JP6023208B2 - 広告のターゲットをイベントに基づいてソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに設定する方法 - Google Patents
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Description
により、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、実時間でユーザの意向にターゲットを設定することができる。1実施形態では、ユーザによるイベント参加をソーシャル・ネットワーキング・システムによるファジー一致アルゴリズムに使用して、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに広告を提供することができる。
ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザと通信し、対話する能力をそのユーザに提供する。ユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システムおよび広告接続を、ユーザがその接続を希望している多数の他のユーザに結合する。ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザは、ユーザ・プロファイルとして記憶される、自分のことを記述した情報を提供することができる。例えばユーザは、ユーザの年齢、性別、地理的位置、学歴、雇用履歴、等々を提供することができる。ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザによって提供された情報を使用してユーザに情報を発信することができる。例えばソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザに社会集団、イベントおよび潜在的な友人を推奨することができる。また、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザによる、名声、趣味、スポーツ・チーム、本、音楽、等々などの概念における興味の明確な表現を可能にすることができる。これらの興味は、広告のターゲット設定、およびソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザについての、共有されている興味に基づく関連ストーリの提示によるソーシャル・ネットワーキング・システム上でのユーザ経験の個人化を始めとする無数の方法に使用することができる。
することによって記録することができる。カスタム・グラフ・オブジェクト・タイプおよびグラフ・アクション・タイプは、グラフ・オブジェクトおよびグラフ・アクションの属性を定義するためにソーシャル・ネットワーキング・システムの第3者開発者ならびに管理者によって定義することができる。例えば映画のためのグラフ・オブジェクトは、題名、俳優、監督、製作者、年、等々などのいくつかの定義済みオブジェクト特性を有することができる。「購入」などのグラフ・アクション・タイプは、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザによって実施されたカスタム・アクションを報告するために、第3者開発者がソーシャル・ネットワーキング・システムの外部のウェブサイト上で使用することができる。この方法によれば、ソーシャル・グラフを「公開」することができ、第3者開発者は、カスタム・グラフ・オブジェクトおよびアクションを外部ウェブサイト上で作成し、使用することができる。
System,」にさらに記載されている。
スの野球試合などの特定のイベントをターゲット設定イベント基準106に含むことができる。他の実施形態では、カクテル・パーティ、夜の映画の集いおよびディナー・パーティなどのイベントのタイプをターゲット設定イベント基準106によって特化することも可能である。他の実施形態では、広告主102は、ターゲット設定イベント基準106のない広告オブジェクト104を提供することができる。その実施形態では、広告ターゲット設定モジュール118は、イベント参加情報を特徴として使用することができるファジー一致アルゴリズムに基づいて広告のターゲットを設定するために、広告オブジェクト104のコンテンツを解析することができる。
って受け取られる。イベントターゲット設定モジュール114は、ターゲット設定イベント基準106の中に記述されているイベントへの参加の意思を示しているユーザに対するターゲット設定を決定し、ターゲット設定イベント基準106の中に記述されているイベントへの参加の意思を有していると思われるユーザに対するターゲット設定を決定するために、ソーシャル・ネットワーキング・システム100のユーザに関する情報を解析する。イベントターゲット設定モジュール114は、ユーザに関する情報をユーザ・プロファイル・オブジェクト108、エッジ・オブジェクト110およびコンテンツ・オブジェクト112から読み出す。ユーザ・プロファイル・オブジェクト108は、ソーシャル・ネットワーキング・システム100のユーザに関する宣言プロファイル情報を含む。エッジ・オブジェクト110は、例えば閲覧しているユーザと共有されたリンク上でのクリッキング、ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザとの写真の共有、ソーシャル・ネットワーキング・システム100上での状態更新メッセージの通知、およびソーシャル・ネットワーキング・システム100上で実施することができる他のアクションなど、ソーシャル・ネットワーキング・システム100上での他のオブジェクトとのユーザ対話に関する情報を含む。コンテンツ・オブジェクト112は、ソーシャル・ネットワーキング・システム100のユーザによって作成されたイベントオブジェクト、イベントオブジェクトと結合することができる状態更新、イベント、ページおよび他のユーザなどのソーシャル・ネットワーキング・システム100内の他のオブジェクトと結合されるユーザによってタグが付けられた写真、およびソーシャル・ネットワーキング・システム100上でインストールされるアプリケーションを含む。
