JP5656632B2 - コンテンツアイテムの価格設定 - Google Patents

Description

本開示は、情報取出しに関する。

本出願は、その発明の名称を「CONTENT ITEM PRICING」と称し2007年8月8日に出願された米国特許仮出願第60/954,722号と、その発明の名称を「Content Item Pricing」称し2007年8月10日に出願された米国特許出願第11/836,960号との優先権を主張し、その内容は引用により本明細書に組み込まれる。

コンテンツアイテム、例えば、広告は、クエリに応答して検索エンジンによって識別することが可能である。クエリは、1つまたは複数の検索語を含むことが可能であり、さらに検索エンジンは、例えば、クエリの中の検索語、例えば、キーワード、およびコンテンツアイテムに関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて、コンテンツアイテムを識別し、さらに順位付けすることが可能である。

一部のオンライン広告システムにおいて、広告主は、クリック単価ベースで広告の代金を支払う。広告主は、広告の各クリックの代金として広告主が支払うことをいとわない最高クリック単価を選択することができる。識別された広告に関して請求されるクリック単価は、現在の広告より下に順位付けまたは位置付けされている他の広告、およびオークションプロセスにおける現在の広告に関するクリックスルーレート(click-through rate)に基づいて計算することが可能である。

他の広告(例えば、現在の広告より下の)のみに基づくわけではない、広告に関する実際のクリック単価を決定することにより、広告収入の最適化がもたらすことが可能である。一部の広告システムは、最高クリック単価を請求する。しかし、他の最適化プロセスが、表示されるべき広告のサブセット、および請求されるべき実際のクリック単価を選択するのに使用することも可能である。

本明細書で開示されるのは、コンテンツアイテムをフィルタリングするとともに、コンテンツアイテムを価格設定するためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品である。一実施形態では、広告に関する閾値測度(threshold measure)が、当該広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて決定される。前記閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかについての判定が行われる。閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、前記広告は宣伝されるとともに、前記広告が宣伝される場合、前記広告に関する実際のクリック単価は、前記1つまたは複数のパラメータ、および前記フィルタ閾値に基づく。

別の実施形態においては、1つまたは複数の広告が受け取られる。これらの広告はそれぞれ、1つまたは複数のパラメータに関連することが可能である。各広告に関する閾値測度が、その1つまたは複数のパラメータに基づいて決定されるとともに、それらの広告は、それらの閾値測度およびフィルタ閾値に基づいてフィルタリングされる。

別の実施形態においては、広告に関する閾値測度が、当該広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて決定される。前記閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかについての判定が行われるとともに、前記閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、その広告に関する実際のクリック単価が、前記1つまたは複数のパラメータ、および前記フィルタ閾値に従って計算される。

別の実施形態においては、広告に関連する第1のスコアが計算される。第1のスコアが閾値を超えている場合、前記広告に関連するオークションクリック単価が、前記広告に関連する条件クリック単価(reserve cost-per-click)を超えているかどうかについての判定が行われる。第1のスコアが閾値を超え、かつオークションクリック単価が条件クリック単価を超えている場合、広告に関連する広告主にオークションクリック単価が請求される。第1のスコアが閾値を超えず、かつオークションクリック単価が条件クリック単価を超えない場合、広告主に条件クリック単価が請求される。

別の実施形態においては、システムが、広告に関する閾値測度を当該広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて決定するとともに、前記閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかを判定する閾値エンジンと、前記閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、前記広告に関する実際のクリック単価を、前記1つまたは複数のパラメータに従って計算する価格設定エンジンとを含む。

オンライン広告システムの例示的な実施形態を示すブロック図である。 例示的なコンテンツ閾値システムを示すブロック図である。 例示的なフィルタリング・順位付けテーブルを示す図である。 広告をフィルタリングするため、および広告を価格設定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 広告に関する実際のクリック単価を決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 広告をフィルタリングするため、および広告を価格設定するための別の例示的なプロセスを示すフローチャートである。 広告をフィルタリングするため、および広告を価格設定するための別の例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本明細書で説明されるシステムおよび方法を実施するのに利用することが可能である例示的なコンピュータシステムを示す概略図である。

図1は、オンライン広告システム100の例示的な実施形態のブロック図である。一部の実施形態において、1つまたは複数の広告主102が、広告システム104における広告(「ad」)情報を直接または間接的に入力し、維持し、さらに追跡することが可能である。これらの広告は、バナー広告などのグラフィック広告、テキストだけの広告、イメージ広告、オーディオ広告、ビデオ広告、そのような構成要素の任意の構成要素の1つまたは複数を組み合わせる広告などの形態であることが可能である。また、これらの広告は、リンク、メタ情報、および/またはマシン実行可能命令などの、埋め込まれた情報を含むことも可能である。1つまたは複数の発行元106が、広告を求める要求をシステム104にサブミットすることが可能である。システム104は、発行元のレンダリングされたウェブプロパティ(例えば、ウェブサイト、およびその他のネットワーク配信されるコンテンツ)の1つまたは複数のプロパティ上に配置/並置するように、要求側の発行元106(または要求側のユーザに関連するブラウザ)に広告を送信すること(例えば、関連する公開物がレンダリングされる際に)によって応答する。広告への参照が行われるが、他のコンテンツアイテムは、システム104によって提供することが可能である。

ユーザ108や広告主102などの他のエンティティが、例えば、広告と関係する交換またはクリックスルーが生じたか否かなどの使用情報をシステム104に供給することが可能である。

クリックスルーは、例えば、ユーザデバイスのユーザが、広告を選択した、つまり、「クリック」した際に生じることが可能である。クリックスルーレートは、その広告、またはその広告に関連するリンクをクリックしたユーザ数を、その広告が配信された回数で割ることによって得られるパフォーマンスメトリックであることが可能である。例えば、或る広告が、100回、配信され、3人の個人が、その広告をクリックした場合、その広告に関するクリックスルーレートは、3%である。

「交換(conversion)」は、ユーザが、例えば、それまでに提供された広告と関係する取引を完結させた際に生じる。何が交換を構成するかは、事例ごとに異なることが可能であり、さらに様々な方法で決定することが可能である。

