者の人口学的情報を、不参加視聴者コンピュータ306から、および/または他のオンライン源および/またはオフライン源から受信してよい。不参加視聴者の人口学的情報は第三者コンピュータ400からコンピュータ100に、インターネット接続410により、または直接の電気信号接続などの別の手段420により、または電子情報記憶媒体を介して送信してよい。第三者データプロバイダの例としてニールセン社(Nielsen Company)、コムスコア(comScore)、およびアクシオム(Acxiom)があるが、これらに限定されない。

0018

コンピュータ100は接続またはその他の方法で1台以上のウエブサーバ500から情報を受信してよい。ウエブサーバ500は接続510およびインターネット200により参加視聴者コンピュータ300に、並びに不参加視聴者310に関連するコンピュータ306およびディスプレイに、ウエブサイトコンテンツを送信してよい。情報はコンピュータ100とウエブサーバ500との間で、インターネット200により、または直接の電気信号接続などの別の手段520により、または電子情報記憶媒体を介して送信してよい。

0019

図1および図2において、本発明の或る実施の形態に係る方法は次のように行ってよい。方法600は、参加および/または不参加の視聴者コンピュータ300および306に接続するディスプレイ302にコンテンツを表示するために1つ以上のウエブサイトを選択するのに用いてよい。コンテンツは、1つ以上の態度値で表される1つ以上の特定の態度を有すると思われる視聴者304および310が訪問する1つ以上のウエブサイトの一部として表示することを目標にしてよい。コンテンツを表示するために選択するウエブサイトは、視聴者に対する特定の製品、サービス、および/またはブランドの販売促進を最適にする基準に基づいて選択してよい。

0020

図2において、ステップ602で、参加視聴者304は参加視聴者コンピュータ300を用いてオンライン調査回答情報112をコンピュータ100に提供してよい。オンライン調査回答情報112は、関連する参加視聴者コンピュータ300を用いて参加視聴者304がオンライン調査を要求した結果、またはコンピュータ100または他のコンピュータが未承諾オンライン調査を参加視聴者コンピュータ300に行った結果、提供してよい。コンピュータ100は調査回答情報112を中央データベース110内に記憶して、特定の参加視聴者304の調査回答情報とその特定の参加視聴者コンピュータ300および/またはその特定の参加視聴者304の匿名識別子とを関連付けてよい。

0021

好ましくは(必ずしも必要ではないが)、調査回答情報112は少なくとも1,000台の参加視聴者コンピュータ300から、より好ましくは少なくとも3,000台の参加視聴者コンピュータから、そして最も好ましくは4,000台以上の参加視聴者コンピュータから収集してよい。また好ましくは、調査回答情報112は時間的に離れた複数の調査「波」のコースにより参加視聴者コンピュータ300から受信する。好ましくは、調査「波」は1日以上離れて、より好ましくは30日以上離れて、最も好ましくは約3ヶ月以上離れて受ける。また好ましくは、参加視聴者304は3つ以上の調査波に応じて調査回答情報112を提供する。各調査波の中の調査質問は同じでもよいし異なってもよい。

0022

調査回答情報112は以下の情報のカテゴリを決定するのに用いてよい。すなわち、ブランド属性情報を含む(しかしこれに限定されない)オフラインおよびオンライン購入情報、価値志向情報、異なる購入カテゴリの相対的価値志向を示す購入カテゴリ情報、購入品の価格、利便性、およびブランドの相対的重要度を示す購入志向情報、潜在的購入の態度調査が行われたことを示す購入関心情報、買物関心情報、企業関与情報などである。

0023

図1および図14において、価値志向情報は、一組の質問への回答(調査回答情報)を視聴者コンピュータ300で入力することにより決定してよい。調査回答情報は視聴者コンピュータ300から中央コンピュータ100に送ってよく、また中央データベース110内に記憶してよい。コンピュータ100は調査回答情報の統計的解析を行って、複数の価値表現1000毎に、数値スコア(例えば1−5の範囲の)を決定してよい。数値スコアは視聴者に対する各価値表現の重要度を示してよい。

0024

コンピュータ100は、視聴者の価値表現1000スコアと複数の価値志向グループ1010の定義に関連する価値表現スコア要求とを比較してよい。これにより、この比較に基づいて視聴者コンピュータ300が1つ以上の価値志向グループ1010と低い、中間、または高い類似性を有すると価値表現スコアが認めるかどうか、コンピュータ100は決定してよい。この類似性は価値志向情報を含んでよい。コンピュータ100は、視聴者コンピュータ300と各価値志向グループ1010との類似性を示す情報をデータベース110内に記憶してよい。価値志向グループ1010はそれぞれに関連する価値文1020を有してよい。価値志向グループ1010は視聴者コンピュータのグループの特性を決定するのに用いてよい。

0025

購入カテゴリ情報も調査情報から決定してよい。購入カテゴリグループは、食料衣服、住宅などの特定の製品またはサービスのタイプについての視聴者の価値志向を示してよい。コンピュータ100は視聴者コンピュータ300の価値表現スコアと、複数の購入カテゴリグループの定義に関連する価値表現スコア要求とを比較してよい。この比較に基づいて視聴者コンピュータ300が1つ以上の購入カテゴリグループと低い、中間、または高い類似性を有すると価値表現スコアが認めるかどうか、コンピュータ100は決定してよい。この類似性レベルは購入カテゴリ情報を含んでよい。コンピュータ100は視聴者コンピュータ300と各購入カテゴリグループとの類似性を示す情報を記憶してよい。

0026

例えば、視聴者コンピュータ300と価値志向が類似性を示す6つの購入カテゴリグループ(栄養食品嗜好食品、視聴者の身に着けるもの、視聴者の住宅を飾るもの、視聴者が人前で見せるもの、および視聴者が消費するサービスに関するもの)があるとする。以下に説明するように、購入カテゴリグループを価値志向グループの代わりに用いてよい。

0027

調査回答情報は、特定の購入の価格、利便性(または入手しやすさ)、およびブランドの相対的重要度を示す、視聴者コンピュータ300の購入志向情報を決定するのにも用いてよい。価格、利便性、およびブランドの相対的重要度は数値スコアまたはランキングにより示してよく、また広く全ての購入に適用してよく、または例えば購入カテゴリグループを含む購入のグループに適用してよい。購入志向情報はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0028

図1および図15において、調査回答情報112はまた、購入全体または購入のカテゴリについて視聴者コンピュータ300と1つ以上の買物関心グループ1030との類似性の形の買物関心情報を決定するのに用いてよい。買物関心グループ1030は買物特性1040にそれぞれ関連してよい。買物関心のレベルは視聴者コンピュータ300毎にコンピュータ100で決定してよく、またこれを用いて任意の視聴者の定義すなわちグループの買物関心のレベルを決定してよい。買物関心のレベルは、コンピュータ100で中央データベース110内に記憶する買物関心情報を含んでよい。例えば、図15に示す4つの買物関心グループ1030のそれぞれに入る35−45女性百分率はコンピュータ100で決定してよい。

