JP5695655B2 - ユーザフィードバックに基づくオンライン広告の選択及び優先順位付け - Google Patents

Description

この発明は、オンラインサービスにおいて、ユーザに広告を選択及び提示することに関する。特に、この発明は、オンラインサービスにおいて、以前に受信された広告に関連付けられたユーザフィードバック応答に基づいてユーザに広告を選択及び提示することに関する。

例えばソーシャルネットワーキングサービス、検索エンジン、ニュースアグリゲータ、インターネットショッピングサービス及びコンテンツ配信サービスなどのオンライサービスは、見込み購買者に対する広告の提示先として、一般的になってきている。いくつかのオンラインサービスは、それらのサービスを無料又は最小限の料金で提供している。その代わりに、それらオンライサービスは、ユーザに広告を提示することにより、又は、提示された広告に基づく何らかのアクション（例えば広告をクリックすること）をユーザが行ったときには、広告を出す。

オンラインサービスは、しばしば、広告がユーザに表示された回数、又は、広告閲覧に応じてユーザが行ったアクション数に比例する広告料を請求する枠組みを用いる。広告料を評価するためにンラインサービスにおいて広く使用されている価格体系は、例えば印象あたりの単価（ＣＰＩ）及びアクションあたりの単価（ＣＰＡ）を含む。ＣＰＩに基づく価格体系は、典型的にはコンテンツアイテムへのユーザの要求に応じて、広告が読み込まれてユーザのスクリーンに表示されたカウント数に基づいて、広告料を評価する。ＣＰＡに基づく価格体系は、広告がスクリーンに表示された後に、ユーザにより行われたアクションに基づいて、広告料を評価する。ＣＰＡに基づく価格体系にとって考慮されるアクションは、中でも次のようなものを含む：（ｉ）広告上でのクリック、（ｉｉ）広告業者のサービス又は商品への登録、（ｉｉｉ）サービス又は商品の販売の締結。幾つかのオンラインサービスは、ＣＰＩ又はＣＰＡに基づく価格体系を用いるのではなく、ある程度の時間にわたり広告を表示することに対して均一の料金を請求する。

いくつかのオンラインサービスは、複数の広告業者に広告スペースのために競争することを要求する入札システムを採用している。広告料を最大化するために、最も高い価格で値段付けされた広告が選択され、提示される。価格の値段付けは、ＣＰＩ、ＣＰＡ又はその他の期待された収入値に基づいてよい。入札システムは、また、一定期間（日又は月）あたりの広告料を制限する上限を用いてもよい。

魅力的なコンテンツアイテムは、ユーザトラフィックが増加する傾向にあり、そして、オンラインサービスによって徴収される広告料全体を増加させる。このため、オンラインサービスは、ユーザ達にとってより興味深く魅力的なコンテンツアイテムを提供するよう努める。しかしながら、広告の数と内容は、コンテンツアイテムの魅力を減少させる。コンテンツアイテム内に表示される広告の数が増加すると、当該コンテツアイテムは広告過密となり、コンテンツアイテムの魅力が減る。更に、ユーザにとって無関係な広告は、ユーザの当該オンラインサービスに伴う経験全体を劣化させる。

広告の関連性を増すために、幾つかのオンラインサービスは、ユーザ達向けの広告にターゲットを絞るために、当該ユーザ達及び彼らの活動（例えば使用された検索語など）について情報を分析する。それらオンラインサービスは、ユーザの入力やユーザの特徴に基づいて現在のユーザのインターネット利用状況を推定又は予測し、そして、当該ユーザにとって興味を惹くであろう広告にターゲットを絞る。

本発明の実施形態は、オンラインサービスのユーザに提示するために広告を選択することに関する。前記オンラインサービスは、以前に広告を見た複数ユーザからなるグループから受信した広告についてのフィードバックに一部基づく該広告のプールから１以上の広告を選択する。こうして、オンラインサービスは、或るユーザに広告を提示することにより受け取るものと期待される収入だけでなく、当該サービスのユーザ達にとって興味深く、また、該ユーザ達にとって有益な経験を作り出すコンテンツを提示することのオンラインサービスへの価値もまた考慮できる。

一実施形態において、各広告は入札価格に関連付けられており、オンラインサービスは、その広告がユーザに提示された場合に、オンラインサービスに期待される収入を、当該入札価格から決定できる。オンラインサービスのプロバイダは、また、複数の広告の少なくとも部分集合に関して、複数ユーザのグループにより明確に示された興味のレベルを表すフィードバックを前記複数ユーザのグループから受信する。前記複数の広告の少なくとも部分集合のそれぞれに対して、特定のユーザにその広告を提示することにより期待される収入が入札価格に基づいて計算される。その場合、その広告の総価値は、該広告に対して受信されたフィードバックに基づいて計算される。そうすると、１以上の広告は、複数の広告の総価値の少なくとも一部に基づいて複数の広告から選択され、そのため、オンラインサービスへの直接的な金銭的価値と、ユーザにとって有益な経験というオンラインサービスへの間接的な価値との両方の原因となる。選択された１以上の広告は、そして、特定のユーザに送信される。

一実施形態において、各広告のモディファイヤが前記複数ユーザのグループから受信したフィードバックに基づき計算される。その場合、各広告の総価値は、各広告の期待される収入に、各広告毎のモディファイヤ（modifier: 変更値）を加えることにより計算される。一実施形態において、前記モディファイヤは、統計モデルに基づいてユーザから受信されたフィードバックを推定することにより計算される。前記統計モデルは、複数ユーザのグループから受信されたフィードバックを考慮してよい。

一実施形態において、オンラインサービスは、特定のユーザからのコンテンツアイテムの要求を受信することに応じて前記コンテンツアイテムを生成する。前記コンテンツアイテムは、選択された広告に埋め込まれて、特定のユーザに送信される。前記コンテンツアイテムは、また、ユーザから選択された広告についてのフィードバック応答を受信するために、１以上のグラフィカルユーザエレメント（アイコン、記号、文字列、或いは、何らか視覚的エレメント）、又は、それらの任意の組み合わせを含んでいても良い。

一実施形態において、前記モディファイヤは、第１の値から第２の値を差し引くことにより計算される。前記第１の値は、第１の係数を、別のユーザ達から以前に受信した肯定的フィードバック応答の数に乗算することにより計算される。第２の値は、第２の係数を、以前に受信した否定的フィードバック応答の数に乗算することにより計算される。前記第１及び前記第２の係数は、広告に対して期待されるユーザの興味に与えられる重み、及び、オンラインサービスプロバイダへの広告の価値に与えられる重みを変えるように変更されてよいのと同様に、肯定的フィードバック応答又は否定的フィードバック応答に重点を置くように変更されてよい。

一実施形態に従う、広告を選択及び提示するオンラインサービスシステムを説明する概念図

一実施形態に従う、オンラインサービスコンピューティング装置を説明するブロック図。

一実施形態に従う、広告選択装置（セレクタ）を説明するブロック図。

一実施形態に従う、広告を見て、且つ、前記広告についてフィードバック応答を供給するためのユーザ用のユーザ装置を説明するブロック図。

一実施形態に従う、インターネットブラウザによって読み込まれて表示されたコンテンツアイテムを説明するグラフィカルユーザインタフェース画像図。

一実施形態に従う、広告を表示するメディアプレイヤのグラフィカルユーザインタフェース画像図。

一実施形態に従う、広告に対して期待されるユーザの興味を考慮することにより広告を選択及び提示するための処理を説明するフローチャート。

以下の説明は、当業者の誰でもこの発明を発明し、使用できるように提示され、且つ、この発明の個々の適用及びそれらの必要条件の面において供給される。開示された実施形態の種々の変形は、当業者に容易に明らかとなるだろう。また、ここに開示された一般的原則は、この発明の範囲から外れることなく他の実施形態及び用途に適用されてよい。この発明は、開示された実施形態にだけ制限されず、本明細書中に記載された原理及び特徴からなる最大の範囲で認められるべきである。