この使用情報は、提供された広告と関係する測定された、または観察されたユーザ行動を含むことが可能である。システム104は、この使用情報に基づいて、発行元106に支払いを行うこと、および広告主102に料金請求することなどの、金銭的取引を実行する。

LAN(ローカルエリアネットワーク)、WAN(ワイドエリアネットワーク)、インターネット、またはそれらの組み合わせなどのコンピュータネットワーク110が、広告主102、システム104、発行元106、およびユーザ108を接続する。

発行元106の一例は、コンテンツ(例えば、記事、議論スレッド、音楽、ビデオ、グラフィックス、検索結果、ウェブページリスト、情報フィードなど)を求める要求を受信し、この要求に応答して、要求されたコンテンツを取り出す一般的なコンテンツサーバである。コンテンツサーバは、広告を求める要求を、システム104における広告サーバにサブミットすることが可能である。この広告要求は、所望される広告の数を含むことが可能である。また、この広告要求は、コンテンツ要求情報を含むことも可能である。この情報は、コンテンツ自体(例えば、ページまたは他のコンテンツ文書)、コンテンツまたはコンテンツ要求に対応するカテゴリ(例えば、芸術、ビジネス、コンピュータ、芸術・映画、芸術・音楽など)、コンテンツ要求の一部またはすべて、コンテンツの寿命(content age)、コンテンツタイプ(例えば、テキスト、グラフィックス、ビデオ、オーディオ、複合メディアなど)、地理的位置情報などを含むことが可能である。

一部の実施形態において、コンテンツサーバは、要求されたコンテンツを、システム104によって提供される広告の1つまたは複数と組み合わせることが可能である。この組み合わされたコンテンツと広告は、ビューア(例えば、ブラウザまたは他のコンテンツ表示システム)において提示するためにコンテンツを要求したユーザ108に送信することが可能である。コンテンツサーバは、広告がどのように、いつ、さらに/またはどこでレンダリングされるべきか(例えば、HTMLで、またはJava(登録商標)Scriptで)を記述する情報を含め、広告についての情報を広告サーバに送り返すことが可能である。

別の例示的な発行元106は、検索サービスである。検索サービスが、検索結果を求めるクエリを受信することが可能である。これに応答して、検索サービスは、文書の索引から(例えば、ウェブページの索引から)妥当な検索結果を取り出すことが可能である。例示的な検索サービスは、引用によりその全体が本明細書にそれぞれ組み込まれる、論文、S.Brin and L.Page, “The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Search Engine”, Seventh International World Wide Web Conference, Brisbane, Australia、および米国特許第6,285,999号明細書において説明されている。検索結果は、例えば、ウェブページタイトルのリスト、それらのウェブページから抽出されたテキストのスニペット、およびそれらのウェブページへのハイパーテキストリンクを含むことが可能であり、さらに所定の数の(例えば、10の)検索結果にまとめられてもよい。

検索サービスは、広告を求める要求をシステム104にサブミットすることが可能である。この要求は、所望される広告の数を含むことが可能である。この数は、検索結果、検索結果が占めるスクリーンまたはページ空間の量、広告のサイズおよび形状などに依存する可能性がある。一部の実施形態において、所望される広告の数は、1から10まで、または3から5までである。また、広告を求める要求は、 (入力されたとおりの、または解析された)クエリ、 (地理的位置情報、クエリが会員から来ているかどうか、およびそのような会員の識別子などの)クエリに基づく情報、および/または検索結果に関連する、または検索結果に基づく情報を含むことも可能である。そのような情報は、例えば、検索結果と関係する識別子(例えば、文書識別子または「docID」)、検索結果と関係するスコア(例えば、情報取出し(「IR」)スコア)、識別された文書(例えば、ウェブページ)から抽出されたテキストのスニペット、識別された文書の完全なテキスト、識別された文書の特徴ベクトルなどを含むことが可能である。一部の実施形態において、IRスコアは、例えば、クエリに対応する特徴ベクトルと文書に対応する特徴ベクトルのドット積、ページ順位スコア、および/またはIRスコアとページ順位スコアの組み合わせなどから計算することが可能である。

検索サービスは、検索結果を、システム104によって提供される広告の1つまたは複数と組み合わせることができる。次に、この組み合わされた情報が、コンテンツを要求したユーザ108に転送することが可能である。検索結果は、有料広告と中立と考えられる検索結果の間でユーザを混乱させないように、広告とは別のものとして維持することが可能である。

最後に、検索サービスは、広告について、ならびに広告がいつ、どこで、および/またはどのようにレンダリングされることになっていたかについての情報をシステム104に送り返すことができる。

以上から理解され得るとおり、広告管理システム104は、コンテンツサーバや検索サービスなどの発行元106の役に立つことが可能である。システム104は、コンテンツサーバによって供給されるコンテンツ(例えば、文書)に的を絞った、またはユーザによって与えられた検索クエリに応答する広告の提供を許す。例えば、ネットワークまたはインターネットワークが、売りに出された広告スポットを有する検索サービスからの要求に応答して、的を絞った広告を供給する広告サーバを含むことが可能である。そのインターネットワークが、ワールドワイドウェブであるものと想定されたい。検索サービスは、コンテンツの多く、またはすべてを巡回する。このコンテンツのいくらかは、利用可能な広告スポット(「インベントリ」とも呼ばれる)を含む。より具体的には、1つまたは複数のコンテンツサーバが、1つまたは複数の文書を含むことが可能である。文書は、ウェブページ、電子メール、コンテンツ、埋め込まれた情報(例えば、埋め込まれたメディア)、メタ情報とマシン実行可能命令、および利用可能な広告スポットを含むことが可能である。文書における広告スポットに挿入される広告は、その文書が供給されるたびに異なることが可能であり、あるいは代替として、所与の文書との静的な関連付けを有することが可能である。