0029

図1および図16において、調査回答情報112はまた、視聴者コンピュータ300と、それぞれが企業関与特性1060に関連する1つ以上の企業関与グループ1050との類似性の形の企業関与情報を決定するのに用いてよい。企業関与のレベルは視聴者コンピュータ300毎にまた視聴者のグループすなわち定義についてコンピュータ100で決定してよい。企業関与情報はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0030

調査回答情報112はまた、視聴者コンピュータ300と、1つ以上のブランド特性および関連する評定(品質(例えば、高い、低い)、パフォーマンス(例えば、最良、良、不良)、美的印象(例えば、愉快、不愉快)、機能性(例えば、最大、最小)新規性(例えば、最大、最小)、価値(例えば、高い、低い)、豪華さ(例えば、最大、最小)、使い易さ(例えば、最高最低)、特異性(例えば、最大、最小)、および/または評判(例えば、高い、低い)など)との類似性の形のブランド属性情報を決定するのに用いてよい。コンピュータ100は視聴者のブランド属性グループを決定してよく、また1つ以上のブランド属性特性および関連する評定と関連付けてよい。ブランド属性情報およびブランド属性グループはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0031

調査回答情報112はまた、参加視聴者304に関連する人口学的情報を含んでよい。調査回答情報112の一部である参加視聴者の人口学的情報は次のタイプの情報を含んでよい。すなわち、年齢収入性別国勢調査地域、人種、性的指向教育レベル宗教、宗教行事への参加の頻度労働組合への加入、インターネット使用頻度情報趣味、興味、性格特徴などである。認識されるように、上述の人口学的情報のリストは限定されたものではなく、本発明の実施の形態は視聴者に関係する任意のタイプの人口学的情報を用いてよい。

0032

改めて図2において、ステップ604で、参加および/または不参加の視聴者の人口学的情報114(調査回答情報112に含まれるものを除く)をコンピュータ100で受信してよい。人口学的情報114は不参加視聴者310および参加視聴者304について一人以上の第三者が収集してよく、またはオンラインおよび/またはオフラインの情報の他の源から取得してよい。第三者は、不参加視聴者310および/または参加視聴者304のオンライン挙動の追跡を含む(これに限定されない)任意の周知の方法で人口学的情報114を収集しまたは取得してよい。認識されるように、本発明の別の実施の形態では、不参加視聴者310に関連する、および/または参加視聴者304に関連する人口学的情報114は、一人以上の第三者がではなく、コンピュータ100のホストが収集してよい。

0033

特定の参加視聴者に関する人口学的情報114は、中央データベース内の参加視聴者304の匿名識別子にコンピュータ100で関連付けてよい。同様に、特定の不参加視聴者に関する人口学的情報114は、中央データベース内の不参加視聴者310の匿名識別子にコンピュータ100で関連付けてよい。更に、人口学的情報114は複数回、好ましくは波あたり少なくとも1回、より好ましくは月あたり少なくとも1回提供してよい。

0034

参加視聴者304に関する人口学的情報114は中央データベース内に記憶して、調査回答情報112に関して用いるのと同じ匿名識別子に関連付けてよい。不参加視聴者310に関する人口学的情報114は個々の不参加視聴者に特有でなく、オンライン視聴者の大きなグループを記述してよい。例えば、不参加視聴者310に関する人口学的情報114は、共通の地理的地域(例えば米国)内の多数の視聴者について、または或る共通の所属関係政治、収入、民族、人種、宗教、年齢、性別など)を有することを特徴とする任意の他のグループ内の多数の視聴者について収集してよい。より特定すると、本発明の好ましい実施の形態では、不参加視聴者310に関する人口学的情報114は、年齢範囲、性別、家計収入範囲、国勢調査地域、インターネット使用の強さ(重い/中間/軽い)などにより定義される個々の不参加視聴者に関するように、受信しまたは記憶してよい。

0035

更に図1および図2において、ステップ606で、参加視聴者コンピュータ300に関する、また可能性として不参加視聴者コンピュータ306に関する、ウエブサイト訪問情報116をコンピュータ100で受信してよい。ウエブサイト訪問情報116は、参加視聴者コンピュータ300および不参加視聴者コンピュータ306についてコンピュータ100で直接に、または1つ以上の第三者コンピュータ400および/または関連するデータベース402から収集してよい。しかし認識されるように、本発明の実施の形態は不参加視聴者コンピュータ306に関するウエブサイト訪問情報116を受信せずに実施してよい。

0036

全ての参加視聴者コンピュータ300について1−3ヶ月以上の期間(すなわち、波)にわたってかかるウエブサイト訪問情報を追跡することが好ましいが、認識されるように、本発明の目的とする範囲から逸れずに、一部の参加視聴者コンピュータは追跡プロセスから「外れて」よい。したがって、かかる参加視聴者コンピュータのウエブサイト訪問情報は、1−3ヶ月ではなく、1セッション、1日、または1週以上のコースにわたってのみ利用可能でよい。

0037

ウエブサイト訪問情報116は中央データベース110がコンピュータ100から受信してその中に記憶してよい。ウエブサイト訪問情報116の追跡は、参加および不参加の視聴者コンピュータ300および306上インストールされたソフトウエアを用いて、かかる情報の追跡用クッキーにより、または視聴者のオンライン挙動を追跡する任意の他の方法により実施してよい。

0038

ウエブサイト訪問情報116は、ウエブサイトURL情報、ウエブサイトチャネル訪問情報、ウエブサイトページ訪問情報、セッション情報、オンライン購入情報、探索期間情報、訪問時間情報訪問期間情報、訪問日時情報、およびウエブサイトページクラッタ情報を含むが、必ずしもこれらに限定されない。セッションの定義は、ウエブサイトを訪問することである。インターネットトラフィック測定基準は、或る期間中のウエブサイト、ウエブサイトチャネル、および/またはウエブサイトページへのユニークビジタの数(すなわち、「ユニークビジタ」)、或る期間中のウエブサイト、ウエブサイトチャネル、および/またはウエブサイトページへの訪問の数(すなわち、「訪問」)、或る期間中に見られたウエブサイトのウエブサイトページの数(すなわち、「見られたページ」)、或る期間中にウエブサイトで費やされた時間の長さ(分)、などであり、これらはウエブサイト訪問情報116の一部でよく、および/または情報116から取得してよい。或る期間中のウエブサイトへのユニークビジタの定義は、その期間中にそのウエブサイトを一度以上訪問した視聴者コンピュータである。視聴者コンピュータがその期間中にそのウエブサイトを一度以上訪問した場合は、その視聴者コンピュータはその期間中のユニークビジタとしては一人だけと数える。

