KR20140031834A - 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터를 분배하는 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독가능 매체 - Google Patents

익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터를 분배하는 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독가능 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명의 양태들은 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 판독가능 매체를 수반할 수도 있다. 본 발명의 실시예에서, 메시지들 및 광고들을 타겟팅하는 컴퓨터 구현 방법이 제공될 수도 있다. 이 방법은 컴퓨터가 사용자로부터 사용자 식별 데이터를 수신하는 단계; 컴퓨터가 사용자 식별 데이터에 기초하여 사용자 정보를 검색하는 단계; 컴퓨터가 사용자 정보를 필터링하여 익명 프로파일을 생성하는 단계; 컴퓨터가 익명 프로파일로부터 최상의 매칭 기준을 사용하여 메시지 데이터베이스에서의 메시지들을 랭킹하여 메시지들의 랭크된 리스트를 생성하는 단계; 컴퓨터가 메시지들의 랭크된 리스트로부터 타겟팅된 메시지를 선택하는 단계; 및 컴퓨터가 타겟팅된 메시지를 사용자에게 송신하는 단계를 포함한다.

Description

익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터를 분배하는 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독가능 매체{SYSTEM, METHOD, AND COMPUTER READABLE MEDIUM FOR DISTRIBUTING TARGETED DATA USING ANONYMOUS PROFILES}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 "System And Method For Distributing Targeted Data Using Anonymous Profiles"이란 명칭으로 2010년 9월 30일 출원된 미국 가특허 출원 제61/388,261호에 대한 우선권을 주장한다. 미국 가특허 출원 제61/388,261호의 내용은 그 전체가 참조로 본 명세서에 통합된다.
본 발명의 양태들은 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 판독가능 매체를 수반할 수도 있다. 일 실시예에서, 메시지들 및 광고들을 타겟팅하는 컴퓨터 구현 방법이 제공될 수도 있다. 이 방법은 컴퓨터가 사용자 디바이스로부터 사용자 식별 데이터를 수신하는 단계; 컴퓨터가 사용자 식별 데이터에 기초하여 사용자 정보를 검색하는 단계; 컴퓨터가 사용자 정보를 필터링하여 익명 프로파일을 생성하는 단계; 컴퓨터가 익명 프로파일로부터 최상의 매칭 기준을 사용하여 메시지 데이터베이스에서 메시지들을 랭킹하여 메시지들의 랭크된 리스트를 생성하는 단계; 컴퓨터가 메시지들의 랭크된 리스트로부터 타겟팅된 메시지를 선택하는 단계; 및 컴퓨터가 타겟팅된 메시지를 사용자에게 송신하는 단계를 포함할 수도 있다.
다른 실시예에서, 프로세싱 로직에 의해 실행가능한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 유형의 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능 저장 매체가 제공될 수도 있다. 이 매체는 사용자로부터 사용자 식별 정보를 수신하고; 사용자 식별 정보에 기초하여 사용자 정보를 검색하고; 사용자 정보를 필터링함으로써 익명 프로파일을 생성하고; 익명 프로파일로부터 최상의 매칭 기준을 사용하여 메시지 데이터베이스에서 메시지들을 랭킹하여 메시지들의 랭크된 리스트를 생성하고; 메시지들의 랭크된 리스트로부터 타겟팅된 메시지를 선택하며; 타겟팅된 메시지를 사용자에게 송신하는 하나 이상의 명령들을 저장할 수도 있다.
다른 실시예에서, 메시지들 및 광고들을 타겟팅하는 컴퓨터 구현 시스템이 제공될 수도 있다. 이 시스템은 사용자 관련 데이터를 저장하는 사용자 데이터 저장 디바이스; 프로세서 실행가능한 명령들을 저장하는 메모리를 갖는 프로세서; 사용자 데이터 저장 디바이스로부터 사용자 정보를 검색하는 계좌 관리 디바이스; 프로세서상에서 실행된 익명 필터 - 익명 필터는 계좌 관리 디바이스와 통신하고 사용자 데이터 저장 디바이스로부터 검색된 사용자 정보를 필터링하여 익명 프로파일을 생성함 -; 사용자에게 송신을 위한 메시지들을 저장하는 메시지 저장 디바이스; 익명 필터로부터 익명 프로파일을 수신하고 메시지 저장 디바이스로부터 타겟팅된 메시지를 검색하는 익명 메시지 디바이스; 및 타겟팅된 메시지를 사용자에게 제공하는 사용자 인터페이스 디바이스 - 사용자 인터페이스 디바이스는 익명 메시지 디바이스로부터 타겟팅된 메시지를 수신함 -;를 포함할 수도 있다.
다른 실시예에서, 메시지들 및 광고들을 타겟팅하는 컴퓨터 구현 방법이 제공될 수도 있다. 이 방법은 컴퓨터가 사용자 식별 정보를 수신하는 단계; 컴퓨터가 사용자 식별 정보에 기초하여 사용자 정보를 검색하는 단계; 컴퓨터가 메시지 데이터베이스로부터 타겟팅된 메시지를 선택하는 단계; 및 타겟팅된 메시지를 컴퓨터로부터 송신하는 단계를 포함할 수도 있다.
본 발명의 상술한 특징들 및 다른 특징들 및 이점들은 다음으로부터, 특히, 첨부한 도면들에 예시된 다양한 예시적인 실시예들의 설명으로부터 명백할 것이고, 첨부한 도면들에서, 동일한 참조 부호들은 일반적으로 동일하고, 기능적으로 유사하고/하거나 구조적으로 유사한 엘리먼트들을 나타낸다. 참조 번호에서의 첫번째 숫자는 엘리먼트가 처음 나타나는 도면을 나타낸다.
도 1은 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 하이 레벨 시스템 도면을 도시한다.
도 2는 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 프로세싱 플로우를 예시한다.
도 3은 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 승인 문의를 예시한다.
도 4는 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 익명 필터를 도시한다.
도 5는 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 메시지 서버 요청을 예시한다.
도 6은 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 워크플로우를 예시한다.
도 7은 예시적인 실시예를 구현하는데 사용될 수도 있는 예시적인 컴퓨터 시스템을 도시한다.
예시적인 실시예들이 아래에 상세히 논의된다. 특정한 예시적인 실시예들을 논의하지만, 이것은 단지 예시 목적으로 행해진다는 것을 이해해야 한다. 예시적인 실시예들을 설명하고 예시하는데 있어서, 명확화를 위해 특정한 전문용어가 이용된다. 그러나, 실시예들은 그렇게 선택된 특정한 전문용어에 제한되는 것으로 의도되지 않는다. 당업자는 다른 컴포넌트들 및 구성들이 본 실시예들의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 사용될 수도 있다는 것을 인식할 것이다. 각 특정한 엘리먼트가 유사한 목적을 달성하기 위해 유사한 방식으로 동작하는 모든 기술적 등가물들을 포함한다는 것이 이해되어야 한다. 여기에 설명하는 예들 및 실시예들은 비제한적인 예들이다.
여기에 인용된 모든 공개물들은 그 전체가 참조로 통합된다.
여기에서 사용되는 바와 같이, 용어 "a"는 하나 이상을 지칭한다. 용어들 "포함하는", "예를 들어", "와 같은", "예를 들면", "일 수도 있다" 등은 리스트된 예들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 것을 의미한다.
도 1은 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 하이 레벨 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 사용자 상호작용 디바이스(110), 계좌 관리 시스템(120), 익명 메시지 시스템(130), 사용자 데이터(140), 및 메시지 데이터(150)를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 시스템은 익명 프로파일들(예를 들면, 사용자 식별 정보 또는 개인 데이터가 제거된 프로파일) 또는 비익명 프로파일들을 사용할 수도 있다.
사용자 상호작용 디바이스(110)는 사람이 머신 또는 머신들의 네트워크와 상호작용하게 하는 디바이스를 포함할 수도 있다. 사용자 상호작용 디바이스(110)는 예를 들어, 주차권 판매기, 교통 티켓 자동판매기, 전화, 인터넷 단말기, 현금 자동 입출금기(예를 들면, ATM/ABM 뱅크), 전자 결재 단말기(EPT), 현금 인출기, 액세스 제어 시스템, 결재 처리 시스템, 태블릿 PC, 컴퓨터, 모바일 디바이스, iPad, 모바일 전화 등을 포함할 수도 있다. 그러나, 본 출원은 리스트된 디바이스들에만 제한되는 것을 의미하지 않는다. 사용자 상호작용 디바이스(110)는 계좌 관리 시스템(120) 및/또는 익명 메시지 시스템(130)과 통신할 수도 있다.
계좌 관리 시스템(120)은 복수의 계좌들을 관리할 수도 있는 컴퓨터 또는 컴퓨터들의 네트워크를 포함할 수도 있다. 계좌들은 이름, 집 주소, 직장 주소, 사회 보장 번호, 의료 이력 등과 같은 민감하거나 사적인 정보를 포함할 수도 있는 사용자 또는 소비자 계좌들일 수도 있다. 사용자 또는 소비자 데이터가 사용자 데이터(140)에 저장될 수도 있다.