一実施形態において、広告システム104は、広告を選択するオークションプロセスを含むことが可能である。広告主は、広告の各クリックの代金として広告主が支払うことをいとわない金額、例えば、広告主が、例えば、広告をユーザがクリックした際に、支払うクリック単価の金額を選択する、つまり、入札することを許すことが可能である。一実施形態において、クリック単価は、最高クリック単価、例えば、広告の各クリックの代金として広告主が支払うことをいとわない最高金額を含むことが可能である。例えば、広告主A、B、およびCがすべて、それぞれ、1.00ドル、0.60ドル、0.60ドルの最高クリック単価を選択する、つまり、入札する。クリックの代金として広告主Aが支払う最高金額は、1.00ドルであり、広告主Bが支払う最高金額は、0.60ドルであり、さらに広告主Cが支払う最高金額は、0.60ドルである。

広告が検索結果の隣でどこに表示されるかなどの、広告の位置、つまり、順位は、クリック単価に、その広告に関連するクリックスルーレートを掛けた値に応じることが可能である。

一実施形態において、広告の順位は、その広告に関する最高クリック単価に、その広告のクリックスルーレートを掛けることによって決定することが可能である。次に、その広告が、他の広告の間で、昇順で、または降順で配置することが可能である。例えば、広告主A、B、およびCのクリックスルーレートが、それぞれ、「10%」、「8%」、および「3%」であるものと想定されたい。広告主A、B、およびCの順位は、各広告の最大eCPM(estimated cost-per-thousand impressions)に従って決定することが可能である。最大eCPMは、以下のとおり計算することが可能である。すなわち、
A: 最大eCPM=CTR×最高クリック単価=0.10×1.00ドル=0.1
B: 最大eCPM=CTR×最高クリック単価=0.08×0.60ドル=0.048
C: 最大eCPM=CTR×最高クリック単価=0.03×0.60ドル=0.018

広告主は、以下のとおり、最大eCPMの高い順に順位付けすることが可能である。すなわち、
1. A
2. B
3. C

一部の実施形態において、広告は、その広告が閾値を満たさない限り、宣伝されないことが可能である。広告を宣伝することは、一部の実施形態では、その広告を、より目立つ位置に配置することを含むことが可能である。広告は、例えば、検索クエリに応答して検索結果より上に配置することが可能である。一実施形態において、広告を宣伝することは、宣伝されない広告がユーザに提示されない場合に、その広告をユーザに提示することを含む。広告は、例えば、以下の式に従って宣伝することが可能である。すなわち、
CTR×オークションCPC>T

一実施形態において、オークションクリック単価は、次の広告より上の、広告の位置を維持するのに必要な価格である。オークションクリック単価を決定するのに、システム104は、位置2の広告主と等しい順位を位置1の広告主に与えるのに、位置1の広告主がどれだけ支払う必要があるかを決定することができる。次に、システム104は、所定の金額、例えば、0.01ドルを、この金額に加算する。広告のオークションクリック単価は、その広告のクリックスルーレート、およびその下の広告の最大eCPMに基づいて、決定することが可能である。オークションクリック単価を決定するのに、システム104は、現在の広告の下の広告の最大eCPMを、現在の広告のクリックスルーレートで割ることができる。次に、システム104は、所定の金額、例えば、0.01ドルを、この金額に加算する。最終の金額が、オークションCPCである。

順位付けされたリストにおける最後の広告主は、リストにおける位置を保つ最低クリック単価を支払うことが可能である。例えば、最低クリック単価は、0.20ドルであるものと想定されたい。広告主A、B、およびCのオークションクリック単価は、以下のとおり決定することが可能である。

A: (Bの最大eCPM/Aのクリックスルーレート)/1000=(0.048/.1)=0.48ドル+0.01ドル=0.49ドル

B: (Cの最大eCPM/Bのクリックスルーレート)/1000=(0.018/0.08)=0.23ドル+0.01ドル=0.24ドル

C: 最低クリック単価=0.20ドル

したがって、Aのオークションクリック単価は、0.49ドルであり、Bのオークションクリック単価は、0.24ドルであり、Cのオークションクリック単価は、0.20ドルである。

閾値が、0.02である場合、広告が、前述の式CTR×オークションCPC>Tに従って宣伝されたかどうかは、以下のとおり判定することが可能である。

A: 0.1×0.49ドル=0.049>0.02

B: 0.08×0.24ドル=0.02未満である0.0192

C: 0.03×0.20ドル=0.02未満である0.006

したがって、この例では、広告Aが、0.02という閾値を超える唯一の広告であるので、広告Aが、宣伝される唯一の広告である。その後、広告主Aに、0.49ドルというオークションクリック単価金額が請求される。

一部の実施形態において、収入を最大にするのに、広告システム104は、異なる式を使用して、閾値が満たされているかどうかを判定するとともに、各広告に関して請求される実際のクリック単価を決定することができる。

図2は、例示的なコンテンツフィルタリングシステム200のブロック図である。コンテンツフィルタリングシステム200は、例えば、1つのコンピュータデバイス、あるいはネットワーク、例えば、LAN(ローカルエリアネットワーク)、またはインターネットなどのWAN(ワイドエリアネットワーク)を介して接続された1つまたは複数のコンピュータデバイスにおいて実施することが可能である。コンテンツフィルタリングシステム200は、例えば、コンピューティングシステムにおいて実施され得る広告システム104において実施することが可能である。この1つまたは複数のコンピューティングデバイスは、例えば、処理命令を格納するメモリデバイスと、その処理命令を実行するための処理デバイスとを含むことが可能である。例示的なコンピューティングシステムが、図8を参照して示され、説明される。しかし、他の実施形態が使用することも可能である。

提示環境において提示される対象となるコンテンツアイテムのサブセットを定義するようにコンテンツアイテムをフィルタリングすることに加えて、コンテンツフィルタリングシステム200は、それらのコンテンツアイテムに関連付けられるべき実際のクリック単価を決定することができる。

コンテンツフィルタリングシステム200は、例えば、オークションプロセスに従って順位付けされているコンテンツアイテムのサブセットを選択するようにコンテンツアイテムをフィルタリングすることができる。このサブセットは、それぞれの広告に関連するパラメータ、例えば、各広告のクリック単価および/またはクリックスルーレートに基づいて選択することが可能である。この選択されたサブセットの一部である広告だけが、提示環境においてユーザに表示することが可能である。