ー一致アルゴリズムの一部として時間近接度解析を実施することができる。他の実施形態では、ソーシャル・ネットワーキング・システム100は、より適宜にかなった、したがってより適切な広告が、ターゲット設定イベント基準106の中に指定されたイベントに時間近接度がより近いユーザに対してより高い付け値価格を有するよう、時間近接度解析を使用して広告に対する付け値を修正することができる。したがって時間近接度に基づいて付け値全体を変更することができる。さらに、ユーザに関する受け取った位置情報に基づいて、イベントへのユーザの地理的な近接度に基づいてユーザ毎に付け値を変更することも可能である。他の実施形態では、状態更新の頻度および同様のイベントとのユーザ対話の過去の履歴を解析し、それによりイベントに対するユーザの親近度を決定する心情解析に基づいて、イベントに対するユーザの親近度に基づいてユーザ毎に付け値を変更することができる。さらに他の実施形態では、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、グループの通信の解析を介して、イベントに参加しているユーザのグループを識別することができる。さらに、ユーザのグループは、まとめてイベントにチェックインすることも可能であり、付け値の変更は、ユーザのそのグループに対してなされる。
図2は、本発明の1実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザのための優先可搬性を可能にするのに適したシステム環境を示す高度なブロック図である。このシステム環境は、1つまたは複数のユーザ・デバイス202、ソーシャル・ネットワーキング・システム100、ネットワーク204および外部ウェブサイト216からなっている。代替構成では、異なるモジュールおよび/または追加モジュールをシステムに含めることも可能である。
図3は、1実施形態におけるイベントターゲット設定モジュール114の高度なブロック図をさらに詳細に示したものである。イベントターゲット設定モジュール114は、データ収集モジュール300、時間近接度解析モジュール302、イベント履歴解析モジュール304、イベント推定モジュール306、信頼度スコアリング・モジュール308および機械学習モジュール310を含む。これらのモジュールは、互いに関連して、あるいは独立して実施することができ、それによりイベントターゲット設定基準に基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム100内でターゲット設定すべきユーザのための信頼度スコアを決定するための信頼度スコアリング・モデルを開発することができる。
ング・システム100は、機械学習アルゴリズムを使用して、ソーシャル・ネットワーキング・システム100のユーザに対するイベント参加を予測するための予測モデルの特徴を解析する。機械学習モジュール310は、イベントに対する過去のユーザ参加、そのイベントの中で具体化されている概念に対する興味のレベル、あるユーザに接続されている他のユーザがそのイベントに参加しているかどうか、およびあるユーザに関する、時間、位置および概念を示す情報が、少なくとも1つの機械学習アルゴリズムを使用して、そのイベントの中に記述されている時間、位置および概念と一致しているかどうかなどの、あるイベントに対する予測モデルのための特徴としてユーザ特性を選択することができる。他の実施形態では、機械学習アルゴリズムを使用して、予測モデルから識別されたユーザに広告のターゲットを設定する変換速度に基づいて、予測モデルのために選択された特徴を最適化することができる。選択された特徴は、その選択された特徴を示すユーザによる契約の不足に基づいて除去することができる。例えば予測モデルのために選択される特徴は、スターバックス・コーヒー位置における多くのチェックインイベントに基づいて、スターバックス・コーヒーに対する高親近度スコアを含むことができる。しかしながら、スターバックス・コーヒー位置における多くのチェックインイベントに基づいて次の1週間にスターバックス・コーヒー位置へのチェックインに対して高い信頼度スコアを示すユーザが期待した数の広告を契約しないと仮定する。1実施形態では、機械学習アルゴリズムは、ユーザに対する信頼度スコアを決定するための予測モデル内のその特徴、多くのチェックインイベントを除去することができる。他の実施形態では、信頼度スコアは、チェックインイベントに置かれる重みを軽くすることによって小さくすることができる。ユーザ帰還機構は、ユーザによる広告との対話、例えば広告を「取り消す」ためのリンク上でのクリッキングなどを可能にするソーシャル・ネットワーキング・システムを含むことができる。この対話は、ユーザがその広告には興味を示さず、ユーザにとっては不快で、繰り返しが多く、誤解をまねきやすい、あるいは適用不可能な広告であったことをソーシャル・ネットワーキング・システムに通知する。他のユーザ帰還機構は、イベントが終了した後に、そのイベントに参加したユーザによって書かれた、状態更新、ページ・ポスト、写真アップロード、チェックインイベント、およびソーシャル・ネットワーキング・システム上の新しい接続の追加などのコンテンツ・アイテムをさらに解析するソーシャル・ネットワーキング・システムを含む。このコンテンツ解析により、価値のあるユーザ帰還を得ることができる。
、ターゲット設定基準の中に記述されているイベントに言及することができる。したがってコンテンツ・アイテムは、コンテンツ・アイテムがそのイベントに言及していない場合であっても読み出すことができる。1実施形態では、コンテンツ・アイテムは、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザによってなされる結合に基づいてイベントオブジェクトと結合することができる。その実施形態では、ターゲット設定基準の中に記述されているイベントに対するイベントオブジェクトと結合したコンテンツ・アイテムを読み出すことも可能である404。
性に関する実験データに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム100の管理者によって決定することができる。他の実施形態では、所定の閾値信頼度スコアは、広告の広告主によって決定することができる。さらに他の実施形態では、信頼度スコアおよびユーザに関して知られている他の情報、例えばイベントへの地理的な近接度およびイベントへの時間的な近接度などの情報に基づいて、複数のユーザのサンプルが広告に提供される。
本発明の実施形態についての以上の説明は、実例による説明を目的として提供されたものであり、網羅的なものであること、あるいは本発明を開示されている厳密な形態に限定することは意図されていない。以上の開示に鑑みて、多くの変更態様および変形形態が可能であることは、関連する当業者には理解されよう。
な説明によって制限されるのではなく、本明細書に基づくアプリケーションをもたらす任意の請求項によって制限されることが意図されている。したがって本発明の実施形態の開示は、実例による説明を目的としたものであることが意図されており、以下の特許請求の範囲に示されている本発明の範囲を制限するものではない。
Claims (16)