実施形態は、ユーザに提示されるべき広告を、別のユーザ達から以前に受信したフィードバック応答に基づいて選択するものであり、フィードバック応答は該別のユーザ達により表明された当該広告への興味のレベルを表す。オンラインサービス経由で広告されるために、複数の広告が競い合うようになっていてよい。或るユーザに提示されるべき広告を選択することにおいて、オンラインサービスは、当該オンラインサービスがユーザに或る広告を提示することにより取得するものと期待される収入と同様に、複数ユーザのグループから以前に収集したフィードバック応答を考慮する。オンラインサービスコンピューティング装置は、広告の提示に対する推定収入値及び広告に対して推定されるユーザの興味を表すモディファイヤ（modifier: 変更値）に基づいて、広告の総価値を計算する。前記オンラインサービスは、前記総価値に基づいて広告を選択又は優先順位付けする。より多くの肯定的フィードバック応答及び／又はより少ない否定的フィードバック応答を持つ広告は、高い価値を持つ傾向があり、そのため、かかる広告は、ユーザへの提示に選択されやすくなる。これにより、オンラインサービスにおけるユーザの経験全体は向上され、そのため、当該オンラインサービスにより多くのユーザを惹き付け得る。

期待される収入値は、ユーザに広告を提示することにより収集されると期待される広告料である。前記期待される収入値は、オンラインサービスプロバイダにとっての広告の価値を表す。前記期待される収入値は、広告の入札価格から派生するか又は、該入札価格と同じであってよい。前記期待される収入値は、例えば、印象あたりの単価（ＣＰＩ）、クリックスルーあたりの単価（ＣＰＣ）、潜在顧客（リード）あたりの単価（ＣＰＬ）、売り上げあたりの単価（ＣＰＳ）又は取引（トランザクション）あたりの単価（ＣＰＴ）であってよい。

モディファイヤは、オンラインサービスによって推定された広告に対するユーザの興味のレベルを示す。より高いモディファイヤは、広告がユーザにとって興味の対象であるとより高く見込まれることを示す。反対に、より低いモディファイヤは、広告がユーザにとって興味の対象である可能性がより低いことを示す。一実施形態において、モディファイヤは、広告に関してユーザから以前に受信したフィードバック応答から計算される。

総価値は、期待される広告収入値及び広告に対して期待されるユーザの興味を参照する。ユーザに提示されるべき広告の選択において、期待される収入値と、期待されるユーザの興味又は期待される収入値を変更するモディファイヤとに対して、異なる重みが割り当てられる。

或るユーザから受信されたフィードバック応答は、そのユーザによって決定された広告に対する当該ユーザの興味を示す。肯定的フィードバック応答は、広告がユーザにとって興味の対象であることを示す。否定的フィードバック応答は、ユーザが広告に興味を持っていないか又は広告に極微の興味しかないことを示す。
ユーザ価値指向の広告モデル

いくつかの通常のオンラインサービスは、どの広告をユーザに提示すべきかを決定するときに、広告に対するそのユーザの蓋然的興味を考慮する。例えば、幾つかの通常のオンラインサービスは、広告におけるユーザのクリックスルー率を推計するためのユーザの人口統計プロファイルなどの要素を考慮する。しかし、このようなクリックスルー率は、ユーザの興味のレベルの正確な尺度を提供しない。というのも、ユーザは、広告がユーザにとって興味のあるものであるときさえも広告をクリックしないように決定しうるし、また、その反対に、興味のないときに広告をクリックするように決定しうるからである。更に、クリックスルー率又はその他の同様な枠組みは、オンライサービスプロバイダによって収集される広告収入を増加することに専心的なままである。このため、もし広告が著しくユーザの経験を低下させるとしても、広告主が当該広告に対してより高い広告費を払うことを約束するならば、かかる広告がユーザに提示されてしまいがちである。しかし、仮に広告がユーザの経験を低下させるとすると、コンテテンツアイテムにアクセスすべくオンラインサービスを利用することを、より多くのユーザが避けるだろうから、ユーザトラフィックの減少又はわずかな増加に帰結する。減少されたユーザトラフィックは、時間とともにオンライサービスプロバイダによって収集される広告料全体を減少する。反対に、適切で且つ価値付けされた広告によってユーザの経験が向上された場合、ユーザトラフィックは時間とともに増加する。このため、ユーザにとって興味があるであろう広告をユーザにとって興味が無いか又は興味の少ない広告よりも頻繁に選択及び提示することは、有益である。

実施形態は、オンラインサービス経由でのユーザへの提示のために競争する複数の広告を選択及び又は優先化するときに、その広告に対して期待されるユーザの興味を考慮する。広告主は、オンラインサービス経由で広告を提示するための広告入札価格を提出するだろう。より高い入札価格が、オンラインサービス経由で提示されるべき広告に対応する可能性が高い。

一実施形態において、広告がユーザにとって興味の対象である可能性があるならば、期待される広告収入値に割増価値を追加することにより、広告の総価値が得られる一方、広告がユーザにとって興味の対象でない可能性があるときには、期待される収入値から割引価値を差し引くことにより前記総価値が得られる。複数の前記総価値を得た後、それら総価値は、コンテンツアイテムに包含する広告を選択するために、比較される。

割増価値及び割引価値は種々の統計モデルに基づいて推定されてよい。一実施形態において、ユーザに対する割増価値及び割引価値は、その広告が以前に提示された別のユーザ達からの以前のフィードバック応答に基づいて決定される。前記フィードバック応答は、広告に対する前記別のユーザ達の好き／嫌い、又は、広告に対する好き／嫌いの度合いを示す。かかるフィードバック応答は、広告に対する前記別のユーザ達の興味を決定することの代理として機能する。

広告は、例示に限定はされないが次に挙げるものを含む色々な形でユーザの興味の対象となりうる：（ｉ）ユーザが捜しているサービス又は製品について情報を提供すること、（ｉｉ）ユーザにとって役立つ事柄に関する認識や知識を増すこと、（ｉｉｉ）ユーザが時間や費用を節約するのに役立つこと、（ｉｖ）ユーザに娯楽を提供すること。反対に、広告することは、例示に限定はされないが、次に挙げるものを含む色々な形でユーザの興味の対象とならない：（ｉ）ユーザにとって無関係な情報を提供すること、（ｉｉ）製品やサービスを覆い、ユーザの感情を損なうこと、（ｉｉｉ）不法な又は非倫理的な行動を宣伝すること、（ｉｖ）紛らわしい情報又は不正確な情報を含むこと。
オンライサービスシステムの構成

図１（図）は、一実施形態に従う、ユーザに対して広告を選択及び提示するためのオンラインサービスシステム１００を説明する概念図である。オンラインサービスシステム１００は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８を含み、これは次に述べる１以上の機能を実行する：（ｉ）１以上の広告主１０４から複数の広告１０６に関連付けられた情報を受信すること、（ｉｉ）ユーザ１１０への提示のために広告１１２を選択及び／又は優先順位付けすること、（ｉｉｉ）ユーザに広告１１２（コンテンツアイテムに埋め込まれたもの又はコンテンツアイテムとは独立したもののどちらでも）を送信すること、及び、（ｉｖ）ユーザ１１０から広告１１２についてフィードバック応答を受信する。図１に図示されていないが広告主１０４、ユーザ１１０及びオンラインサービスコンピューティング装置１０８はネットワーク（例えばインターネット）経由で通信できる。

