JP2016534457A - 精度管理を用いたコンテンツ選択 - Google Patents

Abstract

精度管理を用いたコンテンツ選択のためのシステムおよび方法は、コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータ値および精度の度合いを受信するステップを含む。デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータ値は、予測モデルを使用して予測され得る。精度係数は、予測されたコンテンツ選択パラメータ値に関連付けられ得る。プロバイダからのコンテンツは、デバイス識別子のための予測された選択パラメータ値および精度係数と、コンテンツプロバイダによって指定された選択パラメータ値および精度の度合いとの比較に基づいて選択され得る。

Description

オンラインコンテンツは、様々なファーストパーティソースまたはサードパーティソースから受信され得る。一般に、ファーストパーティコンテンツは、ユーザのデバイスによって要求または表示される主要なオンラインコンテンツを称する。たとえば、ファーストパーティコンテンツは、クライアントによって要求されたウェブページであり得るか、デバイス上で起動するスタンドアロンアプリケーション(たとえば、ビデオゲーム、チャットプログラム等)であり得る。対照的に、サードパーティコンテンツは、ファーストパーティコンテンツと連携して提供され得る追加のコンテンツを称する。たとえば、サードパーティコンテンツは、要求されたウェブページと連携して表れる(たとえば、サーチエンジンからのサーチ結果ウェブページ、オンライン記事を含むウェブページ、ソーシャルネットワーキングサービスのウェブページ等のような)、または、スタンドアロンアプリケーション内で表れる(たとえば、ゲーム内の広告のような)、公的なサービスアナウンスメントまたは広告であり得る。より一般に、ファーストパーティコンテンツプロバイダは、別のコンテンツプロバイダ(すなわち、サードパーティコンテンツプロバイダ)が、ファーストパーティコンテンツプロバイダのコンテンツと連携してコンテンツを提供することを許可する任意のコンテンツプロバイダであり得る。

精度管理を用いたコンテンツ選択のためのシステムおよび方法の実施態様が、本明細書において開示される。一実施態様は、デバイスによる表示のためのコンテンツを選択する方法である。この方法は、1つまたは複数のプロセッサによって、デバイス識別子の集合に関連するオンライン動作に基づいてコンテンツ選択パラメータの値を推定する予測モデルを生成するステップを含む。この方法はまた、1つまたは複数のプロセッサにおいて、デバイスを表すデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを受信するステップを含む。この方法はさらに、1つまたは複数のプロセッサによって、予測モデルおよびデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを用いて、デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定するステップを含む。この方法はまた、1つまたは複数のプロセッサによって、デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数を決定するステップを含む。この方法はさらに、コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値および精度の度合いを受信するステップを含む。この方法はさらに、コンテンツ選択パラメータの予測値とコンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値との比較に少なくとも部分的に基づいて、かつ、コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数とコンテンツプロバイダによって指定された精度の度合いとの比較に少なくとも部分的に基づいて、デバイスによる表示のためのコンテンツプロバイダのコンテンツを選択するステップを含む。

別の実施態様は、デバイスによる表示のためのコンテンツを選択するためのシステムである。このシステムは、デバイス識別子の集合に関連するオンライン動作に基づいてコンテンツ選択パラメータの値を推定する予測モデルを生成するように構成された1つまたは複数のプロセッサを含む。1つまたは複数のプロセッサはまた、デバイスを表すデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを受信するように構成される。1つまたは複数のプロセッサはそれに追加して、予測モデルおよびデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを用いて、デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定するように構成される。1つまたは複数のプロセッサはさらにまた、デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数を決定するように構成される。1つまたは複数のプロセッサはまた、コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値および精度の度合いを受信するように構成される。1つまたは複数のプロセッサはそれに加えて、コンテンツ選択パラメータの予測値とコンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値との比較に少なくとも部分的に基づいて、かつ、コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数とコンテンツプロバイダによって指定された精度の度合いとの比較に少なくとも部分的に基づいて、デバイスによる表示のためのコンテンツプロバイダのコンテンツを選択するように構成される。

さらなる実施態様は、マシン命令を格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、これらマシン命令は、プロセッサに動作を実行させるために、プロセッサによって実行可能である。これら動作は、デバイス識別子の集合に関連するオンライン動作に基づいてコンテンツ選択パラメータの値を推定する予測モデルを生成する手順を含む。これら動作はまた、デバイスを表すデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを受信する手順を含む。これら動作はさらに、予測モデルおよびデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを用いて、デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定する手順を含む。これら動作はまた、デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数を決定する手順を含む。これら動作はさらにまた、コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値および精度の度合いを受信する手順を含む。これら動作はまた、コンテンツ選択パラメータの予測値とコンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値との比較に少なくとも部分的に基づいて、かつ、コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数とコンテンツプロバイダによって指定された精度の度合いとの比較に少なくとも部分的に基づいて、デバイスによる表示のためのコンテンツプロバイダのコンテンツを選択する手順を含む。

これら実施態様は、本開示の範囲を限定または定義するためではなく、それを理解する際の助けとなるように、本開示の実施形態の例を提供するために提供される。特定の実施形態が、以下の利点のうちの1つまたは複数を実現するために開発され得る。

1つまたは複数の実施形態の詳細が、添付の図面および以下の詳細な説明において記載されている。本開示の他の特徴、態様、および利点が、詳細な説明、図面、および特許請求の範囲の記載から明らかになるだろう。

ファーストパーティコンテンツとともに提示するためにサードパーティコンテンツが選択されるコンピュータシステムの実施形態のブロック図である。 埋め込まれたサードパーティコンテンツとともにファーストパーティウェブページを図示する電子ディスプレイの一実施形態を例示する図である。 精度管理を用いてサードパーティコンテンツを選択するための処理の一実施形態でなされるステップのフロー図である。 コンテンツ選択パラメータを予測するために生成されるモデルの一実施形態を例示する図である。 デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータを予測するために使用される図4の予測モデルの一実施形態を例示する図である。 図1のコンテンツ選択サービスの一実施形態のブロック図である。 サードパーティコンテンツプロバイダが精度管理を用いてコンテンツ選択パラメータを指定することを可能にするように構成されたインターフェースの一実施形態を例示する図である。

様々な図面において、同様の参照番号および指定は同様の要素を示す。

本開示の様々な態様によれば、ファーストパーティコンテンツプロバイダは、どのサードパーティコンテンツがファーストパーティプロバイダのコンテンツと連携して提供されるべきであるかをコンテンツ選択サービスが決定することを可能にし得る。そうすることと引き換えに、ファーストパーティコンテンツプロバイダは、サードパーティコンテンツプロバイダから、コンテンツ選択サービスによって収集されたあらゆる収入のうちの一部を受け取り得る。たとえば、ウェブサイトオペレータは、ウェブサイトのページ上に配置するためのサードパーティ広告が、コンテンツ選択サービスによって選択されることを可能にし得る。一方、コンテンツ選択サービスは、ウェブサイト上にコンテンツを配置したサードパーティコンテンツプロバイダに一定額を課金し、この金額のある割合をファーストパーティコンテンツプロバイダへ配分し得る。

コンテンツ選択サービスは、サードパーティコンテンツの選択を、サードパーティコンテンツプロバイダによって指定された任意の数のコンテンツ選択パラメータに基づかせるように構成され得る。たとえば、サードパーティ広告主は、どのデバイスが広告主からの広告を受信するのかを管理するために、コンテンツ選択パラメータを使用し得る。コンテンツ選択パラメータは、(たとえば、デバイスが、デスクトップデバイス、モバイルデバイス、タブレットデバイス等であるか否かに基づいて)サードパーティコンテンツを受信するために適格なデバイスのタイプを管理するパラメータ、または、(たとえば、デバイスのオペレーティングシステム、ハードウェア構成等に基づく)デバイスの構成のような、任意のタイプからなり得る。さらに、コンテンツ選択パラメータは、サードパーティコンテンツがどのファーストパーティコンテンツと表され得るのかを管理し得る。たとえば、いくつかのコンテンツ選択パラメータは、(たとえば、サードパーティコンテンツが、サーチ結果とともに表示されるべきであれば)サーチキーワード、(たとえば、サードパーティコンテンツが、ファーストパーティウェブサイト上で、またはファーストパーティアプリケーションにおいて表示されるべきであれば)トピックカテゴリ、または、ファーストパーティコンテンツのその他の特性に対応し得る。いくつかのケースでは、サードパーティコンテンツプロバイダは、サードパーティコンテンツがともに表示され得る具体的なファーストパーティウェブサイトまたはアプリケーションを指定することさえもでき得る。

コンテンツ選択サービスは、(たとえば、ユーザのソーシャルネットワーク、社会的行為または活動、ユーザの嗜好、ユーザの現在位置、ユーザの人口統計等のような)ユーザの特性に対応するコンテンツ選択パラメータの使用を可能にするように構成され得る。そのようなケースでは、システムは、ユーザのプライバシを保証するための追加のステップを講じ得る。たとえば、ユーザには、どのプログラムまたは機能が、ユーザに関する情報を収集するのか、収集され得る情報のタイプ、および/または、サードパーティコンテンツがどのようにしてコンテンツ選択サービスによって選択され、ユーザに表示され得るのかを管理するための機会を与えられ得る。デバイス識別子のようなあるデータが、記憶または使用される前に、1つまたは複数の手法で匿名化され、これによって、サードパーティコンテンツを選択するためにコンテンツ選択サービスによって使用されるコンテンツ選択パラメータを生成する場合、個人的に識別可能な情報が、除去されるようになる。たとえば、デバイス識別子は、その対応するユーザに関する個人的に識別可能などの情報も、この情報から、コンテンツ選択サービスによって判定されないように、匿名化され得る。別の例では、ユーザの地理的位置が(都市、郵便番号、または州レベルへと)一般化され、ここで位置情報が取得される。これによって、ユーザの正確な位置が決定されないようになる。したがって、デバイスのユーザは、コンテンツ選択サービスによって、自分に関する情報がどのように収集され使用されるのかに対する管理を有し得る。

コンテンツ選択サービスは、ユーザのプライバシを保証する対策を講じながら、ユーザに関するコンテンツ選択パラメータ値を予測し得る。換言すれば、コンテンツ選択サービスは、ユーザに関する個人的に識別可能な情報を使用しないが、ユーザのデバイスによる表示のためにどのコンテンツが選択されるのかを管理するために、ユーザの特性を推定することを未だに試み得る。たとえば、コンテンツ選択サービスは、どのサードパーティコンテンツが、ユーザのデバイスによる表示のために選択されるのに適格であるのかを管理するために、ユーザの推定年齢および性別に対応する選択パラメータ値を使用し得る。いくつかのケースでは、サービスは、異なるパラメータを、単一のコンテンツ選択パラメータに結合するように構成され得る。たとえば、コンテンツ選択サービスは、予測された年齢および性別の組合せに対応する値を有するコンテンツ選択パラメータを使用し得る。いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービスはまた、予測された任意のコンテンツ選択パラメータ値に関連付けられた精度係数をも決定し得る。精度係数は、予測されたコンテンツ選択パラメータ値における信頼度の度合いを表し得る。たとえば、推定されたコンテンツ選択パラメータ値は、80%の関連精度を有し、ユーザの実際の特性が、コンテンツ選択パラメータの推定値に一致するのが、80%の見込みであることを示す。

いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービスは、コンテンツ選択パラメータを使用する場合、サードパーティコンテンツプロバイダが精度係数を指定することを可能にするように構成され得る。たとえば、サードパーティコンテンツプロバイダは、24〜34の年齢範囲、および/または、85%の精度で女性に対応するコンテンツ選択パラメータ値を指定し得る。精度の度合いが増加すると、プロバイダからコンテンツを受信するのに適格であるデバイスのプールが減少する。反対に、精度の度合いを減少させることは、プロバイダのコンテンツの潜在的な視聴者を増加させる。したがって、異なるサードパーティコンテンツプロバイダは、プロバイダの目的に依存して、同じコンテンツ選択パラメータ値のために異なる精度係数を使用し得る。

図1を参照して示すように、記載された実施形態に従うコンピュータシステム100のブロック図が図示される。システム100は、ネットワーク106を介して他のコンピューティングデバイスと通信するクライアントデバイス102を含む。クライアントデバイス102は、ネットワーク106を介して他のデバイスからコンテンツを検索するために、ウェブブラウザまたは他のアプリケーション(たとえば、ビデオゲーム、メッセンジャプログラム、メディアプレーヤ、ソーシャルネットワーキングアプリケーション等)を実行し得る。たとえば、クライアントデバイス102は、任意の数のコンテンツソース108、110(たとえば、第1のコンテンツソース乃至第nのコンテンツソース)と通信し得る。コンテンツソース108、110は、クライアントデバイス102に、ウェブページデータと、および/または、画像、ビデオ、およびオーディオのような他のコンテンツを提供し得る。コンピュータシステム100はまた、クライアントデバイス102へ提供されるべきサードパーティコンテンツを選択するように構成されたコンテンツ選択サービス104を含み得る。たとえば、コンテンツソース108は、コンテンツ選択サービス104によって選択された追加のサードパーティコンテンツを含むファーストパーティウェブページをクライアントデバイス102へ提供し得る。

ネットワーク106は、クライアントデバイス102、コンテンツソース108、110、およびコンテンツ選択サービス104の間で情報を中継する任意の形式のコンピュータネットワークであり得る。たとえば、ネットワーク106は、インターネットと、および/または、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、セルラネットワーク、衛星ネットワーク、またはその他のタイプのデータネットワークのような、その他のタイプのデータネットワークを含み得る。ネットワーク106はまた、ネットワーク106内でデータを受信および/または送信するように構成された任意の数のコンピューティングデバイス(たとえば、コンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークスイッチ等)を含み得る。ネットワーク106はさらに、任意の数のハードワイヤ接続および/またはワイヤレス接続を含み得る。たとえば、クライアントデバイス102は、ネットワーク106内の他のコンピューティングデバイスへ(たとえば、光ファイバケーブル、CAT5ケーブル等を介して)ハードワイヤ化されたトランシーバと、(たとえば、Wi-Fi、セルラ、無線等を介して)ワイヤレスで通信し得る。

クライアントデバイス102は、ネットワーク106を介して通信するように構成された任意の数の異なるタイプのユーザ電子デバイス(たとえば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、デジタルビデオレコーダ、テレビジョンのためのセットトップボックス、ビデオゲームコンソール、これらの組合せ等)であり得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス102のタイプは、モバイルデバイス、デスクトップデバイス(たとえば、固定されたままであることが意図された、または、ローカルエリアネットワークを介して主にネットワーク106にアクセスするように構成された、デバイス)、または、別のカテゴリの電子デバイス(たとえば、タブレットデバイスは、第3のカテゴリであり得る等)としてカテゴリ化され得る。クライアントデバイス102は、プロセッサ112およびメモリ114を含むように図示されている。メモリ114は、プロセッサ112によって実行された場合、プロセッサ112に対して、本明細書に記載された動作のうちの1つまたは複数を実行させるマシン命令を記憶し得る。プロセッサ112は、マイクロプロセッサ、ASIC、FPGA等、またはこれらの組合せを含み得る。メモリ114は、これらに限定されないが、電子的、光学的、磁気的、または、プロセッサ112にプログラム命令を提供することが可能なその他任意の記憶または送信デバイスを含み得る。メモリ114は、フロッピー(登録商標)ディスク、CD-ROM、DVD、磁気ディスク、メモリチップ、ROM、RAM、EEPROM、EPROM、フラッシュメモリ、光メディア、または、プロセッサ112が命令を読むことができるその他任意の適切なメモリを含み得る。命令は、任意の適切なコンピュータプログラミング言語からのコードを含み得る。

クライアントデバイス102は、1つまたは複数のユーザインターフェースデバイスを含み得る。ユーザインターフェースデバイスは、知覚情報(たとえば、ディスプレイ上の視覚化、1つまたは複数の音、触覚フィードバック等)を生成することによって、ユーザにデータを伝送する、および/または、ユーザ(たとえば、キーボード、マウス、ポインティングデバイス、タッチスクリーンディスプレイ、マイクロホン等)から受け取った知覚情報を電気信号へ変換する、任意の電子デバイスであり得る。1つまたは複数のユーザインターフェースデバイスは、様々な実施形態に従って、クライアントデバイス102の筐体に対する内部にあり得る(たとえば、内蔵ディスプレイ、マイクロホン等)か、または、クライアントデバイス102の筐体に対する外部にあり得る(たとえば、クライアントデバイス102へ接続されたモニタ、クライアントデバイス102へ接続されたスピーカ等)。たとえば、クライアントデバイス102は、コンテンツソース108、110および/またはコンテンツ選択サービス104から受信したウェブページおよびその他のデータを表示する電子ディスプレイ116を含み得る。様々な実施形態において、ディスプレイ116は、プロセッサ112および/またはメモリ114のものと同じ筐体の内部または外部に位置され得る。たとえば、ディスプレイ116は、コンピュータモニタ、テレビジョンセット、または、その他任意のスタンドアロン形式の電子ディスプレイのような外部ディスプレイであり得る。別の例において、ディスプレイ116は、ラップトップコンピュータ、モバイルデバイス、または、組み込まれたディスプレイを有するその他の形式のコンピューティングデバイスの筐体へ組み込まれ得る。

コンテンツソース108、110は、ネットワーク106へ接続されたデバイスへコンテンツを提供する、ネットワーク106に接続された1つまたは複数の電子デバイスであり得る。たとえば、コンテンツソース108、110は、コンピュータサーバ(たとえば、FTPサーバ、ファイル共有サーバ、ウェブサーバ等)、または、サーバの組合せ(たとえば、データセンタ、クラウドコンピューティングプラットフォーム等)であり得る。コンテンツは、これらに限定されないが、ウェブページデータ、メディアファイル、サーチ結果、他の形式の電子ドキュメント、および、クライアントデバイス102によって実行可能なアプリケーションを含み得る。たとえば、コンテンツソース108は、サーチクエリに応じて、クライアントデバイス102へサーチ結果データを提供するオンラインサーチエンジンであり得る。別の例において、コンテンツソース110は、ウェブページを求める要求に応じて、クライアントデバイス102へウェブページデータを提供するファーストパーティウェブサーバであり得る。クライアントデバイス102と同様に、コンテンツソース108、110は、プロセッサ122、126と、プロセッサ122、126によって実行可能なプログラム命令をそれぞれ記憶するメモリ124、128を含み得る。たとえば、コンテンツソース108の処理回路は、ウェブサーバソフトウェア、FTPサービス提供ソフトウェア、および、コンテンツソース108に対して、ネットワーク106を介してコンテンツを提供させる他のタイプのソフトウェア、のような命令を含み得る。

様々な実施形態によれば、コンテンツソース108、110は、1つまたは複数のコンテンツタグを含んでいるファーストパーティウェブページデータをクライアントデバイス102へ提供し得る。一般に、コンテンツタグは、サードパーティコンテンツをファーストパーティウェブページとともに含める動作に関連付けられたウェブページコードの任意の部分を称する。たとえば、コンテンツタグは、サードパーティコンテンツのためのウェブページ上のスロット、ページ外のサードパーティコンテンツのためのスロット(たとえば、隙間スロット)、サードパーティコンテンツが非同期でロードされるべきか、または同期してロードされるべきであるか、サードパーティコンテンツのロードが、ウェブページ上で無効とされるべきか否か、正しくロードされなかったサードパーティコンテンツがリフレッシュされるべきであるか否か、サードパーティコンテンツを提供するコンテンツソース(たとえば、コンテンツソース108、110、コンテンツ選択サービス104等)のネットワーク位置、サードパーティコンテンツをクリックすることに関連付けられたネットワーク位置(たとえば、URL)、サードパーティコンテンツがどのようにしてディスプレイ上にレンダされるべきであるか、(たとえば、画像要求によってクッキーを設定するピクセルタグによって)クライアントデバイス102に対してブラウザクッキーを設定させる命令、サードパーティコンテンツを検索するために使用される1つまたは複数のキーワード、および、サードパーティコンテンツにファーストパーティウェブページを提供することに関連付けられた他の機能を定義し得る。たとえば、コンテンツソース108は、クライアントデバイス102に対して、コンテンツ選択サービス104からサードパーティコンテンツを検索させるファーストパーティウェブページデータをクライアントデバイス102に対して提供し得る。別の実施形態では、コンテンツは、コンテンツ選択サービス104によって選択され、クライアントデバイス102へ送られたファーストパーティウェブページデータの一部としてコンテンツソース108によって提供され得る。さらなる例では、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102に対して、メモリ114またはコンテンツソース108、110のような指定された場所から、サードパーティコンテンツを検索させ得る。

コンテンツ選択サービス104はまた、ネットワーク106に接続された1つまたは複数の電子デバイスであり得る。コンテンツ選択サービス104は、コンピュータサーバ(たとえば、FTPサーバ、ファイル共有サーバ、ウェブサーバ等)、または、これらサーバの組合せ(たとえば、データセンタ、クラウドコンピューティングプラットフォーム等)であり得る。コンテンツ選択サービス104は、プロセッサ118と、プロセッサ118によって実行可能なプログラム命令を記憶するメモリ120とを含み得る。コンテンツ選択サービス104が、コンピューティングデバイスの組合せであるケースでは、プロセッサ118は、デバイスの集合的なプロセッサを表し、メモリ120は、デバイスの集合的なメモリを表し得る。

コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102による表示のためのサードパーティコンテンツを選択するように構成され得る。一実施形態では、選択されたサードパーティコンテンツは、コンテンツ選択サービス104によって、ネットワーク106を介してクライアントデバイス102へ提供され得る。たとえば、コンテンツソース110は、サードパーティコンテンツをコンテンツ選択サービス104へアップロードし得る。その後、コンテンツ選択サービス104は、コンテンツソース108によって提供されたファーストパーティコンテンツと連携して表示されるべきサードパーティコンテンツを、クライアントデバイス102へ提供し得る。別の実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102に対して、選択されたサードパーティコンテンツを(たとえば、クライアントデバイス102のメモリ114、コンテンツソース110等から)検索させる命令を、クライアントデバイス102へ提供し得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、提供されるべきサードパーティコンテンツを、クライアントデバイス102によって訪問されているファーストパーティウェブページの一部として、または、クライアントデバイス102によって実行されているファーストパーティアプリケーション内(たとえば、ゲーム、メッセンジャアプリケーション等内)で、選択し得る。

いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102のためのデバイス識別子に関連付けられたデータに基づいて、コンテンツを選択するように構成され得る。一般に、デバイス識別子は、コンテンツ選択サービス104によって選択されたコンテンツを受信するデバイスまたはソフトウェアを表すために使用され得る任意の形式のデータを称する。いくつかの実施形態では、デバイス識別子は、1つまたは複数の他のデバイス識別子(たとえば、モバイルデバイスのためのデバイス識別子、自宅コンピュータのためのデバイス識別子等)に関連付けられ得る。デバイス識別子は、これらに限定されないが、クッキー、デバイスシリアル番号、ユーザプロファイルデータ、またはネットワークアドレスを含み得る。たとえば、クライアントデバイス102上に設定されたクッキーは、コンテンツ選択サービス104に対してクライアントデバイス102を識別するために使用され得る。コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102による表示のためにどのタイプのコンテンツが適格であるのかを管理するコンテンツ選択パラメータ値として、クライアントデバイス102のためのデバイス識別子に関連付けられた任意の形式のデータを使用し得る。たとえば、デバイス識別子に関連付けられたデータは、デバイスのタイプ、デバイスの構成、または、あるサードパーティコンテンツを受信するためにクライアントデバイス102が適格であるか否かを管理するために使用され得るその他任意のそのような情報を示し得る。

コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102のユーザに関連している可能性の高いサードパーティコンテンツを選択するために、予測されたユーザ特性を使用し得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス102のためのデバイス識別子に関連付けられたデータは、クライアントデバイス102のユーザの特性を予測するために、コンテンツ選択サービス104によって使用され得る。コンテンツ選択サービス104はまた、ユーザに関するどのタイプの情報が、コンテンツ選択サービス114によって収集され得るのか、コンテンツ選択サービス104がこの情報をどのようにして使用するのか、および/または、コンテンツ選択サービス104が、クライアントデバイス102による表示のためのサードパーティコンテンツをどのようにして選択するのかを、クライアントデバイス102のユーザが管理することを可能にすることによって、ユーザのプライバシを保護するように構成され得る。クライアントデバイス102のためのデバイス識別子はまた、クライアントデバイス102のユーザに関する個人的に識別可能な情報が、クライアントデバイス102を表すデバイス識別子を分析することによって決定されないように、コンテンツ選択サービス104によって匿名化され得る。

一実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、デバイス識別子に関連付けられたオンライン動作を示すデータを受け取り得る。コンテンツタグが、クライアントデバイス102に対して、コンテンツ選択サービス104からのコンテンツを要求させる実施形態では、そのような要求は、クライアントデバイス102のためのデバイス識別子、および/または、追加の情報(たとえば、ロードされているウェブページ、参照しているウェブページ等)を含み得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102へ提供されたサードパーティコンテンツが、インターフェースデバイスを用いて選択された(たとえば、クライアントデバイス102のユーザが、サードパーティハイパリンク、サードパーティ画像等をクリックした)か否かに関する履歴データを受信し、記憶し得る。コンテンツ選択サービス104は、デバイス識別子に関連付けられたオンラインイベントの履歴を記録するためにそのようなデータを記憶し得る。いくつかのケースでは、クライアントデバイス102が、最初にコンテンツタグを実行することなく、コンテンツ選択サービス104へ履歴データを提供し得る。たとえば、クライアントデバイス102は、履歴データをコンテンツ選択サービス104へ定期的に送り得るか、または、ユーザインターフェースデバイスから命令を受け取ることに応じて送り得る。いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、コンテンツソース108、110から履歴データを受信し得る。たとえば、コンテンツソース108は、クライアントデバイス102とのウェブトランザクションに関する履歴データを記憶し、この履歴データを、コンテンツ選択サービス104へ提供し得る。

コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102のユーザの興味を引き得る1つまたは複数のトピックを識別するためのオンライン動作を示すデータを分析し得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、ウェブページの1つまたは複数のトピックを判定するために、コンテンツソース108からのウェブページ上のテキストおよび/または画像の分析を実行し得る。いくつかの実施形態では、トピックは、コンテンツ選択サービス104によって使用される、あらかじめ定義された興味カテゴリに対応し得る。たとえば、ゴルフのトピックに特化されたウェブページは、スポーツの興味カテゴリの下で分類され得る。いくつかのケースでは、コンテンツ選択サービス104によって使用される興味カテゴリは、分類法に一致し得る(たとえば、興味カテゴリは、より広い興味カテゴリに該当するものとして分類され得る)。たとえば、ゴルフの興味カテゴリは、/スポーツ/ゴルフ、/スポーツ/個人スポーツ/ゴルフ、またはその他任意の階層カテゴリの下であり得る。同様に、コンテンツ選択サービス104は、ウェブページのための1つまたは複数のトピックカテゴリを識別するために、クライアントデバイス102によってアクセスされたファーストパーティウェブページのコンテンツを分析し得る。たとえば、ウェブページが、/スポーツ/ゴルフのトピックカテゴリに特化されていることを判定するために、コンテンツ選択サービス104は、ウェブページ上のテキスト認識または画像認識を使用し得る。

コンテンツ選択サービス104は、このカテゴリがデバイス識別子に関連付けられているか否かを判定するために、1つまたは複数の重みを、興味カテゴリまたは製品カテゴリへ適用し得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、デバイス識別子に関連付けられた製品カテゴリまたは興味カテゴリの数へ、最大限度を課し得る。その後、最も高い重みを有するカテゴリから先頭からn個のカテゴリが、コンテンツ選択サービス104によって選択され、特定のデバイス識別子と関連付けられる。カテゴリ重みは、たとえば、デバイス識別子によって訪問された、カテゴリに関するウェブページの数、訪問が行われた時、訪問されたウェブページにおいて、カテゴリのトピックがどれ位の頻度で言及されたか、または、デバイス識別子によって実行された、カテゴリに関する任意のオンライン動作に基づき得る。たとえば、より最近に訪問されたウェブページのトピックが、過去においてさらに訪問されているウェブページよりも、より高い重みを受け取り得る。カテゴリはまた、ウェブページ訪問がなされた期間によって細分化され得る。たとえば、興味カテゴリまたは製品カテゴリは、デバイス識別子が、カテゴリに関するウェブページを訪問した時に基づいて、長期間カテゴリ、短期間カテゴリ、および現在カテゴリへ細分化され得る。

いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、デバイス識別子を、コンテンツ選択パラメータ値に関連付けるために、予測モデルを使用し得る。予測モデルは、他のデバイス識別子のための既知のパラメータ値に部分的に基づき得る。たとえば、特定のウェブサイトへの訪問者の少なくとも一部が、ユーザに関する情報を含むウェブサイト上のアカウントにログインしたと仮定されたい。そのような情報は、このウェブサイトを訪問した他のユーザの特性をも予測するために、予測モデルにおいて使用され得る(たとえば、このウェブサイトへログインした平均的な訪問者が男性であれば、このウェブサイトへの別の訪問者もまた男性である可能性が高い)。一実施形態では、予測モデルはまた、予測されたパラメータ値に関連付けられた1つまたは複数の精度係数をも生成し得る。たとえば、このモデルは、デバイス識別子によって表されるユーザが男性であることを、80%の信頼度の度合いで予測し得る。いくつかのケースでは、このモデルは、デバイス識別子のために複数のパラメータ値を予測し得る。たとえば、このモデルは、デバイス識別子によって表されるユーザが、75%の精度で年齢が24〜34であり、98%の精度で年齢が18+であることを予測し得る。したがって、オーバラップしているコンテンツ選択パラメータ値からなる別のグルーピングは、異なる精度係数という結果となり得る。

コンテンツ選択サービス104は、どのサードパーティコンテンツがクライアントデバイス102へ提供されるべきであるかを判定するために、サードパーティコンテンツプロバイダ間でコンテンツオークションを行うように構成され得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102が、コンテンツソース108、110のうちの1つからファーストパーティコンテンツを要求すること、または、ファーストパーティアプリケーションを実行することに応じて、リアルタイムでコンテンツオークションを行い得る。コンテンツ選択サービス104は、オークションの勝者を決定するために、任意の数の要因を使用し得る。たとえば、コンテンツオークションの勝者は、サードパーティプロバイダの入札、および/または、サードパーティプロバイダのコンテンツの品質スコア(たとえば、クライアントデバイス102のユーザが、どれくらいの確からしさで、コンテンツをクリックするかの尺度)に部分的に基づき得る。換言すれば、いくつかの実施形態では、最高入札者は、必ずしも、コンテンツ選択サービス104によって行われるコンテンツオークションの勝者ではない。

コンテンツ選択サービス104は、プロバイダがいつどうやってコンテンツオークションに参加するのかを管理するために、サードパーティコンテンツプロバイダが、キャンペーンまたは他のグルーピング(たとえば、広告グループ)を生成することを可能にするように構成され得る。キャンペーンは、最低入札額、最高入札額、ターゲット入札額、または、1つまたは複数の予算額(たとえば、1日の予算、週の予算、総予算等)のような、任意の数の入札関連パラメータを含み得る。いくつかのケースでは、入札額は、クライアントデバイス102において表示されているコンテンツと引き換えにサードパーティプロバイダが支払いたいと思っている額に相当し得る。換言すれば、入札額は、インプレッションあたりの単価、または、1000インプレッションあたりの単価(CPM)ベースであり得る。さらなるケースでは、入札額は、サードパーティコンテンツがクライアントデバイスにおいて表示されることに応じて実行される指定された動作に対応し得る。たとえば、入札額は、サードパーティコンテンツプロバイダが支払いたいと思っている合計金額であり、それらのコンテンツが、クライアントデバイスにおいてクリックされると、これによって、クライアントデバイスを、プロバイダのウェブページへとリダイレクトする。換言すれば、入札額は、クリック単価(CPC)の入札額であり得る。別の例において、入札額は、購入しているクライアントデバイス102のユーザのように、サードパーティプロバイダのウェブサイトで実行されている動作に対応し得る。そのような入札は、典型的には、顧客獲得単価(CPA)または変換単価ベースにあると称され得る。

