JP4979921B2 - ローカル意図に基づいて検索結果を自動生成するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、ローカル意図(local intention)に基づいて検索結果(search result)を自動生成(automatic generation)するためのシステムおよび方法に関するものである。

本発明は、ネットワークサービス分野に関するものであり、より具体的には、ユーザのローカル検索意図(local search intention)を自動的に検出し、ローカリティベース(locality-based)の広告または地理的な一致に基づく他のＷｅｂまたは媒体を配信するためのプラットフォーム(platform)に関するものである。

商業用有料広告およびその他のメディアコンテンツが出現したことにより、インターネット上の目標を絞り込んだ、効果的な販売キャンペーンに対する需要が高まってきた。検索結果またはその他のコンテンツをユーザに配信する一般的な方法の１つは、ユーザまたはユーザのグループに、そのユーザが居住する何らかの一般的な地理的区域内のビジネスの広告を提供することを試みることである。したがって、郵便番号、電話番号、またはその他の識別情報を含む検索を入力するユーザに対して、対応する場所に基づき地元のレストラン、ニュース、小売店、または他のコンテンツなどのビジネスまたはサービスの広告を提示することができる。

しかし、ローカライズされた結果(localized result)を生成しようとするユーザクエリを追跡する検索サービスさえも、郵便番号、市外局番、またはその他の地域識別子の可能な地理的一致と突き合わせた検索に依存する。ただし、検索語の潜在的地理的含意は単独では曖昧であったり、誤解を招く恐れがある。例えば、ユーザは、「Seattle’s Best Coffee」（商標）、「Kansas City barbecue」（商標）、または「Canada Dry Ginger Ale」（商標）などの製品またはサービスのブランド、クラス、一般名、またはカテゴリを入力することができ、そのようなプラットフォームの下で、実際の地理的ロケーションに関係しないが、その代わりにベンダまたはソースの推論されたロケーションに関係する検索結果が返される。他の場合、地域の結果は、返されるが、それらの結果は、ユーザのロケーション、ビジネスのロケーション、または互いに関する相対的近さに応じてソートまたはフィルタ処理できないことがある。すべての場合において、利用可能な検索サービスは、「ローカル度(localness)」つまりユーザの検索に含まれるローカル意図の程度(degree of local intent)を評価する機能を含まず、その意図の程度は、結果の識別、フィルタ処理、または順序付けを補助することができる。ローカライズされた検索配信には他の問題も存在する。

当業のこれらの問題およびその他の問題を克服する本発明は、ある点では、ローカル意図に基づいて検索結果を自動生成するシステムおよび方法に関係し、これによりローカルのまたは地理的に絞り込まれた情報または結果に対するユーザの要望は、自動的に評価され、結果選択と順序付けとに分解されるようにできる。

本発明のいくつかの実施形態では、ある点で、検索フレームを使用すると、プラットフォームによりエンドユーザのローカル検索意図、検索クエリ、および有料広告またはリスティングなどのメディアコンテンツを検出して評価し、その後、ユーザ／クエリのローカル度を有料リスティングまたは他のコンテンツのローカル度と照合することができる。本発明のいくつかの実施形態では、他の点において、広告、Ｗｅｂドキュメント、またはその他のものなどのソースコンテンツをスキャンし、場所の名前の中の、またはそれに関係するテキスト単語のフォールトトレラントマッチ(fault-tolerant match)を実行し、与えられたテキストまたはその他のコンテンツストリームの国レベルから郵便番号レベルに下る最良一致ロケーションパスを発見することができる。広告またはその他のコンテンツロケーションは、この方法で定義するか、または広告主もしくはその他の事業体が指定することができる。広告またはその他のコンテンツのロケーションが識別された後、プラットフォームは、ロケーションおよびユーザの問い合わせの中のローカル意図の程度に基づいて広告またはその他のコンテンツを、完全一致から始めて拡張一致まで、ユーザまたは検索クエリと照合することができる。本発明のいくつかの実施形態では、他の点において、作業ビジネス半径を定義して、与えられたビジネスまたは他のカテゴリに関して広告とユーザまたはクエリとの照合を行う地理的範囲を制御することができる。