コンテンツフィルタリングシステム200は、例えば、フィルタリングエンジン202と、コンテンツアイテムデータストア204とを含むことが可能である。一実施形態では、コンテンツアイテムデータストア204は、ハードドライブなどの単体のデータストアを含むことが可能である。別の実施形態では、コンテンツデータストア204は、ネットワークにわたって分散させられたストレージシステムなどの分散データストアを含むことが可能である。しかし、他の実施形態が使用することも可能である。

一実施形態において、コンテンツデータストア204は、1つまたは複数の広告を格納することができる。コンテンツデータストア204の中の各広告は、1つまたは複数のパラメータ206、208、および210に関連することが可能である。パラメータ206、208、および210のそれぞれは、パフォーマンスメトリック、例えば、クリックスルーレート、交換、オークションメトリック、クリック単価などに関連することが可能である。一実施形態において、コンテンツフィルタリングシステム200は、コンテンツデータストア204の中のコンテンツアイテムと関係するパフォーマンスデータを監視し、さらに/または評価することができる。例えば、コンテンツデータストア204の中の各広告のパフォーマンスは、クリックスルーレート、交換レート、または他の何らかのメトリックなどの、その広告に関連するパフォーマンスメトリックに基づいて評価することが可能である。一実施形態において、コンテンツフィルタリングシステム200は、コンテンツデータストア204の中のコンテンツアイテムと関係するオークションデータを監視し、さらに/または評価することもできる。コンテンツデータストア204の中の各広告は、クリック単価などの、その広告に関連するオークションメトリックに基づいて評価することが可能である。

一実施形態において、広告に関連するクリック単価は、最高クリック単価、オークションクリック単価、または条件クリック単価であることが可能である。前述した最高クリック単価は、広告主の広告のクリックの代金として広告主が支払う最高金額である。前述したオークションクリック単価は、次の広告より上の、広告の位置を保つのに必要な価格である。条件クリック単価は、広告が宣伝されて、ユーザに表示されるのに要求される最低クリック単価である。

また、ランディングページ(landing page)における滞留時間などの他のパフォーマンスメトリックが、使用することも可能である。パフォーマンスメトリックは、例えば、収入関連であることも、非収入関連であることも可能である。別の実施形態において、パフォーマンスメトリックは、時間に応じて解析することが可能であり、例えば、或る特定のコンテンツアイテムのパフォーマンスが、週末に非常に高く、平日の夜間に中程度であるが、例えば、平日の午前と午後には非常に低いと判定することが可能である。

一実施形態において、フィルタリングエンジン202は、広告に関する閾値測度212を決定することができる。閾値測度212は、広告がユーザに表示される(または宣伝される)ことが可能であるかどうかを判定するのに使用することが可能である。閾値測度212は、選択されたフィルタ閾値214と比較されて、その広告が広告のサブセットの1つの広告として選択されているかどうかが判定することが可能である。

一実施形態において、閾値測度212は、広告に関連する1つまたは複数のパラメータ206、208、および210に基づいて、決定することが可能である。閾値測度212は、例えば、パラメータ206、208、および210のいずれか1つを単独で使用して、または他の関数、例えば、指数関数、および変数と組み合わせで使用して、決定することが可能である。閾値測度212は、例えば、パラメータクリックスルーレートおよびクリック単価を使用して決定することが可能である。

別の実施形態において、閾値測度212は、品質スコアを或る指数で累乗すること、および或る指数で累乗された品質スコアに、或る指数で累乗された最高クリック単価を掛けることによって決定することが可能である。例えば、指数値が「x」および「y」である場合、閾値測度212は、以下の式に従って決定することが可能である。すなわち、

T_advertisement=QS_advertisement^x×max_CPC_advertisement^y

ここでT_advertisementは、閾値測度であり、QS_advertisementは、その広告の品質スコアであり、さらにmax_CPC_advertisementは、その広告の最高クリック単価である。

品質スコアは、広告の品質および関連度を測定するため、および最低クリック単価を決定するための基礎であることが可能である。品質スコアは、例えば、広告のクリックスルーレート、広告テキストの関連度、全体的な履歴上のキーワードパフォーマンス、および広告に関連するランディングページ上でのユーザ体験によって決定することが可能である。

一実施形態において、品質スコアは、以下の式に従って計算することが可能である。すなわち、
QS_advertisement=CTR_advertisement^a×GoodClick_advertisement^b

ここでQS_advertisementは、その広告の品質スコアであり、CTR_advertisementは、その広告のクリックスルーレートであり、さらにGoodClick_advertisementは、ユーザがその広告をクリックした場合、その広告に関連付けられたサイトをユーザが気に入るかどうかの予測である。

GoodClick_advertisementは、その発明の名称を「Using estimated ad qualities for ad filtering, ranking and promotion」と称し引用により本明細書に組み込まれる同時係属の米国特許出願第10/321,064号において説明されているとおり、計算することが可能である。

別の実施形態において、閾値測度212は、以下の式に従って決定することが可能である。すなわち、
T_advertisement=CTR_advertisement^x×max_CPC_advertisement^y

ここでT_advertisementは、閾値測度であり、CTR_advertisementは、その広告のクリックスルーレートであり、さらにmax_CPC_advertisementは、その広告の最高クリック単価である。

一実施形態において、フィルタリングエンジン202は、閾値測度212がフィルタ閾値214を超えているかどうかを判定することができ、さらにこの判定に基づいて広告をフィルタリングすることができる。

一実施形態において、フィルタリングエンジン202は、例えば、広告に関連する履歴データに基づき、さらに、例えば、所望される、または最も有望なシミュレーションデータをもたらすフィルタ閾値214および指数値を選択することによって、フィルタ閾値214、ならびに指数値xおよびyを決定することができる。履歴データは、例えば、広告に関連するパラメータの以前の値を含むことが可能である。例えば、履歴データは、広告に関連する以前のクリックスルーレートを含むことが可能である。広告は、以前のパフォーマンスに基づいて、1つまたは複数のクリックスルーレートに関連付けられることが可能である。例えば、広告のクリックスルーレートは、時が経つにつれて変化して、増加する、または減少することが可能である。また、履歴データは、広告に関連する以前の品質スコアを含むことも可能である。広告は、以前のパフォーマンスに基づいて、1つまたは複数の品質スコアに関連付けられることが可能である。