広告主１０４は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８経由でユーザに伝播するために広告１０６を提出する。広告主１０４は、例えば、オンラインサービスシステム１００経由で広告を配信したい企業、公共団体（例えば政府）及び私個人を含む。広告主１０４は、また、例えば、広告されている製品又はサービスの特徴、ターゲットとされたユーザ達のプロファイル、広告主が支払ってくれるであろう広告料（すなわち、期待される収入値）、及び、一定期間（例えば日毎又は月毎）の広告料を制限する総上限額等の、広告に対応付けられた情報を供給する。

広告１０６は、例えばグラフィックイメージ（例えばいわゆるバナー広告）英数字文字列、オーディオ又はビデオファイル及びそれらの任意の組み合わせ等、種々のデジタル形式であってよい。広告は、また、他のオンラインリソースへのリンク又はコンピュータ実行可能な命令の形式であってもよい。広告は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８から生成及び送信されたコンテンツアイテムに含まれるか、又は、前記コンテンツアイテムとは分離されたデータとして送信される。

オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、例えば、図２Ａ及び２Ｂを参照して以下で詳細に説明する種々のオンラインサービスを提供するめに、広告主１０４及びユーザ１１０からの要求を処理する計算（コンピューティング）装置である。オンラインサービスコンピューティング装置１０８により提供されるオンラインサービスは、例示に限定されないが、ソーシャルネットワーキングサービス、インターネット検索サービス、データ処理、オンラインショッピングサービス及びメディアストリーミングサービスを含む。

一実施形態において、オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、ユーザ１１０からコンテンツアイテムの要求を受信して、ユーザ１１０にコンテンツアイテムを供給する。オンラインサービスコンピューティング装置１０８により提供されるコンテンツアイテムは、例示に限定されないが、フィード、ウェブページ、画像、オーディオ／ビデオファイル、ドキュメント、実行可能プログラム、画像、検索結果及び処理されたデータを含む。コンテンツアイテム１１２は、広告１０６に埋め込まれていてよい。

コンピューティング装置に広告を提示された後、ユーザ１１０は、コンテンツアイテムとの対話形式のやり取りによってオンラインサービスコンピューティング装置１０８に広告１１２についてフィードバック応答を提供できる。このために、コンテンツアイテムは、例えば、アイコン、数、記号、及び、何らかの視覚的要素、又は、それらの任意の組み合わせ等、フィードバック応答１１４を受け付けるためのグラフィカルユーザインタフェース要素を含んでよい。コンテンツアイテムは、また、例えば聴覚アイコン等、視覚障害のユーザからフィードバック応答１１４を受け付けるための非グラフィカルユーザインタフェースを含んでよい。一実施形態において、フィードバック応答は、２つの選択肢をユーザに提示することにより供給される：（ｉ）１つの選択肢は否定的フィードバック応答（すなわちユーザにとって興味関心が低い又は皆無）に対応付けられたものであり、（ｉｉ）もう１つの選択肢は肯定的フィードバック応答（すなわちユーザにとって興味関心が高い）に対応付けられたものである。例えば、フィードバック応答は、図３Ｂを参照して以下で詳細に説明する通り、ユーザのコンピューティング装置のスクリーンに表示された「好む」アイコン又は「嫌う」アイコンをクリックすることにより、又は、図３Ｃを参照して以下で詳細に説明する通り、数を選択することにより、簡単に供給される。選択肢の数を減らすことは、データ収集を容易化でき、且つ、ユーザは一般的に、提示された選択肢の数が少ないときほど、フィードバック応答をより進んで供給することから、有利である。

広告主１０４及びユーザ１１０は、図１において、オンラインサービスコンピューティング装置１０８と直接的に通信するように描かれているが、広告主１０４及びユーザ１１０は、ほとんどの使用法において、コンピューティング装置を使ってオンラインサービスコンピューティング装置１０８と通信する。広告主１０４及びユーザ１１０により使用されるコンピューティング装置は、例示に限定されないが、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯電話、セットトップボックス、ゲーム機などを含む。ユーザ用コンピューティング装置（以下では「ユーザ装置」と称する）は、図３Ａを参照して詳細に説明する。
オンライサービスシステムの一例の構造

図２Ａは、一実施形態に従う、オンラインサービスコンピューティング装置１０８を説明するブロック図である。オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、広告主通信モジュール２１０、広告データベース２２０、広告選択装置（セレクタ）２３０、コンテンツリポジトリ２４０、コンテンツアイテム処理装置２５０、フィードバック応答評価装置２６０、ユーザ通信モジュール２７０及びソーシャルネットワーキングサービスデータベース２４６等の構成要素を備える。これら構成要素のうち１つ以上が、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせにより実施される。例えば、広告主通信モジュール２１０とユーザ通信モジュール２７０は、単一のモジュールに結合できる。

広告主通信モジュール２１０は、広告主１０４と通信するためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。広告主１０４は、ネットワーク（図示略）経由で広告主通信モジュール２１０へ、広告１０６と該広告に関連する情報を送信する。

広告データベース２２０は、広告群と該広告群に関連する情報を記憶するためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。広告データベース２２０は、広告主通信モジュール２１０から広告とその他の関連する情報を受信するように広告主通信モジュール２１０に接続される。広告に関連する情報は、例えば、広告されている製品又はサービスの特徴、ターゲットとされたユーザ達のプロファイル、広告の提示に対して広告主が支払ってくれるであろう広告入札価格、及び、所定期間（例えば日毎又は月毎）の広告料の最高値及び広告に関して受信されたユーザフィードバック応答を含む。

広告選択装置２３０は、図２Ｂを参照して以下で詳しく説明する通り、ユーザ１１０に提示されるべき広告を選択又は優先順位付けするためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。広告選択装置２３０は、ユーザに提示するために１以上の選択された広告２３４の索引を出力する。多数の広告がユーザに提示されるとき、広告選択装置２３０は、それらの広告に優先順位付けできる。一実施形態において、広告は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８により供給されるコンテンツアイテムに埋め込まれる。この実施形態において、最も高い優先順位で選択された広告は、コンテンツアイテム内の最も目立つ場所に配置され、反対に、より低い優先順位で選択された別の広告は当該コンテンツアイテム内のより目立ちにくい場所に配置される。

コンテンツリポジトリ２４０は、ユーザ１１０による要求に応じてコンテンツアイテムを生成するためのリソースデータを記憶する。コンテンツアイテムを生成するためのリソースデータは、例示に限定されないが、ドキュメント、画像ファイル、ビデオファイル及びオーディオファイルを含んでよい。一実施形態において、コンテンツリポジトリ２４０中のリソースデータは、フィード又は共有のためにユーザにより供給されたデータを含む。