- ソーシャル・ネットワーキング・システム上の広告のターゲット設定基準を受け取る工程であって、該ターゲット設定基準は、時間的な構成要素と、地理的位置の構成要素と、概念的な構成要素とを含み、該ターゲット設定基準によってイベントが指定される、工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの複数のユーザに関連する複数のコンテンツ・アイテムを読み出す工程であって、該複数のコンテンツ・アイテムは前記イベントに関連しており、読み出されるコンテンツ・アイテムは、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関連するユーザ・デバイスから受け取ったチェックインイベントをさらに含む、工程と、
コンピュータ・プロセッサが、読み出された前記複数のコンテンツ・アイテムに基づいて、前記広告の前記イベントに関連するユーザのターゲット設定クラスタを決定するターゲット設定クラスタ決定工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度を決定する工程であって、該近接度は、前記ユーザに関連する情報が前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とにどの程度一致するかの測度である、工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、前記ユーザが前記イベントに参加する可能性の測度を、少なくとも部分的には(1)前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記ユーザに対する接続を有する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザが前記イベントに参加する可能性と(2)決定した前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度における1つまたは複数の変更とに基づき決定する、イベント参加可能性決定工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタにおける閲覧ユーザを、該閲覧ユーザが前記イベントに参加する可能性の測度に基づき、選択する工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムが、前記広告の前記ターゲット設定基準の決定した前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度に基づき前記広告の付け値を修正する工程と、
前記閲覧ユーザに対する表示のために前記広告を提供する工程と、
を備える方法。 - 前記ターゲット設定クラスタ決定工程は、
前記イベントに参加している前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザの識別情報を受け取る工程
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - 前記ターゲット設定クラスタ決定工程は、
前記イベントに参加している他のユーザに関連する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザの識別情報を受け取る工程
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - 読み出されるコンテンツ・アイテムは、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関連するユーザ・デバイスから受け取った地理位置情報をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 読み出されるコンテンツ・アイテムは、前記ユーザが前記イベントに参加している前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関連するユーザ・デバイスから受け取った指示をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 読み出されるコンテンツ・アイテムは、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関連するユーザ・デバイスから受け取った前記イベントの言及をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 読み出されるコンテンツ・アイテムは、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関連するユーザ・デバイスから受け取った地理測位システム(GPS)情報をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ターゲット設定クラスタ決定工程、前記イベント参加可能性決定工程は、
前記イベントに関連する前記読み出されたコンテンツ・アイテムに基づいて、前記広告のための信頼度スコアリング・モデルを生成する工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、該信頼度スコアリング・モデルおよび前記ユーザに対する前記読み出されたコンテンツ・アイテムに基づいて信頼度スコアを決定する工程と
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - 前記閲覧ユーザに対する表示のために前記広告を提供する工程は、
前記広告に対する所定の閾値信頼度スコアを読み出す工程と、
前記閲覧ユーザの信頼度スコアが前記広告に対する該所定の閾値信頼度スコアを超えることに応答して、前記閲覧ユーザに対する表示のために前記広告を提供する工程と
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - ソーシャル・ネットワーキング・システム上で複数のユーザ・プロファイル・オブジェクトを維持する工程であって、該複数のユーザ・プロファイル・オブジェクトは前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの複数のユーザを表す、工程と、
前記複数のユーザ・プロファイル・オブジェクトを接続する複数のエッジ・オブジェクトと、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける複数のノードとを維持する工程であって、該複数のノードの一部は複数のイベントを表し、前記複数のエッジ・オブジェクトの一部は、外部システム上の複数のグラフ・オブジェクトに対し前記複数のユーザの一部によって実施される複数のグラフ・アクションに基づいて生成され、該複数のグ
ラフ・アクションおよび該複数のグラフ・オブジェクトは前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの外部の複数のエンティティによって定義される、工程と、