사용자 데이터(140)는 계좌 관리 시스템(120)에 의해 액세스가능할 수도 있는 데이터베이스 또는 다른 저장부에 저장될 수도 있다. 일 실시예에서, 사용자 데이터(140)의 내용들의 가능한 사적이거나 비밀 특성으로 인해, 계좌 관리 시스템(120)은 사용자 데이터(140)에 액세스하도록 승인된 전용 시스템일 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120)은 사용자 상호작용 디바이스(110) 및/또는 익명 메시지 시스템(130)과 통신할 수도 있다.
익명 메시지 시스템(130)은 메시지 데이터(150)의 집합으로부터 메시지들 또는 광고들을 선택할 수도 있는 컴퓨터 또는 컴퓨터들의 네트워크를 포함할 수도 있다. 메시지 데이터(150)는 데이터베이스 또는 다른 저장부에 저장될 수도 있는 메시지들 또는 광고들의 집합일 수도 있다. 익명 메시지 시스템(130)은 계좌 관리 시스템(120)의 일부일 수도 있거나 이들은 별개일 수도 있다. 실시예에서, 익명 메시지 시스템(130) 및 계좌 관리 시스템(120)은 개별적으로 소유되고, 개별적으로 제어되고/되거나 개별적으로 관리되는 개별 엔터티일 수도 있다. 다른 실시예에서, 익명 메시지 시스템(130) 및 계좌 관리 시스템(120)은 공동으로 소유되고, 공동으로 제어되고/되거나 공동으로 관리될 수도 있다.
광고 메시지들과 같은 메시지 데이터(150)에 저장된 데이터가 익명 프로파일들을 사용함으로써 타겟팅된 개인들에게 분배될 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120)은 예를 들어, 은행들, 금융 기관들, 주택자금 대출회사들, 보상 프로그램들, 항공사들, 신용카드 회사들, 정부 기관들, 병원들, 진료소들, 또는 개인 또는 민감한 데이터를 포함하는 다른 시스템들에 의해 구동되거나 제어될 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120)은 타겟팅된 메시지에 반응할 수도 있는 개인들을 식별하는데 유용한 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 특정한 기존의 개인 데이터는 계좌 관리 시스템(120)에 의해서만 알려질 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120)에 포함된 정보는 익명 프로파일을 생성하기 위해 필터링될 수도 있다. 그 후, 익명 프로파일은 타겟팅된 메시지 또는 광고를 선택하기 위해 사용될 수도 있다. 메시지 또는 광고는 예를 들어, 트랜잭션이 발생할 때 설정 타겟팅 기준에 대응할 수도 있다.
타겟팅 기준은 사용자의 특정한 클래스에 대한 최상의 매칭 광고 또는 메시지를 선택하기 위해 사용될 수도 있는 특징들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 기준은 성별(gender), 나이, 혼인 여부, 사회 계층, 평균 수입, 및/또는 임의의 추가의 비개인적 정보를 포함할 수도 있다. 프라이버시 문제로 이어질 수도 있는 계좌 관리 시스템에 존재하는 특정한 식별 정보(예를 들면, 이름, 집 주소, 직장 주소, 사회 보장 번호, 정부 식별자 등) 또는 사적인 특징들(의료인에 대한 결재, 의료 이력, 의료 구매 등)은 추출되지 않을 수도 있다. 추출되거나 필터링된 다양한 기준은 취급 목적 및 데이터 뿐만 아니라 계좌 관리 시스템(120)의 목적에 기초하여 변할 수도 있다.
예를 들어, 사용자 상호작용 디바이스(110) 및/또는 계좌 관리 시스템(120)을 사용하는 금융 거래(예를 들면, 출금, 입금, ATM 사용, 현금 인출기, 또는 온라인 뱅크로 계좌 조회) 또는 다른 거래(예를 들면, 주차, 식당, 교통 티켓 자동판매기, 전화 또는 인터넷 오퍼레이터들, 액세스 제어 시스템, 결재 처리 시스템 등) 동안, 사용자는 정확하게 식별되고 인증될 수도 있다. 이러한 식별 및 인증은 예를 들어, 소비자들, 환자들, 가입자들 등에 대한 정보를 포함할 수도 있는 예를 들어, 사용자 데이터(140)를 사용하여 계좌 관리 시스템(120)에 의해 수행될 수도 있다. 사용자 데이터(140)는 사용자에 관한 특정한 정보를 포함할 수도 있고 이러한 정보는 이러한 사용자에 관한 익명 일반 프로파일을 생성하기 위해 필터링될 수도 있다. 익명 프로파일은 예를 들어, 나이, 성별, 수입, 사회적 지위 등을 포함할 수도 있다.
사용자가 식별되면, 사용자의 일반 프로파일은 사용자 데이터(140)에 저장된 데이터로부터 사용자의 식별 정보를 필터링함으로써 생성될 수도 있다. 배제된 식별 정보는 예를 들어, 이름, 주소, 전화 번호 등을 포함할 수도 있다. 추출된 일반 프로파일은 익명 메시지 시스템(130)으로부터 이러한 일반 익명 프로파일의 기준에 대응하는 메시지 또는 광고를 요청하기 위해 거래 프로세스 동안 사용될 수도 있다. 사용자 타겟팅된 메시지 또는 광고는 타겟팅된 사용자 또는 타겟팅된 사용자의 아이덴티티에 관한 임의의 특정한 지식을 필요로 하지 않고 메시지 데이터(150)로부터 검색될 수도 있다. 메시지 데이터(150)에 저장된 메시지들 또는 광고들은 연관된 기준을 가질 수도 있다. 기준은 예를 들어, 타겟팅된 광고들과 메시지를 연관시키기 위해 광고자에 의해 확립될 수도 있다.
익명 동적 프로파일의 사용을 통한 메시지들 또는 광고들의 수동 선택 방법은 다수의 타입의 네트워크들(예를 들면, 유선 또는 무선), 단말기들 및 디바이스들(예를 들면, 고정형, 이동형, 또는 매우 이동형)과 같은 다수의 타입의 사용자 상호작용 디바이스들(110)상에서 구현될 수도 있고, 다수의 타입의 메시지들(예를 들면, 텍스트, 오디오, 비디오, 멀티미디어 등)을 타겟팅된 시간 및 내용-관련 방식으로 관리할 수도 있다.
도 2는 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 프로세싱 플로우(200)를 예시한다. 예시적인 프로세싱 플로우(200)는 사용자(210), ATM/EPT(220), 및 일련의 단계들(230 내지 280)을 포함할 수도 있다.
사용자(210)는 ATM/EPT(220)에 도달할 수도 있다. ATM/EPT(220)는 상호작용 디바이스(110)의 형태일 수도 있다. 사용자(210)는 예를 들어, 식별을 위해 은행/신용 카드(예를 들어, 금융 카드)를 제공(예를 들어, 삽입, 통과 등)할 수도 있다. 단계 230에서, 카드의 유효성이 체크될 수도 있다. 단계 230에서 카드의 유효성을 체크한 이후에, ATM/EPT(220)는 단계 240으로 이동할 수도 있고, 예를 들어, (사용된 나라/기술에 의존하는) 개인 식별 번호(PIN) 코드를 요청함으로써 사용자(210)를 인증하려 한다. 그 후, 식별 및 인증 데이터는 계좌 관리 시스템(120)과의 통신에 기초하여 은행에 요청하고 사용자(210)에 의해 요청된 거래를 승인하기 위해 ATM/EPT(220)에 의해 사용될 수도 있다. 다른 식별은 지문, 망막 스캔, 사회 보장 번호, 전자 키, 보안 토큰, 소프트웨어 토큰, 키 등을 포함할 수도 있다.
동시에 또는 인증(240) 이후에, 예를 들어, 은행에서 계좌 관리 시스템(120)은 사용자 데이터(140)에 액세스할 수도 있고 식별되고 승인된 사용자(210)에 대응하는 정보를 선택할 수도 있다. 선택된 정보는 사용자에 관한 관련 정보, 예를 들어, 이름, 성별, 생일, 결혼 여부, 주소, 직업 등을 포함할 수도 있다. 이 정보는 또한 프로파일, 예를 들어, 사회적 계층, 구매 습관, 생활 스타일 등을 포함할 수도 있다. 또는, 프로파일은 기존의 데이터로부터 생성될 수도 있다.
계좌 관리 시스템(120)은 예를 들어, 결재 승인을 제공하기 위해 ATM/EPT(220)에 응답할 수도 있다. 사용자(210)가 단계 240에서 승인되면, 단계 250은 표준 동작들(예를 들어, 계좌 인출, 계좌 상태 등)을 진행할 수도 있다.