コンテンツアイテム処理装置２５０は、ユーザ通信モジュール２７０経由でユーザ１０からの要求２７２の受信に応じてコンテンツアイテムを生成するためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。一実施形態において、コンテンツアイテム処理装置２５０は、１以上の選択された広告の索引２３４を受信し、且つ、要求２７２を受信した後に、広告データベース２２０から索引２３４に応じた広告２３６を検索する。また、コンテンツアイテム処理装置２５０は、コンテンツリポジトリ２４０からリソースデータ２４４を受信し、且つ、ユーザ１１０に対するコンテンツアイテムを生成するために広告２３６とリソースデータ２４４とを結合する。コンテンツアイテム処理装置２５０により生成されたコンテンツアイテムは、画像と文章を含むようにフォーマットされたウェブページであってよい。ウェブページが広告を配置できる場所を複数備える場合、（広告選択装置２３０により決定される）より高い優先順位を持つ広告が、ウェブページ内で最も目立つ場所に配置される。生成されたコンテンツアイテム２５４は、ユーザ通信モジュール２７０経由でユーザ１１０に送信される。

別の実施形態において、コンテンツアイテム処理装置２５０は、広告をコンテンツアイテムに埋め込まない。その代わり、コンテンツアイテム処理装置２５０は、ユーザに送信すべき広告を選択して、ユーザ通信モジュール２７０経由でユーザに広告を送信する。コンテンツアイテム処理装置２５０は、何ら広告を含むこと無しにコンテンツアイテムを生成する。

フィードバック応答評価装置２６０は、ユーザ１０から受信したユーザフィードバック応答１１４を処理するためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。フィードバック応答評価装置２６０は、ユーザ通信モジュール２７０により抽出されたフィードバック応答データ２７４を受信するようにユーザ通信モジュール２７０に接続される。フィードバック応答データ２７４は、例えば広告の識別子と、広告に対応付けられたフィードバック応答値とを含んでよい。

フィードバック応答値は、広告に対するユーザの好き／嫌いを表し、ユーザによって決定された広告に対するユーザの興味関心の代理として機能する。フィードバック応答値は、２値のうち一方の値を持つ（例えば、ゼロは広告に対するユーザの嫌悪を示し、１は広告に対するユーザの好感を示す）。別の例として、フィードバック応答値は、広告に対する好み又は嫌悪の度合いを示す多値のうち１つの値であってもよい（例えば、ゼロは広告に対する強い嫌悪を示し、より高い値ほど広告に対するより好ましい評価を漸次示し、５は広告に対する最も好ましいという評価を示す）。

一実施形態において、フィードバック応答評価装置２６０は、識別子に基づいてフィードバック応答データ２７４に対応付けられた広告を識別し、広告データベース２２０から広告に対する現在のフィードバック応答値を検索し、新たに受信したフィードバック応答データ２７４を反映するようにフィードバック応答値を更新して、そして、広告データベース２２０にフィードバック応答値を記憶する。更新されたフィードバック応答値は、その後のユーザへの提示用に広告を選択するための広告選択装置２３０により検索される。

ユーザ通信モジュール２７０は、ネットワーク経由でユーザ１１０と通信するためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。ユーザ通信モジュール２７０は、ユーザから受信したコンテンツアイテムに関する要求を転送するようコンテンツアイテム処理装置２５０に接続されており、コンテンツアイテム処理装置２５０により生成されたコンテンツアイテム２５４をユーザ１１０に送信する。ユーザ通信モジュール２７０は、また、ユーザ１１０から受信したデータから抽出された任意のフィードバック応答データ２７４を送信するようにフィードバック応答評価装置２６０に接続される。

一実施形態において、オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、複数ユーザが関係を作り、情報を共有し、ユーザ間のコミュニケーションを促すことができるソーシャルネットワーキングサービスを提供する、このため、オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、ソーシャルネットワーキングサービスデータベース２４６を備える。ソーシャルネットワーキングサービスデータベース２４６は、ユーザ間の関係（例えば「友人」又は「フォロワー」など）及び各ユーザのプロフィール情報などの情報を記憶する。ソーシャルネットワーキングサービスデータベース２４６は、また、種々のユーザグループで共有されるべき情報の範囲を示すプライバシー情報も記憶する。ソーシャルネットワーキングサービスデータベース２４６は、コンテンツアイテム処理装置２５０に情報を供給して、コンテンツアイテム処理装置２５０が、ユーザと別のユーザの関係に基づいて、各ユーザ毎にカスタマイズされた情報をコンパイル及び生成できるようにする。

オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、１つのサーバ又は複数のサーバにより実施されてよい。オンラインサービスコンピューティング装置１０８が複数のサーバにより実施される一実施形態において、各サーバは図２Ａに示す構成要素の部分集合を実施する。更に、各サーバは、地理的に異なる場所にいるユーザに供するために、地理的に異なる場所に設置されてよい。

一実施形態において、図２Ｂに示されたオンラインサービスコンピューティング装置１０８の構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶される。ソフトウェアモジュールの命令は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８の中央処理装置により取得され、且つ、実行される。ソフトウェアモジュールを記憶するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えばＲＡＭ等の揮発性メモリ、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、又は、それらの組み合わせであってよい。
広告選択装置の一例の構成

図２Ｂは、一実施形態に従う広告選択装置２３０を説明するブロック図である。広告選択装置２３０は、期待収入計算機２７４、モディファイヤ計算機２７８、総価値計算機２８２及び広告順位付け機２８６などの構成要素を含む。これら構成要素の１つ以上が、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又は、それらの任意の組み合わせにより実施される。

期待収入計算機２７４は、広告データベースから入札価格２９０を受信し、且つ、入札価格２９０に応じた期待される収入を計算する。期待される収入の計算は、入札価格を、調整と比較のために正規化された値に正規化することを含む。入札価格２９０は、ユーザへの広告の提示に対して広告主が支払いを約束した広告料を示す。入札価格は、例えば印象あたりの単価（ＣＰＩ）及びアクションあたりの単価（ＣＰＡ）及びその他の任意の料金体系に基づく料金コミットメントなどの種々の価格体系で表されてよい。期待収入計算機２７４は、このような種々の料金体系で表された入札価格を、同じ費用体系に基づく期待される収入値に正規化する。例えば、入札価格がクリックあたりの単価（ＣＰＣ）で表されている場合、この入札価格は、下記の式を用いて、ＣＰＩに変換される。
ｅＣＴＲ・ＣＰＣ＝ＣＰＩ ．．．．．式（１）
ここで、ｅＣＴＲは推定されたクリックスルーあたりの単価である。或る料金体系と別の料金体系との期待される収入値の比較は、当業界でよく知られているので、簡潔さのために詳細な説明を省略する。期待収入計算機２７４は、例えば広告料が異なる通貨で表されている場合の通過換算などその他の正規化を実行してよう。

モディファイヤ計算機２７８はモディファイヤを計算する（すなわち、正規化された期待される収入値に加算されるべき割り増し価値又は正規化された期待される収入値から減算されるべき割引価値）。モディファイヤは、期待される収入値にモディファイヤを加算又は期待される収入値からモディファイヤを減算できるように、ドル又は他の通貨の単位であってよい。可能ならば、モディファイヤ計算機２７８は、広告データベース２２０からユーザフィードバック統計データ２９２を受信して、且つ、ユーザフィードバック統計データ２９２に基づいてモディファイヤを計算する。ユーザフィードバック統計データ２９２は、或る広告に対して以前に受信した肯定的ユーザフィードバック応答の蓋然性Ｐ（ＴＵ）と否定的ユーザフィードバック応答の蓋然性Ｐ（ＴＤ）とを表す。一実施形態において、Ｐ（ＴＵ）は、或る広告に対するフィードバック応答の総数に対する肯定的フィードバック応答の数の比率として計算され、また、Ｐ（ＴＤ）は、当該或る広告に対するフィードバック応答の総数に対する否定的フィードバック応答の数の比率として計算される。モディファイヤ計算機２７８は、例えば下記の式を用いて、或る広告ＸのためのモディファイヤＦＭ_xを計算する。
ＦＭ_x＝ａ・Ｐ（ＴＵ）_x−ｂ・Ｐ（ＴＤ）_x ．．．．．．式（２）
ここで“ａ”は肯定的フィードバック応答に与えられるべき重みを示す肯定的値の係数であり、“ｂ”は否定的フィードバック応答に与えられるべき重みを示す否定的値の係数であり、Ｐ（ＴＵ）_xは或る広告Ｘに対するユーザ達からの肯定的フィードバック応答の蓋然性であり、Ｐ（ＴＤ）_xは或る広告Ｘに対するユーザ達からの否定的フィードバック応答の蓋然性である。