0039

ウエブサイトチャネルは階層的にはウエブサイトとウエブサイトページの間にあってよい。ウエブサイトの一例を示すとMSN.comであり、ウエブサイトチャネルの一例を示すとMSN.comホームページの「スポーツ」ボタンからアクセスできるウエブサイトページの集合である。他に定義しない限り、ここで「ウエブサイト」と呼ぶ場合はウエブサイト全体、ウエブサイトチャネル、およびウエブサイトページを含むものとする。

0040

ウエブサイトページクラッタ情報は、ページの長さ、或るページの広告の数、或るページの広告の位置、或るページの広告が占める表面積の百分率(例えば、画素数)の情報、および或るページの広告の大きさの情報の1つ以上に基づいてよい。より特定すると、ウエブサイトページクラッタは、他のコンテンツに対して広告を表示するのに用いられるウエブサイトページの画素の相対的な数および位置、並びにそのページの非広告コンテンツと比べたときのその広告の目立ち具合を考慮に入れてよい。例えば、以下の項目はどれもページクラッタ値が高いことに関連してよい。すなわち、広告が少ないより多いこと、広告が大きいより小さいこと、および広告がページの下部にあるより上部にあることである。

0041

図2のステップ608で、参加視聴者の重み係数を、参加視聴者304の人口学的情報114と不参加視聴者310の人口学的情報とのコンピュータ100による比較に基づいて決定してよい。重み係数は参加視聴者304に関するウエブサイト訪問情報116および他の特性に重みを付けるのに用いてよく、年齢、性別などによる人口学的グループ化に関する参加視聴者の人口が同じ期間中の同じ人口学的グループに関する全オンライン人口の人口学的分布に一層密接に投影する(project)ようにする。

0042

図2のステップ610で、調査回答情報112、人口学的情報114、および/またはウエブサイト訪問情報116に基づいて、参加視聴者304に関連する態度値を決定してよい。態度値は、参加視聴者の政治的態度、法的態度、規制の態度、企業の態度、および/または製品の態度を示してよい。本発明のいくつかの実施の形態では、態度値は以下のタイプの情報(すなわち、ブランド属性情報、価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報)の1つ以上を全体的に含み、またはこれらに部分的に基づいてよい。

0043

ステップ612で、選択された態度値を有する参加視聴者の目標グループへの各ウエブサイトのリーチと、目標グループの選択された態度値とは異なる態度値を有する参加視聴者の対立グループへの全ウエブサイトのリーチとを決定してよい。決定されたリーチは、各ウエブサイトを訪問する、目標グループ内および対立グループ内の参加視聴者の数を示してよい。

0044

図2のステップ614で、目標グループへのウエブサイトのリーチと対立グループへのウエブサイトのリーチとの比較に基づいて、目標グループを目標としかつ対立グループを目標としないコンテンツを含む1つ以上のウエブサイトを選択してよい。一例では、対象となるコンテンツを配信するのに、目標グループと対立グループのリーチの間に最大の差を有するウエブサイトを選択することが好ましいことがある。

0045

図2のステップ616で、ステップ614で選択したウエブサイトをコンピュータが訪問すると、対象となるコンテンツを参加および不参加の視聴者コンピュータ300および306で表示してよい。

0046

図2のステップ608で述べた重み係数は図10Aおよび図10Bに示す方法を用いて決定してよい。図10Aおよび図10Bにおいて、ステップ800で、選択された解析期間内および同じ人口学的グループ(例えば、年齢グループ)内の各参加視聴者に同じ初期重み値割り当てよい。解析期間は、ウエブサイト訪問情報を参加視聴者304が利用できる任意の期間でよい。解析期間は好ましくは1ヶ月以上であり、より好ましくは少なくとも約3ヶ月である。好ましくは、図10Aおよび図10Bに示す方法はその解析期間中の各月の相当する情報について行う。

0047

図10Aのステップ801で、年齢グループに関する参加視聴者304の百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。年齢グループの年数の例を示すと、18−24、25−34、35−44、45−54、55−64、および65以上である。認識されるように、本発明の範囲から逸れずに、他の年齢グループを用いることができる。

0048

ステップ802で、米国などの地理地区のオンライン人口の年齢グループに関する百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。オンライン人口はほとんど全てが(全てではないにしても)不参加視聴者310で構成するが、或る小さな割合で参加視聴者304も含んでよい。ステップ804で、コンピュータ100を用いて、年齢グループに関するオンライン人口の人口学的分布を対応する年齢グループに関する参加視聴者304の人口学的分布で割って、年齢重み係数を計算してよい。例えば、年齢グループ18−24については、18−24歳の年齢範囲内のオンライン人口の百分率による人口学的分布を同じ年齢範囲内の参加視聴者304の百分率による人口学的分布で割って、年齢重み係数を計算してよい。年齢重み係数はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0049

図10Aのステップ806で、性別グループに関する参加視聴者304の百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。性別グループの例は男性と女性である。ステップ808で、オンライン人口の性別グループに関する百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。ステップ810で、コンピュータ100を用いて、オンライン人口の性別に関する人口学的分布を対応する性別グループに関する参加視聴者304の人口学的分布で割って、性別重み係数を計算してよい。性別重み係数はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0050

図10Aのステップ812で、家計収入グループに関する参加視聴者304の百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。家計収入グループの例は、25,000ドル以下、25,001ドル−50,000ドル、50,001ドル−75,000ドル、などである。ステップ814で、オンライン人口の家計収入グループに関する百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。ステップ816で、コンピュータ100を用いて、オンライン人口の家計収入に関する人口学的分布を対応する家計収入グループに関する参加視聴者304の人口学的分布で割って、家計収入重み係数を計算してよい。家計収入重み係数はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0051

図10Aのステップ818で、国勢調査地域に関する参加視聴者304の百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。ステップ820で、オンライン人口の国勢調査地域に関する百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。ステップ822で、コンピュータ100を用いて、オンライン人口の国勢調査地域に関する人口学的分布を対応する国勢調査地域に関する参加視聴者304の人口学的分布で割って、国勢調査地域重み係数を計算してよい。国勢調査地域重み係数はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0052

図10Aのステップ824で、或る期間中のインターネット使用(重い/中間/軽い)に関する参加視聴者304の百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。インターネット使用グループの例は、重い(毎月3430分以上)、軽い(毎月300分以下)、中間(その他)である。ステップ826で、オンライン人口のインターネット使用に関する百分率による人口学的分布をコンピュータ100で人口学的情報114から決定してよい。ステップ828で、コンピュータ100を用いて、オンライン人口のインターネット使用に関する人口学的分布を対応するインターネット使用グループに関する参加視聴者304の人口学的分布で割って、インターネット使用重み係数を計算してよい。インターネット使用重み係数はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0053