일 실시예에서, 계좌 관리 시스템(120)은 그것의 응답, 예를 들어, 사용자에 관한 정보의 서브세트를 추가할 수도 있다. 정보의 서브세트는 사용자의 식별을 방지하기 위해 필터링될 수도 있지만, 사용자를 프로파일링할 목적으로 중요한 익명 정보를 제공할 수도 있다. 정보의 서브세트는 예를 들어, 성별, 나이, 출생 연도, 결혼 여부, 사회적 계층, 평균 수입의 범위 등에 관한 정보를 포함할 수도 있지만 이에 제한되지 않는다.
따라서, ATM/EPT(220)가 계좌 관리 시스템(120)으로부터 거래 승인을 수신할 때, ATM/EPT(220)는 또한 필터링된 익명 정보를 수신할 수도 있다. 실시예에서, 전용 요청이 필터링된 익명 정보를 요청하기 위해 사용될 수도 있다. 단계 260에서, ATM/EPT(220)는 필터링된 익명 정보에 의해 생성된 프로파일에 최상으로 대응할 수도 있는 메시지 또는 광고를 익명 메시지 시스템(130)으로부터 요청할 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120), 사용자 상호작용 디바이스(110), 및/또는 ATM/EPT(220)는 토폴로지, 조직 및 수행 필요성에 의존하여 익명 메시지 시스템(130)에 요청할 수도 있다.
익명 메시지 시스템(130)은 계좌 관리 시스템(120), 사용자 상호작용 디바이스(110), 및/또는 ATM/EPT(220)로부터의 요청들을 대기하는 사전-포맷된 광고 메시지들의 세트를 포함하는 표준 데이터 서버일 수도 있다. 익명 메시지 시스템(130)은 사용자 상호작용 디바이스(110), 계좌 관리 시스템(120), ATM/EPT(220), 및/또는 외부에 위치될 수도 있다.
단계 260에서, 익명 메시지 시스템(130)으로 전송된 예시적인 요청은 "기준들 : 남성, 기혼, 1964년생, "상위 중산층"(UMC), $3000 내지 $4000의 평균 수입에 매칭하는 메시지를 선택하시오"일 수도 있다. 이러한 평균 수입의 정의는 전체 모델에 대해 동일하게 기초하여 취급되면, 결과에 어떠한 영향도 미치지 않고 주, 월, 또는 년으로 정의될 수도 있다. 일 실시예에서, 다수의 통화들의 처리는 이들을 모델에 걸쳐 "표준"(예를 들면, 유로, U.S. 달러 등)으로 동적으로 전환함으로써 행해질 수도 있다. 그 후, 익명 메시지 시스템(130)은 메시지 데이터(150)에 액세스할 수도 있고 프로파일링 기준에 최상으로 매칭하는 메시지, 또는 기준이 특정한 메시지를 정의하지 않으면 디폴트에 의해 메시지를 선택할 수도 있다. 그 후, 익명 메시지 시스템(130)은 단계 270에서 디스플레이 또는 프린트를 위해 선택된 메시지를 사용자 상호작용 디바이스(110)에 전송할 수도 있다.
메시지 서버에 의해 관리된 메시지들은 다양한 클래스들 및 패밀리들로 카테고리화될 수도 있다. 예를 들어, 글로벌 메시지들(예를 들어, Coca-Cola®, Google®, Apple®과 같은 텍스트가 없는 광고들, 매우 널리 식별된 로고들, 회사 메시지들 등)이 지리적 기준없이 보일 수 있도록 설계될 수도 있고, 국가적 메시지들이 나라내에서 보일 수 있도록 설계될 수도 있고, 지역적 메시지들이 국가의 일부로서 지역내에서 보일 수 있도록 설계될 수도 있고 국가(또는 주) 코드 및 일반 우편 코드로서 정의될 수도 있고(예를 들면, 지역은 우편 코드의 처음의 2개의 문자들에 의해 식별될 수 있다), 로컬 메시지들이 특정한 지리적 영역, 나라의 일부내에서 보일 수 있도록 설계될 수도 있고 예를 들어, 국가(또는 주) 코드 및/또는 일반 우편 ZIP 코드로서 정의될 수도 있다.
지리적 기준을 관리하기 위해, 각 사용자 상호작용 디바이스(110)는 메시지 서버에 자신의 위치를 통지할 수도 있다. 사용자 상호작용 디바이스는 예를 들어, 자신이 설치되는 우편 코드; 메시지 서버의 내부 데이터베이스가 이러한 단말기를 인식하고 로컬화하게 하는 고유 ID 코드; 글로벌 포지셔닝 위성(GPS) 정보, 및/또는 TCP/IP 프로토콜을 사용함으로써 현재의 위치를 계산할 수도 있고, 요청의 발신 IP 주소는 고정된 주소의 경우에서 단말기의 위치를 찾기 위해 지리적로컬화(GeoLocalization) 방법들을 사용하여 사용될 수 있다.
단계 270에서, 광고들 또는 메시지들은 예를 들어, 스피커 시스템을 통해 가청적으로 제공될 수도 있고/있거나 예를 들어, 디스플레이 스크린상에서 사용자(210)에게 표시될 수도 있다. 대안적으로는, 광고 또는 메시지는 사용자(210)에 대한 임의의 첨부서류 영수증에서 프린트될 수도 있다. 다른 실시예에서, 점자 판독기가 사용자와 통신하기 위해 사용될 수도 있다. 거래는 단계 280에서 종료할 수 있다.
실시예에서, 사용자 상호작용 디바이스(110)는 판매자의 "머천트 카테고리 코드(MCC)" 및/또는 선택된 아이템들의 숍-키핑 유닛 코드(SKU)와 같은 추가의 데이터를 노출시킬 수도 있고, 이것은 메시지 서버가 특정한 사용자 상호작용 디바이스(110)에 의해 커버되거나 구매된 상품들 또는 서비스들의 카테고리를 인식하게 하고 이것을 추가의 기준으로서 사용하게 한다.
본 출원의 예시적인 실시예에 따르면, 메시지들의 여러 패밀리들이 이용가능할 수도 있다. 예를 들어, 넌-타켓팅된(non-targeted) 메시지들이 사용자(210)의 프로파일에 관계없이 공개되도록 의도될 수도 있다. 넌-타겟팅된 메시지들은 일반적일 수도 있다. 넌-타겟팅된 메시지들은 소정의 은행 또는 은행 그룹의 사용자들에 대해 설계될 수도 있다. 넌-타겟팅된 메시지들의 예들은 소정의 국가에서의 모든 사용자들, 특정한 사용자 상호작용 디바이스(110) 또는 특정한 지리적 위치에서의 클라이언트들 등을 포함한다.
반면에, 타겟팅된 메시지들은 사용자 상호작용 디바이스(110)로부터 수신된 익명 프로파일의 하나 이상의 기준과, 소정의 범위내에서 매칭 또는 근접 매칭하는 경우에만 분배되도록 의도될 수도 있다.
메시지들은 또한 특정한 계좌 관리 시스템(120)(예를 들어, 은행 또는 은행 그룹 또는 은행들, 회사들 또는 브랜드 명칭들의 특정한 선택)에 속할 수도 있다. 이러한 카테고리화는 상이한 계좌 관리 시스템(120)과 간섭하지 않고, 특정한 계좌 관리 시스템(120)에 특정될 수도 있는 광고 메시지의 필터링을 허용할 수도 있다. 이것은 또한, 제공하기 원할 수도 있는 메시지들에 관하여 특정한 계좌 관리 시스템(120)의 요청에 특정된 "검열(censorship)"의 규칙들의 통합을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 큰 그룹 또는 회사가 다수의 브랜드 명칭들을 제공하려 할 수도 있지만 경쟁상대들을 제외한다. 브랜드들은 이들이 비경쟁적일 수도 있고 큰 그룹 또는 회사의 단말기 네트워크상에서 광고되면서 어떠한 부정적인 상호작용을 생성하지 않기 때문에 선택될 수도 있다. 동일한 큰 그룹 또는 회사는 예를 들어, 단말기 네트워크 상에서의 직접적인 경쟁상대로부터의 어떠한 광고도 불허할 수도 있다. 또는, 예를 들어, 광고들은 상이한 도덕적 또는 기업적 가치들로 인해 배제될 수도 있다. 이러한 필터링 기능은 예를 들어, 특정한 ATM 네트워크로부터 특정한 은행들을 필터링하는 것을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 메시지에 대한 요청이 그룹 "A"의 은행으로부터 올 때, 그룹 "B"의 은행의 광고들은 명시적으로 허용될 때까지 리턴되지 않을 수도 있다.