係数“ａ”及び“ｂ”は、肯定的フィードバック応答又は否定的フィードバック応答に重みを置くように設定される。更に、係数“ａ”及び“ｂ”は、広告に対して期待されるユーザの興味に与えられる重み、及び、広告の選択又は優先順位付けにおけるオンラインサービスプロバイダにとっての広告の価値に与えられる重みであってもよい。係数“ａ”及び／又は“ｂ”を期待される収入値に比例して増加することにより、総価値はより一層ユーザフィードバック応答に依存するものとなる。

一実施形態において、モディファイヤは、肯定的ユーザフィードバック応答の蓋然性及び／又は否定的ユーザフィードバック応答の蓋然性に加えて１以上の変数を考慮して計算される。前記追加的変数は、モディファイヤの決定において、例示に限定されないが：（i）広告のクリックスルー率（ＣＴＲ）、（iii）製品又はサービスの販売となるクリック率、（iii）ユーザのコンピュータ上でコンテンツアイテムにユーザが留まる時間、（iv）肯定的又は否定的ユーザフィードバック応答のタイプ、（v）オーディオ又はビデオ広告に関する広告の長さ、及び、（vi）ユーザが広告をクリックした後に前のページに戻る時間量を示すクリック長さを考慮する。

一実施形態において、モディファイヤ計算機２７８は、コンテンツアイテムを要求するユーザのユーザプロファイルを検索し、例えばユーザの年齢、性別、所在地及び結婚状況などのユーザの特徴を考慮に入れてモディファイヤを計算する。一実施形態において、モディファイヤ計算機２７８は、特定個人のユーザと同様な人口統計プロファイルを持つ別のユーザから受信したフィードバック応答、又は、ソーシャルネットワーキングサービスデータベース２４６に記憶されているソーシャル関係を持つ別のユーザから受信したフィードバック応答のみに基づいて、特定個人のユーザ毎にモディファイヤを計算する。

ユーザフィードバック統計データ２９２が広告データベース２２０から入手できない（例えば、まだユーザフィードバック応答を受信していないため）とき、モディファイヤ計算機２７８は、肯定的フィードバック応答の蓋然性及び否定的フィードバック応答の蓋然性を推定するために、統計モデルを使用してよい。統計モデルは、例えば広告される製品又はサービスのカテゴリー、購入者の人口統計、別の同種の製品又はサービスの広告の追跡記録、及び、同じ広告主からの別の広告におけるユーザフィードバック応答など、種々の要素を考慮にいれてよい。

一実施形態において、式（２）におけるユーザ達からの肯定的フィードバック応答の実際の数Ｐ（ＴＵ）_xと、ユーザ達からの否定的フィードバック応答の実際の数Ｐ（ＴＤ）_xは、モディファイヤを取得するために、ユーザ達からの肯定的フィードバック応答の予測数ｅＰ（ＴＵ）_xと、ユーザ達からの否定的フィードバック応答の予測数ｅＰ（ＴＤ）_xに置き換えられる。統計モデルは、また、フィードバック応答の数が少ないときにも使用されてよい。統計モデルは、例えば広告される製品又はサービスのカテゴリー、購入者の人口統計、別の同種の製品又はサービスの広告の追跡記録、及び、同じ広告主からの別の広告におけるユーザフィードバック応答など、種々の要素と同様に、ユーザから以前に受信したフィードバック応答を考慮に入れる。

その他の種々の式及び要素が、モディファイヤを取得するために適用されてよい。例えば、肯定的／否定的フィードバック応答の数を使用する代わりに、否定的フィードバック応答のパーセンテージ及び肯定的フィードバック応答のパーセンテージが、モディファイヤを計算するために使用されてよい。

総価値計算機２８２は総価値を計算する。総価値は、オンラインサービスプロバイダへの広告料（すなわち収集された広告料）及び広告に対して期待されるユーザの興味の組み合わせである。総価値を計算するために、総価値計算機２８２は、期待収入計算機２７４から正規化された期待される収入値２７６を受信し、且つ、モディファイヤ計算機２７８からモディファイヤを受信する。一実施形態において、広告の入札価格はＣＰＩで表された期待される収入値になるよう処理される。この実施形態において、或る広告Ｘに関する調整されたＣＰＩで表された総価値は、下記の式を用いて計算される。
ａＣＰＩ_x＝ＣＰＩ_x+ＦＭ_x ．．．．．．．式（３）
ここで“ＣＰＩ_x”は或る広告Ｘに関するＣＰＩであり、“ＦＭ_x”は調整されたＣＰＩ値のモディファイヤである。

広告順位付け機２８６は、複数の広告の総価値を比較し、且つ、より高い総価値を持つ１以上の広告を選択する。特に、広告順位付け機２８６は、総価値計算機２８２から総価値２８４を受信し、総価値を処理し（必要ならば）、そして、ユーザ１１０への提示用に、より高い総価値を持つ１以上の広告を選択する。広告順位付け機２８６は、コンテンツアイテム処理装置２５０に、選択された広告の索引２８８を出力する。広告順位付け機２８６により複数の広告が選択された場合、選択された広告は、コンテンツアイテムの別々の箇所に配置するために優先順位付けされるとよい。すなわち、より高い総価値を持つ広告がコンテンツアイテムのより目立つ位置に配置されるとよい。広告がコンテンツアイテムと別個に送信される一実施形態において、広告選択装置２３０は、索引に応じた広告を検索し、且つ、選択された広告をユーザ１１０に送信する。

期待収入計算機２７４、モディファイヤ計算機２７８、総価値計算機２８２及び広告順位付け機２８６は、図２Ｂにおいて独立した構成要素として描かれているが、これら構成要素の１以上が単一のモジュールに結合されてよい。また、図２Ｂに示す１以上の構成要素は省略されてもよい。例えば、正規化が不要ならば、期待収入計算機２７４が省略されてよい。
ユーザ装置の一例

図３Ａは、一実施形態に従い、広告を閲覧し、且つ、広告に関するフィードバック応答を受け入れるためのユーザ装置３１０を説明するブロック図である。ユーザ装置３１０は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８からの広告及びコンテンツアイテムを受信し且つ該広告及び該コンテンツアイテムにアクセスするためにユーザによってアクセスされる。ユーザ装置３１０は、通信能力を持つ種々の装置であってよく、例示に限定されないが、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯電話、セットトップボックス及びゲーム機を含む。ユーザ装置３１０は、単一のユーザによって使用される個人用装置（例えば個人用ラップトップコンピュータ）、又は、複数のユーザによって使用される共有／公共装置（例えばインターネットキオスク）であってよい。

ユーザ装置３１０は、スクリーン３２０、通信モジュール３３０、中央処理装置３４０、入力装置３５０及びメモリ３６０などの構成要素を備える。ユーザ装置３１０のこれら構成要素は、バス３４４を介して互いに接続されている。多数の別の構成要素及び変更がユーザ装置３１０のハードウェア構成として可能である。