ステップ830−848で、決定された重み係数に参加視聴者304の百分率による対応する人口学的分布を掛けた値が同じ人口学的測定基準のオンライン人口の百分率による人口学的分布とほぼ同じ積になるまで、ステップ801−828で説明した年齢グループ、性別グループ、家計収入グループ、国勢調査地域、およびインターネット使用グループの決定に関する各サブルーチンを繰り返す。例えば、年齢グループ重み係数に参加視聴者304の年齢に関する百分率による人口学的分布を掛けた値が年齢に関するオンライン人口の百分率による人口学的分布とほぼ同じ積になるまで、ステップ830−848を繰り返す。

0054

更に、人口学的カテゴリ毎に得られる人口学的分布が、性別、家計収入、国勢調査地域、およびインターネット使用などの人口学的カテゴリ毎にやはりほぼ同じになるまで、このプロセスを繰り返す。上述のステップで値が「ほぼ同じ」と見なされるのは、プロセスを引き続き繰り返しても、繰返しごとの値が実質的に変化しなくなるときである。また認識すべきであるが、上述の例で用いた人口学的情報114の選択は本発明では制限がないと考える。本発明の範囲から逸れることなく、ステップ801−848で用いる人口学的情報114はより少なくても、より多くても、および/または異なってもよい。

0055

ステップ800−848は解析期間を形成する複数の個別の期間毎に繰り返す。好ましくは、ステップ800−848は参加視聴者304が利用可能なデータの月毎に繰り返す。例えば、解析期間が3ヶ月の場合は、ステップ800−848を3回実施して、各月の人口学的分布に対応する3組の重み係数を生成してよい。

0056

図10Bのステップ850で、選択された期間毎の参加視聴者304毎に、解析期間中の各期間(例えば、月)にわたってまた各特定の参加視聴者に適用する全ての重み係数にわたって、ステップ801−848で決定された重み係数をコンピュータ100で合計してよい。得られた和は、その参加視聴者の匿名識別子に関連して中央データベース110内に記憶してよい。例えば、年収45,000ドルで、米国西部に住み、インターネットを毎月500分使用する20歳の男子の参加視聴者について、コンピュータ100は、3ヶ月の人口学的情報毎に計算された18−24歳グループ、男性グループ、25,001−50,000ドルの家計収入グループ、米国北西部の国勢調査地域、および中間のインターネット使用の重み係数を合計し、この和をその参加視聴者の匿名識別子に関連して中央データベース110内に記憶してよい。

0057

ステップ852で、解析期間中の全オンライン人口の大きさをコンピュータ100で人口学的情報から決定してよい。例えば、オンライン人口が、解析期間の第1月は1億6千万人、第2月は1億7千万人、第3月は1億8千万人である場合は、その解析期間の全オンライン人口は5億1千万人のオンラインユーザになる。

0058

ステップ854で、コンピュータ100は参加視聴者304毎に投影係数(projection factor)を計算してよい。これはステップ852で決定したオンライン人口の大きさを、ステップ850で計算した重みの和で割った商である。ステップ856で、コンピュータ100を用いて、ステップ800で特定の参加視聴者に割り当てた重みに854で計算した投影係数を掛けて、参加視聴者304毎に投影重みを計算してよい。

0059

図10A−10Bで説明したプロセスを行うことにより決定された参加視聴者304の投影係数を用いて、図11Aおよび図11Bに示すプロセスで品質訪問インデックス(QVI)値を決定する。QVI値は、対象となるコンテンツを参加および不参加の視聴者に配信するのにどのウエブサイトを選択するかを決定するのに用いる。図11Aにおいて、ステップ900で解析期間を選択する。これは好ましくは、図10A−10Bで説明したプロセスに関して用いたのと同じ解析期間であるべきである。

0060

ステップ902で、参加視聴者に関連するウエブサイト訪問情報および他の特性に対して参加視聴者304の投影係数をコンピュータ100で適用して、投影されたウエブサイト訪問情報および投影された特性情報を作成する。「投影された」情報は、本質的に個々の参加視聴者に関する情報を拡大または縮小して、特定の参加視聴者に関する情報が、その参加視聴者が一部である人口学的グループ(年齢、性別など)の構成に比例するようにしたものである。例えば、特定の参加視聴者304の投影係数に、その解析期間の同じ参加視聴者に関する以下のウエブサイト訪問情報116(すなわち、ウエブサイトへの訪問回数、ウエブサイト上、チャネル上、および/またはページ上で費やされた時間の長さ(分)、セッション数、オンライン購入回数、ウエブサイト訪問期間)を掛けてよい。

0061

ステップ904で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、解析期間中の月毎に一人以上の参加視聴者が訪問したウエブサイト毎に投影された月次トラフィック測定基準を決定してよい。ウエブサイト毎に決定されるトラフィック測定基準は、ユニークビジタの数、訪問の数、見られたページの数、どのページが見られたか、そのウエブサイトを訪問するのに費やされた時間の量(例えば、分)、ページあたりの広告の数、および広告が占めるページの表面積の百分率を含むが、これらに限定されない。ウエブサイトのトラフィック測定基準の決定は上に述べた投影係数により影響されることがある。例えば、一人の参加視聴者304が「2」という投影係数を有し、かつその参加視聴者がウエブサイトの訪問に10分費やした場合は、投影係数によって、そのウエブサイトの訪問に20分費やしたと数える。

0062

ステップ906で、ステップ904で決定した投影された月次トラフィック測定基準をコンピュータ100で結合して(すなわち、合計して)よい。結合する前に月次トラフィック測定基準に割引係数を適用して、前の月に関するトラフィック測定基準の減少値を説明してよい。例えば、解析期間がトラフィック測定基準の前の3ヶ月を含む場合は、その解析期間中の最初の月のトラフィック測定基準に割引係数0.5を掛け、第2の月のトラフィック測定基準に割引係数0.75を掛けてよい。この割引係数の例は単なる説明のためのものであって、本発明の意図された範囲を制限するものではない。結合された月次トラフィック測定基準はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0063

ステップ908で、一人以上の参加視聴者304が訪問した各ウエブサイトの全リーチを、ウエブサイト訪問情報116を用いてコンピュータ100で計算してよい。全リーチは、そのウエブサイトへの投影された参加視聴者のユニークビジットの数を解析期間中の投影された参加視聴者の全数で割った商でよい。各ウエブサイトの全リーチはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0064

ステップ910で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、投影された参加視聴者のユニークビジタあたりに各ウエブサイト訪問に費やされた投影された時間の長さ(分/UV)を決定してよい。ウエブサイト毎の(分/UV)はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0065