コンテンツ選択サービス104によって生成されたキャンペーンはまた、コンテンツオークションにおいて、サードパーティコンテンツプロバイダのためにいつ入札が行われるかを管理するコンテンツ選択パラメータを使用し得る。たとえば、サードパーティコンテンツが、サーチエンジンからのサーチ結果と連携して表示されるべきであれば、選択パラメータは、サーチキーワードのうちの1つまたは複数の集合を含み得る。たとえば、サードパーティコンテンツプロバイダは、単に、「カリフォルニアにおけるゴルフリゾート」に関するサーチクエリがサーチエンジンに送られるコンテンツオークションに参加し得る。他のパラメータは、(たとえば、デバイス識別子または他のオンライン動作によって訪問されたウェブページに基づく)デバイス識別子の履歴データを用いて識別されるトピック、サードパーティコンテンツがともに表示されるべきウェブサイトまたは他のファーストパーティコンテンツのトピック、コンテンツを表示するであろうクライアントデバイスの地理的位置、サーチクエリの一部として指定された地理的位置、または、予測されたユーザ特性に基づいて、サードパーティコンテンツのためにいつ入札が行われるかを管理し得る。いくつかのケースでは、選択パラメータは、専用のウェブページ、ウェブサイト、または、サードパーティコンテンツがともに表示されるべきウェブサイトのグループを指定し得る。たとえば、ゴルフ用品を売る広告主は、特定のオンライン新聞のスポーツページにそれらが広告を出したいことを明示し得る。

次に図2を参照して示すように、例示的なファーストパーティウェブページ206を表示している電子ディスプレイ116の例が図示されている。電子ディスプレイ116は、ビジュアルインデクスを電子ディスプレイ116上に表示させるプロセッサ112と電気的に通信している。図示されるように、プロセッサ112は、ネットワーク106を介してクライアントデバイス102によって受信されたコンテンツのインデクスを表示するように、クライアントデバイス102のメモリ114に記憶されたウェブブラウザ200を実行させ得る。別の実施形態では、クライアントデバイス102によって実行された別のアプリケーションが、ウェブブラウザ200に関して記載された機能(たとえば、ビデオゲーム、チャットアプリケーション等)のいくつかまたはすべてを組み込み得る。

ウェブブラウザ200は、入力デバイス(たとえば、ポインティングデバイス、キーボード、タッチスクリーン等)から、フィールド202を介して、ユニフォームリソースロケータ(URL)の入力を受け取ることによって動作し得る。プロセッサ112は、入力されたURLに対応するネットワークアドレスを有するコンテンツソースからのデータを要求するために、入力されたURLを使用し得る。換言すれば、クライアントデバイス102は、入力されたURLにおいてアクセス可能なファーストパーティコンテンツを要求し得る。この要求に応じて、コンテンツソースは、クライアントデバイス102へ、ウェブページデータおよび/または他のデータを返し得る。ウェブブラウザ200は、返されたデータを分析し、このデータに基づいて、ビジュアルインデクスが、電子ディスプレイ116によって表示されるようにし得る。

一般に、ウェブページデータは、テキスト、ハイパーリンク、レイアウト情報、および、ファーストパーティウェブページ206のビジュアルレイアウトのためのフレームワークを提供するために使用され得る他のデータを含み得る。いくつかの実施形態では、ウェブページデータは、ハイパテキストマークアップ言語(HTML)、拡張可能HTML(XHTML)、拡張可能マークアップ言語(XML)、または、その他任意のマークアップ言語のような、マークアップ言語で書かれたウェブページコードの1つまたは複数のファイルであり得る。ウェブページデータは、インデクスが、たとえばテキスト208のように、ファーストパーティウェブページ206上のどこに表れるのかを指定するデータを含み得る。いくつかの実施形態では、ウェブページデータはまた、ファーストパーティウェブページ206上に表示される追加のインデクスを検索するために、ウェブブラウザ200によって使用される追加のURL情報を含み得る。

ウェブブラウザ200は、ファーストパーティウェブページ206に関連付けられた多くのナビゲーション管理を含み得る。たとえば、ウェブブラウザ200は、入力204(たとえば、戻りボタン、進みボタン等)を介して命令を受け取ることに応じて、ウェブページ間を前後にナビゲートするように構成され得る。ウェブブラウザ200はまた、1つまたは複数のスクロールバー220を含み得る。これは、現在画面外であるファーストパーティウェブページ206の一部を表示するために使用され得る。たとえば、ファーストパーティウェブページ206は、電子ディスプレイ116のスクリーンよりも大きくなるようにフォーマットされ得る。そのようなケースでは、1つまたは複数のスクロールバー220が、電子ディスプレイ116上のファーストパーティウェブページ206の垂直位置および/または水平位置を変更するために使用され得る。

ファーストパーティウェブページ206は、1つまたは複数のトピックに特化され得る。たとえば、ファーストパーティウェブページ206は、メイン州フリーポートのローカルな天気予報に特化され得る。いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービス104のようなコンテンツ選択サーバは、1つまたは複数のトピックを識別するために、ファーストパーティウェブページ206のコンテンツを分析し得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、ファーストパーティウェブページ206を、天気予報に特化されているものとして識別するために、テキスト208および/または画像210〜216を分析し得る。いくつかの実施形態では、ファーストパーティウェブページ206のためのウェブページデータは、トピックを識別するメタデータを含み得る。

様々な実施形態において、コンテンツ選択サービス104は、(たとえば、埋め込まれた画像またはビデオ等のように)ファーストパーティウェブページ206上に表された、または、(ポップアップウィンドウまたはタブ等において)ファーストパーティウェブページ206と連携しているコンテンツ、のうちのいくつかを選択し得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104は、ウェブページ206上に含められるべきサードパーティコンテンツ218を選択し得る。いくつかの実施形態では、1つまたは複数のコンテンツタグが、サードパーティコンテンツ218の位置に配置されたコンテンツフィールドを定義するウェブページ206のコードへ埋め込まれ得る。ファーストパーティウェブページ206がロードされた場合、別のコンテンツタグが、ウェブブラウザ200に対して、コンテンツ選択サービス104から追加のコンテンツを要求させ得る。そのような要求は、1つまたは複数のキーワード、クライアントデバイス102のためのデバイス識別子、または、クライアントデバイス102へ提供されるべきコンテンツを選択するためにコンテンツ選択サービス104によって使用される他のデータを含み得る。これに応じて、コンテンツ選択サービス104は、ファーストパーティウェブページ206上における表示のために、サードパーティコンテンツ218を選択し得る。

コンテンツ選択サービス104は、いくつかの実施形態において、コンテンツオークションを行うことにより、サードパーティコンテンツ218(たとえば、広告)を選択し得る。コンテンツ選択サービス104はまた、プロバイダによって使用されるコンテンツ選択パラメータの値に部分的に基づいて、どのサードパーティコンテンツプロバイダが、オークションで競り合っているのかを判定し得る。たとえば、ウェブページ206のトピックに一致するトピック、ウェブページ206にアクセスするデバイス識別子の興味カテゴリ、またはウェブページ206を指定したコンテンツプロバイダのみが、具体的に、コンテンツオークションにおいて競い得る。別の例において、クライアントデバイス102のデバイス識別子に関連付けられた予測されたユーザ特性を指定したコンテンツプロバイダのみが、オークションに参加し得る。これらサードパーティコンテンツプロバイダのための入札パラメータに基づいて、コンテンツ選択サービス104は、オークションの勝者を決定し、ウェブページ206とともに表示するためのサードパーティコンテンツ218を選択するために、それらの入札額、品質スコア、および/または、その他の値を比較し得る。

いくつかの実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102にダイレクトにサードパーティコンテンツ218を提供し得る。別の実施形態では、コンテンツ選択サービス104は、クライアントデバイス102に対してサードパーティコンテンツ218を検索させる命令を、クライアントデバイス102へ送り得る。たとえば、サードパーティコンテンツ218が、メモリ114に既に記憶されているか、または、ネットワーク化されたコンテンツソースからのものであれば、この命令は、クライアントデバイス102に対して、ローカルメモリからサードパーティコンテンツ218を検索させ得る。このように、コンテンツの任意の数の異なる部分が、ファーストパーティウェブページ206上のサードパーティコンテンツ218の場所に配置され得る。換言すれば、ファーストパーティウェブページ206を訪問する1人のユーザが、サードパーティコンテンツ218とともに表示され、ファーストパーティウェブページ206を訪問する第2のユーザが、異なるコンテンツとともに表示され得る。他の形式のコンテンツ(たとえば、画像、テキスト、オーディオファイル、ビデオファイル等)が、サードパーティコンテンツ218に類似した手法でファーストパーティウェブページ206とともに表示されるために、コンテンツ選択サービス104によって選択され得る。さらなる実施形態では、コンテンツ選択サービス104によって選択されたコンテンツは、ファーストパーティウェブページ206の外側に表示され得る。たとえば、コンテンツ選択サービス104によって選択されたコンテンツは、ウェブブラウザ200のタブまたは個別のウィンドウにおいて表示され得るか、別のソフトウェアアプリケーション(たとえば、テキストエディタ、メディアプレーヤ等)によって提示され得るか、または、その後の使用のために、クライアントデバイス102へダウンロードされ得る。

サードパーティコンテンツ218は、インタラクティブなコンテンツであり得る。換言すれば、クライアントデバイス102のユーザは、インターフェースデバイスを介してサードパーティコンテンツ218と対話し得る。たとえば、サードパーティコンテンツ218は、(たとえば、マウス、タッチスクリーン等によって)クリック可能であり、サードパーティコンテンツプロバイダのランディングウェブページへホットリンクされ得る。様々な実施形態において、ウェブページ206、サードパーティコンテンツ218、および/または、ランディングウェブページは、クライアントデバイス102に対して、サードパーティコンテンツ218とのコンテンツ対話を、コンテンツ選択サービス104および/またはコンテンツソース108へレポートさせるように構成され得る。一実施形態では、ウェブページ206およびランディングウェブページは、コンテンツ選択サービス104に対して、クライアントデバイス102上にクッキーを設定させるピクセルタグを含み、ランディングウェブページがロードされた場合、クライアントデバイス102に対して、クッキーを、コンテンツ選択サービス104へレポートバックさせ得る。別の実施形態では、クライアントデバイス102が、コンテンツソース108のアカウントへログインされ、ランディングウェブページがクライアントデバイス102に対して、クライアントデバイス102のユーザが、サードパーティコンテンツ218をクリックしたことと、サードパーティコンテンツプロバイダの、ホットリンクされたウェブページへリダイレクトされたこととを、レポートさせるコードを含んでいると仮定されたい。その後、コンテンツソース108は、記録されたデータを、コンテンツ選択サービス104へ提供し得る。したがって、コンテンツ選択サービス104は、コンテンツを表示したユーザによるサードパーティコンテンツ218との対話に関するデータを受け取り得る。ユーザが、コンテンツソース108を備えたアカウントへログインされているのであれば、コンテンツ選択サービス104はまた、コンテンツ対話を、アカウントに関連付け得る。