도 3은 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 인증 문의(300)를 예시한다. 문의(310)는 계좌 관리 시스템(120)(예를 들어, 은행, 주차, 서비스 제공자, 가입 제공자 등)에 의해 수신될 수도 있다. 문의(310)는 예를 들어, 사용자 상호작용 디바이스(110)로부터 전송될 수도 있다. 문의(310)는 예를 들어, 거래가 승인되는지 여부의 요청일 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120)은 사용자 데이터(140)(예를 들어, 소비자 데이터베이스)에 액세스할 수도 있고 거래의 진위를 검증하기 위해 탐색(320)을 수행할 수도 있다. 사용자 데이터(140)는 데이터베이스 엔트리(380)에 나타낸 바와 같은 정보, 예를 들어, 이름(first name), 성(last name), 중간 이름, 이름 접미사, 이름 접두사, 계좌 번호, 집 주소, 직장 주소, 집 전화, 직장 전화, 모바일 전화, 생일, 나이, 성별, 사회적 계층, 직업, 회사, 교육정도, 잔고, 최고 잔고, 평균 잔고 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다.
도 4는 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 익명 필터를 도시한다. 도 4는 완벽한 데이터베이스 엔트리(380)에서의 선택 값들이 익명 필터(350)에 의해 어떻게 추출될 수 있는지 및 익명 프로파일(360)을 어떻게 생성할 수 있는지를 도시한다. 익명 프로파일(360)은 데이터베이스 엔트리(380)로부터의 값들의 서브세트일 수도 있다. 익명 필터(350)는 또한 데이터베이스 엔트리(380)로부터의 데이터를 사용하여 익명 프로파일(360)을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 익명 필터(350)는 사용자의 수입 및/또는 소비 습관에 기초하여 사용자의 사회적 계층을 결정할 수도 있다.
도 3으로 돌아가서, 문의(310)는 거래를 인가하거나 인가하지 않는 예/아니오 타입의 불(Boolean) 응답을 추출할 수도 있다. 표준 비즈니스 로직(330) 이외에, 계좌 관리 시스템(120)이 임의의 개인 또는 식별 정보를 필터링함으로써 프로파일 정보(340)를 또한 추출할 수도 있다. 익명 필터(350)는 임의의 개인 또는 식별 데이터를 필터링할 수도 있다. 익명 프로파일(360)은 문의(310)에 링크될 수도 있는 사용자(210)에 대한 사용자 프로파일을 생성할 수도 있다. 추출 및 사용될 수도 있는 예시적인 익명 정보는 예를 들어, 성별(예를 들어, 남성/여성), 결혼 여부(예를 들어, 독신, 기혼, 이혼, 미망인), 생년(대략 나이를 계산하기 위함), 사회적 계층(예를 들어, 사회학 전문 조건), (예를 들어, $1000의 증분에서) 전체 프로세스에 대한 통계 기본 시간(예를 들어, 월, 년, 주 등)에 의한 평균 수입의 범위, 및 소비자/사용자(210)를 프로파일링하기 위해 사용될 수도 있는 임의의 추가의 비개인적 정보를 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 보안 환경에서 및/또는 프라이버시가 문제가 아닐 수도 있는 곳에서, 필터링 프로세스는 익명이 아닐 수도 있다. 예를 들어, 그 자신의 ATM 네트워크에서의 은행은 소비자들이 이들 ATM을 사용하는 동안 소비자들의 이름을 노출시키는 것을 선택할 수도 있다. 실시예에서, 계좌 관리 시스템(120) 및 익명 메시지 시스템(130)은 동일한 엔터티에 의해 제어될 수도 있고 사용자 프라이버시를 유지하고 보장할 수 있다.
370에서, 표준 응답 및 익명 프로파일(360)은 사용자 상호작용 디바이스(110)에 되전송될 수도 있다. 계좌 관리 시스템(120)은 표준 응답(예를 들어, 사용자 승인) 이전, 그와 동시에, 또는 이후에 사용자 상호작용 디바이스(110)에 익명 프로파일(360)을 되전송할 수도 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 익명 메시지 시스템(130)은 계좌 관리 시스템(120)으로 및/또는 사용자 상호작용 디바이스(110)(예를 들어, 단말기)에서 직접적으로 구현될 수도 있다. 이러한 결합은 따라서 로컬하게 메시지들 또는 광고들의 사전 로딩 및/또는 문의들의 병합을 가능하게 하여 전체 프로세스에 필요한 레이턴시, 대역폭 및 필요한 시간을 최적화한다.
도 5는 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 메시지 서버 요청(500)을 예시한다.
사용자 상호작용 디바이스(110)가 거래를 진행하기 위해 익명 프로파일(360) 및 승인을 수신할 때, 사용자 상호작용 디바이스(110)는 그 후 기준(예를 들어, 익명 프로파일(360))에 최상으로 매칭하는 메시지 또는 광고를 얻기 위한 요청을 익명 메시지 시스템(130)에 전송할 수도 있다. 대안적으로는, 사용자 상호작용 디바이스(110)가 익명 프로파일(360)을 수신하지만, 거래를 진행하기 위한 승인이 거부될 때, 사용자 상호작용 디바이스(110)는 공급된 기준(예를 들어, 익명 프로파일(360))에 최상으로 매칭하는 메시지 또는 광고에 대한 요청을 익명 메시지 시스템(130)에 여전히 전송할 수도 있다. 익명 메시지 시스템(130)은 사용자 상호작용 디바이스(110)로부터의 메시지에 대한 이러한 요청을 단계 510에서 수신할 수도 있다.
사용자 상호작용 디바이스(110)는 그 자체를 지리적으로 로컬화하기 위해 옵션으로 자신의 식별자 또는 우편 코드(또는 예를 들어, 식별, 로컬화, 그룹 인식 등을 허용하는 임의의 다른 정보)에 따른 기준을 갖는 요청을 익명 메시지 시스템(130)에 전송할 수도 있다. 사용자 상호작용 디바이스(110)는 사용자(210) 요청 거래를 프로세싱하기 위해 필요한 단계들의 처리를 병행하여 진행할 수도 있다.
익명 메시지 시스템(130)은 사용자 상호작용 디바이스(110)로부터의 요청을 수신할 수도 있고, 이러한 요청에 포함된 상이한 기준을 단계 520에서 추출할 수도 있다. 익명 프로파일(360)에 기초하여, 익명 메시지 시스템(130)은 메시지 데이터(150)로부터 가장 적절한 메시지 또는 광고를 단계 550에서 선택할 수도 있다. 익명 메시지 시스템(130)은 사용자가 단계 530에서 프로파일링되는지(예를 들어, 사용자가 타겟팅된 메시지를 수신해야 하는지) 여부를 결정할 수도 있다. 사용자가 프로파일링되는 경우에, 익명 메시지 시스템(130)은 단계 552에서 메시지 데이터(150)로부터 프로파일링된 메시지들을 선택할 수도 있다. 대안적으로는, 익명 메시지 시스템(130)은 단계 554에서 메시지 데이터(150)로부터 일반 메시지들을 선택할 수도 있다.
추출된 값들(540)은 계좌 관리 시스템(120)으로부터 추출된 샘플 특성들을 포함할 수도 있다. 추출된 값들(540)은 임의의 개인 정보로부터 필터링되거나 유도될 수도 있고, 메시지 또는 광고를 선택하기 위해 사용된 기준을 정의할 수도 있는 익명 프로파일을 초래할 수도 있다. 추출된 값들(540)은 기준에 대해 사용될 수도 있는 데이터 종류의 일례일 수도 있다. 상이한 계좌 관리 시스템들(120)이 상이한 필드들을 갖는 상이한 데이터를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 종업원 데이터베이스는 주차/TV 가입 시스템과 동일한 필드들을 포함하지 않을 수도 있다. 추출 단계(520)는 선택하기 위한 메시지들에서의 기준을 초래할 수도 있는 추출된 값들(540)을 초래할 수도 있다.
예시적인 실시예에서, 익명 메시지 시스템(130)은 메시지 데이터(150) 또는 메시지들의 집합(예를 들어, 메시지들의 집합은 소정의 기준으로부터 선택하기 위한 메시지들 및/또는 광고들의 "데이터베이스"를 정의할 수도 있다)내의 이용가능한 메시지들을 분석할 수도 있고, 예를 들어, 아래의 기준들 중 하나 이상에 기초하여 선택할 수도 있다. 제1 단계는 메시지가 유효한지를 문의하는 것이다(예를 들어, 도달된 개시일, 만료되지 않은 만료일 등).
메시지들은 아래의 그룹들의 예시적인 타입들로부터 선택될 수도 있다. 예를 들어, 글로벌 메시지들은 자동으로 선택될 수도 있다. 예를 들어, 국가적 메시지들은 사용자 상호작용 디바이스(110)의 지리적 코드가 이러한 메시지의 국가에 대응하는 경우에 선택될 수도 있다. 예를 들어, 지역적 메시지들은 사용자 상호작용 디바이스(110)의 지리적 코드가 국가, 주(이용가능하면) 및 메시지의 우편 코드의 처음의 2개의 숫자(또는 다른 로컬 식별자)에 대응하는 경우에 선택될 수도 있다. 예를 들어, 로컬 메시지들은 사용자 상호작용 디바이스(110)의 지리적 코드가 국가, 주(이용가능하면) 및 이러한 메시지의 완전한 우편코드(또는 다른 위치 식별자)에 대응하는 경우에 선택될 수도 있다.