また、履歴データは、例えば、広告に関連する以前のクリック単価を含むことも可能である。広告のクリック単価は、例えば、時が経つにつれて上昇する、または低下することが可能である。広告主は、例えば、広告のクリックの代金として広告主が支払う金額を下げる、または上げることを決定することができる。

広告と関係する履歴データに基づいてフィルタ閾値214および指数値を決定することは、例えば、シミュレーションフィルタ閾値およびシミュレーション関数値(例えば、xおよびyの指数値)を生成することを含むことが可能である。フィルタリングエンジン202は、シミュレーションフィルタ閾値およびシミュレーション指数値に基づいてシミュレーションデータを生成すること、および最も有望な/望ましいシミュレーションデータをもたらすフィルタ閾値214および指数値を選択することによって、広告と関係する履歴データに基づいてフィルタ閾値214および指数値を決定することができる。フィルタリングエンジン202は、例えば、以前のクリックスルーレートおよびクリック単価、ならびにシミュレーションフィルタ閾値およびシミュレーション指数値などの、広告に関連する履歴データを使用して、シミュレーションデータ216を生成することができる。シミュレーションフィルタ閾値は、閾値測度212が、シミュレーションフィルタ閾値と比較されて、シミュレートされた閾値測度212がシミュレーションフィルタ閾値を超えているかどうかが判定され、さらに期待される収入推定値および品質推定値が生成されるパフォーマンスシナリオをシミュレートするのに使用することが可能である。実際の閾値、ならびに実際の指数値xおよびyは、最大化された収入値および/または最大化された品質目標に基づいて選択することが可能である。

例えば、フィルタリングされなかった広告のパフォーマンスと関係する履歴データの訓練セットが、シミュレートされたフィルタ閾値および指数値に基づいて、シミュレーションシナリオを生成するのに利用することが可能である。フィルタリング後の、それらの広告のパフォーマンスが、収入利得または品質利得を推定するようにモデル化することが可能である。例えば、実際に選択された広告が無い状態で広告が選択されることの確率の変化が、モデル化することが可能であり、実際には選択されなかった他の広告が存在する状態で、広告が選択されることの確率の変化が、モデル化することが可能であるといった具合である。

一実施形態において、フィルタリングエンジン202は、シミュレーションデータを履歴データと比較することができ、さらにこの比較に基づいて、フィルタ閾値214、ならびに指数値xおよびyを最適化することができる。例えば、フィルタリングエンジン202は、この比較に基づいて、反復シミュレーションを実行してフィルタ閾値を最適化することができる。フィルタ閾値を最適化することは、例えば、より少ない広告、またはより多くの広告がフィルタリングされるようにフィルタ閾値214を調整することを含むことが可能である。これらの反復シミュレーションは、収入利得または品質利得の1つまたは複数を推定するのに利用することが可能である。

一実施形態において、フィルタ閾値214の値は、任意の時点で変更することが可能である。例えば、フィルタ閾値は、毎週、毎月、2カ月に1度など、変更することが可能である。一実施形態において、フィルタ閾値214の値は、広告主の予算使用に応じて変化することが可能である。例えば、広告主は、或る時間にわたって広告またはキャンペーンに費やされるべき最大金額を示すように予算を指定することができる。例えば、第1の広告主が、或るキャンペーンに毎月、第1の金額を支払うことを選択することが可能であり、第2の広告主が、或るキャンペーンに毎月、第2の金額を支払うことを選択することが可能であるといった具合である。

フィルタ閾値214に従ってフィルタリングされない広告と関係する広告主予算が、枯渇した場合、表示の対象となる広告の量も同様に枯渇する可能性がある。したがって、フィルタリングエンジン202は、例えば、この点でフィルタ閾値214を調整して、より多くの広告が表示の対象となることを許すことができる。

一実施形態において、フィルタリングエンジン202は、広告の閾値測度212がフィルタ閾値214を超えた場合、その広告を宣伝することができる。広告を宣伝することは、フィルタリングエンジン202が、コンテンツアイテム提示環境222において、その広告を表示することを許す。フィルタ閾値214を超える閾値測度212を有さない広告は、宣伝されないことが可能であり、環境222において表示されない。

一実施形態において、広告は、広告が宣伝された後に、広告の最大eCPMに従って順位付けすることが可能である。最大eCPMは、1つまたは複数のパラメータ206、208、および210を使用して決定することが可能である。最大eCPMは、例えば、前述したとおり、その広告に関連するクリックスルーレートに、その広告に関連する最高クリック単価を掛けることによって決定することが可能である。一実施形態において、次に、この結果に1000が掛けられることが可能である。最大eCPMは、例えば、フィルタ閾値214を超える閾値測度212をやはり有する他の広告の最大eCPMと比較することが可能であり、さらにこれらの広告が、これらの最大eCPMに従って順位付けエンジン220によって順位付けすることが可能である。順位付けされた広告は、コンテンツアイテム提示環境222、例えば、ウェブブラウザページにおいて示すことが可能である。これらの広告は、各広告の最大eCPMによって降順で順位付けすることが可能である。提示環境222においてユーザによって行われるアクションが、パラメータ206、208、および210の1つまたは複数に影響を与えることが可能であり、したがって、その後の順位付けまたは提示に影響を与えることが可能である。

一実施形態において、価格設定エンジン216が、1つまたは複数のパラメータ206、208、および210、およびフィルタ閾値に基づいて、広告に関する実際のクリック単価を決定することができる。実際のクリック単価は、広告が宣伝される場合、決定することが可能である。実際のクリック単価は、例えば、広告が宣伝されると、その広告に関連する広告主に請求される金額であることが可能である。

一実施形態において、実際のクリック単価を決定することは、その広告に関連するオークションクリック単価を識別することを含む。オークションクリック単価は、すぐ下に順位付けされた広告の上の、広告の位置を保つのに必要な価格であることが可能である。オークションクリック単価を決定するのに、価格設定エンジン216は、位置2の広告主と等しい順位を位置1の広告主に与えるのに、位置1の広告主がどれだけ支払う必要があるかを決定することができる。次に、価格設定エンジン216は、所定の金額、例えば、0.01ドルを、この金額に加算する。広告のオークションクリック単価は、例えば、その広告のクリックスルーレート、およびその下の広告の最大eCPMに基づいて、決定することが可能である。オークションクリック単価を決定するのに、価格設定エンジン216は、現在の広告の下の広告の最大eCPMを、現在の広告のクリックスルーレートで割り、さらに所定の金額(例えば、0.01ドルが加算される)を、この数に加算する。最終の金額が、オークションクリック単価である。