図１は、本発明のいくつかの実施形態による、ローカル意図に基づく検索結果の自動生成のためのシステムおよび方法が稼働しうるアーキテクチャを例示した図である。この図に示されているように、いくつかの実施形態では、ユーザは、パーソナルコンピュータ、ネットワーク対応携帯電話またはその他のモバイルデバイス、あるいはグラフィカルユーザインターフェースなどのユーザインターフェース１１２を使用する他のクライアントまたはマシンなどのクライアント１０２を操作して、検索活動、Ｗｅｂまたはインターネットサーフィング、ファイルの表示、ダウンロード、または操作、あるいは他のタスクを実行することができる。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース１１２は、Ｗｅｂブラウザなどのアプリケーションであるか、それを含むか、または表示し、ユーザがＷｅｂ、インターネット、またはイントラネットサイトまたはその他のコンテンツなどのその他のネットワークサイトを表示するようにできる。

いくつかの実施形態では、ユーザは、Ｗｅｂブラウザまたは他のアプリケーションもしくはインターフェースを使用して、例えば、検索サービス１０６またはその他の検索機能もしくはエンジンによりホスティングされる検索活動に入ることができる。本発明のいくつかの実施形態では、ある点において、ユーザは、ブラウザまたはその他のアプリケーションもしくはインターフェースを使用して、タイピングされたテキスト、単語、数字、またはその他のデータなどの検索語の集合１０４を入力し、インターネットまたはその他のネットワークもしくは接続を介して検索サービス１０６に伝送することができる。本発明のいくつかの実施形態では、一般的な点において、検索サービス１０６および関連する資源は一般的に言えばユーザの検索クエリを受け取って分析し、ユーザがローカルの広告、コンテンツ、またはメディアに関係する、またはそれらを表す結果を取得することを求めているのかどうか、およびユーザがローカリティ選択コンテンツをどの程度求めているのかを判別することができる。本発明のいくつかの実施形態では、それらの点において、検索サービス１０６は、ユーザのローカル意図、クエリのローカル意図、および／または広告もしくは他のメディアのローカル意図を分析して、ユーザインターフェース１１２または別のものを介してクライアント１０２のユーザに提示するローカリティ選択結果１１０の集合に到達するようにできるローカリティエンジン１１６を含むか、またはそれとインターフェースすることができる。

本発明のいくつかの実施形態による検索またはその他のイベントのローカルの性質を評価するプロセスの一構成要素として、ローカリティエンジン１１６またはその他の資源は、ユーザの明示的な、または推論されたロケーションを検出することができる。これは、例えば、ユーザのインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスまたは関連するサービスについてホストに関係付けられるユーザのインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスの逆引きにより捕捉、または推論できる。ユーザのロケーションは、いくつかの場合には、家庭またはその他の住所もしくはロケーションの記録を含む検索サービス１０６へのユーザの登録または加入を通じて識別することもできる。ユーザのロケーションを判別する他の技術も可能である。

ユーザロケーションに加えて、さらに図２に例示されているように、ローカリティエンジン１１６は、検索語の集合１０４それ自体のロケーションおよび／またはローカル意図を分析して、ユーザのロケーションおよび／またはローカルクエリ意図の広告もしくはその他のコンテンツをより正確にまたは適切に照合することができる。例えば、その広告またはその他のコンテンツは、コンテンツデータベース１０８に格納またはホスティングすることができる。コンテンツデータベース１０８は、例えば、広告またはその他のコンテンツを含むか、または格納することができる広告テーブル１１８であるか、または含むか、またはインターフェースすることができる。そのコンテンツは、いくつかの実施形態では、中に格納されているコンテンツの地理的ロケーションおよびローカル意図により分類されるか、またはそれについて分析されるか、またはその指示でマークされるようにできる。図３に例示されている実施例の実施形態では、選択された広告主またはその他のコンテンツプロバイダ、プロバイダのカテゴリ、またはすべてのプロバイダについて、それらのプロバイダのコンテンツは、そのタイプの製品またはサービスを求めているローカルユーザが関心を持つあり得そうな距離を指定する最大の作業半径１１８が割り当てられるようにできる。