일부 메시지들은 사용자 상호작용 디바이스(110)의 할당에 대응할 수도 있다(예를 들어, 이러한 단말기는 이러한 메시지에 대해 선택된 그룹의 일부이다). 이들 메시지들에 대해, 메시지가 넌-타겟팅되면, 선택 기준은 여기에서 중지할 수도 있고, 메시지가 선택될 수도 있다. 예를 들어, 메시지가 넌-타겟팅되는 곳에서, 추가의 기준은 평가될 필요가 없다. 타겟팅되지 않은 메시지는 익명 프로파일을 사용하지 않는 메시지일 수도 있다.
메시지가 타겟팅되면, 아래의 예시적인 선택 기준이 활용될 수도 있다. 메시지 데이터(150)에서의 메시지들이 검사될 수도 있다. 익명 프로파일(360)이 성별을 특정하면, 표시된 성별이 메시지로 검증될 수도 있다. 성별이 매칭하지 않으면, 메시지는 사용되지 않을 수도 있고/있거나 제로의 스코어가 메시지에 연관될 수도 있다. 익명 프로파일(360)이 결혼 여부를 특정하면, 결혼 여부는 메시지로 검증될 수도 있다. 결혼 여부가 매칭하지 않으면, 메시지는 사용되지 않을 수도 있고/있거나 제로의 스코어가 메시지에 연관될 수도 있다. 익명 프로파일(360)이 나이를 특정하면, 표시된 나이가 메시지로 검증될 수도 있다. 메시지가 "합성 값"이라 칭하는 2개의 값들: 최소 및 최대와 같은 나이의 범위를 특정할 수도 있다. 특정되면, 최소 나이는 이러한 값이 정량화하는 것 이상의 모든 나이들(예를 들어, "로부터의" 값)을 포함할 수도 있다. 특정되면, 최대 나이는 이러한 값이 정량화하는 것 이하의 모든 나이들(예를 들어, "전까지의" 값)을 포함할 수도 있다. 최소 및 최대 값들 양자가 메시지에 의해 특정되면, 2개의 값들 사이에 포함된 모든 나이들이 정량화할 수도 있다. 나이가 익명 프로파일(360)과 메시지 사이에서 매칭하지 않으면, 메시지는 사용되지 않을 수도 있고/있거나 제로의 스코어가 메시지에 연관될 수도 있다. 익명 프로파일(360)이 사회적 계층을 특정하면, 사회적 계층은 합성 값의 형태(나이 계산을 참조)로 메시지로 검증될 수도 있다. 사회적 계층이 익명 프로파일(360)과 메시지 사이에서 매칭하지 않으면, 메시지는 사용되지 않을 수도 있고/있거나 제로의 스코어가 메시지에 연관될 수도 있다. 익명 프로파일(360)이 수입 수준을 특정하면, 수입 수준은 합성 값의 형태(나이 계산을 참조)로 메시지로 검증될 수도 있다. 수입 수준이 익명 프로파일(360)과 메시지 사이에서 매칭하지 않으면, 메시지는 사용되지 않을 수도 있고/있거나 제로의 스코어가 메시지에 연관될 수도 있다. 실시예에서, 스코어는 원하는 나이, 사회적 계층, 수입 수준 등으로부터 떨어진 거리에 의존하여 변할 수도 있다.
예시적인 실시예에서, 익명 메시지 시스템(130)에 이용가능한 각 이용가능한 메시지에 대해, 메시지가 선택될 수도 있고 메시지의 디폴트 기준일 수도 있다. 메시지의 디폴트 기준은 메시지를 정의할 수도 있다. 메시지의 디폴트 기준은 예를 들어, ZIP 코드 92010에 대해 제한된 "로컬", 사용자의 성별 "남성", 45세 초과 등으로서 정의될 수도 있다. 익명 프로파일에 대한 임의의 매칭을 검증하기 위해 사용되는 디폴트 기준을 정의하는 이들 특정한 특징들은 익명 프로파일(360)(예를 들어, 소비자의 프로파일)로부터의 특징들에 대해 비교될 수도 있다. 실시예에서, 메시지가 2개 이상의 디폴트 기준을 가질 수도 있다.
기준과 익명 프로파일(360) 사이에 매칭이 있을 때, (디폴트 값, 예를 들어, "1"을 가질 수도 있는) 특정한 스코어가 이러한 메시지의 글로벌 스코어에 추가될 수도 있다. 이용가능한 프로파일 기준에 대한 메시지들의 비교 이후에, 스코어링된 메시지들의 이러한 리스트는 그들의 스코어에 의해 내림차순으로 저장될 수도 있다. 예를 들어, 2개의 처음의 스코어들은 예를 들어, 동일한 최고 스코어를 획득한 적어도 2개의 상이한 메시지들을 검증하기 위해 체크될 수도 있다. 다수의 메시지들이 동일한 최고의 스코어를 수신하면, 하나의 메시지가 이러한 선택으로부터 랜덤하게 선택될 수도 있다(570). 최고의 스코어를 갖는 2개 이상의 메시지들 사이에서 메시지를 선택하는 하나의 가능한 방법은 예를 들어, 이러한 특정한 최고의 스코어의 메시지들의 총 수와 1 사이의 난수를 선택하는 것일 수도 있다.
하나의 메시지가 최고의 스코어를 수신할 수도 있는 경우에, 이것은 이들 기준에 대한 최상의 매칭하는 메시지로서 선택될 수도 있다. 이러한 방법은 서브-문의들의 계층적 트리(예를 들어, SQL 언어에서 내포된 "SELECT" 문의들), 및/또는 예를 들어, 임의의 일반적인 컴퓨팅 언어(예를 들어, Java, C/C++, C#, Pearl, .NET 등) 뿐만 아니라 임의의 스트링 매칭 알고리즘 또는 패턴 매칭 알고리즘에서 단지 하나의 패스에서 조사된 메시지들 및 그들의 대응하는 스코어의 직접 2차원 어레이로서 구현될 수도 있다. 하나 또는 다수의 기준에 대해 "1"과는 상이한 값을 제공함으로써 특정한 기준에 제공된 디폴트 스코어를 모델링하는 것은 다른 것들에 대해 일부 기준의 가중치 및 우선순위를 변조하는 것을 허용할 수도 있다. 이러한 경우에서, 더 낮은 스코어이지만 더 높은 가중치를 갖는 기준이 더 높은 스코어이지만 더 낮은 가중치를 갖는 기준 이상의 우선순위를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 성별 기준은 "2"의 디폴트 스코어를 수신할 수도 있지만 나이 기준은 "3"의 디폴트 스코어를 수신한다. 프로세스는 무엇보다도 특정한 기준에 대해 선택된 우선순위를 사용하여 일부 선택을 우선순위화할 수도 있다. 이것은 상이한 스코어들을 사용하여 하나 이상의 기준을 정의하는 것을 허용할 수도 있고, 예를 들어, 3의 스코어를 추가하는 "나이" 및 2의 스코어를 추가하는 "성"을 고려하면, 이들 2개의 특정한 기준은 다른 것들 앞에서 메시지의 글로벌 스코어를 생성하는 더 낮은 스코어를 갖는 다른 기준 보다 더욱 중요해지고, 최종 선택은 성별 이전에 나이 기준, 그 후, 임의의 메시지를 선택하기 위한 다른 더 낮은 스코어링된 기준의 우선순위의 종류에 영향을 미친다.
익명 메시지 시스템(130)은 요청에 의해 정의된 기준에 대응하는 가중된 메시지들의 리스트를 획득할 수도 있다. 익명 메시지 시스템(130)은 가중치에 기초하여 리스트를 분류할 수도 있다. 2개 이상의 메시지가 최고의 가중치를 가지면, 익명 메시지 시스템(130)은 최고의 가중치를 갖는 메시지들 중 하나를 랜덤하게 선택할 수도 있다. 이러한 선택된 메시지는 그 기준이 통계적 항들에서 동일하게 정량화될 수도 있는 모든 메시지들에 동일한 기회를 제공하기 위해 랜덤 팩터를 통합하면서, 제공된 기준에 매칭하는 최상의 메시지들 중 하나일 수도 있다.