一実施形態において、現在の広告より下の広告の最大eCPMを現在の広告のクリックスルーレートで割った後、次に、この数を1000で割る。次に、価格設定エンジン216が、0.01ドルを、この金額に加算することができる。一実施形態において、現在の広告主より下に広告主が存在しない場合、現在の広告主のオークションクリック単価が、価格設定エンジン216によって設定された最低クリック単価である。別の実施形態において、オークションクリック単価は、すべての広告に関して、その広告が宣伝されるか否かにかかわらず、計算することが可能である。一実施形態において、オークションクリック単価が、価格設定エンジン216によって設定された最低クリック単価より低い場合、広告主は、最低クリック単価を請求される。

一実施形態において、実際のクリック単価を決定することは、その広告に関連する条件クリック単価を識別することを含む。条件クリック単価は、広告を宣伝するのに要求される最低金額である。価格設定エンジン216が、フィルタ閾値214を広告のクリックスルーレートで割ることによって、条件クリック単価を計算することができる。次に、価格設定エンジン216は、第2の所定の金額(例えば、0.01ドル)を、この金額に加算する。この最終の金額が、条件クリック単価である。

一実施形態において、価格設定エンジン216は、オークションクリック単価と条件クリック単価の大きい方を、広告に関する実際のクリック単価として選択することができる。広告に関連する広告主106は、後段で説明されるとおり、広告主106の広告がユーザによってクリックされるたびに、オークションクリック単価と条件クリック単価の大きい方、例えば、実際のクリック単価を請求することが可能である。

図3は、例示的なフィルタリング・順位付けテーブル300である。テーブル300は、広告AD1、AD2、およびAD3のフィルタリングおよび価格設定を表し、さらにクリックスルーレート列302、最高CPC列304、QS列306、最大eCPM列308、オークションCPC列310、条件CPC列312、および実際のCPC列314において示されるとおり、1つまたは複数のパラメータ、例えば、クリックスルーレート、最高クリック単価、品質スコア、最大eCPM、オークションクリック単価、条件クリック単価、および実際のクリック単価に基づく。

図3に示されるとおり、広告AD1、AD2、およびAD3は、それぞれ10%、8%、および3%という対応するクリックスルーレートと、それぞれ1.00ドル、0.60ドル、および0.60ドルという対応するクリック単価と、0.1、0.08、および0.03という対応する品質スコアとを有する。閾値測度列316にリストアップされる閾値測度は、広告AD1〜AD3のそれぞれに関して決定することが可能である。この閾値測度は、例えば、品質スコアパラメータおよび最高クリック単価パラメータというパラメータに基づいて、例えば、QS^x×max_CPC^yに基づいて、決定することが可能である。この例において、xおよびyは、「1」である。

フィルタリングエンジン202は、例えば、各広告に関する閾値測度が、フィルタ閾値列318にリストアップされるフィルタ閾値を超えているかどうかを判定することができる。AD1〜AD3に関する閾値測度のそれぞれが、フィルタ閾値と比較されて、いずれの広告が、フィルタ閾値を超える閾値測度を有するかが特定することが可能である。この例において、広告AD1およびAD2は、0.02というフィルタ閾値を超える閾値測度、例えば、0.1(0.10^1×1.00^1)および0.048(0.08^1×0.60^1)を有し、さらに広告AD3は、0.02というフィルタ閾値を超えない閾値測度、例えば、0.018(0.03^1×0.60^1)を有する。したがって、広告AD1およびAD2は、宣伝列320によって示されるとおり、宣伝される。

一部の実施形態において、フィルタリングエンジン202は、1つまたは複数のパラメータに基づいて、広告に順位を付けることができる。例えば、順位付けエンジン220が、値が最大eCPM列308に示される最大eCPM(CTR×最高CPC)に基づいて、広告のすべてに順位付けをすることができる。この例において、品質スコアは、各広告のクリックスルーレートと同一である。広告AD1〜AD2は、それに相応して順位付けすることが可能である。AD1のeCPMは、0.1(0.10×1.00)である。AD2のeCPMは、0.048(0.08×0.60)である。したがって、AD1は、AD1のeCPM、例えば、0.1が、AD2のeCPM、例えば、0.048より高いので、第1位に順位付けされる。しかし、広告AD3は、AD3が、フィルタ閾値を超える閾値測度を有さないため、最終提示プロセスからフィルタリングされて除かれるので、広告AD1およびAD2だけが、順位付けされて、ユーザに提示される。しかし、AD3のeCPMは、このeCPMが、後段で説明されるとおり、AD2に関するオークションクリック単価を決定するのに使用されるため、計算することが可能である。AD3のeCPMは、0.018(0.03×0.60)である。

一部の実施形態において、フィルタリングエンジン202が、いずれの広告が、フィルタ閾値を超える閾値測度を有し、したがって、宣伝されるかを決定した後、価格設定エンジン216が、1つまたは複数のパラメータ、およびフィルタ閾値に基づいて、広告の実際のクリック単価を決定することができる。例えば、価格設定エンジン216は、列310にリストアップされるオークションクリック単価、および列312にリストアップされる条件クリック単価を計算することができ、さらにこの2つの高い方を、列314にリストアップされる実際のクリック単価として選択することができる。

価格設定エンジン216は、例えば、AD2のeCPMをAD1のクリックスルーレートによって割ることによって、AD1のオークションクリック単価310を計算することができる。次に、価格設定エンジンは、所定の金額(例えば、0.01ドル)を加算してオークションCPCを計算することができる。AD1のオークションクリック単価は、0.49ドル((0.048/0.1)+0.01ドル)である。AD2のオークションクリック単価は、同一の仕方で計算することが可能である。AD2のオークションクリック単価は、0.24ドル((0.018/0.08)+0.01ドル)である。