次に、図3を参照して示すように、精度管理を用いてコンテンツを選択するための処理300の一実施形態において講じられるステップのフロー図が図示される。処理300は、一般に、予測モデルを生成するステップ(ステップ302)と、デバイス識別子を求めるオンライン動作を受け取るステップ(ステップ304)と、予測されたコンテンツ選択パラメータ値を決定するステップ(ステップ306)と、この予測されたパラメータ値のための精度係数を決定するステップ(ステップ308)と、コンテンツプロバイダによって指定された値および精度係数を受信するステップ(ステップ310)と、予測および指定されたパラメータ値と精度係数とに基づいて、デバイスのためのコンテンツを選択するステップ(ステップ312)とを含む。処理300は、記憶されたマシン命令を実行する1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実施され得る。たとえば、処理300は、図1に図示されるコンテンツ選択サービス104によって実施され得る。一般に、処理300は、サードパーティコンテンツプロバイダが、指定されたコンテンツ選択パラメータ値および精度係数に基づいて、どのデバイス識別子が、プロバイダからコンテンツを受信することに適格であるかを管理することを可能にする。

図3の実施形態を引き続き参照して示すように、処理300は、予測モデルを生成するステップ(ステップ302)を含む。予測モデルは、コンテンツ選択パラメータ値が知られているデバイス識別子のオンライン動作に基づいて生成され得る。オンライン動作は、オンラインコンテンツに関して、デバイスによって実行され得る任意の形式の動作(たとえば、ウェブサイトを訪問すること、あるコンテンツをクリックすること、あるメディアファイルを再生すること、特定の物品またはサービスを購入すること等)であり得る。いくつかのケースでは、既知のコンテンツ選択パラメータ値が、オンライン動作に関連付けられたアカウントまたはユーザプロファイルから検索され得る。たとえば、いくつかのユーザは、あるウェブサイトにアクセスするために使用されるアカウントの一部として、いくつかのユーザ自身に関する情報を提供し得る。これらユーザの識別情報を保護するために、ユーザは、個人的に識別可能な情報を含まないデバイス識別子によって表され得る。さらなるケースでは、既知のコンテンツ選択パラメータ値が、ファーストパーティコンテンツプロバイダによって、総体として、コンテンツ選択サービスへレポートされ得る。たとえば、ウェブサイトを運営するファーストパーティコンテンツプロバイダは、このプロバイダのウェブサイトへの訪問者に関する総体化された統計値を、コンテンツ選択サービスへレポートし得る。

既知のパラメータ値およびそれらの関連するオンライン動作に基づいて、予測モデルは、デバイス識別子に関連付けられたオンライン動作を用いて、デバイス識別子のための1つまたは複数のコンテンツ選択パラメータ値を予測し得る。たとえば、特定の集合のウェブサイトを訪問するデバイス識別子に基づいて、予測モデルは、1つまたは複数のコンテンツ選択パラメータ値を予測し得る。いくつかのケースでは、値の範囲のような選択パラメータ値のために、予測モデルによって、複数の「バケツ(bucket)」が使用され得る。予測モデルはまた、デバイス識別子のために予測される任意のコンテンツ選択パラメータ値に関連付けられた精度係数を決定し得る。一般に、精度係数は、予測された選択パラメータ値における信頼度の度合いを表す。たとえば、特定のウェブサイトへの訪問者の51%が、既知のパラメータ値を有しており、これら訪問者の49%が、異なる値を有しているのであれば、このウェブサイトへの他の訪問者は、低い信頼度の度合いを有する第1のパラメータ値を有していると予測され得る。しかしながら、これら訪問者の95%が第1のパラメータ値を有し、このウェブサイトへの別の訪問者が、より高い信頼度の度合いで、この値を有していると予測され得る。

図3の実施形態を引き続き参照して示すように、処理300は、デバイス識別子のためのオンライン動作を示すデータを受け取るステップ(ステップ304)を含む。デバイス識別子は、クッキー、ユニークデバイス識別子(UDID)、ハードウェア、および/または、ソフトウェアベースの連続番号等のように、コンテンツ選択サービスに対してデバイスを識別するために使用される任意の形式の識別子であり得る。デバイス識別子によって実行されるオンライン動作を示すデータは、これらに限定されないが、特定のウェブページまたはウェブサイトの訪問、あるサードパーティコンテンツとの対話(たとえば、広告のクリック)、あるメディアコンテンツの再生、オンライン購入、あるソフトウェアのダウンロード、コンタクトリストまたはオンラインサービスの手続き等を含み得る。

図3の実施形態を引き続き参照して示すように、処理300は、デバイス識別子のために、予測されたコンテンツ選択パラメータ値を決定するステップ(ステップ306)を含んでいる。予測モデルへの入力として、デバイス識別子に関連付けられたオンライン動作を用いて、1つまたは複数のコンテンツ選択パラメータ値が、デバイス識別子のためのモデルによって予測され得る。たとえば、モデルは、デバイス識別子のための1つまたは複数のコンテンツ選択パラメータ値を予測するために、デバイス識別子の、ウェブページ訪問、再生されたコンテンツ等を分析し得る。いくつかのケースでは、オーバラップしている値の範囲のように、複数のオーバラップしているコンテンツ選択パラメータ値が、予測され得る。

図3の実施形態を引き続き参照して示すように、処理300は、デバイス識別子のために予測された1つまたは複数のコンテンツ選択パラメータ値のための精度係数を決定するステップ(ステップ308)を含んでいる。精度係数は、デバイス識別子のために予測されたパラメータ値のいくつかまたはすべてのために、予測モデルによって生成され得る。一般に、精度係数は、予測されたコンテンツ選択パラメータ値が正確である確率を表す。たとえば、デバイス識別子のために予測された1つのパラメータ値は、75%の精度係数を有し得る一方、予測された別のパラメータ値は、95%の精度係数を有し得る。

図3の実施形態を引き続きさらに参照して示すように、処理300は、サードパーティコンテンツプロバイダによって指定された精度係数とコンテンツ選択パラメータ値とを受信するステップ(ステップ310)を含んでいる。指定されたパラメータ値および精度係数は、サードパーティコンテンツの特定の部分、サードパーティコンテンツのグルーピング(たとえば、広告グループ)、キャンペーン等に関連付けられ得るか、または、コンテンツ選択サービスとのプロバイダのアカウントのためのグローバルレベルにおいて設定され得る。指定された精度係数は、いくつかのコンテンツ選択パラメータのために要求され得るか、または、オプションとして、コンテンツプロバイダによって指定され得る。たとえば、サードパーティコンテンツプロバイダは、選択サービスによって予測されるように、そして、プロバイダによって指定される精度係数以上の精度係数で、ある広告が、指定されたパラメータ値を有するデバイス識別子のみへ表されるべきであることを指定し得る。

図3の実施形態を引き続き参照して示すように、処理300は、予測および指定されたコンテンツ選択パラメータと精度係数とを比較することによって、デバイスのためのコンテンツを選択するステップ(ステップ312)を含んでいる。ステップ306においてデバイス識別子のために予測されたコンテンツ選択パラメータ値が、サードパーティコンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータ値に一致するのであれば、デバイス識別子は一般に、プロバイダからコンテンツを受信するのに適格であり得る。精度係数もプロバイダによって指定されているのであれば、デバイス識別子のための予測係数は、この識別子が、コンテンツを受信するために本当に適格であるか否かを判定するために、プロバイダによって指定された精度係数と比較され得る。いくつかのケースでは、コンテンツ選択サービスは、未だに、精度係数を明確に示していないコンテンツプロバイダのために、最低精度係数しきい値を適用し得る。

次に、図4を参照して例示するように、コンテンツ選択パラメータを予測するために生成されるモデルの一実施形態の例400が図示される。図示されるように、デバイス識別子のための1つまたは複数のコンテンツ選択パラメータ値を予測するように構成された予測モデル416を生成するために、様々なデータが使用され得る。一実施形態では、既知のパラメータ値402〜404(たとえば、第1乃至第nのパラメータ値の集合)が、任意の数のデバイス識別子406〜408に関連付けられ得る。既知のパラメータ値402〜404は、アカウントまたはオンラインプロファイルを介して提供された情報、オンライン調査に対する回答(たとえば、所与のウェブページへの訪問者は、短い調査に記入するように求められ得る)、または、デバイス識別子406〜408に対応するユーザによって自己レポートされたその他任意のデータに基づき得る。既知のパラメータ値402〜404はまた、特定のウェブページまたはウェブサイトへの訪問、特定のビデオの視聴、オンライン購入、または、その他任意の形式のオンライン動作、のようなオンライン動作410〜412に関連付けられ得る。いくつかのケースでは、ファーストパーティコンテンツプロバイダによってコンテンツ選択サービスへ提供されたデータを用いて、予測モデル416が生成され得る。予測モデル416はまた、ファーストパーティコンテンツプロバイダからレポートされたデータを用いることのように、デバイス識別子406〜408を使用することなく生成され得る。

既知のパラメータ値402〜404およびオンライン動作410〜412は、任意の期間、および/または、任意の数の異なるソースからであり得る。たとえば、予測モデル416は、最も直近の、短期間(たとえば、最後の数時間内、最後の日内等)、または長期間(たとえば、先の30日以内等)のオンライン動作410〜412を用いて生成され得る。別の例において、予測モデル416は、ファーストパーティコンテンツのコンシューマに関するファーストパーティコンテンツプロバイダから受信されたコンテンツ選択サービスまたはデータによってダイレクトに観察されるデータを使用し得る。いくつかの実施形態では、オンライン動作410-412は、コンテンツの特徴のような、デバイス識別子406〜408によってアクセスされるコンテンツを示すデータを含み得る。コンテンツ特徴は、訪問されたウェブページのドメイン、訪問されたウェブページ上に表れる単語のクラスタまたは単語のその他のグルーピング等であり得る。たとえば、同じ単語のグループを使用する別のウェブサイトへの訪問者のためのパラメータ値を予測するために、既知のパラメータ値402〜404に関連付けられた訪問されたウェブサイト上に表れる単語の特定のグルーピングが、予測モデル416によって使用され得る。

予測モデル416を生成するために、任意の形式のマシン学習または統計技法が使用され得る。一実施形態では、予測モデル416は、既知のパラメータ値402〜404およびオンライン動作410〜412を用いて学習されるロジスティック回帰モデルであり得る。他の形式のモデルは、これらに限定されないが、ベイズモデル、ニューラルネットワーク、信頼区間を用いた統計モデル、等を含み得る。