スクリーン３２０はコンテンツアイテムに対応付けられた画像又は文章を表示する。スクリーン３２０は例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など種々の表示技術を用いて実施されてよい。

中央処理装置３４０は、メモリ３６０に記憶されたコンピュータ命令を実行することにより、ユーザ装置３１０で種々の動作を実行する。中央処理装置３４０は、スクリーン３２０、入力装置３５０、通信モジュール３３０及びメモリ３６０とバス３４４を介して通信して、これら構成要素の動作を制御する。

通信モジュール３３０は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８と通信するために信号を転送及び受信するためのソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合わせである。通信される信号は、コンテンツアイテムに応じたデータ、広告及び広告に対応付けられたユーザのフィードバック応答を含む。

メモリ３６０は中央処理装置３４０により実行される命令を記憶するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。メモリ３６０は、例えばＲＡＭなどの揮発性メモリ、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性メモリ、又は、それらの組み合わせであってよい。メモリ３６０は、オペレーティングシステム、ユーザアプリケーション及びサービスインタフェース３６４などのソフトウェアモジュールを備える。

サービスインタフェース３６４は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８と対話するために中央処理装置３４０によって実行される命令群のセットである。サービスインタフェース３６４は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８にコンテンツアイテムに関する要求を送信し、その要求に応じてコンテンツアイテム及び／又は広告を受信し、そして、ユーザにコンテンツアイテム及び／又は広告を提示する。サービスインタフェース３６４は、また、受信された広告についてのフィードバック応答に伴うユーザ入力を受け入れて、そのユーザフィードバック応答をオンラインサービスコンピューティング装置１０８に送信する。

一実施形態において、サービスインタフェース３６４は、インターネットブラウザとして実施される。サービスインタフェース３６４は、コンテンツアイテムを受信し、且つ、例えば図３Ｂを参照して以下に詳細に説明するようなグラフィカルユーザインタフェース画像を表示する。別の実施形態において、サービスインタフェース３６４は、メディアコンテンツアイテムを取り込みユーザに提示するためのアプリケーション（例えばメディアプレイヤ）として実施される。サービスインタフェース３６４は、広告を受信して、例えば図３Ｃを参照して以下に詳細に説明するようなサービスインタフェース３６４のグラフィカルユーザインタフェースにより占められているスクリーンの一部領域に広告を表示する。
広告を表示してフィードバック応答を受けるユーザインタフェースの一例

図３Ｂは、一実施形態に従い、インターネットブラウザにより取り込まれて表示されるコンテンツアイテムを説明するグラフィカルユーザインタフェース画像である。図３Ｂのコンテンツアイテムは、多数のユーザにより投稿され共有された種々のメディアコンテンツアイテムを供給するオンラインソーシャルネットワーキングサービスから受信されたものである。ユーザコンテンツアイテムは、ナビゲーション領域３８０、ニュースフィード表示領域３８２及び広告領域３８４を備える。ナビゲーション領域３８０は、ユーザがオンラインサービスにより提供される別のサービスに移動できるようにする。種々のタブ（例えば“ニュースフィード”、“アプリケーション”、“写真”、“リンク”、“ビデオ”、“もっと見る”）がクリックされると、ブラウザは、クリックされたタブに応じたコンテンツアイテムを要求する要求をオンラインサービスコンピューティング装置１０８に送信して、且つ、受信されたコンテンツアイテムを処理することによりスクリーン上に画像を表示する。

ニュースフィード表示領域３８２は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８経由でコンテンツを共有しているユーザ又は「友達」により供給されたニュースフィードを表示する。コンテンツアイテム３７０にアクセスするユーザ「ジョー・スミス」は、友達として「ジュリエッタ」と「サブラ‐アンヌ」を持っており、ユーザインタフェース領域３７１にメッセージを入力すること又はメディアファイルを追加することにより、これら友達とメッセージやメディアファイル（例えば画像又はビデオファイル）を供給できる。ソーシャルネットワーキングサービスにおけるニュースフィードのアップロード及び表示は、例えば、「ソーシャルネットワーキング環境におけるメンバーの対話に基づくメディアコンテンツのニュースフィードの通信」と題された、２００６年８月１１日に出願された米国特許出願１１／５０３，２４２号に記載された通りに実行できる。なお、この出願は参照によりそのまま本出願に組み込まれる。

広告領域３８４は、３つの広告３７２Ａ、３７４Ａ及び３７６Ａを表示する。各広告の下には、フィードバック応答アイコンが表示される。特に、各領域３７２Ｂ、３７４Ｂ及び３７６Ｂは、好意的又は肯定的フィードバック応答を示す“サムアップ”アイコン及び好意的でない又は否定的フィードバック応答を示す“サムダウン”アイコンを含む。ユーザが“サムアップ”又は“サムダウン”をクリックしたとき、インターネットブラウザは、オンラインサービスコンピューティング装置１０８に、ユーザからの肯定的又は否定的フィードバック応答を示す信号を送信する。以前に別のユーザから受信した肯定的又は否定的フィードバック応答の数もまた、領域３７２Ｂ、３７４Ｂ及び３７６Ｂ内の“好き”及び“嫌い”文字に隣接して表示される。

図３Ｂに示すコンテンツアイテムは例示に過ぎない。他の種々のレイアウトの他の種々のコンテンツアイテムが、インターネットブラウザ３２０を用いてスクリーン３２０に表示されうる。例えば、インターネットブラウザによりアクセスされるコンテンツアイテムは、検索語に対する検索結果、オンラインニュース記事及びオンラインショッピングに関する情報を含む。

図３Ｃは、一実施形態に従い、広告を表示するメディアプレイヤーのためのグラフィカルユ＾−ザインタフェース画像である。図３Ｂの実施形態とは異なり、図３Ｃの実施形態は、例えばＭＰ３等のメディアファイルを再生するメディアプレイヤーを伴うものである。メディアプレイヤーのユーザインタフェース３８６は、タイトルボックス３９２、制御ボックス３８８、広告ボックス３９４及び広告評価ボックス３９０を備える。タイトルボックス３９２は、メディアプレイヤーで現在再生中のメディアファイルのタイトルを表示する。制御ボックス３８８は、メディアプレイヤーの各種動作を制御するための制御アイコンを備える。広告ボックス３９４はオンラインサービスコンピューティング装置１０８から受信された広告を表示する。広告評価ボックス３９０は、領域３９４で表示された広告に対するユーザフィードバック応答を受け入れるために使用される。

領域３９４で表示された広告は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８から選択及び受信されたものである。広告を閲覧するユーザは、領域３９４で表示された広告に否定的又は肯定的フィードバック応答を供給するために、１〜５の数字のうち任意の１つをクリックしてよい。数字“１”は、最も否定的なフィードバック応答を示す。数字が増すに連れて、フィードバック応答は漸次肯定的になる。数字“５”は、最も肯定的なフィードバック応答を示す。メディアプレイヤーにてユーザフィードバック応答が受け取られた後、メディアプレイヤーはオンラインサービスコンピューティング装置１０８に、領域３９４で表示された広告に対するユーザフィードバック応答を示す信号を送信する。

一実施形態において、ユーザインタフェース３８６に表示された広告は、オンラインサービスコンピューティング装置１０８から受信されたコンテンツアイテムに含まれる。この実施形態において、メディアプレイヤーは、コンテンツアイテムから広告を抽出し、且つ、領域３９４に広告を表示する。変形例として、広告がコンテンツアイテムとは別個に受信されてもよい。すなわち、高校はコンテンツアイテムに埋め込まれず、オンラインデータとは別個のデータとして受信される。