익명 메시지 시스템(130)은 선택된 메시지를 사용자 상호작용 디바이스(110)에 전송할 수도 있고, 그것의 내부 관리 시스템내에 메시지 선택을 기록할 수도 있다. 이것은 메시지가 선택되고 뷰잉된 횟수를 추적하는 것을 허용할 수도 있다. 수신된 기준과 선택된 메시지들 사이의 가능한 상관 뿐만 아니라 메시지들의 지리적 및 시간 분배 등을 검출하기 위한 분석이 수행될 수도 있다. 이러한 종류의 분석은 실제 정량화된 피드백 뿐만 아니라 광고 캠페인의 정확도에 관한 추가 정보(예를 들어, 노출 타이밍, 지리적 존, 경향, 타겟팅을 위해 사용되지 않은 링크된 기준 등)를 제공할 수도 있다. 이러한 피드백은 사용된 기준의 개량, 캠페인/메시지 자체의 개량 또는 캠페인의 유효성에 관한 종합 통계의 계산을 보조할 수도 있다. 추가로, 상세 기록들이 예를 들어, 이러한 시스템을 사용하여 아나운서들에 대한 과금 정보에 대해 유지될 수도 있다.
사용자 상호작용 디바이스(110)는 익명 메시지 시스템(130)에 의한 사용자의 식별을 허용하는 임의의 정보를 개시하지 않고 인증된 사용자의 프로파일에 최상으로 매칭하도록 익명 메시지 시스템(130)에 의해 확인된 메시지를 수신할 수도 있다.
실시예에서, 개인 정보가 계좌 관리 시스템(120) 외부에 노출되지 않을 수도 있다.
사용자 상호작용 디바이스(110)는 메시지를 디스플레이할 수도 있거나, 그 메시지를 사용자(210) 앞(for the attention of) 티켓 또는 영수증상에 프린트할 수도 있다. 메시지는 사용자 상호작용 디바이스(110) 및/또는 ATM/EPT(220)의 스크린을 사용하여 디스플레이될 수도 있다. 다른 실시예에서, 메시지는 사용자 상호작용 디바이스(110) 및/또는 ATM/EPT(220)에 부착된 스피커 시스템을 통해 가청적으로 송신될 수도 있다. 다른 실시예에서, 메시지는 사용자 상호작용 디바이스(110) 및/또는 ATM/EPT(220)에 부착된 터치 디바이스(예를 들어, 점자 디스플레이)를 통해 사용자에게 제공될 수도 있다.
본 출원의 대안의 실시예에서, 비활성의 기간 동안 또는 사용자를 식별/인증하기 위해 요구된 시간 동안, 사용자 상호작용 디바이스(110)는 요청을 익명 메시지 시스템(130)에 전송할 수도 있고 프로파일링되지 않은 메시지들 또는 지리적 위치, 사용자 상호작용 디바이스(110)를 소유한 그룹 또는 국가 또는 주에 대응하는 할당 팩터들, 사용자 상호작용 디바이스(110)의 특성, 사용자 상호작용 디바이스(110)를 동작시키는 회사의 카테고리, 하루 중 시간, 시간 존, 로컬 이벤트들 등과 같은 일반적 기준에 기초한 이러한 메시지들을 수신하고 디스플레이할 수도 있다.
이러한 동작 모드는 소정의 타임아웃 및 비활성 이후에 정규 및 자동 기반으로 사용될 수도 있다. 이것은 사용자 상호작용 디바이스(110)가 그것의 타겟팅 및 프로파일링 능력들의 감소된 사용을 갖는 간략한 추가 수동 미디어 디스플레이로서 사용되게 할 수도 있다. 그러나, 몇몇 타겟팅은 지역적 또는 로컬 메시지들의 사용과 발생할 수도 있다.
도 6은 익명 프로파일들을 사용하여 타겟팅된 데이터 보급을 제공하는 예시적인 실시예와 사용하기 위한 예시적인 워크플로우(600)를 예시한다. 플로우는 단계 610에서 시작할 수 있다. 단계 610에서, 사용자 식별 정보가 사용자로부터 수신될 수도 있다. 610으로부터, 플로우는 620으로 이동할 수도 있다.
단계 620에서, 사용자 정보는 사용자 식별 정보에 기초하여 검색될 수도 있다. 사용자 정보는 예를 들어, 사용자 데이터(140)로부터 계좌 관리 시스템(120)에 의해 검색될 수도 있다. 620으로부터, 플로우는 630으로 이동할 수도 있다.
단계 630에서, 사용자 정보는 익명 프로파일(360)을 생성하기 위해 필터링될 수도 있다. 익명 프로파일은 예를 들어, 익명 필터(350)에 의해 생성될 수도 있다. 630으로부터, 플로우는 640으로 이동할 수도 있다.
단계 640에서, 메시지 데이터베이스에서의 메시지들은 메시지들의 랭크된 리스트를 생성하기 위해 익명 프로파일(360)로부터의 최상의 매칭 기준을 사용하여 랭크될 수도 있다. 이러한 단계는 메시지들을 익명 프로파일(360)에 비교할 수도 있고 비교에 기초하여 메시지들을 랭크할 수도 있다. 640으로부터, 플로우는 650으로 이동할 수도 있다.
단계 650에서, 타겟팅된 메시지가 메시지들의 랭크된 리스트로부터 선택될 수도 있다. 650으로부터, 플로우는 660으로 이동할 수도 있다.
단계 660에서, 선택된 타겟팅된 메시지가 사용자에게 송신될 수도 있다. 660으로부터, 플로우는 종료할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 예시적인 실시예를 구현하는데 사용될 수도 있는 예시적인 컴퓨터 시스템을 도시한다. 구체적으로는, 도 7은 예를 들어, 독립형 또는 클라이언트 또는 서버 디바이스들과 같지만 이에 제한되지 않는 컴퓨팅 디바이스들에서 사용될 수도 있는 컴퓨터 시스템(700)의 예시적인 실시예를 도시한다. 도 7은 또한 사용자 상호작용 디바이스(110), 계좌 관리 시스템(120), 익명 메시지 시스템(130), 및/또는 ATM/EPT(220)를 도시할 수도 있다.
도 7은 클라이언트 디바이스 또는 서버 디바이스 등으로서 사용될 수도 있는 컴퓨터 시스템의 예시적인 실시예를 도시한다. 본 발명(또는 그것의 임의의 부분(들) 또는 기능(들))은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합을 사용하여 구현될 수도 있고 하나 이상의 컴퓨터 시스템들 또는 다른 프로세싱 시스템들에서 구현될 수도 있다. 사실, 하나의 예시적인 실시예에서, 본 발명은 여기에 설명한 기능을 수행할 수도 있는 하나 이상의 컴퓨터 시스템들에 관한 것일 수도 있다. 컴퓨터 시스템(700)의 일례가 도 7에 도시되어 있고, 이것은 본 발명을 구현하는데 유용한 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도의 예시적인 실시예를 도시한다. 구체적으로는, 도 7은 예시적인 실시예에서, 예를 들어, MICROSOFT® Corporation of Redmond, WA, U.S.A로부터 입수가능한 MICROSOFT® WINDOWS® NT/98/2000/XP/Vista/Windows 7/등 또는 Apple® of Cupertine, CA, U.S.A.로부터 입수가능한 Apple computer executing MAC® OS(이에 제한되지 않음)와 같은 운영 시스템을 구동하는 개인 컴퓨터(PC) 시스템일 수도 있다(이에 제한되지 않는다). 그러나, 본 발명은 이들 플랫폼들에 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명은 임의의 적절한 운영 시스템을 구동하는 임의의 적절한 컴퓨터 시스템상에서 구현될 수도 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 본 발명은 여기에 논의한 바와 같이 동작하는 컴퓨터 시스템상에서 구현될 수도 있다. 예시적인 컴퓨터 시스템, 즉, 컴퓨터(700)가 도 7에 도시되어 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스, 통신 디바이스, 현금 자동 입출금기, 판매 시점 디바이스, 전화, 휴대용 보조 단말기(PDA), iPhone™, iPad™, 3G 무선 디바이스, 무선 디바이스, 개인 컴퓨터(PC), 핸드헬드 PC, 랩탑 컴퓨터, 스마트 폰, 모바일 디바이스, 노트북, 핸드헬드 디바이스, 휴대용 디바이스, 주차권 판매기, ATM, EPT, 티켓 자동판매기, 현금 인출기, 액세스 제어 시스템, 결재 처리 시스템, 대화형 텔레비전 디바이스(iTV), 디지털 비디오 리코더(DVR), 클라이언트 워크스테이션, 씬(thin) 클라이언트, 씩(thick) 클라이언트, 패트(fat) 클라이언트, 프록시 서버, 네트워크 통신 서버, 원격 액세스 디바이스, 클라이언트 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 피어 투 피어 디바이스, 라우터, 웹 서버, 데이터, 미디어, 오디오, 비디오, 전화 또는 스트리밍 기술 서버 등과 같은(이에 제한되지 않음) 본 발명의 다른 컴포넌트들이 도 7에 도시된 바와 같은 컴퓨터를 사용하여 또한 구현될 수도 있다. 예시적인 실시예에서, 서비스들은 예를 들어, 대화형 텔레비전 디바이스(iTV), 비디오 온 디맨드 시스템(VOD)을 사용하여, 디지털 비디오 리코더(DVR)를 통해, 및/또는 다른 온 디맨드 뷰잉 시스템을 통해 온 디맨드로 제공될 수도 있다.