例えば、小売カーディーラーのカテゴリの場合、最大作業半径に対し、ほとんどの消費者が自動車購入の可能性を調べるためにその半径を超えて移動するつもりがない、または移動することを好まないという仮定に基づいて値１００マイル（１６０．９ｋｍ）を割り当てることができる。他のカテゴリとして、ビジネスタイプ、および距離も可能である。図４に例示されているように、所定の業者またはベンダのカテゴリについては、距離に応じて注目するクエリの次第に増える割合を捕捉する作業ビジネス半径（ＷＢＲ）を推定、または経験的に測定し、そこから、距離とクエリ結果の適当な組合せを選択できる。作業距離または半径は、使用された場合に、最大作業半径１１８を情報として与えることができる。

一般に、そのときに、また図２に例示されている同様の場合のように、ユーザ情報およびクエリ情報の両方をローカリティエンジン１１６に伝送することができ、これは、さらに、同様に、ユーザのクエリまたは関心を満たす可能性がより高いと思われるローカリティ一致広告についてコンテンツデータベース１０８に問い合わせを行うことができる。そこで、例えば、「Seattle Mercedes dealerships」（商標）などの検索語の集合１０４を入力するユーザはシアトル首都圏内の自動車ブランドの候補となる地元販売店を求めていると論理的に推論できる。そのローカル意図または目的が判別されると、ローカリティエンジン１１６は、コンテンツデータベース１０８に、買い手が関心を持っている地理的領域内の検索語の集合１０４に適切に一致するカーディーラーまたはベンダを問い合わせることができる。これらの目的に対し、本発明のいくつかの実施形態に応じて、ローカリティエンジン１１６または他の資源は、検索語の集合１０４を構文解析し、分析して、ユーザのクエリのローカルの品質または性質の程度の評価を生成することができる。

より具体的には、いくつかの実施形態では、検索語の集合１０４はローカリティエンジン１１６により分析され、ユーザのクエリ内に反映されるローカル意図の程度の定量的評価または測定基準を生成することができる。いくつかの実施形態では、通常のユーザがこの検索語を検索する場合にローカル検索意図の程度を評価することができる、各検索語について生成されたクエリローカル意図尺度(query local intent measure)（ＱＬＩＭ）が１つある。ＱＬＩＭ尺度は、特定のロケーションに必ずしも関連付けられないが、その代わりに、ユーザがこの検索語を検索する際にローカルコンテンツに関心を持つかどうかを示すジェネリックなインデックスを反映することができる。ＱＬＩＭまたは他の測定基準は、以下の順序で、少なくとも以下のデータの集合からオフラインで計算することができる。
１．検索語自体、
２．検索語からのクリックされた結果、
３．関係する検索語。

この処理シーケンス内の各ステップまたはレベルにより、精度をその結果得られるＱＬＩＭスコアに加えることができる。その尺度は、いくつかの実施形態では、以下の手法に従って生成することができる。

ステップ１：検索語からの初期ＱＬＩＭ計算
このステップでは、所定の検索語自体をローカルキーワードについて構文解析することができる。キーワードは、ローカルキーワードのコレクションまたはディクショナリと突き合わせて検索することができ、例えば、町、市、州、もしくはその他の名称、住所、電話番号もしくは市外局番、または郵便番号を編集できる。ＱＬＩＭの初期スコアは、以下のような公式を使用して計算することができる。
ＱＬＩＭ１＝ローカルキーワードカウント／キーワードカウント、
ＱＬＩＭ１は０から１までの範囲の値を取る。