次に図5を参照して示すように、デバイス識別子502のためのコンテンツ選択パラメータを予測するために使用される図4の予測モデル416の例500が図示される。図示されるように、1つまたは複数の予測されたパラメータ値506を決定するために、デバイス識別子502に関連付けられたオンライン動作504が、予測モデル416への入力として使用され得る。予測されたパラメータ値506は、デバイス識別子502が、サードパーティコンテンツの特定の部分を受信するのに適格であるか否かを判定するために、コンテンツ選択サービスによって使用されるパラメータのための値の任意の集合であり得る。一実施形態では、予測されたパラメータ値506は、連続的であるか、または、オーバラップする値の範囲であり得る。たとえば、予測されたパラメータ値506は、年齢が18+である男性、年齢が18〜34である男性、等に対応し得る。任意の数の範囲、または、値の組合せが、予測されたパラメータ値506に含まれ得る。

一実施形態では、予測モデル416はまた、予測されたパラメータ値506に関連付けられた精度係数508を生成し得る。一般に、精度係数508は、予測されたパラメータ値506の各々が、デバイス識別子502のためのパラメータ値を正しく予測する可能性を表す。たとえば、デバイス識別子が、85%の精度を持つ特定のパラメータ値に関連付けられているのであれば、予測された値が正しいという85%の見込みがある。

図6を参照して示すように、図1のコンテンツ選択サービスの一実施形態のブロック図が図示される。図示された実施形態では、コンテンツ選択サービス104のメモリ120は、プロセッサ118によって実行された場合に、コンテンツ選択サービス104に対して、精度管理が、コンテンツ選択パラメータとともに使用されることを可能にさせる命令およびデータを記憶し得る。たとえば、サードパーティコンテンツプロバイダは、どのデバイスが、プロバイダからコンテンツを受信することに適格であるか否かを管理するために、コンテンツ選択サービス104によって使用される、指定されたコンテンツ選択パラメータ値のための精度の所望のレベルを指定し得る。

メモリ120は、デバイス識別子に関連付けられたラベル602を含み得る。ラベル602は、フラグ、データ値、または、デバイス識別子のための予測されたパラメータ値604の使用を無視するその他のものであり得る。いくつかのケースでは、ラベル602は、デバイス識別子に関して使用されているものから、特定のコンテンツ選択パラメータを無効にし得る。たとえば、ラベル602においてオプトアウトされたパラメータ値は、デバイス識別子のためのコンテンツを選択するために、コンテンツ選択サービス104が、いくつかの選択パラメータを用いることを阻止し得る。ラベル602はまた、ユーザによって明示的に指定されるコンテンツ選択パラメータ値のような、オプトインデータを含み得る。たとえば、ユーザは、自分に関する情報をコンテンツ選択サービス104へ提供する機会を与えられ、これによって、関連するコンテンツが、ユーザへの表示のために選択されるようになり得る。

メモリ120内の予測されたパラメータ値604は、デバイス識別子のため、1つまたは複数の予測モデルによって生成された任意のコンテンツ選択値であり得る。いくつかのケースでは、パラメータ値604を生成するために、異なるデータの集合に、異なる予測モデルが使用され得る。たとえば、1つのモデルは、パラメータ値604を生成するために、デバイス識別子に関連付けられたオンライン動作の長期の履歴を使用し得る一方、別のモデルは、短期の履歴を使用し得る。予測されたパラメータ値604はまた、短期の履歴データを使用して予測された直近のn個の値のように、デバイス識別子のために以前に予測された値を含み得る。さらなる例では、予測されたパラメータ値604は、パラメータ値を予測するためにデバイス識別子によって訪問された現在のウェブページのコンテンツを分析する、ドキュメントベースの予測モデルによって生成され得る。予測されたパラメータ値604のいくつかはまた、ファーストパーティコンテンツプロバイダ、ソーシャルネットワーキングサービス、メディア共有サービス等のような他のソースから受信され得る。パラメータ値604を予測するために使用されるモデルは、パラメータ値604を生成するために、(たとえば、定期的なバッチジョブの一部として)オフラインデータ、および/または、(たとえば、ユーザの現在の動作に基づいて)オンラインデータを使用し得る。予測されたパラメータ値604が正しい可能性を表す精度係数606が、予測されたパラメータ値604に関連付けられ得る。

メモリ120は、デバイス識別子のためのプロファイル610を生成するように構成されたアービタ608を含み得る。プロファイル610は、デバイス識別子のために予測されたコンテンツ選択パラメータ値の総体であり得る。一実施形態では、アービタ608は、プロファイル610内の選択パラメータ値を定義するために、ラベル602が存在するのであれば、ラベル602を使用し得る。たとえば、アービタ608は、予測されたパラメータ値604の何れかに対してオプトインベースでユーザによって明示的に指定された人口統計を使用し得る。ラベルが、特定のコンテンツ選択パラメータのためのデバイス識別子に関連付けられていないのであれば、アービタ608は、予測された異なるパラメータ値604に対して重み付けを適用し得る。たとえば、アービタ608は、短期のデータを用いて予測された値よりも、長期のデータを用いて予測されたパラメータ値に対して、より高い重みを与え得る。この重み付けを用いて、アービタ608は、プロファイル610に含めるための、最終決定された選択パラメータ値と、対応する精度係数とを決定し得る。さらなる実施形態では、アービタ608は、ユーザが指定したパラメータ値を、システムによって予測された、重み付けられたパラメータ値と比較することによって、ユーザが指定したパラメータ値が正しいか否かを検証するように構成され得る。たとえば、ユーザは、コンテンツ選択パラメータのための値を明示的に指定したが、ユーザに関する予測された値のいくつかまたはすべては、ユーザが指定した値と、精度が大きく異なっていると仮定されたい。そのようなケースでは、アービタ608は、代わりに、ユーザが指定した値ではなく、予測された値のうちの1つを使用し得る。なぜなら、ユーザが指定した値は、誤りがあり得る(たとえば、ユーザが、同じデバイス識別子を共有している、ユーザが、誤った値を誤って指定している)からである。

いくつかの実施形態では、メモリ120は、パラメータ値の部分集合614を決定するように構成された予測抽出器612を含んでいる。予測抽出器612は、どのパラメータ値が部分集合614に含められるべきであるかを判定するために、1つまたは複数の最小しきい値を、プロファイル610内の精度係数に適用し得る。たとえば、予測抽出器612は、60%以上の対応する精度係数を有する、プロファイル610内のコンテンツ選択パラメータ値のみを含み得る。一実施形態では、予測抽出器612は、最小しきい値を満足する部分集合614に含めるための、パラメータ値の最も狭い範囲を決定するように構成される。たとえば、18〜44および18〜34の年齢範囲が両方とも、最小しきい値を満たす精度係数を有するのであれば、予測抽出器612は、部分集合614に18〜34の年齢範囲を含め得る。なぜなら、18〜34の年齢範囲は、18〜44の年齢範囲よりも狭いからである。予測抽出器612によって使用される最小精度しきい値は、コンテンツ選択サービス104によって全体的に課され得るか、あるコンテンツ選択パラメータに特有であり得るか、または、その他別の手法で変更され得る。

メモリ120は、部分集合614内のコンテンツ選択パラメータ値に基づいて、サードパーティコンテンツを検索するように構成されたコンテンツ検出部616を含み得る。たとえば、サブセット614が、95%の精度係数を持つ18+の年齢グループと、80%の精度係数を持つ24〜34の年齢グループとに対応するパラメータ値を含むと仮定されたい。両選択パラメータ値が、(たとえば、予測抽出器によって決定されたような)最小しきい値よりも大きな精度係数を有しているので、これらの値は、18+歳および/または24〜34歳の年齢グループが関連付けられているサードパーティコンテンツを識別するために、コンテンツ検出部616によって使用され得る。換言すれば、52〜64の年齢グループに関連付けられたサードパーティコンテンツは、このグループが、部分集合614に含まれていないのであれば、コンテンツ検出器616によって除外され得る。先ず、部分集合614内にコンテンツ選択パラメータ値を有するサードパーティコンテンツを識別することによって、選択のために潜在的に適格なすべてのサードパーティコンテンツが評価され得る。

メモリ120は、サードパーティコンテンツプロバイダによって指定された精度係数を、コンテンツ検出部616によって生成された結果に適用するように構成された精度フィルタ618を含み得る。たとえば、サードパーティコンテンツプロバイダは、95%の精度を持つ特定のコンテンツ選択パラメータ値に基づいて、広告が送られるべきであることと、部分集合614における対応するパラメータ値は、ほんの85%の精度しか有していないこととを指定すると仮定されたい。そのようなケースでは、コンテンツ検出器616は、先ず、選択のために潜在的に適格であるとして、プロバイダから、サードパーティコンテンツを識別し得る。しかしながら、プロバイダは、デバイス識別子のために予測されたものよりも高い精度の度合いを指定したので、プロバイダのコンテンツは、デバイス識別子を求める選択から除外され得る。一実施形態では、精度係数が指定されていない何れのサードパーティコンテンツも、精度フィルタ618によって適格なコンテンツ620に含められ得る。同様に、デバイス識別子のための部分集合614において、精度以上である指定された精度を有する何れのサードパーティコンテンツも、適格なコンテンツ620に含まれ得る。したがって、適格なコンテンツ620は、デバイス識別子のプロファイル内にあり、プロバイダに許容可能な精度レベルを有する、コンテンツ選択パラメータ値を使用するプロバイダからの、サードパーティコンテンツの部分のみを含み得る。

コンテンツ選択サービス104は、任意の数の手法で、適格なコンテンツ620から、デバイスへ表示するためのサードパーティコンテンツを選択し得る。いくつかのケースでは、適格なコンテンツ620のうちのどのコンテンツがデバイス識別子への表示のために実際に選択されるのかを決定するために、コンテンツ選択サービス104は、対応するサードパーティコンテンツプロバイダ間でオークションを行い得る。そのようなオークションは、コンテンツプロバイダ、コンテンツに関連付けられた1つまたは複数の品質スコア(たとえば、ユーザがどれくらいの確からしさでサードパーティコンテンツをクリックするか等)、またはそれらの組合せによって行われる入札に基づき得る。

次に図7を参照して示すように、サードパーティコンテンツプロバイダに対して、精度管理を用いてコンテンツ選択パラメータを指定することを可能とするように構成されたインターフェース700の一実施形態の例示が図示されている。図示される実施形態では、サードパーティコンテンツプロバイダが、帽子を売るオンライン小売業者であると仮定されたい。インターフェース700は、この小売業者が、広告キャンペーンを立ち上げることと、このキャンペーンとともに、コンテンツ選択パラメータを使用することとを可能にする、設定インターフェースの一部であり得る。コンテンツ選択パラメータの指定された値に基づいて、コンテンツ選択サービスは、プロバイダのコンテンツが、いくつかのデバイス識別子への表示のために適格であるか否かを判定し得る。