ステップ912で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、各ウエブサイトへのユニークビジタだった参加視聴者304の数を決定してよい。次に、ウエブサイト毎のユニークビジタの数と、対象となるコンテンツをそのウエブサイトに配信することを今後考慮するのに必要であるユニークビジタのしきい値とを比較してよい。例えば、解析期間中にウエブサイトのユニークビジタが40人に過ぎず、その解析期間中のユニークビジタのしきい値が50人である場合は、対象となるコンテンツをそのウエブサイトに配信することを今後考慮してはならないとコンピュータ100は決定するであろう。コンピュータ100は、対象となるコンテンツをどのウエブサイトに配信するかを今後考慮する、および/または考慮しないという表示を中央データベース110内に記憶してよい。

0066

ステップ914で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツを送るべき参加視聴者の目標グループとしてどの参加視聴者が資格があるかを決定してよい。参加視聴者の目標グループはコンピュータ100を用いて決定し、参加視聴者毎に1つ以上の態度値を決定してよい。次に、その参加視聴者の決定された態度値と、選択された態度値のしきい値および/または態度値の範囲とをコンピュータ100で比較してよい。特定の参加視聴者の態度値が、選択された態度値のしきい値および/または範囲を満たす場合は、その参加視聴者が目標グループの一部であることをコンピュータ100で示してよい。

0067

調査回答情報112は参加視聴者の態度値を直接または間接に決定するのに用いてよい。例えば図3において、調査回答情報112は、原子力発電所政府の規制に関する問題の質問700に対する参加視聴者304の回答を含んでよい。参加視聴者304は参加視聴者コンピュータ300を用いて、メニュー702で与えられる「強く反対」から「強く支持」に及ぶ態度の1つを選択することにより、かかる規制に関する自分の態度を示してよい。特定の問題についての調査回答情報112から図3に図示する計算表704が得られ、これは各自がそれぞれ対応する態度を有すると自分自身特徴付ける参加視聴者304の百分率の数を示す。各問題の質問700に関する各参加視聴者304の調査回答情報112は中央データベース100内に記憶してよい。

0068

更に図4において、問題の質問700への回答に加えて、調査回答情報112は更に、例えば、政治的志向の質問710、関心のレベルの質問720、投票履歴/党所属の質問730に対する回答を含んでよい。政治的志向の質問710の性格は問題の質問700より更に一般的である。問題の質問の一例を図3に示す。これに対して、政治的志向の質問710の例を以下に示す。
ビジネスの政府規制に反対しますか。
・ 政府が提供する健康管理に反対しますか。

0069

投票履歴/党所属の質問730の例を以下に示す。
投票頻度はどのくらいですか。
・ 通常、投票者としてどんな選挙に投票しますか。
・ どの政党の党員ですか。
問題の質問700、政治的志向の質問710、投票履歴/党所属の質問730についての上述の例は説明のためのものであって、本発明の意図する範囲を制限するものではない。認識されるように、本発明の範囲から逸れずにこれらのタイプの質問(すなわち、問題、政治的志向、投票履歴/党所属)の1つ以上を調査回答情報112に含めなくてよい。

0070

更に、調査回答情報112に含まれる関心のレベルの質問720を用いて、図5−9に示す1つ以上の関心スケールについて参加視聴者304毎に関心のレベルの1つ以上の値を決定してよい。図5−9に示す3つの関心スケールは、一般的関心スケール、政治的関心スケール、および支持関心スケールである。関心スケールの数およびタイプ、並びにスケールに関して用いられる関連する定義、レベル、および値は単なる例であって本発明を制限するものではなく、本発明は何らの関心スケールなしに行ってよい。関心スケールの別のレベルを、例えば図15−16に示す。

0071

更に図5において、調査回答情報112は特定の参加視聴者304が図5に列挙する一般的関心行動722の1つ以上を取ったことを示してよい。例示の一般的関心行動722はそれぞれ、コンピュータ100でチャート724の左の列に示す行動値に関連してよい。コンピュータ100は参加視聴者304毎の調査回答情報112と行動722とを比較して、その参加視聴者に属すべき図6に示すチャート726内の一般的関心レベルを決定してよい。或る参加視聴者に属すると調査回答情報112が示す行動値をコンピュータ100で加え合わせて、累積一般的関心値を合計してよい。図6は、0の累積一般的関心値に関連する「無関心」から13−38の範囲の累積一般的関心値に関連する「高」レベルの関心に及ぶ、4つの例示の一般的関心値範囲726をそれぞれ示す。参加視聴者304毎の累積一般的関心値は、その参加視聴者の匿名識別子に関連して、コンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0072

図7において、調査回答情報112は更に、特定の参加視聴者304がチャート728に示す政治的関心の定義730の1つ以上を満たすことを示してよい。調査回答情報112と定義730とのコンピュータ100による比較に基づいて、例示の政治的関心スケール上の政治的関心レベル732および関連する政治的関心値734の1つに参加視聴者304を関連付けてよい。チャート728に示すように、政治的関心レベル732および関連する値734は階層的であって、次に高いレベルの定義730を満たすにはその前の低いレベルの要件を満たさなければならない。参加視聴者304毎の政治的関心値734は、中央データベース110内の参加視聴者の匿名識別子にコンピュータ100で関連付けてよい。

0073

図8において、調査回答情報112は更に、特定の参加視聴者304がチャート736に示す支持関心行動の1つ以上を取ったことを示してよい。ここに示す例では、各支持関心行動を4つのグループ(すなわち、私的行動738、活動的関与行動740、組織化された政治的行動742、公共的高レベルの関与行動744)の1つの中に置いてよい。図8および図9において、(1)参加視聴者の調査回答情報112に示す支持関心行動と(2)支持関心レベル記述752との間のコンピュータ100による比較に基づいて、特定の参加視聴者304を、チャート746に示す支持関心レベル748および対応する支持関心値750の1つに関連付けてよい。参加視聴者304が資格を持つ支持関心レベル748に対応する支持関心値750は、中央データベース110内の参加視聴者の匿名識別子にコンピュータ100で関連付けてよい。

0074

再び図6−9において、累積一般的関心値726、政治的関心値734、および支持関心値750の1つ以上を、参加視聴者毎の態度値118の決定に用いてよい。態度値118の決定は更にウエブサイト訪問情報114および/または人口学的情報116に基づいてよい。好ましくは、態度値情報118は、調査回答情報112、ウエブサイト訪問情報116、および特定の参加視聴者コンピュータ300に関連する人口学的情報114の組合せから決定する。

0075

図14−16において、本発明の別の実施の形態では、態度値はまた、上に述べた価値志向情報、購入カテゴリ情報、購入志向情報、ブランド属性情報、購入関心情報、買物関心情報、および企業関与情報に、全体的にまたはその1つ以上に部分的に基づいて決定してよい。