例えば、検索語の集合１０４の中の検索語「ＢＭＷ」（商標）のＱＬＩＭスコアは０．０である。「ＢＭＷ Ｒｅｄｍｏｎｄ」のＱＬＩＭスコアは０．５であるが、「Ｒｅｄｍｏｎｄ ｗｅａｔｈｅｒ」のＱＬＩＭスコアは１．０である。ローカリティエンジン１１６または検索サービス１０６は、ローカリティ関係検索語のリストまたはデータベースを保持し、そのＱＬＩＭまたは他のローカリティ尺度を記録する。ローカリティエンジン１１６では、ＱＬＩＭ値を調整または精緻化するために後続のステップを実行する必要があるかどうかを決定するために、しきい値Ｔ１を定義することができる。例えば、しきい値Ｔ１＝１だと、ＱＬＩＭ調整のため非ローカルキーワードからなるすべての検索語を後続のステップに送ることができる。ＱＬＩＭ値がＴ１を超える検索語については、このタイプの処理は停止することがある。

ステップ２：クリックされた結果からのＱＬＩＭ調整
いくつかの実施形態では、ＱＬＩＭ１値が定義されているしきい値よりも小さい検索語については、さらにステップを１つ実行して、この検索語からのクリックされたコンテンツ(clicked content)からＱＬＩＭ値に精度を加えることができる。例えば、検索語からクリックされた無料および有料コンテンツを集計することにより、この検索語をルートとする結果ツリーを取得することができる。結果ツリーでは、ルート検索語に関する実際のユーザ検索経験を表示できる。ステップ２の方式では、クリックされたコンテンツのクリックローカル意図尺度(clicked local intention measure)（ＣＬＩＭ）を使用してＱＬＩＭを調整する。クリックされたコンテンツのＣＬＩＭは、検索語(search term)との関係度(relatedness)で重み付けすることもできる。ある１つの検索語についてクリック回数が最も多かったサイトが関連性の最も高いサイトであるとは限らない。

例えば、サイトＡは、検索語の検索でユーザの大半がサイトＡ上でクリックし、後から、サイトＢもクリックするか、またはナビゲートする場合、その検索語との関連性はあまりない。この例では、サイトＢは、所定の検索語の検索を行うユーザの大半がサイトＢで止まった（つまり、Ｂは、検索セッションでそれらのユーザがアクセスした最後のサイトである）場合にはその検索語との関連性が高い。そのため、ローカリティエンジン１１６または他の資源により発見的手法を適用することができ、クリックされたサイトは、このサイトにおいて、このサイトで止まった所定の検索語に対する検索回数が最大である場合にその検索語との関連度が最も高い。

トラフィックドレイン(Traffic drain)Ｄは、他のクリックされたサイトに入らないクリックされたサイトからの出トラフィックとして定義することができる。つまり、Ｄは、それぞれの結果ノードからの結果ツリーから外に向かう「漏れ」トラフィックの量を表す。そこで以下のものがある。
Ｄのプロパティ：すべての結果に対するＳｕｍ（Ｄ）＝検索語への入トラフィック。
このステップでは、クリックされた結果のＤ重み付けＣＬＩＭ値を使用して、検索語のＱＬＩＭを調整する。
QLIM2=sum(D(ClickedResult)*CLIM(ClickedResult))/sum(D(ClickedResult))
この合計は、すべてのクリックされた結果のサイトについて取ることができる。調整されたＱＬＩＭ２は、０から１までの範囲、または他の値を取ることができる。

図５は、本発明のいくつかの実施形態により生成される検索語「ｐｉｚｚａ」に対する結果ツリーの実施例を示している。ステップ１と同様に、しきい値Ｔ２もこのステップについて定義することができる。すると、調整されたＱＬＩＭは以下のようになる。
ＱＬＩＭ＝ＱＬＩＭ＋（１−ＱＬＩＭ）＊ＱＬＩＭ２
ＱＬＩＭ＞＝Ｔ２ならば、停止する。

