JP2019527395A - コンテンツを効果的に配信するための動的クリエイティブの最適化 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、ターゲット視聴者用の個々のコンポーネントクリエイティブのセットからコンテンツアイテムを動的に作成するための動的クリエイティブ最適化(DCO)モジュール200を含むシステム環境100の一実施形態を示す図である。図1に示されるように、システム環境100は、ネットワーク120を介して接続された、1つまたは複数のクライアントデバイス110と、コンテンツプロバイダシステム140と、オンラインシステム130とを含む。なお、図1では簡略化のために2つのクライアントデバイス110と1つのコンテンツプロバイダシステム140を示しているが、任意の数(例えば数百万)のエンティティを含むことができる。各クライアントデバイス110は、ユーザが1つのオンラインシステム130に対する入力を与えることができるユーザインタフェース112を備える。代替構成では、異なるおよび/または追加のエンティティをシステム環境100に含めることもできる。
{
画像:{画像A、画像B、画像C}
タイトル:{タイトルA、タイトルB、タイトルC}
本文:{本文A、本文B、本文C}
}
のセットでコンテンツアイテム144を提供し得る。
一実施形態では、オンラインシステム130は、ターゲットユーザ用のコンテンツアイテムに含めるべきクリエイティブを動的に選択する動的クリエイティブ最適化モジュール200を有する。図2は、本発明の一実施形態による図1に示すDCOモジュール200のブロック図である。DCOモジュール200は、広告主などのコンテンツプロバイダからクリエイティブのセットを受信し、ユーザ(またはユーザを含むターゲット視聴者)用のコンテンツアイテムを動的に作成する。動的に作成されたコンテンツアイテムは、そのユーザに対して選択されたクリエイティブの最適な組み合わせを含む。DCOモジュール200は、異なる視聴者に対して同じクリエイティブのセットを提示する場合には、その異なる視聴者に対して選択された最適なクリエイティブからなる異なるコンテンツアイテムを作成し得る。DCOモジュール200は、クリエイティブのタイプ毎にクリエイティブモデルをトレーニングする。トレーニングされたクリエイティブモデルは、そのクリエイティブと、ターゲットユーザ(またはユーザを含むターゲット視聴者)に関する情報とを入力として受け取る。トレーニングされたクリエイティブモデルは、そのクリエイティブについての予測スコアを生成する。DCOモジュール200はさらに、クリエイティブを選択して組み合わせる際に、様々な条件または制約を記述したルールのセットを適用し得る。
画像モデル(画像A、ユーザ)→0.50
と予測するように構成されている。ここで、0.50は予測スコアである。
画像モデル(画像A、ユーザ)→0.55
と予測し得る。ここで、0.55は予測スコアである。
{
特徴1:年齢
特徴2:性別
特徴3:画像の幅
特徴4:画像の高さ
}
で示される。この例の特徴ベクタは4つの異なる特徴(ユーザについての2つの特徴と、画像クリエイティブについての2つの特徴)を示しているが、当業者は他の例ではユーザおよび画像クリエイティブに関連付けられた数千もの追加の特徴が存在し得ることを理解し得る。
{
画像モデル(画像A、ユーザ)=0.50;
画像モデル(画像B、ユーザ)=0.55;//ユーザについて画像Bを選択する
タイトルモデル(タイトルA、ユーザ)=0.30;
タイトルモデル(タイトルB、ユーザ)=0.35;
タイトルモデル(タイトルC、ユーザ)=0.40;//ユーザについてタイトルCを選択する
}
となる。
図4は、本発明の一実施形態による、動的クリエイティブ最適化を使用してターゲットユーザのコンテンツアイテムを構築するための処理400のフローチャートを示す。最初に、DCOモジュール200は、コンテンツアイテムの複数のクリエイティブをコンテンツプロバイダ140から受信する(405)。また、DCOモジュール200は、ターゲットユーザを記述した情報を受信する(410)。DCOモジュール200は、各クリエイティブに関連付けられたクリエイティブ特徴を抽出する(415)。例えば、クリエイティブが画像クリエイティブである場合、画像クリエイティブ内に存在する目立つ色や背景色などの特徴が画像クリエイティブから抽出される。個々の各クリエイティブの抽出特徴は、クリエイティブ特徴ストア240に記憶される。また、DCOモジュール200は、ターゲットユーザを記述したユーザ特徴、例えば、性別、年齢、人口統計的情報、個人的関心、および任意の他の関連する特徴をユーザ情報から抽出する。
上述した本発明の実施形態の説明は例示のために提示されるものであり、包括的であることや、開示された厳密な形態に本発明を限定することを意図したものではない。当業者であれば、上記開示に照らして多くの変更および変形が可能であることを理解し得る。
Claims (20)
- コンピュータで実行される方法であって、