컴퓨터 시스템(700)은 예를 들어, 프로세싱 디바이스(710)와 같지만 이에 제한되지 않는 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수도 있다. 프로세싱 디바이스(710)는 (예를 들어, 이에 제한되지 않지만, 통신 버스, 크로스 오버 바, 상호접속, 또는 네트워크 등) 통신 인프라구조(720)에 접속될 수도 있다. 프로세싱 디바이스(710)는 명령들을 해석하고 실행할 수도 있는 임의의 타입의 프로세서, 마이크로프로세서, 또는 프로세싱 로직(예를 들어, 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(FPGA))을 포함할 수도 있다. 프로세싱 디바이스(710)는 단일 디바이스(예를 들어, 단일 코어) 및/또는 디바이스들의 그룹(예를 들어, 멀티-코어)을 포함할 수도 있다. 프로세싱 디바이스(710)는 하나 이상의 실시예들을 구현하도록 구성된 컴퓨터 실행가능한 명령들을 실행하도록 구성된 로직을 포함할 수도 있다. 명령들은 메인 메모리(750) 또는 저장부(730)에 상주할 수도 있다. 프로세싱 디바이스(710)는 또한 듀얼 코어 프로세서 또는 멀티 코어 프로세서와 같은 다수의 독립형 코어들을 포함할 수도 있다. 프로세싱 디바이스(710)는 또한 전용 그래픽 카드, 집적 그래픽 솔루션, 및/또는 하이브리드 그래픽 솔루션의 형태일 수도 있는 하나 이상의 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)들을 포함할 수도 있다. 다양한 예시적인 소프트웨어 실시예들은 이러한 예시적인 컴퓨터 시스템과 관련하여 설명될 수도 있다. 이러한 설명을 읽은 후에, 다른 컴퓨터 시스템들 및/또는 아키텍처들을 사용하여 본 발명의 실시예를 어떻게 구현할지가 당업자에게 명백할 것이다.
컴퓨터 시스템(700)은 디스플레이 유닛(765)상의 디스플레이를 위해 통신 인프라구조(720)로부터(또는 도시되지 않은 프레임 버퍼 등으로부터) 예를 들어, 그래픽, 텍스트 및 다른 데이터 등(이에 제한되지 않음)을 포워딩할 수도 있는 디스플레이 인터페이스(760)를 포함할 수도 있다. 디스플레이 유닛(765)은 예를 들어, 텔레비전, 컴퓨터 모니터, LCD, 또는 모바일 전화 스크린일 수도 있다. 출력이 또한 스피커를 통해 사운드로서 제공될 수도 있다.
컴퓨터 시스템(700)은 또한, 예를 들어, 메인 메모리(750), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 저장부(730) (이에 제한되지 않음) 등을 포함할 수도 있다. 메인 메모리(750), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 저장부(730) 등은 하나 이상의 실시예들을 구현하도록 구성된 명령들을 저장하도록 구성될 수도 있는 컴퓨터 판독가능한 매체일 수도 있고, 동적 RAM(DRAM) 디바이스, 플래시 메모리 디바이스, 정적 RAM(SRAM) 디바이스 등과 같은 RAM 디바이스들을 포함할 수도 있는 랜덤 액세스 메모리(RAM)를 포함할 수도 있다.
저장부(730)는 예를 들어, 플로피 디스켓 드라이브, 자기 테이프 드라이브, 광 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크 드라이브(CD-ROM), 플래시 메모리 등을 나타내는 하드 디스크 드라이브(732) 및/또는 착탈식 저장 드라이브(734)(이에 제한되지 않음)를 포함할 수도 있다. 착탈식 저장 드라이브(734)는 예를 들어, 널리 공지된 방식으로 착탈식 저장 유닛(736)으로부터 판독할 수도 있고/있거나 그에 기록할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 프로그램 저장 디바이스 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 또한 칭하는 착탈식 저장 유닛(736)은 착탈식 저장 드라이브(734)로부터 판독될 수도 있고 그에 기록될 수도 있는 플로피 디스크, 자기 테이프, 광 디스크, 컴팩트 디스크 등을 나타낼 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다. 이해하는 바와 같이, 착탈식 저장 유닛(736)은 컴퓨터 소프트웨어 및/또는 데이터가 저장된 컴퓨터 사용가능 저장 매체를 포함할 수도 있다.
대안의 예시적인 실시예들에서, 저장부(730)는 컴퓨터 프로그램들 또는 다른 명령들이 컴퓨터 시스템(700)으로 로딩되게 하는 다른 유사한 디바이스들을 포함할 수도 있다. 이러한 디바이스들은 예를 들어, 착탈식 저장 유닛(738) 및 인터페이스(740)를 포함할 수도 있다. 이러한 예들은 (예를 들어, 비디오 게임 디바이스들에서 발견되는 것과 같지만 이에 제한되지 않는) 프로그램 카트리지 및 카트리지 인터페이스, (예를 들어, 소거가능한 프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM) 또는 프로그램가능 판독 전용 메모리(PROM)와 같지만 이에 제한되지 않는) 착탈식 메모리 칩 및 연관된 소켓, 및 다른 착탈식 저장 유닛들(738) 및 소프트웨어 및 데이터가 착탈식 저장 유닛(738)으로부터 컴퓨터 시스템(700)으로 전송되게 할 수도 있는 인터페이스(740)를 포함할 수도 있다.
컴퓨터(700)는 또한 입력 디바이스(770)를 포함할 수도 있다. 입력 디바이스(770)는 정보가 예를 들어, 사용자로부터 컴퓨터 시스템(700)으로부터 입력되게 할 수도 있는 임의의 메커니즘 또는 메커니즘들의 조합을 포함할 수도 있다. 입력 디바이스(770)는 예를 들어, 사용자로부터 컴퓨터 시스템(700)에 대한 정보를 수신하도록 구성된 로직을 포함할 수도 있다. 입력 디바이스(770)의 예들은 예를 들어, 마우스, 펜 기반 포인팅 디바이스, 또는 디지타이저와 같은 다른 포인팅 디바이스, 터치 감지형 디스플레이 디바이스, 및/또는 키보드, 다른 데이터 입력 디바이스, 생체 입력 디바이스, 비디오 소스, 오디오 소스, 마이크로폰, 웹 캠, 비디오 카메라, 및/또는 다른 카메라(이들 중 아무것도 라벨링되지 않음)를 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다.
컴퓨터(700)는 또한 컴퓨터 시스템(700)으로부터 정보를 출력할 수도 있는 임의의 메커니즘 또는 메커니즘들의 조합을 포함할 수도 있는 출력 디바이스(780)를 포함할 수도 있다. 출력 디바이스(780)는 컴퓨터 시스템(700)으로부터 정보를 출력하도록 구성된 로직을 포함할 수도 있다. 출력 디바이스(780)의 실시예들은 디스플레이(765), 및 디스플레이들, 프린터들, 스피커들, 음극선관(CRT)들, 플라즈마 디스플레이들, 발광 다이오드(LED) 디스플레이들, 액정 디스플레이(LCD)들, 프린터들, 진공 형광 디스플레이(VFD)들, 면전도 전자총 디스플레이(SED)들, 전계 방출 디스플레이(FED)들 등을 포함하는 디스플레이 인터페이스(760)를 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다. 컴퓨터(700)는 예를 들어, 통신 인터페이스(722), 케이블(726), 통신 경로(724) 등(이에 제한되지 않음)과 같은 입/출력(I/O) 디바이스들을 포함할 수도 있다. 이들 디바이스들은 예를 들어, 네트워크 인터페이스 카드 및/또는 모뎀들을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다.
통신 인터페이스(722)는 소프트웨어 및 데이터가 컴퓨터 시스템(700)과 외부 디바이스들 사이에서 전송되게 할 수도 있다.
본 문헌에서, 용어들 "컴퓨터 프로그램 매체" 및 "컴퓨터 판독가능한 매체"는 예를 들어, 착탈식 저장 드라이브(734), 하드 디스크 드라이브(732)에 설치된 하드 디스크, 플래시 메모리들, 착탈식 디스크들, 비착탈식 디스크들 등과 같지만, 이에 제한되지 않는 매체들을 일반적으로 지칭하기 위해 사용될 수도 있다. 또한, 무선 통신, 전기적 도전성 와이어(예를 들어, 트위스트드 페어, CAT5 등이지만 이에 제한되지 않음) 또는 광 매체(예를 들어, 광 섬유이지만 이에 제한되지 않음)를 통해 반송된 전기 통신 등과 같은 다양한 전자기 방사가 예를 들어, 통신 네트워크상에서 본 발명의 실시예들을 수행할 수도 있는 컴퓨터 실행가능한 명령들 및/또는 컴퓨터 데이터를 반송하도록 인코딩될 수도 있다는 것에 유의해야 한다. 이들 컴퓨터 프로그램 제품들은 소프트웨어를 컴퓨터 시스템(700)에 제공할 수도 있다. 프로세서에서 실행을 위한 컴퓨터 실행가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체가 본 발명의 다양한 실시예들을 저장하도록 구성될 수도 있다는 것에 유의해야 한다.