コンピュータ・プロセッサが、前記複数のユーザの各ユーザについて複数の広告のスコアを決定するための予測モデルを決定する工程であって、該予測モデルは前記複数のイベントのうちの少なくとも1つを該予測モデルにおける特徴として含む、予測モデル決定工程と、
前記複数のユーザの各ユーザについて、前記複数のイベントの時間的な構成要素と、地理的位置の構成要素と、概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度を決定する工程であって、該近接度は、前記ユーザに関連する情報が前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とにどの程度一致するかの測度である、工程と、
前記複数のユーザの各ユーザについて、前記ユーザが前記イベントに参加する可能性の測度を、少なくとも部分的には(1)前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記ユーザに対する接続を有する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザが前記イベントに参加する可能性と(2)決定した前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度における1つまたは複数の変更とに基づき決定する、イベント参加可能性決定工程と、
前記複数のユーザにおける閲覧ユーザを、該閲覧ユーザが前記イベントに参加する可能性の測度に基づき、選択する工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムが、前記広告のターゲット設定基準の決定した前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度に基づき前記広告の付け値を修正する工程と、
前記閲覧ユーザに対する表示のために広告を提供する工程と、
を備える方法。 - 前記予測モデルは機械学習モデルを含む、請求項10に記載の方法。
- 前記予測モデル決定工程は、
ファジー一致アルゴリズムを使用して予測モデルを生成する工程と、
前記複数のユーザのうちの1つのユーザから受け取ったイベントに関する情報に基づいて、前記予測モデルの前記特徴を前記複数のイベントのうちの少なくとも1つとして決定する工程と
をさらに備える、請求項10に記載の方法。 - 前記予測モデル決定工程は、
予測モデルの特徴に対する性能メトリックを受け取る工程と、
該特徴に対する該性能メトリックに基づいて前記予測モデルを修正する工程と
をさらに備える、請求項10に記載の方法。 - ソーシャル・ネットワーキング・システム上で複数のユーザ・プロファイル・オブジェクトを維持する工程であって、該複数のユーザ・プロファイル・オブジェクトはソーシャル・ネットワーキング・システムの複数のユーザを表す、前記工程と、
時間的な構成要素と、地理的位置の構成要素と、概念的な構成要素とを含むターゲット設定基準を有する広告を受け取る工程と、
複数のユーザの一部に関連する前記ソーシャル・ネットワーキング・システム上の複数のエッジ・オブジェクトを読み出す工程であって、個々のエッジ・オブジェクトは、前記広告の前記ターゲット設定基準の時間的な構成要素と、該地理的位置の構成要素と、該概念的な構成要素とに関連している、前記工程と、
前記複数のエッジ・オブジェクトに関連する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記複数のユーザの前記一部に基づいて、前記広告のための前記ソーシャル・ネッ
トワーキング・システムのユーザのターゲット設定クラスタを決定する工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度を決定する工程であって、該近接度は、前記ユーザに関連する情報が前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とにどの程度一致するかの測度である、工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、前記ユーザが前記イベントに参加する可能性の測度を、少なくとも部分的には(1)前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記ユーザに対する接続を有する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザが前記イベントに参加する可能性と(2)決定した前記イベントの前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度における1つまたは複数の変更とに基づき決定する工程であって、前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、該ユーザに関連するエッジ・オブジェクトに基づいて、前記ターゲット設定基準の概念的な構成要素とのユーザ対話の頻度を決定する工程と、前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、決定された前記頻度に基づいて、前記可能性の測度を決定する工程とを含む、イベント参加可能性決定工程と、
前記ユーザのターゲット設定クラスタにおける閲覧ユーザを、該閲覧ユーザが前記イベントに参加する可能性の測度に基づき、選択する工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムが、前記広告の前記ターゲット設定基準の決定した前記時間的な構成要素と、前記地理的位置の構成要素と、前記概念的な構成要素とに対する前記ユーザの近接度に基づき前記広告の付け値を修正する工程と、
前記閲覧ユーザに対する表示のために前記広告を提供する工程と
を備える方法。 - 前記イベント参加可能性決定工程は、
前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて、前記広告の前記ターゲット設定基準の前記概念的な構成要素に対する前記ユーザの親近度スコアを決定する工程と、
前記広告の前記ターゲット設定基準の前記概念的な構成要素に対する前記ユーザの親近度スコアに基づいて、前記ユーザのターゲット設定クラスタの各ユーザについて前記可能性の測度を決定する工程と
をさらに備える、請求項14に記載の方法。 - 前記広告のスコアを決定するための予測モデルは、前記予測モデルの特徴として、前記広告の前記ターゲット設定基準の時間的な構成要素と、地理的位置の構成要素と、概念的な構成要素とを含む、請求項14に記載の方法。
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