インターフェース700は、指定されたコンテンツ選択パラメータ値を受け取るように構成された任意の数の入力702〜712を含み得る。入力702は、ディスプレイキーワードの1つまたは複数の集合を受け取り得る。何れかのディスプレイキーワードが指定されると、キャンペーンに関連付けられたサードパーティコンテンツのみが、指定されたキーワードを使用するウェブサイトにおける表示のために適格であり得る。たとえば、コンテンツプロバイダが、キーワード「自動車保険」を指定すると、プロバイダの広告は、同一または類似のキーワードを使用するウェブサイトのみにおける表示のために適格になるであろう。入力704は、サードパーティコンテンツが表示のために適格である特定のウェブサイト、ウェブページ等を示す1つまたは複数の配置値を受け取り得る。たとえば、入力704は、広告の出現を、特定のファーストパーティウェブサイトに限定するために、キャンペーンにおいて使用され得る。入力706は、ファーストパーティコンテンツのトピックカテゴリを受け取り得る。そのような任意のカテゴリが指定されると、コンテンツ選択サービスは、サードパーティコンテンツの表示を、一致するトピックを有するファーストパーティコンテンツへ限定し得る。入力708は、1つまたは複数の指定された興味カテゴリを受け取り得る。特定のデバイス識別子は、一致する興味カテゴリに関連付けられているのであれば、プロバイダのコンテンツを受信するために適格であり得る。たとえば、広告主は、ゴルフに興味のあるユーザにのみ広告を送りたいことを指定し得る。

入力710は、指定されたその他任意のコンテンツ選択パラメータ値を受け取り、入力712は、この値のための所望の精度レベルを受け取り得る。たとえば、入力710において指定された値に一致する予測された選択値を有するデバイス識別子のみが、キャンペーンに関連付けられたコンテンツを受け取り得る。同様に、入力712において指定された、精度係数以上の精度を有する予測値を有するデバイス識別子のみが、プロバイダのコンテンツを受信するのに適格であり得る。たとえば、プロバイダが、入力712を介して、95%である精度の度合いを指定したのであれば、95%以上の精度のレベルで予測された入力710における選択パラメータ値を有するデバイス識別子のみが、潜在的に、プロバイダのコンテンツを受信し得る。

さらなる実施形態では、入力712は、スライダバー、または、グラフ式の入力メカニズムからなるその他任意の形式であり得る。たとえば、インターフェース700は、異なる値のコンテンツ選択パラメータのための収束対精度のトレードオフを図示するチャートを含み得る。そのようなケースでは、入力712は、インターフェース700のオペレータに対して、所与のコンテンツ選択パラメータ値のために所望される精度の度合いを選択することを可能にするスライダバーに相当し得る。別の実施形態では、インターフェース700は、正しいユーザがプロバイダのコンテンツに表れる毎に、サードパーティコンテンツプロバイダが、どれだけのお金を費やしたいのかを指定することを可能にする入力を含み得る。受け取った額に基づいて、システムは、受け取った額を、コンテンツプロバイダのための適切な精度の度合いへ変換し得る。

この明細書において記載された主題および動作の実施形態は、デジタル電子回路において、または、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、または、この明細書において開示された構造、およびそれらの構造的な等価物を含むハードウェア、またはこれらのうちの1つまたは複数の組合せにおいて、実施され得る。この明細書に記載された主題の実施形態は、すなわち、コンピュータプログラム命令の1つまたは複数のモジュールのように、データ処理装置による実行のため、または、データ処理装置の動作を制御するため、1つまたは複数のコンピュータ記憶媒体においてエンコードされた、1つまたは複数のコンピュータプログラムとして実施され得る。あるいは、また、それに加えて、プログラム命令は、たとえば、マシンによって生成された電子、光、または電磁信号のように、データ処理装置による実行のために、適切な受信装置へ送信するための情報をエンコードするために生成された、人工的に生成された伝搬信号においてエンコードされ得る。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な記憶デバイス、コンピュータ読み取り可能な記憶基板、ランダムまたはシリアルなアクセスメモリアレイまたはデバイス、または、それらのうちの1つまたは複数の組合せであり得るか、または、これらに含まれ得る。さらに、コンピュータ記憶媒体は、伝搬信号ではないが、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝搬信号においてエンコードされたコンピュータプログラム命令のソースまたは宛先であり得る。コンピュータ記憶媒体はまた、1つまたは複数の個別の構成要素または媒体(たとえば、複数のCD、ディスク、またはその他の記憶デバイス)であり得るか、これらに含まれ得る。したがって、コンピュータ記憶媒体は、有形であり得る。

この明細書に記載された動作は、1つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な記憶デバイスに記憶された、または、他のソースから受信されたデータについて、データ処理装置によって実行される動作として実施され得る。

「クライアント」または「サーバ」という用語は、例によれば、プログラム可能なプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップ、または、前述したもののうちの1つまたは組合せを含む、データを処理するためのすべての種類の装置、デバイス、およびマシンを含む。装置は、たとえばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)またはASIC(特定用途向け集積回路)のような特別目的論理回路を含み得る。装置はまた、ハードウェアに加えて、たとえば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームランタイム環境、仮想マシン、または、これらのうちの1つまたは複数の組合せを構成するコードのような、当コンピュータプログラムのための実行環境を生成するコードを含み得る。装置および実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティングインフラストラクチャ、およびグリッドコンピューティングインフラストラクチャのような様々な異なるコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現し得る。

(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、またはコードとしても知られている)コンピュータプログラムは、コンパイル型またはインタープリタ型言語、宣言型または手続型言語を含む任意の型式のプログラミング言語で書かれることができ、スタンドアロンプログラムとして、あるいは、モジュール、構成要素、サブルーチン、オブジェクト、またはコンピューティング環境において使用するのに適切なその他のユニットとして含んでいる任意の形式で展開され得る。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに相当し得るが、必ずしも相当する必要はない。プログラムは、他のプログラムまたはデータ(たとえば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された1つまたは複数のスクリプト)を保持するファイルの一部に、当プログラムに専用の単一のファイルに、または、複数の協調するファイル(たとえば、1つまたは複数のモジュール、サブプログラム、またはコードの一部を記憶するファイル)に、記憶され得る。コンピュータプログラムは、1つのコンピュータにおいて、または、1つの場所または複数の場所に分散され通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータにおいて、実行されるために展開され得る。

この明細書において記載された処理および論理フローは、入力データに対して作用することおよび出力を生成することによって、動作を実行するために、1つまたは複数のコンピュータプログラムを実行する1つまたは複数のプログラマブルプロセッサによって実行され得る。処理および論理フローはまた、たとえばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)またはASIC(特定用途向け集積回路)のような特別用途の論理回路によって実行され、装置はまた、このような特別用途の論理回路として実施され得る。

コンピュータプログラムの実行のために適切なプロセッサは、例によれば、汎用および特別用途の両方のマイクロプロセッサと、任意の種類のデジタルコンピュータの1つまたは複数の任意のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、読取専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたはその両方から、命令およびデータを受け取るであろう。コンピュータの本質的な要素は、命令に従って動作を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを記憶するための1つまたは複数のメモリデバイスとである。一般に、コンピュータはまた、たとえば磁気ディスク、光磁気ディスク、または光ディスクのように、データを記憶するための1つまたは複数の大容量記憶デバイスを含んでいるか、あるいは、1つまたは複数の大容量記憶デバイスからデータを受け取るか、または、1つまたは複数の大容量記憶デバイスへデータを転送するか、またはその両方のために、動作可能に接続され得る。しかしながら、コンピュータは、そのようなデバイスを持つ必要はない。さらに、コンピュータは、いくつか例を挙げると、たとえば、モバイル電話、携帯情報端末(PDA)、モバイルオーディオまたはビデオプレーヤ、ゲームコンソール、全地球測位システム(GPS)受信機、またはポータブル記憶デバイス(たとえば、ユニバーサルシリアルバス(USB)フラッシュドライブ)、のような別のデバイスに埋め込まれ得る。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するために適切なデバイスは、例として、たとえばEPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリデバイスのような半導体メモリデバイス、たとえば内部ハードディスクまたはリムーバブルディスクのような磁気ディスク、光磁気ディスク、およびCD-ROMディスクおよびDVD-ROMディスクを含む、すべての形式のメモリデバイス、媒体、および不揮発性メモリを含む。プロセッサおよびメモリは、特別用途の論理回路によって補足され得るか、または、特別用途の論理回路内に組み込まれ得る。

ユーザとの対話を提供するために、この明細書に記載される主題の実施形態は、たとえば、CRT(陰極線管)、LCD(液晶ディスプレイ)、OLED(有機発光ダイオード)、TFT(薄膜トランジスタ)、プラズマ、その他のフレキシブルな構成、または、ユーザへ情報を表示するためのその他任意のモニタのようなディスプレイデバイスと、たとえば、マウス、トラックボール等、または、タッチスクリーン、タッチパッド等のように、ユーザがコンピュータに入力を提供することができるポインティングデバイスおよびキーボードとを有するコンピュータ上で実施され得る。他の種類のデバイスもまた同様に、ユーザとの対話を提供するために使用され得る。たとえば、ユーザに提供されるフィードバックは、たとえば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバックのような任意の形式の知覚フィードバックであり、ユーザからの入力は、音響、音声、または触覚入力を含む任意の形式で受け取られ得る。さらに、コンピュータは、たとえば、ウェブブラウザから受信した要求に応じて、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザへウェブページを送るように、ユーザによって使用されるデバイスへドキュメントを送ることによって、および、このデバイスからドキュメントを受信することによって、ユーザと対話し得る。

この明細書において記載される主題の実施形態は、たとえばデータサーバのようなバックエンド構成要素を含む、または、たとえばアプリケーションサーバのようなミドルウェア構成要素を含む、または、たとえばグラフィックユーザインターフェースまたはユーザがこの明細書に記載された主題の実施形態と対話し得るウェブブラウザを有するクライアントコンピュータのようなフロンドエンド構成要素を含む、コンピューティングシステムにおいて実施され得るか、または、このようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、またはフロンドエンド構成要素のうちの1つまたは複数からなる任意の組合せにおいて実施され得る。システムの構成要素は、たとえば通信ネットワークのような、デジタルデータ通信の任意の形式または媒体によって相互接続され得る。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク(「LAN」)および広域ネットワーク(「WAN」)、インタネットワーク(たとえば、インターネット)、およびピアツーピアネットワーク(たとえば、アドホックピアツーピアネットワーク)を含む。