価格設定エンジン216は、フィルタ閾値を広告のクリックスルーレートで割ること、および所定の金額(0.01ドル)を加算することによって、条件クリック単価を決定することができる。AD1の条件クリック単価は、0.21ドル((0.02/0.1)+0.01ドル)と計算される。AD2の条件クリック単価は、0.26ドル((0.02/0.08)+0.01ドル)と計算される。

一実施形態において、価格設定エンジン216は、オークションクリック単価と条件クリック単価の大きい方を、各広告の広告主に請求すべき実際のクリック単価として選択することができる。この例において、AD1に関して、オークションクリック単価、例えば、0.49ドルは、条件クリック単価、例えば、0.21ドルより高い。したがって、AD1に関する実際のクリック単価は、オークションクリック単価である0.49ドルである。AD2に関して、オークションクリック単価、例えば、0.24ドルは、条件クリック単価、例えば、0.26ドルより高くはない。したがって、AD2に関する実際のクリック単価は、条件クリック単価である0.26ドルである。

フィルタ閾値列318におけるフィルタ閾値は、トリガイベントに応答して調整することが可能である。例えば、トリガイベントは、或る期間、例えば、毎月であることが可能であり、トリガイベントは、収入目標値を下回っていること、例えば、広告システムが、毎週の収入目標を実現しないことであることが可能であり、トリガイベントは、最低限の数の広告の利用可能性に基づくことが可能であり、または他の何らかのイベントであることが可能である。

図4は、広告をフィルタリングするため、および広告を価格設定するための例示的なプロセス400のフローチャートである。プロセス400は、例えば、図2のコンテンツフィルタリングシステム200などのシステムにおいて実施することが可能である。

段階402が、広告に関する閾値測度を、その広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて、決定する。例えば、フィルタリングエンジン202が、広告に関する閾値測度を、その広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて、例えば、QS^x×max_CPC^yという計算に基づいて、計算することが可能である。段階404が、閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかを判定する。例えば、フィルタリングエンジン202が、閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかを判定することができる。段階406が、閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、その広告を宣伝する。例えば、フィルタリングエンジン220が、閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、その広告を宣伝することができる。広告が宣伝される場合、段階408が、1つまたは複数のパラメータ、およびフィルタ閾値に基づいて、その広告に関する実際のクリック単価を決定する。例えば、広告が宣伝される場合、価格設定エンジンが、1つまたは複数のパラメータ、およびフィルタ閾値に基づいて、その広告に関する実際のクリック単価を決定することができる。

図5は、広告が宣伝される場合に、1つまたは複数のパラメータに基づいて、広告に関する実際のクリック単価を決定するための例示的なプロセス500である。プロセス500は、例えば、図2のコンテンツフィルタリングシステム200などのシステムにおいて実施することが可能である。

段階502が、オークションクリック単価を計算する。例えば、価格設定エンジン216が、オークションクリック単価を計算することができる。段階504が、条件クリック単価を計算する。例えば、価格設定エンジン216が、条件クリック単価を計算することができる。段階506が、オークションクリック単価と条件クリック単価の大きい方を、その広告に関する実際のクリック単価として選択する。例えば、価格設定エンジン216が、オークションクリック単価と条件クリック単価の大きい方を、その広告に関する実際のクリック単価として選択することができる。

図6は、広告をフィルタリングするため、および広告を価格設定するための別の例示的なプロセス600である。プロセス600は、例えば、図2のコンテンツフィルタリングシステム200などのシステムにおいて実施することが可能である。

段階602が、広告に関する閾値測度を、その広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて、決定する。例えば、フィルタリングエンジン202が、広告に関する閾値測度を、その広告に関連する1つまたは複数のパラメータに基づいて、決定することができる。段階604が、閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかを判定する。例えば、フィルタリングエンジン202が、閾値測度がフィルタ閾値を超えているかどうかを判定することができる。段階606が、閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、1つまたは複数のパラメータ、およびフィルタ閾値に従って、その広告に関する実際のクリック単価を計算する。例えば、価格設定エンジン216が、閾値測度がフィルタ閾値を超えている場合、1つまたは複数のパラメータ、およびフィルタ閾値に従って、その広告に関する実際のクリック単価を計算することができる。

図7は、広告をフィルタリングするため、および広告を価格設定するための別の例示的なプロセス700である。プロセス700は、例えば、図2のコンテンツフィルタリングシステム200などのシステムにおいて実施することが可能である。

段階702が、広告に関連する第1のスコアを計算する。例えば、価格設定エンジン216が、広告に関連する第1のスコアを計算することができる。段階704が、(例えば、第1のスコアが、閾値を超えている場合)広告に関連するオークションクリック単価が、その広告に関連する条件クリック単価を超えているかどうかを判定する。例えば、価格設定エンジン216が、第1のスコアが、閾値を超えている場合、広告に関連するオークションクリック単価が、その広告に関連する条件クリック単価を超えているかどうかを判定することができる。段階706が、第1のスコアが閾値を超えており、かつオークションクリック単価が条件クリック単価を超えている場合、その広告に関連する広告主にオークションクリック単価を請求する。例えば、価格設定エンジン216が、第1のスコアが閾値を超えており、かつオークションクリック単価が条件クリック単価を超えている場合、その広告に関連する広告主にオークションクリック単価を請求することができる。段階708が、第1のスコアが閾値を超えており、かつオークションクリック単価が条件クリック単価を超えてはいない場合、広告主に条件クリック単価を請求する。例えば、価格設定エンジン216が、第1のスコアが閾値を超えており、かつオークションクリック単価が条件クリック単価を超えてはいない場合、広告主に条件クリック単価を請求することができる。

図8は、例示的なコンピュータシステム800のブロック図である。システム800は、プロセッサ810、メモリ820、ストレージデバイス830、および入出力デバイス840を含む。コンポーネント810、820、830、および840のそれぞれは、例えば、システムバス850を使用して互いに接続することが可能である。プロセッサ810は、システム800内で実行されるように命令を処理することができる。一実施形態において、プロセッサ810は、シングルスレッドプロセッサである。別の実施形態において、プロセッサ810は、マルチスレッドプロセッサである。プロセッサ810は、メモリ820の中に、またはストレージデバイス830上に格納された命令を処理することができる。