複数のターゲットユーザに提示するコンテンツアイテム内に含める複数のクリエイティブをコンテンツプロバイダから受信することであって、タイプおよび複数のクリエイティブ特徴を各々有する前記複数のクリエイティブを受信すること、
前記複数のターゲットユーザのうちの一人のターゲットユーザに対して前記コンテンツアイテムを提示する機会を識別することであって、前記ターゲットユーザが1つまたは複数のユーザ特徴によって記述されている、前記コンテンツアイテムを提示する機会を識別すること、
前記複数のクリエイティブの各々について、
前記クリエイティブに関連付けられた前記複数のクリエイティブ特徴を取得すること、
前記クリエイティブに関連付けられた前記複数のクリエイティブ特徴と前記ターゲットユーザの1つまたは複数のユーザ特徴とに基づいて前記クリエイティブにトレーニングクリエイティブモデルを適用すること、
前記トレーニングクリエイティブモデルの適用に基づいて前記クリエイティブの予測スコアを生成すること、
前記複数のクリエイティブのうちのクリエイティブのサブセットをそのサブセット内のクリエイティブの前記予測スコアに基づきランク付けすることであって、前記サブセット内の各クリエイティブが同じタイプを有する、前記クリエイティブのサブセットをランク付けすること、
前記ランク付けに基づいてクリエイティブのタイプ毎に最適なクリエイティブを選択すること、
前記ターゲットユーザの前記コンテンツアイテムを生成することであって、前記選択された最適なクリエイティブのうちの1つ以上を含む前記コンテンツアイテムを生成すること、
を備える方法。 - 前記クリエイティブのタイプは、画像、動画、タイトル、本文、コール・フォー・アクション・タイプ、ユニバーサルリソースリンク(URL)、記述、およびキャプションのうちの1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のクリエイティブの各々から前記複数のクリエイティブ特徴を抽出すること、
前記抽出された複数のクリエイティブ特徴と前記ターゲットユーザの1つまたは複数のユーザ特徴を分析すること、
をさらに備える請求項1に記載の方法。 - 前記抽出された複数のクリエイティブ特徴と前記1つまたは複数のユーザ特徴を分析することがさらに、
前記複数のクリエイティブ特徴と前記1つまたは複数のユーザ特徴を特徴ベクタに格納することであって、前記特徴ベクタ内の各特徴が識別名を有する、前記複数のクリエイティブ特徴と前記1つまたは複数のユーザ特徴を特徴ベクタに格納すること、
前記特徴ベクタ内の各特徴を特徴値にマッピングすること、
を含む、請求項3に記載の方法。 - トレーニングデータのコーパスに基づいて前記複数のクリエイティブの各々のタイプについての少なくとも1つのクリエイティブモデルをトレーニングすること、
トレーニングクリエイティブモデルを、前記トレーニングクリエイティブモデルがトレーニングされたクリエイティブのタイプに一致するタイプを有する各クリエイティブに適用すること、
をさらに備える請求項1に記載の方法。 - 前記コンテンツアイテムに関連付けられた複数のルールを適用することであって、前記複数のルールの各々が、条件と、前記複数のクリエイティブのうち前記条件が満たされている1つ以上のクリエイティブに関する動作を記述したものである、前記複数のルールを適用すること、
前記複数のルールの適用に基づいて前記クリエイティブを選択すること、
前記クリエイティブの選択に基づいて前記コンテンツアイテムを作成すること、
をさらに備える請求項1に記載の方法。 - 前記クリエイティブの予測スコアは、前記クリエイティブを含む前記コンテンツアイテムに対するターゲットユーザの対話の可能性を示す、請求項1に記載の方法。
- 前記ランク付けに基づいてクリエイティブのタイプ毎に最適なクリエイティブを選択することは、同じタイプの2つ以上のクリエイティブの中から最高予測スコアを有するクリエイティブを選択することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記生成されたコンテンツアイテムを前記ターゲットユーザに提示すること、
前記コンテンツアイテムに対するターゲットユーザの対話を監視すること、
をさらに備える請求項1に記載の方法。 - 前記監視されたターゲットユーザの対話に基づいて、前記生成されたコンテンツアイテムのクリエイティブスコアを計算することをさらに備える請求項9に記載の方法。
- コンピュータプログラム命令を備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラム命令がコンピュータデバイスのプロセッサによって実行されたとき、前記プロセッサが、
ターゲットユーザに提示するコンテンツアイテム内に含める複数のクリエイティブをコンテンツプロバイダから受信することであって、タイプおよび複数のクリエイティブ特徴を各々有する前記複数のクリエイティブを受信すること、
1つまたは複数のユーザ特徴が記述された前記ターゲットユーザに対して前記コンテンツアイテムを提示する機会を識別すること、