ここに開示された特徴は、スマートテレビジョンモジュール(または接続されたテレビジョンモジュール、ハイブリッドテレビジョンモジュール等)において実施され得る。これらは、インターネット接続を、(たとえば、ケーブル、衛星、エア、または他の信号によって受信された)より伝統的なテレビジョン番組ソースと統合するように構成された処理回路を含み得る。スマートテレビジョンモジュールは、テレビジョンセット内に物理的に組み込まれ得るか、または、セットトップボックスまたはその他のデジタルメディアプレーヤ、ゲームコンソール、ホテルテレビジョンシステム、およびその他のコンパニオンデバイスのような個別のデバイスを含み得る。スマートテレビジョンモジュールは、ウェブ上の、ローカルケーブルTVチャネル上の、衛星TVチャネル上の、または、ローカルハードドライブ上に記憶された、ビデオ、映画、写真、およびその他のコンテンツを、視聴者が探索および発見できるように構成され得る。セットトップボックス(STB)またはセットトップユニット(STU)は、チューナを含みテレビジョンセットおよび信号の外部ソースへ接続し得る情報機器デバイスを含み得る。これは、この信号を、その後テレビジョンスクリーンまたはその他のディスプレイデバイス上に表示されるコンテンツへ変換する。スマートテレビジョンモジュールは、ウェブブラウザおよび複数のストリーミングメディアサービス、接続されたケーブルまたは衛星媒体ソース、他のウェブ「チャンネル」等のような複数の異なるアプリケーションのためのアイコンを含むトップレベルスクリーンまたはホームスクリーンを提供するように構成され得る。スマートテレビジョンモジュールはさらに、電子番組ガイドをユーザへ提供するように構成され得る。スマートテレビジョンモジュールへのコンパニオンアプリケーションは、利用可能なプログラムに関する追加情報をユーザへ提供するため、ユーザがスマートテレビジョンモジュールを制御することを可能にするため等のために、モバイルコンピューティングデバイス上で動作可能であり得る。代替実施形態では、これらの機能は、ラップトップコンピュータまたは他のパーソナルコンピュータ、スマートフォン、他のモバイルデバイス、ハンドヘルドコンピュータ、タブレットPC、またはその他のコンピューティングデバイスにおいて実施され得る。

この明細書は、多くの具体的な実施形態の詳細を含んでいるが、これらは、何れの発明の範囲、または、権利主張されるものにおいても、限定としてではなく、特定の発明の特定の実施形態に特有な機能の詳細説明として解釈されるべきである。個別の実施形態のコンテキストにおいてこの明細書で記載されたいくつかの機能はまた、単一の実施形態における組合せでも実施され得る。反対に、単一の実施形態のコンテキストにおいて記載されている様々な機能はまた、複数の実施形態において個別に、または、任意の適切な部分組合せにおいて実施され得る。さらに、これら機能は、いくつかの組合せにおける動作として、および、最初に権利主張されたものとして、前述され得るが、権利主張された組合せからの1つまたは複数の機能は、いくつかのケースにおいて、これら組合せから削除され、また、権利主張された組合せは、部分組合せまたは部分組合せのバリエーションに関連し得る。

同様に、動作は、図面において特定の順序で図示されているが、これは、所望される結果を達成するために、このような動作が、図示された特定の順序または連続順で実行されることも、例示されたすべての動作が実行されることも、必要であるとは理解されるべきではない。いくつかの状況では、マルチタスクおよび並列処理が有利であり得る。さらに、前述された実施形態において、様々なシステム構成要素を分離することは、すべての実施形態においてこのような分離を必要とするとは理解されるべきではなく、記載されたプログラム構成要素およびシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品内にともに組み込まれ得るか、複数のソフトウェア製品にパッケージされ得ることが理解されるべきである。

以上、本主題の特定の実施形態が記載された。他の実施形態は、添付の特許請求の範囲の範囲内にある。いくつかのケースでは、特許請求の範囲において記載された動作は、別の順序で実行され、依然として所望の結果を達成し得る。さらに、添付の図面に記述された処理は、所望される結果を達成するために、必ずしも、図示される特定の順所、または連続的な順序を必要とする訳ではない。いくつかの実施形態では、マルチタスクまたは並行処理が利用され得る。

100 コンピュータシステム
102 クライアントデバイス
104 コンテンツ選択サービス
106 ネットワーク
108 第1のコンテンツソース
110 第nのコンテンツソース
112，118，122，126 プロセッサ
114，120，124，128 メモリ
116 ディスプレイ
200 ウェブブラウザ
202 フィールド
204 入力
206 ファーストパーティウェブページ
208 テキスト
210，212，214，216 画像
218 サードパーティコンテンツ
220 スクロールバー
400 モデルの例
402 第1の既知のパラメータ値
404 第Nの既知のパラメータ値
406 第1のデバイス識別子
408 第Nのデバイス識別子
410 第1のオンライン動作
412 第Nのオンライン動作
416 予測モデル
500 予測モデルの例
502 デバイス識別子
504 オンライン動作
506 (複数の)予測パラメータ値
508 (複数の)精度係数
602 ラベル
604 予測パラメータ値
606 精度係数
608 アービタ
610 プロファイル
612 予測抽出器
614 最小精度を満足するパラメータ値の部分集合
616 コンテンツ検出部
618 精度フィルタ
620 適格なコンテンツ
700 インターフェース
702，704，706，708，710，712 入力

Claims (20)

1. デバイスによる表示のためのコンテンツを選択する方法であって、
   1つまたは複数のプロセッサにより、デバイス識別子の集合に関連するオンライン動作に基づいてコンテンツ選択パラメータの値を推定する予測モデルを生成するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサにより、前記デバイスを表すデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを受信するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサにより、前記予測モデルおよび前記デバイス識別子に関連する前記オンライン動作を示すデータを用いて、前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサにより、前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数を決定するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサにより、コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値および精度の度合いを受信するステップと、
   前記1つまたは複数のプロセッサにより、前記コンテンツ選択パラメータの予測値と前記コンテンツプロバイダによって指定された前記コンテンツ選択パラメータの値との比較に部分的に基づいて、かつ、前記コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する前記精度係数と前記コンテンツプロバイダによって指定された前記精度の度合いとの比較に部分的に基づいて、前記デバイスによる表示のための前記コンテンツプロバイダのコンテンツを選択するステップと
   を有する方法。
2. 予測モデルを生成する前記ステップが、
   前記コンテンツ選択パラメータの値を決定するために、前記デバイス識別子の集合に対するアカウントデータを分析するステップを含む、請求項1に記載の方法。
3. 異なる年齢範囲を表すために、前記コンテンツ選択パラメータの値を使用するステップをさらに有する請求項2に記載の方法。
4. 前記デバイス識別子のために、前記異なる年齢範囲に異なる精度係数を関連付けるステップをさらに有し、
   前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値は、関連付けられた最も高い精度係数を有する年齢範囲に対応する、請求項3に記載の方法。
5. 前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定する前記ステップが、
   前記デバイス識別子に関連する予測された性別を決定するステップを含む、請求項1に記載の方法。
6. 前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値にグローバルしきい値精度係数を適用して、前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータ値の部分集合を生成するステップと、
   前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータ値の部分集合に基づいて、選択のために適格なサードパーティコンテンツを識別するステップと
   をさらに有する請求項1に記載の方法。
7. 性別と年齢範囲との種々の組合せを表すために、前記コンテンツ選択パラメータの値を使用するステップをさらに有する請求項3に記載の方法。
8. 1つまたは複数のプロセッサを備えるデバイスによる表示のためのコンテンツを選択するためのシステムであって、
   前記1つまたは複数のプロセッサは、
   デバイス識別子の集合に関連するオンライン動作に基づいてコンテンツ選択パラメータの値を推定する予測モデルを生成し、
   前記デバイスを表すデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを受信し、
   前記予測モデルおよび前記デバイス識別子に関連する前記オンライン動作を示すデータを用いて、前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定し、
   前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数を決定し、
   コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値および精度の度合いを受信し、
   前記コンテンツ選択パラメータの予測値と前記コンテンツプロバイダによって指定された前記コンテンツ選択パラメータの値との比較に部分的に基づいて、かつ、前記コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する前記精度係数と前記コンテンツプロバイダによって指定された前記精度の度合いとの比較に部分的に基づいて、前記デバイスによる表示のための前記コンテンツプロバイダのコンテンツを選択するように構成される、システム。
9. 前記予測モデルは、前記コンテンツ選択パラメータの値を決定するために、前記デバイス識別子の集合に対するアカウントデータを分析することによって生成される、請求項8に記載のシステム。
10. 前記1つまたは複数のプロセッサが、異なる年齢範囲を表すために、前記コンテンツ選択パラメータの値を使用するようにさらに構成される、請求項9に記載のシステム。
11. 前記1つまたは複数のプロセッサが、前記デバイス識別子のために、前記異なる年齢範囲に異なる精度係数を関連付けるようにさらに構成され、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値は、関連付けられた最も高い精度係数を有する年齢範囲に対応する、請求項10に記載のシステム。
12. 前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値は、前記デバイス識別子に関連する予測された性別を決定することによって決定される、請求項8に記載のシステム。
13. 前記1つまたは複数のプロセッサが、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値にグローバルしきい値精度係数を適用して、前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータ値の部分集合を生成し、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータ値の部分集合に基づいて、選択のために適格なサードパーティコンテンツを識別するようにさらに構成される、請求項8に記載のシステム。
14. 前記1つまたは複数のプロセッサが、ユーザによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値の精度を決定するようにさらに構成される、請求項8に記載のシステム。
15. マシン命令を格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記マシン命令は、プロセッサに動作を実行させるために、前記プロセッサによって実行可能であり、
    前記動作は、
    デバイス識別子の集合に関連するオンライン動作に基づいてコンテンツ選択パラメータの値を推定する予測モデルを生成する手順と、
    デバイスを表すデバイス識別子に関連するオンライン動作を示すデータを受信する手順と、
    前記予測モデルおよび前記デバイス識別子に関連する前記オンライン動作を示すデータを用いて、前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータの予測値を決定する手順と、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する精度係数を決定する手順と、
    コンテンツプロバイダによって指定されたコンテンツ選択パラメータの値および精度の度合いを受信する手順と、
    前記コンテンツ選択パラメータの予測値と前記コンテンツプロバイダによって指定された前記コンテンツ選択パラメータの値との比較に部分的に基づいて、かつ、前記コンテンツ選択パラメータの予測値に関連する前記精度係数と前記コンテンツプロバイダによって指定された前記精度の度合いとの比較に部分的に基づいて、前記デバイスによる表示のための前記コンテンツプロバイダのコンテンツを選択する手順と
    を含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
16. 前記予測モデルは、前記コンテンツ選択パラメータの値を決定するために、前記デバイス識別子の集合に対するアカウントデータを分析することによって生成される、請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
17. 前記動作が、異なる年齢範囲を表すために、前記コンテンツ選択パラメータの値を使用する手順をさらに含む、請求項16に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
18. 前記動作が、
    前記デバイス識別子のために、前記異なる年齢範囲に異なる精度係数を関連付ける手順をさらに含み、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値は、関連付けられた最も高い精度係数を有する年齢範囲に対応する、請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
19. 前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値は、前記デバイス識別子に関連する予測された性別を決定することによって決定される、請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
20. 前記動作が、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータの予測値にグローバルしきい値精度係数を適用して、前記デバイス識別子のためのコンテンツ選択パラメータ値の部分集合を生成する手順と、
    前記デバイス識別子のための前記コンテンツ選択パラメータ値の部分集合に基づいて、選択のために適格なサードパーティコンテンツを識別する手順と
    をさらに含む、請求項15に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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