ＱＬＩＭ＜Ｔ２という条件を持つ検索語では、さらにステップ３を実行し、ローカル検索意図を検出する必要がある。

ステップ３：検索語ネットワークからの他のＱＬＩＭ調整
結果として検索語の集合１０４から得られる検索語クリックストリームを集計することにより、検索語ネットワークを取得できる。このネットワークでは、それぞれの検索語は、同じ検索セッションにおける所定の検索語の後にユーザが検索した検索語である多数の子孫検索語を持つことが可能である。このステップの方式では、子孫検索語のＱＬＩＭ値を使用して、親検索語のＱＬＩＭをまとめてさらに精緻化または調整する。

「ｔｒａｉｎ」という検索語Ｄは、注目する検索語への入りトラフィックに関するそれぞれの子孫検索語について検索できる。より大きなＤを持つ子孫検索語は、ユーザは注目する検索語を検索し、さらにこの子孫検索語を検索してそして消える傾向もあるため、注目する検索語との関連性が高い（または関係する）。

ステップ３からの調整されたＱＬＩＭ：
QLIM3=sum(D(DescendantTerm)*QLIM(DecendentTerm ))/sum(D(DescendantTerm))
ここで、合計sumは、すべての子孫検索語にわたる。ＱＬＩＭ３は、０から１までの範囲、または他の値を取ることができる。図６は、検索語ネットワークおよび計算されたＱＬＩＭ３を例示している。すると、調整されたＱＬＩＭは以下のようになる。
ＱＬＩＭ＝ＱＬＩＭ＋（１−ＱＬＩＭ）＊ＱＬＩＭ３

これは、検索語の集合１０４で具現化されるローカル意図を検出するための最後のステップである。本発明の他の実施形態では、ユーザに対して、さらに、一定期間にわたってそのユーザにより実行される検索のパターンからユーザの一般的ローカル意図を評価するユーザローカル意図尺度(user local intention measure)（ＵＬＩＭ）を割り当てることができる。ＵＬＩＭを使用する場合、検索語ネットワークの部分集合であるユーザが検索した検索語のＱＬＩＭおよびＤ値を使用してＵＬＩＭを計算することができる。
ULIM=sum(D(SearchedTerm)*QLIM(SearchedTerm))/sum(D(SearchedTerm))

合計sumは、ユーザにより検索されたすべての検索語にわたる。

これらのクエリまたは他のクエリおよびユーザ尺度が定義されている場合、ローカリティエンジン１１６は、検索語の集合１０４のローカル品質、性質、または意図とコンテンツデータベース１０８内の広告またはその他のリスティングまたはコンテンツのローカル品質、性質、または意図とを照合することができる。検索の複合ローカル意図尺度(search’s composite local intention measure)ＳＬＩＭは、例えば、以下のように表すことができる。
ＳＬＩＭ＝ｍａｘ（ＱＬＩＭ（ｑｕｅｒｙ），ＵＬＩＭ（ｕｓｅｒ））

ここで、ＱＬＩＭおよびＵＬＩＭは、それぞれ、検索クエリおよびエンドユーザのローカル度尺度であり、ＳＬＩＭは単にＱＬＩＭおよびＵＬＩＭのｍａｘを取るだけである。いくつかの実施形態では、クエリ尺度ＱＬＩＭは単独で使用可能である。本発明のいくつかの実施形態では、他の点において、コンテンツデータベース１０８のコンテンツに、クエリ尺度（ＱＬＩＭ）または他の測定基準として類似のローカル度尺度を適用することができる。この測定基準は、例えば、コンテンツローカル意図尺度として表すことができ、クエリを処理できる類似の方法で、例えば、広告のＨＴＭＬ、ＸＭＬ、または他のコンテンツあるいはローカルの指標に対する他のコンテンツまたはメディアを構文解析することにより、生成することができる。広告主またはその他の参加者も、いくつかの実施形態では、自分のコンテンツのローカル度の格付けを特に与えることを許可されるか、または要求されるようにできる。本発明のいくつかの実施形態では、ある点において、個別のコンテンツまたはコンテンツのリストに対するその結果のＣＬＩＭ値を使用して、上の公式により、または他の何らかの方法で計算されるように入検索クエリのＱＬＩＭ、ＳＬＩＭ、またはその他の尺度と突き合わせて照合することができる。