メモリ820は、システム800内に情報を格納する。一実施形態において、メモリ820は、コンピュータ可読媒体である。一実施形態において、メモリ820は、揮発性メモリユニットである。別の実施形態において、メモリ820は、不揮発性メモリユニットである。

ストレージデバイス830は、システム800に大容量ストレージを提供することができる。一実施形態において、ストレージデバイス830は、コンピュータ可読媒体である。様々な異なる実施形態において、ストレージデバイス830は、例えば、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、または他の何らかの大容量ストレージデバイスを含むことが可能である。

入出力デバイス840は、システム800に入出力動作をもたらす。一実施形態において、入出力デバイス840は、ネットワークインタフェースデバイス、例えば、イーサネット(登録商標)カード、シリアル通信デバイス、例えば、RS-232ポート、および/または無線インタフェースデバイス、例えば、802.11カードの1つまたは複数を含むことが可能である。別の実施形態において、入出力デバイスは、入力データを受け取り、さらに出力データを他の入出力デバイス、例えば、キーボードデバイス、プリンタデバイス、およびディスプレイデバイス860に出力するように構成されたドライバデバイスを含むことが可能である。しかし、移動コンピューティングデバイス、移動通信デバイス、セットトップボックステレビクライアントデバイスなどの他の実施形態が、使用することも可能である。

以上の説明は、広告などのコンテンツアイテムについて述べるものの、ビデオファイルおよび/またはオーディオファイル、特定の主題に関するウェブページ、ニュース記事などのコンテンツアイテムが、使用することも可能である。例えば、ユーザが、或るビデオファイルをクリックする場合、ユーザがそのビデオファイルをクリックするたびに、そのビデオファイルの所有者または発行元が、収入を得ることも可能である。また、そのビデオファイルに関する閾値測度が、そのビデオファイルに関連する1つまたは複数のパラメータ、例えば、そのビデオファイルのクリックスルーレートおよび/またはクリック単価に従って決定することも可能である。

本明細書において説明される装置、方法、フローチャート、および構造ブロック図は、コンピュータ処理システムによって実行可能であるプログラム命令を含むプログラムコードを含むコンピュータ処理システムにおいて実施することが可能である。また、他の実施形態が、使用することも可能である。さらに、特定の方法、および/またはステップをサポートする対応する動作、および開示される構造上の手段をサポートする対応する機能を説明する、本明細書において説明されるフローチャートおよび構造ブロック図は、対応するソフトウェア構造およびアルゴリズム、ならびにそれらの均等物を実施するのに利用することも可能である。

本明細書による説明は、本発明の最良の形態を示すとともに、本発明を説明し、さらに当業者が本発明を作成し、使用することを可能にする実施例を与える。本明細書による説明は、本発明を、示される厳密な条件に限定しない。このため、本発明は、以上に示される実施例に関連して詳細に説明したが、当業者は、本発明の範囲を逸脱することなく、これらの実施例の代替、変更、および変形をもたらすことができる。

100 オンライン広告システム
102 広告主
104 広告システム
106 発行元
108 ユーザ
110 コンピュータネットワーク

Claims (5)

1. コンピュータを用いた方法であって、
   前記コンピュータのプロセッサを用いて、前記コンピュータのストレージデバイスに格納された広告に関する閾値測度を、前記広告に関する最高クリック単価を乗算された前記広告に関する品質測度を用いて、決定するステップと、
   前記コンピュータのプロセッサを用いて、前記広告に関する前記閾値測度がフィルタ閾値を超えたか否かを判定するステップであって、前記フィルタ閾値が、宣伝されるすべての広告についての最小の閾値測度を表し、宣伝することが、要求に応答する前記広告を提供すること、もしくは、前記広告の視認性を向上させることの１つもしくは１つより多くを含むものである、ステップと、
   前記コンピュータのプロセッサを用いて、前記広告の条件クリック単価を、前記閾値測度が前記フィルタ閾値を超えていた場合に決定するステップであって、前記条件クリック単価が、前記広告の前記フィルタ閾値を用いて宣伝されるための最小価格である、ステップと、
   前記コンピュータのプロセッサを用いて、前記広告に関連する入札が決定された前記条件クリック単価より大きいと判断するステップと、
   前記コンピュータのプロセッサを用いて、前記広告を、前記広告に関連する入札が決定された前記条件クリック単価より大きいと判断したことに基づいて、決定された前記条件クリック単価に基づき、広告主に前記広告に関する実際のクリック単価を課金するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記クリック単価は、最高クリック単価、オークションクリック単価、および条件クリック単価のうちの１つであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記閾値測度は、第１の指数で累乗された前記最高クリック単価と第２の指数で累乗された前記品質スコアとの積に基づくことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. コンピュータを備えたシステムにおいて、
   前記コンピュータのストレージデバイスに格納された広告に関する閾値測度を、前記広告に関する最高クリック単価を乗算された前記広告に関する品質測度に基づいて決定し、かつ前記閾値測度がフィルタ閾値を超えたか否かを判定する前記コンピュータのプロセッサで実行される閾値エンジンであって、前記フィルタ閾値が、宣伝されるすべての広告についての最小の閾値測度を表し、宣伝することが、要求に応答する前記広告を提供すること、もしくは、前記広告の視認性を向上させることの１つもしくは１つより多くを含むものである前記閾値エンジンと、
   前記広告の条件クリック単価を、前記閾値測度が前記フィルタ閾値を超えていた場合に決定する価格設定エンジンであって、前記条件クリック単価が、前記広告の前記フィルタ閾値を用いて宣伝されるための最小価格である、前記コンピュータのプロセッサで実行される価格設定エンジンと、
   前記広告に関連する入札が前記決定された条件クリック単価より大きいと判断し、前記広告を、前記広告に関連する入札が前記決定された条件クリック単価より大きいと判断したことに基づいて、決定された前記条件クリック単価に基づき、広告主に前記広告に関する実際のクリック単価を課金する、前記コンピュータのプロセッサで実行される課金エンジンと、
   を含むことを特徴とするシステム。
5. 前記クリック単価は、最高クリック単価、オークションクリック単価、および条件クリック単価のうちの１つであることを特徴とする請求項４に記載のシステム。

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