図３Ｃに示すメディアプレイヤーのためのユーザインタフェースは、例示に過ぎない。他の種々のユーザインタフェースが、広告を表示し、且つ、表示された広告に対するユーザフィードバック応答を受け入れるために使用しうる。更に、図３Ｃはメディアプレイヤーに関して説明されたが、別の実施形態は、別のアプリケーションに広告を配置してもよいし、或いは、表示された広告に対するユーザフィードバック応答を受け入れるために異なる機構を使用してもよい。
広告を選択又は優先順位付けする処理例

図４は、一実施形態に従い、ユーザ１１０に提示するために広告を選択又は優先順位付けする処理を示すフローチャートである。ステップ４０２において、広告選択装置２３０は、広告データベース２２０から広告に対応付けられた情報を受信する。広告選択装置２３０にて受信される情報は、例えば、広告の索引、広告に対応付けられた期待される収入値、広告に対して以前に収集されたユーザフィードバック応答、及び、広告に対応付けられた統計データを含む。

ステップ４０６において、広告選択装置２３０は、広告に関連付けられた期待される収入値を正規化する。期待される収入値は、例えばＣＰＩとＣＰＡなど種々の価格体系で示される。広告選択装置２３０は、期待される収入値を、１つの統合された価格体系のもとに正規化された期待される収入値（例えばＣＰＩ）に変換することにより、種々の価格体系で示された期待される収入値を正規化する。

ステップ４１０において、広告選択装置２３０は、広告に対して期待されるユーザの興味を示すモディファイヤを計算する。一実施形態において、或る広告のモディファイヤは、（ｉ）その広告に関する肯定的ユーザフィードバック応答の数に係数を乗算することにより第１の値を取得すること、（ｉｉ）その広告に関する否定的ユーザフィードバック応答の数に別の係数を乗算することにより第２の値を取得すること、及び、（ｉｉｉ）第１の値から第２の値を減算することにより、計算される。より高いモディファイヤは、ユーザにとっての広告のより高い価値を示す。

ステップ４１４において、広告選択装置２３０は、正規化された期待される収入値とモディファイヤに基づいて総価値を計算する。一実施形態において、総価値は、モディファイヤに正規化された期待される収入値を加算することにより得られる。

ステップ４１８において、広告選択装置２３０は、広告の総価値に基づいて、ユーザに提示するために広告を選択及び優先順位付けする。一実施形態において、広告選択装置２３０は、より高い総価値を持つ１以上の広告を選択する。

選択された広告は、ステップ４２４において、ユーザに送信される。一実施形態において、選択された広告はコンテンツアイテムに含められ、そしてユーザに送信される。別の実施形態では、広告は、コンテンツアイテムとは別個に分けてユーザに送信される。

ユーザに広告を提示した後、フィードバック応答評価装置２６０は、ステップ４２６において、ユーザから広告についてユーザフィードバック応答を受信する。そして、フィードバック応答評価装置２６０は、ステップ４３０において、ユーザから受信したユーザフィードバック応答に基づいて、ユーザに提示された広告のモディファイヤを更新する。そして、処理はステップ４１４に戻り更新されたモディファイヤに基づいて総価値を計算して、後続のステップ４１８〜４２６の処理を繰り返す。

図４に示した処理手順は例示に過ぎない。例えば、ステップ４１０における期待される収入値の正規化は、ステップ４０６のモディファイヤの計算の次に行われてもよい。更に、幾つかの処理を省略してもよい、例えば、広告データベース２２０に記憶されている全ての期待される収入値が同じ価格体系で表されている場合には、期待される収入値を正規化する処理を省略できる。

一実施形態において、ユーザフィードバック応答を受信すること及びモディファイヤを更新することはリアルタイムに実施される。オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、モディファイヤの変更を直ちに遂行して、変更されたモディファイヤを広告の選択又は優先順位付けに反映する。別の実施形態において、ユーザから受信しフィードバック応答は記憶され、所定期間毎に、複数の広告のモディファイヤを更新するように一括処理される。

一実施形態において、広告はオンラインサービスコンピューティング装置１０８とは別の装置から受信される。オンラインサービスコンピューティング装置１０８は、ユーザに提示されるべき広告を決定し、且つ、前記広告の識別子をユーザ装置３１０に送信する。識別子の受信に応じて、ユーザ装置３１０は、広告を記憶している装置から前記識別子に対応する広告を検索する。
広告順位付けに基づく料金計算

或る広告を提示するために広告主に請求される実際の広告料は種々の方法で計算できる。一実施形態において、或る広告が、式（１）〜式（３）を参照して詳細に説明されたａＣＰＩ_xに基づいて順位付けされた後、広告主に請求される料金ｆＣＰＩは、下記の式を用いて、ＣＰＩの値で計算される。
fCPI(i) = CPI(i+1)+FM(i+1)-FM(i) ．．．．．式（４）
ここでｉはａＣＰＩ_xに基づく広告の順位を示し（より低いｉが広告に対するより高い優先順位を示す）、ＣＰＩ（ｉ＋１）はｉ＋１に順位付けられたＣＰＩの値を示し、ＦＭ（ｉ＋１）はｉ＋１に順位付けられたＦＭの値を示し、そして、ＦＭ（ｉ）はｉに順位付けられたＦＭの値を示す。広告主がＣＰＩの値に基づいて広告に対する価格で値段を付ける場合、式（４）は、入札価格よりも少なく広告主が請求されることを保証する。

特に、広告がａＣＰＩの値に基づいて順位付けされているので、下記の式が適用される。
aCPI(i) = CPI(i)+FM(i) ＞ aCPI(i+1) = CPI(i+1)+FM(i+1) ．．．式（５）
したがって、式（５）から下記の式が導かれる。
CPI(i) ＞ CPI(i+1)+FM(i+1)−FM(i) = fCPI(i) ．．．．式（６）
式（６）は、ｉ番目の広告の広告主が入札価格ＣＰＩ（ｉ）よりも低いｆＣＰＩ（ｉ）請求されること示す。ｆＣＰＩ（ｉ）に基づいて広告主に請求される料金を調整することは、ユーザにとって価値又は興味のある広告に対してより小額を広告主が請求されるため、ユーザにとってよりいっそう価値又は興味のある広告を登録することを広告主に促すことに有利である。言い換えれば、オンラインサービスプロバイダは、ユーザにとっての価値又は興味のある広告を、広告主の広告料を減らすという形で、支援する。

別の実施形態では、広告主は入札ＣＰＩ値から調整しない広告料を請求される。すなわち、広告主は単に各広告に対して登録した入札価格で請求される。

この発明の技術は種々の技術を用いて実装されうることは理解されるべきである。例えば、本明細書に記載された複数の方法は、コンピュータシステムで実行されるソフトウェアにより実装されてもよいし、又は、マイクロプロセッサ又はその他の特別に設計された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のいずれかを用いるハードウェア、プログラム可能な論理装置、又は、それらの種々の組み合わせにより実装されてもよい。特に、本明細書に記載された複数の方法は、適宜のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に存在するコンピュータ実行可能な一連の命令により実装される。適宜のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、揮発性（例えばＲＡＭ）及び／又は不揮発性（例えばＲＯＭ、ディスク）メモリなどを含む。

上述の本発明の実施形態は、例示と説明の目的で開示されたものである。それらは、本発明を開示内容で全て網羅すること、又は、限定することを意図していない。したがって、発明の範囲は、以下の特許請求の範囲により規定されるものであり、上述の開示内容により規定されるのではない。