0076

再び図11Aにおいて、ステップ916で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、解析期間中の月毎に目標グループ内の参加視聴者304が訪問したウエブサイト毎の投影された月次トラフィック測定基準を決定してよい。ウエブサイト毎に決定されるトラフィック測定基準はステップ904に関して述べたのと同じ測定基準を含んでよく、またステップ904と同じように投影係数により影響されることがある。

0077

ステップ918で、ステップ916で決定した投影された月次トラフィック測定基準を、ステップ906で説明したのと同じようにしてコンピュータ100で結合して(すなわち、合計して)よい。結合する前に月次トラフィック測定基準に割引係数を適用して、前の月に関するトラフィック測定基準の減少値を説明してよい。結合された投影された月次トラフィック測定基準はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0078

ステップ920で、目標グループ内の参加視聴者304が訪問する各ウエブサイトの目標グループリーチを、ウエブサイト訪問情報116を用いてコンピュータ100で計算してよい。目標グループリーチは、目標グループ内のウエブサイト視聴者への投影されたユニークビジタの数を、解析期間中の目標グループ内の投影された参加視聴者の全数で割った商でよい。各ウエブサイトの目標グループリーチはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0079

ステップ922で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、目標グループ内の投影された参加視聴者のユニークビジタあたりに各ウエブサイトを訪問するのに費やされた時間の長さ(分)(目標グループ 分/UV)を決定してよい。これとは別に、または目標グループ 分/UVと組み合わせて、コンピュータ100はウエブサイトページ/UVを決定してよい。目標グループ 分/UVは、目標グループに関連する全ての投影された参加視聴者コンピュータがウエブサイトを訪問するのに費やした時間の長さ(分)を、目標グループ内の参加視聴者のユニークビジタの数で割ったものを合計して決定してよい。目標グループ ページ/UVは、目標グループに関連する全ての投影参加視聴者コンピュータが訪問したページ数を、目標グループ内の参加視聴者のユニークビジタの数で割ったものを合計して決定してよい。

0080

ステップ924で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、各ウエブサイトへのユニークビジタだった目標グループ内の参加視聴者304の数を決定してよい。次に、ウエブサイト毎のユニークビジタだった目標グループ内の参加視聴者304の数と、ステップ912に関して説明したのと同じように対象となるコンテンツをそのウエブサイトに配信することを今後考慮するのに必要であるユニークビジタのしきい値とを比較してよい。コンピュータ100はこのステップの結果に基づいて、対象となるコンテンツをどのウエブサイトに配信するかを今後考慮する、および/または考慮しないという表示を中央データベース110内に記憶してよい。

0081

ステップ926で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮中のウエブサイト毎の目標グループリーチインデックスを計算してよい。目標グループリーチインデックスは、ステップ920で決定したウエブサイト毎の目標グループリーチをステップ908で決定した各ウエブサイトの全リーチで割った商でよい。目標グループリーチインデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0082

ステップ928で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮中のウエブサイト毎のユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスを計算してよい。ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスは、ステップ922で決定した目標グループ内の投影された参加視聴者のユニークビジタあたりに各ウエブサイトの訪問に費やされた時間の長さ(分)を、ステップ910で決定した投影された参加視聴者のユニークビジタあたりに各ウエブサイトの訪問に費やされた時間の長さ(分)で割った商でよい。好ましい実施の形態では、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスおよび/またはユニークビジタあたりのページインデックスは所定の範囲(0.7から1.3)に制限してよい。ウエブサイト毎の目標グループの 分/UV および/または目標グループのページ/UV はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。
ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0083

ステップ930で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮中のウエブサイト毎のページあたりの時間の長さ(分)インデックスを計算してよい。ページあたりの時間の長さ(分)インデックスは、ウエブサイトの参加視聴者304のページあたりの平均時間の長さ(分)を、同じウエブサイトカテゴリ内の全てのウエブサイトの参加視聴者のページあたりの平均時間の長さ(分)で割った商でよい。例えば、考慮中のウエブサイトがCNN.comの場合は、参加視聴者304がCNN.comで費やしたページあたりの平均時間の長さ(分)を、オンライン人口が全てのニュース関係のウエブサイトを訪問するのに費やしたページあたりの平均時間の長さ(分)数で割ってよい。好ましい実施の形態では、ページあたりの時間の長さ(分)インデックスは、所定の範囲(0.7から1.3)に制限してよい。ページあたりの時間の長さ(分)インデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0084

ステップ932で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮中のウエブサイト毎の広告クラッタインデックスを計算してよい。広告クラッタインデックスは、或るウエブサイトの広告クラッタ測定基準を、同じウエブサイトカテゴリ内の他のウエブサイトに関連する広告クラッタ測定基準で割った商でよい。例えば、用いる広告クラッタ測定基準は、ページ上の広告の位置、ページ上の広告の大きさ、および/またはページ上の広告が占める画素数の表示でよい。広告クラッタインデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0085

ステップ934で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮しているウエブサイト毎のページあたりの広告インデックスを計算してよい。ページあたりの広告インデックスは考慮しているウエブサイトのページあたりの広告の平均数を、同じウエブサイトカテゴリ内の他のウエブサイトのページあたりの広告の平均数で割った商でよい。ページあたりの広告インデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0086

ステップ936で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮中のウエブサイト毎の過去のパフォーマンスインデックスを計算してよい。過去のパフォーマンスインデックスは、広告キャンペーンで用いたウエブサイトの過去のパフォーマンスを測定するのに用いた測定基準を、同様の広告キャンペーンで用いた全ての他のウエブサイトまたは他のウエブサイトの集合のパフォーマンスを測定するのに用いた測定基準で割った商でよい。過去のパフォーマンスの測定基準の例ではクリックスルー率およびコンバージョン率を含むが、これらに限定されない。ここで、「コンバージョン」とは購入、寄付政治家との接触、またはオンラインコミュニティへの加入でよい。過去のパフォーマンスインデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0087

ステップ938で、コンピュータ100は、どの参加視聴者が参加視聴者の対立グループ(対象となるコンテンツを送らないグループ)に含まれるとするかを決定してよい。対立グループの定義は、ステップ914に関して述べた目標グループの態度値と最も異なる態度値を有するグループである。目標グループの場合と同様に、参加視聴者の対立グループは参加視聴者毎に1つ以上の態度値を決定することによりコンピュータ100で決定してよい。次に、参加視聴者の決定された態度値と、選択された対立態度値のしきい値および/または態度値の範囲とをコンピュータ100で比較してよい。特定の参加視聴者の態度値が、選択された対立態度値のしきい値および/または範囲を満たす場合は、その参加視聴者が対立グループの一部であるとコンピュータ100で示してよい。