本発明のいくつかの実施形態では、他の点において、いくつかの実装のＳＬＩＭおよびＣＬＩＭ値は、全体的ローカル度一致を生成することを目的として、ローカリティエンジン１１６によりブール値化することができる。検索ローカル度意図フラグは、検索毎に定義することができる。
ＳＬＩＭ＞＝Ｔｓの場合、ＳＬＩＦ＝１
それ以外の場合、＝０

ここで、Ｔｓはしきい値である。同様に、ローカル度意図フラグは、コンテンツデータベース１０８内のコンテンツについて以下のように定義することができる。
ＣＬＩＭ＞＝Ｔｃの場合、ＣＬＩＦ＝１
それ以外の場合、＝０

次に、大域的ローカル度照合(global localness matching)は、以下のステップに従って進めることができる。
１．検索のＳＬＩＦ＝１の場合、ＣＬＩＦ＝１のリスティングのみがその検索と一致する。
２．検索のＳＬＩＦ＝０の場合、ＣＬＩＦは、配信するコンテンツを選択する照合基準ではない。他のブール値および他のフラグまたは値も可能である。

本発明のいくつかの実施形態では、したがって、ある点において、また大域的に言うと、ローカル意図の程度が著しい広告または他のコンテンツは、ローカル意図の程度が著しい検索語の集合１０４とのみ照合できる。他の測定基準、比較、および照合基準も可能であるが、すべての場合において、本発明のローカリティエンジン１１６およびその他の資源は、地理的キーワード照合に基づくだけでなく、検索中のユーザのローカル目的を識別し、定量的に評価する試みに基づいて、ユーザに提示する広告またはその他のコンテンツを取り出すだけではない。ローカル意図の著しい程度を示さない検索については、地理的一致に対するフィルタ処理なしで、コンテンツデータベース１０８からのコンテンツを配信できることに注意されたい。

全体的ローカルティ検出(overall locality detection)およびコンテンツ処理(content processing)は図７に例示されている。ステップ７０２において、処理を開始する。ステップ７０４において、検索サービス１０６または他の検索エンジンもしくは機能は、単語、テキスト、数値、または他の表現もしくは入力などの検索語１０４を含むクエリを受け取ることができる。ステップ７０６において、検索クエリの検索語１０４は、ローカリティエンジン１１６により構文解析され、それらの検索語の検出または州、市、または町の名称、郵便番号を含む住所、市外局番を含む電話番号、またはその他の地理的もしくは地域的標識などの、地理的識別子または標識との照合が行われるようにできる。ステップ７０８において、ローカリティエンジン１１６は、例えば、検出されたキーワードまたはローカリティ識別子、その頻度、検索ツリー内の階層上のロケーション、または他の基準もしくは要因を使用して、ユーザの物理的ロケーションの評価または格付けだけでなく、クエリのローカル意図をも生成することができる。

ステップ７１０において、ローカリティエンジン１１６または他の資源は、ユーザまたはユーザのクエリに関連付けられている地理的標識または識別子とユーザのまたはクエリの評価されたロケーションまたはその他のロケーション情報との照合についてコンテンツデータベース１０８に問い合わせることができる。ステップ７１２において、ユーザまたはクエリの評価されたロケーション、クエリのローカル意図と、例えば広告テーブル１１８または他の何からの手段に格納されているコンテンツデータベース１０８内のローカリティ照合広告または他のコンテンツとの比較を生成できる。ステップ７１４において、これらの比較またはレポートから得られたローカリティ選択結果１１０は、クライアント１０２または他のデバイスもしくはロケーションにいるユーザに伝送し、提示することができる。ステップ７１６において、ローカリティ選択結果１１０は、他のクエリまたはフィルタ処理に基づくか、あるいはユーザのクリック操作もしくは他の何らかの手段によるＵＲＬの選択またはローカリティ選択結果１１０内の他のコンテンツに基づくか、あるいは他の手段に基づいて精緻化することができる。ステップ７１８において、処理は、繰り返されるか、前の処理点に戻るか、他の処理点にジャンプするか、または終了する。