前記複数のクリエイティブの各々について、
前記クリエイティブに関連付けられた前記複数のクリエイティブ特徴を取得すること、
前記クリエイティブに関連付けられた前記複数のクリエイティブ特徴と前記ターゲットユーザの1つまたは複数のユーザ特徴とに基づいて前記クリエイティブにトレーニングクリエイティブモデルを適用すること、
前記トレーニングクリエイティブモデルの適用に基づいて前記クリエイティブの予測スコアを生成すること、
前記複数のクリエイティブのうちのクリエイティブのサブセットをそのサブセット内のクリエイティブの前記予測スコアに基づきランク付けすることであって、前記サブセット内の各クリエイティブが同じタイプを有する、前記クリエイティブのサブセットをランク付けすること、
前記ランク付けに基づいてクリエイティブのタイプ毎に最適なクリエイティブを選択すること、
前記ターゲットユーザの前記コンテンツアイテムを生成することであって、前記選択された最適なクリエイティブのうちの1つ以上を含む前記コンテンツアイテムを生成すること、
を含むステップを実行する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記クリエイティブのタイプは、画像、動画、タイトル、本文、コール・フォー・アクション・タイプ、ユニバーサルリソースリンク(URL)、記述、およびキャプションのうちの1つを含む、請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記複数のクリエイティブの各々から前記複数のクリエイティブ特徴を抽出すること、
前記抽出された複数のクリエイティブ特徴と前記ターゲットユーザの1つまたは複数のユーザ特徴を分析すること、
を実行するためのコンピュータプログラム命令をさらに備える請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記抽出された複数のクリエイティブ特徴と前記1つまたは複数のユーザ特徴を分析することがさらに、
前記複数のクリエイティブ特徴と前記1つまたは複数のユーザ特徴を特徴ベクタに格納することであって、前記特徴ベクタ内の各特徴が識別名を有する、前記複数のクリエイティブ特徴と前記1つまたは複数のユーザ特徴を特徴ベクタに格納すること、
前記特徴ベクタ内の各特徴を特徴値にマッピングすること、
を含む、請求項13に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - トレーニングデータのコーパスに基づいて前記複数のクリエイティブの各々のタイプについての少なくとも1つのクリエイティブモデルをトレーニングすること、
トレーニングクリエイティブモデルを、前記トレーニングクリエイティブモデルがトレーニングされたクリエイティブのタイプに一致するタイプを有する各クリエイティブに適用すること、
を実行するためのコンピュータプログラム命令をさらに備える請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記コンテンツアイテムに関連付けられた複数のルールを適用することであって、前記複数のルールの各々が、条件と、前記複数のクリエイティブのうち前記条件が満たされている1つ以上のクリエイティブに関する動作を記述したものである、前記複数のルールを適用すること、
前記複数のルールの適用に基づいて前記クリエイティブを選択すること、
前記クリエイティブの選択に基づいて前記コンテンツアイテムを作成すること、
を実行するためのコンピュータプログラム命令をさらに備える請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記クリエイティブの予測スコアは、前記クリエイティブを含む前記コンテンツアイテムに対するターゲットユーザの対話の可能性を示す、請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記ランク付けに基づいてクリエイティブのタイプ毎に最適なクリエイティブを選択することは、同じタイプの2つ以上のクリエイティブの中から最高予測スコアを有するクリエイティブを選択することを含む、請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記生成されたコンテンツアイテムを前記ターゲットユーザに提示すること、
前記コンテンツアイテムに対するターゲットユーザの対話を監視すること、
を実行するためのコンピュータプログラム命令をさらに備える請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記監視されたターゲットユーザの対話に基づいて、前記生成されたコンテンツアイテムのクリエイティブスコアを計算することを実行するためのコンピュータプログラム命令をさらに備える請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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