Claims (23)

1. コンピュータによって実行される方法であって、
   それぞれ入札価格に関連付けられた複数の広告を受信することと、
   前記複数の広告の１以上に関してフィードバックを複数ユーザから受信することと、ここで、１広告に関する１ユーザのフィードバックは、該１広告自体に対する該１ユーザの肯定的興味又は否定的興味を示すものであり、
   前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、或る特定のユーザに該広告を提示するために、前記入札価格に基づいて、期待される収入値を計算することと、
   前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、該広告について前記複数ユーザの１以上から受信した前記フィードバックに基づいて該広告の質調整モディファイヤを計算することと、
   前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、該広告の前記質調整モディファイヤによって前記期待される収入値を調整することにより該広告の総価値を計算することと、
   計算した前記総価値に基づいて前記複数の広告を順位付けることと、
   前記特定のユーザに提示するために、前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の広告から１以上の広告を、コンピューティング装置によって、選択することと、
   前記特定のユーザに表示するために前記選択された１以上の広告を送信すること
   を具備することを特徴とする方法。
   
2. 前記質調整モディファイヤは、前記特定のユーザからのフィードバック応答を統計モデルに基づいて推定することにより計算されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記統計モデルは、前記複数ユーザから受信されたフィードバックを考慮に入れるものであることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記質調整モディファイヤを計算することは、
   前記複数ユーザから受信された肯定的フィードバック応答の数に第１の係数を乗算することにより第１の値を取得することと、
   前記複数ユーザから受信された否定的フィードバック応答の数に第２の係数を乗算することにより第２の値を取得することと、
   前記第１の値から前記第２の値を減算することにより前記質調整モディファイヤを取得すること
   から構成されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記総価値を計算することは、
   前記広告の前記期待される収入値に該広告の前記質調整モディファイヤを加算すること
   から構成されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 前記期待される収入値が印象あたりの価格（ＣＰＩ）であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
7. 或る価格体系の前記期待される収入値を別の価格体系の正規化された期待される収入値に変換することにより前記期待される収入値を正規化することを更に備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
   
8. 前記特定のユーザからコンテンツアイテムの要求を受信することに応じてコンテンツアイテムを生成することを更に備え、前記コンテンツアイテムは前記選択された１以上の広告と、前記特定のユーザからフィードバックを受け付けるための１以上のグラフィカルユーザインタフェース要素を備えるものであり、前記生成されたコンテンツアイテムが前記特定のユーザに送信されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
9. 前記１以上のグラフィカルユーザインタフェース要素は、前記特定のユーザによる広告への興味の高いレベルを示すアイコンを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記アイコンがサムアップアイコンであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記複数ユーザはソーシャルネットワーキングサービスにおける前記特定のユーザに関連付けられることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記特定のユーザに或る広告を提示するために、前記広告に対する前記フィードバックに基づいて広告料を決定することを更に備えることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の方法。
13. プロセッサと、
    広告選択装置であって、
    期待される収入を計算する計算機により構成され、該計算機がそれぞれ入札価格に関連付けられた複数の広告を受信するよう構成されており、かつ、
    前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、
    或る特定のユーザに該広告を提示するために、前記入札価格に基づいて、期待される収入値を計算し、
    該広告について前記複数ユーザの１以上から受信したフィードバックに基づいて該広告の質調整モディファイヤを計算し、ここで、１広告に関する１ユーザのフィードバックは、該１広告自体に対する該１ユーザの肯定的興味又は否定的興味を示すものであり、
    該広告の前記質調整モディファイヤによって前記期待される収入値を調整することにより該広告の総価値を計算し、
    計算した前記総価値に基づいて前記複数の広告を順位付けし、
    前記特定のユーザに提示するために、前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の広告から１以上の広告を選択する、
    よう構成された前記広告選択装置と、
    前記複数ユーザから受信し、且つ、前記特定のユーザに表示するために前記選択された１以上の広告を送信するように構成されたユーザ通信モジュールと
    を具備することを特徴とするコンピューティング装置。
    
14. 前記質調整モディファイヤは、前記特定のユーザからのフィードバック応答を統計モデルに基づいて推定することにより計算されることを特徴とする請求項１３に記載のコンピューティング装置。
15. 前記統計モデルは、前記複数ユーザから受信されたフィードバックを考慮に入れるものであることを特徴とする請求項１４に記載のコンピューティング装置。
16. 前記広告選択装置は、更に、
    前記複数ユーザから受信された肯定的フィードバック応答の数に第１の係数を乗算することにより第１の値を取得し、
    前記複数ユーザから受信された否定的フィードバック応答の数に第２の係数を乗算することにより第２の値を取得し、
    前記第１の値から前記第２の値を減算することにより前記質調整モディファイヤを計算する
    ように構成されることを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれかに記載のコンピューティング装置。
17. 前記広告選択装置は、更に、前記広告の前記期待される収入値に該広告の前記質調整モディファイヤを加算することにより、該広告の前記総価値を得るように構成されることを特徴とする請求項１３乃至１６のいずれかに記載のコンピューティング装置。
18. 前記期待される収入値が印象あたりの価格（ＣＰＩ）であることを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれかに記載のコンピューティング装置。
19. 前記広告選択装置は、更に、或る価格体系の前記期待される収入値を別の価格体系の正規化された期待される収入値に変換することにより前記期待される収入値を正規化するように構成されていることを特徴とする請求項１３乃至１８のいずれかに記載のコンピューティング装置。
    
20. 前記特定のユーザからコンテンツアイテムの要求を受信することに応じてコンテンツアイテムを生成し、該生成したコンテンツアイテムを前記特定のユーザに送信するように構成されたコンテンツアイテム処理装置を更に備え、前記コンテンツアイテムは、前記選択された１以上の広告と、前記特定のユーザからのユーザフィードバック応答を受け付けるための１以上のグラフィカルユーザインタフェース要素とを含むことを特徴とする請求項１３乃至１９のいずれかに記載のコンピューティング装置。
21. 前記１以上のグラフィカルユーザインタフェース要素は、サムアップアイコンを含むことを特徴とする請求項２０に記載のコンピューティング装置。
22. 前記特定のユーザに前記広告を提示するために、前記広告に対する前記フィードバックに基づいて広告料が決定されることを特徴とする請求項１３乃至２１のいずれかに記載のコンピューティング装置。
23. ユーザに提示する広告を選択するためにコンピューティング装置のプロセッサに、
    複数の広告及びそれぞれ広告に関連付けられた入札価格を受信する手順と、
    前記複数の広告の１以上に関してフィードバックを複数ユーザから受信する手順と、ここで、１広告に関する１ユーザのフィードバックは、該１広告自体に対する該１ユーザの肯定的興味又は否定的興味を示すものであり、
    前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、或る特定のユーザに該広告を提示するために、前記入札価格に基づいて、期待される収入値を計算する手順と、
    前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、該広告について前記複数ユーザの１以上から受信した前記フィードバックに基づいて該広告の質調整モディファイヤを計算する手順と、
    前記複数の広告の少なくとも部分集合の各広告毎に、該広告の前記質調整モディファイヤによって前記期待される収入値を調整することにより該広告の総価値を計算する手順と、
    計算した前記総価値に基づいて前記複数の広告を順位付ける手順と、
    前記特定のユーザに提示するために、前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の広告から１以上の広告を選択する手順と、
    前記特定のユーザに表示するために前記選択された１以上の広告を送信する手順
    を実行させる命令を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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