なお、これまで述べてきた本発明に関する説明は１つの例示であり、当業者であればその構成および実施に各種の変更を加え得ることは理解できるであろう。例えば、本発明は、一般に、ローカリティベースのコンテンツの存在または程度を判別するために検索サービスサイトに入力された検索語の集合の構文解析に関して説明されているが、いくつかの実施形態では、Ｗｅｂサイトからのテキスト文字列、ネットワーク対応携帯電話もしくはその他のデバイスを介して入力されたテキスト文字列、またはその他のコンテンツソースなどの他のユーザ入力あるいは他の検索、クエリ、または他のソースもしくはイベントをスキャンすることができる。同様に、本発明は、いくつかの点において、有料または加入ベースのネットワークサービスに参加している広告主から受信したローカルコンテンツの配信を伴うものとして説明されているが、いくつかの実施形態では、ローカライズされた広告またはその他のコンテンツは、例えば、ネットワークまたはサービスに参加しない、またはその参加の対価を支払わない広告主またはその他の人々などの他のソースから受信することができる。

同様に、本発明は、いくつかの実施形態では、単一のコンテンツデータベース１０８から選択可能な広告または他のコンテンツを配信するものとして説明されているが、いくつかの実施形態では、ローカル広告または他のコンテンツは、複数のデータベースまたは他の記憶装置もしくはソースからクライアント１０２または他の宛先に配信される。他のハードウェア、ソフトウェア、または単数形として説明されている他の資源は、いくつかの実施形態では、分散することができ、同様に、分散されるものとして説明されている資源は、組み合わせることができる。このように本発明の範囲は、特許請求の範囲によって規定されるものである。

本発明のいくつかの実施形態による、ローカル意図に基づく検索結果の自動生成のためのシステムおよび方法が稼働しうるアーキテクチャを例示した図である。 本発明のいくつかの実施形態による、コンテンツ配信の流れを例示した図である。 本発明のいくつかの実施形態による、候補となる広告またはその他のコンテンツを識別するために採用できる最大作業半径を例示した図である。 本発明のいくつかの実施形態による、作業半径とクエリロケーションとの間の関係を示す線図である。 本発明のいくつかの実施形態による、ローカルクエリ意図を分析するために使用できるセマンティックツリーを例示した図である。 本発明のいくつかの実施形態による、他の点におけるローカルクエリ意図を分析するために使用できるセマンティックツリーを例示した図である。 本発明のいくつかの実施形態による、全体的なローカル意図ベースの検索およびその他の処理を示す流れ図である。

符号の説明

１０２ クライアント
１１０ ローカリティ選択結果
１０６ 検索サービス
１１６ ローカリティエンジン
１０８ コンテンツデータベース
１１８ 広告テーブル

Claims (21)

1. 特定のローカリティの検索結果を生成するシステムであって、
   ユーザ検索のための検索語の集合を受け取る入力インターフェースと、
   特定のローカリティのコンテンツを格納するコンテンツストアに対するインターフェースと、
   前記入力インターフェースおよび前記コンテンツストアに対する前記インターフェースと通信するローカリティエンジンであって、該ローカリティエンジンは、前記検索語を用いる検索を実行する前に、前記検索語を処理することにより前記検索のローカル意図を分析し、前記ローカル意図は、前記ユーザ検索において特定のローカリティの結果が返されること、又は、ロケーションに関係なく結果が返されることに関して、ユーザが興味を持つ可能性を反映する程度の定量的評価であり、かつ、前記ユーザのロケーションおよび前記検索のローカル意図と前記特定のローカリティのコンテンツとの少なくとも１つの照合に基づいて特定のローカリティの検索結果を生成する、ローカリティエンジンと、
   を具備し、
   前記ローカル意図の程度の定量的評価は、前記各検索語のクエリローカル意図尺度（ＱＬＩＭ）を使用して行われ、
   前記ＱＬＩＭは、ローカルキーワードの前記検索語を構文解析することに基づいて計算されて、ＱＬＩＭ＝ローカルキーワードカウント／キーワードカウントに従って初期スコアが計算され、
   前記検索語は、ローカルキーワードのコレクションに対して探し出されることを特徴とするシステム。
2. 前記特定のローカリティのコンテンツは、ローカライズされた広告を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記特定のローカリティのコンテンツは、加入者により前記コンテンツストアに寄稿されたコンテンツを含む、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記加入者は有料加入者を含む、ことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
   