0088

ステップ940で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、解析期間中の月毎に対立グループ内の参加視聴者304が訪問したウエブサイト毎の投影された月次トラフィック測定基準を決定してよい。ウエブサイト毎に決定される投影されたトラフィック測定基準はステップ904に関して述べたのと同じ測定基準を含んでよく、またステップ904と同じように投影係数により影響されることがある。対立グループ内並びに目標グループ内の参加視聴者304が訪問したウエブサイト毎の投影された月次トラフィック測定基準は、コンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0089

ステップ942で、ステップ940で決定した投影された月次トラフィック測定基準を、ステップ906に関して説明したのと同じようにコンピュータ100で結合して(合計して)よい。結合する前に月次トラフィック測定基準に割引係数を適用して、前の月に関するトラフィック測定基準の減少値を説明してよい。結合された月次トラフィック測定基準は、コンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0090

ステップ944で、対立グループ内の参加視聴者304が訪問した各ウエブサイトの対立グループリーチを、ウエブサイト訪問情報116を用いてコンピュータ100で計算してよい。対立グループリーチは、対立グループ内の投影された参加視聴者によるウエブサイトへの投影されたユニークビジタの数を解析期間中の対立グループ内の投影された参加視聴者の総数で割った商でよい。各ウエブサイトの対立グループリーチはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0091

ステップ946で、コンピュータ100はウエブサイト訪問情報116を用いて、各ウエブサイトへの特有な訪問者だった対立グループ内の参加視聴者304の数を決定してよい。次に、ウエブサイト毎のユニークビジタだった対立グループ内の参加視聴者304の数と、ステップ912に関して説明したのと同じように対象となるコンテンツをそのウエブサイトに配送することを今後考慮するためには超えないことが必要であるユニークビジタのしきい値とを比較してよい。コンピュータ100はこのステップの結果に基づいて、対象となるコンテンツをどのウエブサイトに配信するかを今後考慮する、および/または考慮しないという表示を中央データベース110内に記憶してよい。

0092

ステップ948で、コンピュータ100は、対象となるコンテンツの配信で使用することをまだ考慮中のウエブサイト毎の対立グループリーチインデックスを計算してよい。対立グループリーチインデックスは、ステップ944で決定したウエブサイト毎の対立グループリーチを、ステップ908で決定した各ウエブサイトの全リーチで割った商でよい。対立グループリーチインデックスはコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0093

ステップ950で、対立グループリーチインデックスを目標グループリーチインデックスから引いて、またはより好ましくは、対立グループリーチインデックスを目標グループリーチインデックスで割って、ネット・サポート・スコア(NSS)をコンピュータ100で計算してよい。ネット・サポート・スコアは、(1)目標グループと同様の態度値(すなわち、態度)を有する参加および不参加の視聴者304および310が訪問する可能性が高く、および(2)対立グループと同様の態度値(すなわち、態度)を有する参加および不参加の視聴者が訪問する可能性が低い、対象となるコンテンツを配信するためのウエブサイトを識別するのに用いてよい。ウエブサイト毎のNSSをコンピュータでランク付けして、参加および不参加の視聴者に対象となるコンテンツを配信するのに一層適したウエブサイトを識別してよい。NSSによるウエブサイトのランキングの一例を図12に示す。ウエブサイト毎のNSSおよび各ウエブサイトのランキングの表示はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0094

別の実施の形態では、NSSを計算するのに、対立グループリーチインデックスに対立グループのユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスを掛け、次にその結果を、目標グループリーチインデックスに目標グループのユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスを掛けた結果から引いて、または割ってよい。目標グループのユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスは、上のステップ922に関して述べたようにコンピュータ100で決定してよい。対立グループのユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックスは、ステップ922で目標グループについて説明したのと同じようにウエブサイト訪問情報116を用いてコンピュータで決定してよい。ウエブサイト毎の(目標グループ 分/UV)はコンピュータ100で中央データベース110内に記憶してよい。

0095

ステップ952で、品質訪問インデックス(QVI)値はウエブサイト毎に、態度値、目標グループリーチインデックス、対立グループリーチインデックス、NSS、ユニークビジタあたりの時間の長さ(分)インデックス、広告クラッタインデックス、過去のパフォーマンスインデックス、ページあたりの時間の長さ(分)インデックス、およびページあたりの広告インデックスの1つ以上に基づいてコンピュータ100で決定してよい。より特定すると、本発明の1つの実施の形態では、上述のインデックスおよびNSSの1つ以上を掛け合わせてQVI値を生成してよい。本発明の別の実施の形態では、インデックスおよびNSSの1つ以上に裁量係数(discretionary factor)を掛けてもよい。裁量係数は、QVI決定において特定のインデックスまたはNSSに重いまたは軽い重みを与えるものである。本発明の更に別の実施の形態では、インデックスおよびNSSの1つ以上の指数値を掛け合わせてQVI値を生成してよい。

0096

ブランド販売促進または企業責任広告キャンペーンを目的としてコンテンツを表示するウエブサイトを識別するとき、3つのタイプのQVI値が特に有用である。かかるQVI値の第1のタイプをクリックスルー率用のQVI、すなわちCTR用のQVIと呼ぶ。かかるQVI値の第2のタイプをコンバージョン率用のQVI、すなわちCR用のQVIと呼ぶ。かかるQVI値の第3のタイプを視聴者用のQVIと呼ぶ。CTR用のQVIは主題の広告キャンペーンのクリックスルー率を最適にまたは最大にするものでよく、CR用のQVIは視聴者のコンバージョン率を最適または最大にするものでよく(コンバージョンが起こるのは、視聴者が単にウエブサイトをクリックスルーして広告を見るだけでなく、何らかの行動を取るときである)、また視聴者用のQVIは目標視聴者に与える広告印象の数を最大にするものでよい。