5. 前記ローカリティエンジンは、前記特定のローカリティのコンテンツのローカル意図を分析して、前記検索の前記ローカル意図との照合を行う、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 前記ローカリティエンジンは、地名、電話番号情報、および住所情報のうちの少なくとも１つを含むローカリティインジケータの集合に基づいて前記検索の前記ローカル意図を分析する、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記ローカリティインジケータの集合は住所情報を含み、前記住所情報は、郵便番号を含む、ことを特徴とする請求項６に記載のシステム。
8. 前記ローカリティエンジンは、前記検索語の集合の完全一致および部分一致のうちの少なくとも一方に基づいて前記ローカリティインジケータを分析する、ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記ローカリティエンジンは、前記検索語の集合内のローカリティ識別子の頻度、前記検索語の集合内のローカリティ識別子の分離、および前記検索語の集合内のローカリティ識別子のツリーの位置のうちの少なくとも１つの関数に基づいて、前記ローカル意図を分析する、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. 前記コンテンツストアは広告テーブルを含む、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
11. 前記特定のローカリティの検索結果はウェブページを介して提示される、ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
12. コンピュータにより検索結果を生成する方法であって、
    ユーザ検索のための検索語の集合を受け取るステップと、
    前記検索語の集合を受け取り、検索を実行する前に、特定のローカリティに基づいて、
    ユーザが検索結果の集合が返されることを望む又は提供された前記検索語に基づいて、いかなる特定のローカリティに関係なく検索結果の集合が返されることを望むローカル意図の数値的な尺度を判別するステップと、
    ユーザがロケーションに基づいて、検索結果の集合が返されると望む前記ローカル意図の前記数値的な尺度に基づいて検索結果の集合を生成するために検索を実行するステップと
    を含み、
    前記ローカル意図の数値的な尺度は、前記各検索語のクエリローカル意図尺度（ＱＬＩＭ）を使用して行われ、
    前記ＱＬＩＭは、ローカルキーワードの前記検索語を構文解析することに基づいて計算されて、ＱＬＩＭ＝ローカルキーワードカウント／キーワードカウントに従って初期スコアが計算され、
    前記検索語は、ローカルキーワードのコレクションに対して探し出されることを特徴とする方法。
13. 前記特定のローカリティのコンテンツはローカライズされた広告を含む、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記特定のローカリティのコンテンツは、加入者により寄稿されたコンテンツを含む、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. 前記加入者は有料加入者を含む、ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 地名、電話番号情報、および住所情報のうちの少なくとも１つを含むローカリティインジケータの集合に基づいて、ユーザが検索結果の集合が返されることを望む前記ローカル意図の数値的な尺度を分析するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
17. 前記ローカリティインジケータの集合は住所情報を含み、前記住所情報は郵便番号を含む、ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
18. 前記検索語の集合の完全一致および部分一致のうちの少なくとも一方に基づいて前記ローカリティインジケータを分析するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 前記検索語の集合内のローカリティ識別子の頻度、前記検索語の集合内のローカリティ識別子の分離、および前記検索語の集合内のローカリティ識別子のツリーの位置のうちの少なくとも１つの関数に基づくローカリティに基づいて、ユーザが検索結果の集合が返されることを望む前記ローカル意図の前記数値的な尺度を分析するステップをさらに含む、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
20. 前記特定のローカリティのコンテンツは広告テーブルに格納される、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
21. さらに加えて、ウェブページを介して前記特定のローカリティの検索結果を提示するステップを含む、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。

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