0097

CTR用のQVIは回帰モデルを用いて決定してよく、その入力データは、実際の広告キャンペーンからの実際のクリックスルー率、調査回答情報、ウエブサイト訪問データ、ウエブサイトのディスプレイ広告に関する企業連合調査などを含んでよい。かかるタイプのクリックスルーデータはオンライン広告業界の当業者に周知である。視聴者が考慮すべき問題を提示するウエブサイトのCTR用のQVIを決定するとき、CTR用のQVI値は以下の変数関数でよい。すなわち、
1.ページあたりのディスプレイ広告の数インデックス(すなわち、上に述べたステップ934に従ってサブカテゴリ平均を示す、ページあたりのディスプレイ広告の数)
2.意見ニュースサイト指標(例えば、RushLimbaugh.comまたはHannity.com)
3.高パフォーマンスサイト指標(或るサイトが前のキャンペーン一貫して高いクリックスルー率を有したかどうかを示す0/1フラグ、例えば、YellowPages.comまたはGasbuddy.com)
4.ニュースサイト指標(例えば、或るサイトが放送メディアおよび金融のニュースおよび情報のサブカテゴリに属するかどうかを示す0/1フラグで、意見ニュースサイトを除く)
5.高UVインデックス(好ましくは248より高い)
6.上に説明したステップ950−952に従って決定されるNSS率
7.目標グループが見た広告の平均頻度
8.ディスプレイ広告のシェア(すなわち、インターネット上のウエブサイトディスプレイ広告の総数に対してそのウエブサイトが有する広告ディスプレイの百分率)
9.ディスプレイ広告あたりの規模(すなわち、上に説明したステップ932に従う広告クラッタインデックスの決定により決定される、そのページ上の各広告が占めるディスプレイスクリーン面積の百分率)
10.訪問あたりのディスプレイ広告(ウエブサイトへの平均訪問中にユーザが露出するディスプレイ広告の数)
11.調査サイト指標(例えば、検索天気、および住所録を含むサブカテゴリに属するサイト)

0098

或る例示の実施の形態では、視聴者が考慮すべき問題をウエブサイトが提示しないときのCTR用のQVIは、重要度が最も大きいものから小さいものへ次の番号順に並べた上述の変数の関数でよい。すなわち、10,3,11,9,5,8,および7である。問題が提示されるときのCTR用のQVIは、例えば次式により決定される。すなわち、CTR用のQVI=指数関数(−7.163+意見ニュース指標*1.078+高パフォーマンスサイト指標*0.600+平均頻度*0.003+ニュースサイト指標*0.285+ディスプレイ広告のシェア*−0.346+ディスプレイ広告あたりの規模*−0.010+ページあたりのディスプレイ広告インデックス*0.002+ネット・サポート率*0.010+高UVインデックス指標*0.136)である。

0099

問題が提示されないときのCTR用のQVIは、例えば別の次式により決定される。すなわち、指数関数(−7.520+高パフォーマンスサイト指標*0.443+見られた広告の平均頻度*−0.003+ディスプレイ広告のシェア*−0.249+調査サイト指標*0.205+高UVインデックス指標*0.0005+ディスプレイ広告あたりの規模*0.001+訪問あたりのディスプレイ広告*0.022)である。上に説明したように計算するとき、CTR用のQVI値の代わりにCTR用のQVI値の自然対数を用いてよい。

0100

CR用のQVIは回帰モデルを用いて決定してよく、その入力データは、アドフィ(Adify)、ウエーブ2(Wave2)、コムスコア・アド・メトリックス(Comscore Ad Metrix)、MPRデータ(MPR data)などから得られるウエブサイト訪問者の実際のクリックスルーコンバージョン率を含んでよい。かかるタイプのクリックスルーコンバージョンデータはオンライン広告業界の当業者に周知である。CR用のQVI値は以下の変数の関数でよい。これらは、視聴者が考慮すべき問題を提示するまたは問題を提示しないウエブサイトについてCR用のQVIを決定するときは、重要度が減少する順序に番号が付されている。すなわち、
1.ページあたりの規模インデックス(すなわち、上に説明したステップ932に従う広告クラッタインデックス決定により決定される、そのページの各広告が占めるディスプレイスクリーン面積の百分率)
2.ディスプレイのシェア(すなわち、インターネット上のウエブサイトディスプレイ広告の総数に対してそのウエブサイトが有する広告ディスプレイの百分率)
3.意見ニュースサイト指標(例えば、RushLimbaugh.comまたはHannity.com)
4.調査サイト指標(例えば、検索、天気、および住所録を含むサブカテゴリに属するサイト)
5.平均頻度(1ヶ月以上の期間中にこのウエブサイトへの平均訪問者が見たディスプレイ広告の平均数)
6.そのウエブサイトがニュースサイト(例えば、放送メディアおよび金融のニュースおよび情報のサブカテゴリ)かどうか
7.上に説明したステップ928に従って決定されるUVあたりの時間の長さ(分)インデックス

0101

問題が提示されるときまたは提示されないときのCR用のQVIは次式により決定してよい。すなわち、CR用のQVI=指数関数(4.862+ページあたりの規模インデックス*−0.001+UVあたりの時間の長さ(分)インデックス*0.002+ニュースサイト指標*0.302+見られた広告の平均頻度*0.002+ディスプレイ広告のシェア*−2.398+意見ニュースサイト指標*−1.015+調査サイト指標*−.355)である。上に説明したように計算するとき、CR用のQVI値の代わりにCR用のQVI値の自然対数を用いてよい。

0102

視聴者用のQVIは次式で決定してよい。すなわち、UVインデックス*UVあたりの時間の長さ(分)インデックス*ページサイトあたりの時間の長さ(分)インデックス(サイトのページあたりの時間の長さ(分)測定基準をそのサイトのサブカテゴリのページあたりの時間の長さ(分)測定基準で割ったインデックス)である。

0103

ステップ952で決定したQVI値と、しきい値QVI値、QVI値の範囲、または他のウエブサイトの他のQVI値に対するランク付けとを比較して、対象となるコンテンツを配信するのに最適のウエブサイトを決定してよい。QVI値によるウエブサイトのランク付けの例を図12および図13に示す。決定されたQVI値がしきい値QVI値を超える場合または所定のQVI値の範囲内にある場合は、目標グループのメンバが欲しがると思われるコンテンツを含むものとして、問題のウエブサイトを選択してよい。または、特定のウエブサイトのQVI値のランクが他のウエブサイトのQVI値に比べて高い場合は、目標グループのメンバが欲しがると思われるコンテンツを含むものとして、問題のウエブサイトを選択してよい。

0104

いったんウエブサイトが、そのウエブサイトの決定されたQVI値に基づいて対象となるコンテンツを参加および/または不参加の視聴者に配信するのに用いるように選択された後は、視聴者コンピュータが問題のウエブサイトを訪問するとコンテンツは1台以上のウエブサーバ500(図1)に送信され、更に1台以上のウエブサーバからネットワーク200により1台以上の視聴者コンピュータ300および/または306に送信される。次に、視聴者コンピュータは関連するディスプレイまたは接続されたディスプレイ302にコンテンツを表示してよい。ウエブサーバ500に送信されるコンテンツは1台以上の第三者コンピュータ400に関連するメモリ内に記憶してよく、またはコンピュータ100に関連するメモリ内に記憶してよい。

0105

当業者に明らかなように、本発明の範囲または精神から逸れることなく、本発明の変更および修正を行うことができる。例えば、上に述べたQVIを決定するための特定の式は好ましいQVI式の例であって、本発明を制限するものと考えてはならない。本発明の範囲から逸れずに、異なるQVI式を用いてよい。

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