"일 실시예", "실시예", "예시적인 실시예", "다양한 실시예들" 등에 대한 참조는, 설명한 본 발명의 실시예들이 특정한 피처, 구조, 또는 특징을 포함할 수도 있지만, 모든 실시예들이 특정한 피처, 구조, 또는 특징을 반드시 포함하지는 않는다는 것을 나타낼 수도 있다.
또한, 어구 "하나의 실시예에서" 또는 "예시적인 실시예에서"의 반복된 사용은 이들이 동일한 실시예일 수도 있지만 동일한 실시예를 반드시 지칭하지는 않는다.
아래의 논의들로부터 명백한 바와 같이 구체적으로 언급하지 않으면, 명세서 전반적으로, "처리하는(processing)" 또는 "컴퓨팅하는", 계산하는", "결정하는" 등과 같은 용어들을 활용하는 논의들은 컴퓨터 시스템의 레지스터들 및 메모리들 내에 물리적, 예를 들어 전자적 양으로서 표현된 데이터를 컴퓨팅 시스템의 메모리들, 레지스터들 또는 다른 이러한 정보 저장, 송신 또는 디스플레이 디바이스들 내에 물리량으로서 유사하게 표현된 다른 데이터로 조작하고 변환하는 컴퓨터 또는 컴퓨팅 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스의 액션 및 프로세스들을 지칭한다는 것이 이해된다.
유사한 방식으로, 용어 "프로세서"는 전자 데이터를 레지스터들 및/또는 메모리에 저장될 수도 있는 다른 전자 데이터로 변환하기 위해 레지스터들 및/또는 메모리로부터의 전자 데이터를 프로세싱하는 임의의 디바이스 또는 디바이스의 일부를 지칭할 수도 있다. "컴퓨팅 플랫폼"은 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수도 있다.
본 발명의 실시예들은 본 명세서에서의 동작들을 수행하는 장치들을 포함할 수도 있다. 장치는 원하는 목적을 위해 특수하게 구성될 수도 있거나, 디바이스에 저장된 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 범용 디바이스를 포함할 수도 있다.
실시예들은 소프트웨어 컴포넌트로서 다수의 상이한 방식들로 실시될 수도 있다. 예를 들어, 독립형 소프트웨어 패키지일 수도 있거나 대형 소프트웨어 제품에 "툴"로서 통합된 소프트웨어 패키지일 수도 있다. 기존의 소프트웨어 애플리케이션에 설치를 위해 독립형 제품 또는 애드-인 패키지로서 네트워크, 예를 들어, 웹사이트로부터 다운로딩가능하다. 클라이언트-서버 소프트웨어 애플리케이션, 웹 인에이블된 소프트웨어 애플리케이션 또는 모바일 애플리케이션으로서 이용가능할 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예들을 상술하였지만, 이들이 제한이 아닌 단지 예로서 제공되었다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 본 발명의 범위는 임의의 상술한 예시적인 실시예들에 의해 제한되어서는 안되고, 대신에 아래의 청구범위들 및 그들의 등가물에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (19)

  1. 메시지들 및 광고들을 타겟팅하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
    컴퓨터에 의해, 사용자 디바이스로부터 사용자 식별 데이터를 수신하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 사용자 식별 데이터에 기초하여 사용자 정보를 검색하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 사용자 정보를 필터링하여 익명 프로파일을 생성하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 익명 프로파일로부터 최상의 매칭 기준을 이용하여 메시지 데이터베이스 내의 메시지들을 순위화하여 메시지들의 랭크된 리스트를 생성하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 메시지들의 랭크된 리스트로부터 타겟팅된 메시지를 선택하는 단계; 및
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 타겟팅된 메시지를 상기 사용자에게 송신하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 익명 프로파일은 사용자의 나이, 사용자의 생일, 사용자의 출생 연도, 사용자의 성별(gender), 사용자의 수입, 사용자의 평균 수입, 사용자의 위치, 사용자의 결혼 상태, 사용자의 사회적 계층, 또는 사용자의 교육 수준 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 익명 프로파일은 상기 사용자에 대해 민감하거나, 개인적이거나, 또는 개인화된(nominative) 정보를 포함하지 않는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 타겟팅된 메시지는 광고, 글로벌 메시지, 국가적 메시지, 지역 메시지, 또는 로컬 메시지 중 하나인 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    구매 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 구매 정보는 머천트 카테고리 코드(merchant category code) 또는 재고 관리 유닛 코드(stock-keeping unit code) 중 하나를 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 구매 정보에 기초하여 상기 메시지들의 랭크된 리스트를 순위화하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 위치는 우편 코드, 고유 식별자, 글로벌 포지셔닝 위성(GPS) 정보, 지리적로컬화(geolocalization) 기법들 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 순위화는 상기 익명 프로파일 내의 필드들에 가중치들을 할당하는 것에 기초하여 계산되는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 메시지가 송신되었다는 것을 기록하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 메시지들의 랭크된 리스트 내에 2개 이상의 메시지가 최상위로 랭크되는지를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 메시지들의 랭크된 리스트 내에 2개 이상의 메시지가 최상위로 랭크되어 있는 경우, 상기 랭크된 리스트에서 최상위로 랭크된 상기 2개 이상의 메시지 중 하나로부터 상기 타겟팅된 메시지를 랜덤하게 선택하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 디바이스는 주차권 판매기, 교통 티켓 자동판매기, 전화, 인터넷 단말기, 현금 자동 입출금기, 전자 결재 단말기, 현금 인출기, 액세스 제어 시스템, 지불 처리 시스템, 태블릿 PC, 컴퓨터, 모바일 디바이스, 또는 모바일 폰 중 하나를 포함하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 식별 데이터는 사용자의 이름, 개인 식별 번호(PIN), 금융 카드로부터의 데이터, 지문, 망막 스캔, 사회 보장 번호, 키 포브(key fob), 보안 토큰, 소프트웨어 토큰, 또는 키 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  13. 프로세싱 로직에 의해 실행가능한 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 저장하는 하나 이상의 유형(tangible)의 비일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체로서,
    사용자로부터 사용자 식별 정보를 수신하고;
    상기 사용자 식별 정보에 기초하여 사용자 정보를 검색하고;
    상기 사용자 정보를 필터링함으로써 익명 프로파일을 생성하고;
    상기 익명 프로파일로부터 최상의 매칭 기준을 이용하여 메시지 데이터베이스 내의 메시지들을 순위화하여 메시지들의 랭크된 리스트를 생성하고;
    상기 메시지들의 랭크된 리스트로부터 타겟팅된 메시지를 선택하며;
    상기 타겟팅된 메시지를 상기 사용자에게 송신하기 위한
    하나 이상의 명령들을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
  14. 메시지들 및 광고들을 타겟팅하기 위한 컴퓨터 구현 시스템으로서,
    사용자 관련 데이터를 저장하는 사용자 데이터 저장 디바이스;
    프로세서 실행가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 갖는 프로세서;
    상기 사용자 데이터 저장 디바이스로부터 사용자 정보를 검색하는 계좌 관리 디바이스;
    상기 프로세서 상에서 실행되는 익명 필터 - 상기 익명 필터는 상기 계좌 관리 디바이스와 통신하고 상기 사용자 데이터 저장 디바이스로부터 검색된 상기 사용자 정보를 필터링하여 익명 프로파일을 생성함 -;
    상기 사용자에게 송신하기 위한 메시지들을 저장하는 메시지 저장 디바이스;
    상기 익명 필터로부터 상기 익명 프로파일을 수신하고 상기 메시지 저장 디바이스로부터 타겟팅된 메시지를 검색하는 익명 메시지 디바이스; 및
    상기 타겟팅된 메시지를 상기 사용자에게 제시하는 사용자 인터페이스 디바이스 - 상기 사용자 인터페이스 디바이스는 상기 익명 메시지 디바이스로부터 상기 타겟팅된 메시지를 수신함 -
    를 포함하는 컴퓨터 구현 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 익명 프로파일은 사용자의 나이, 사용자의 생일, 사용자의 출생 연도, 사용자의 성별, 사용자의 수입, 사용자의 평균 수입, 사용자의 위치, 사용자 우편 코드, 사용자의 결혼 상태, 사용자의 사회적 계층, 또는 사용자의 교육 수준 중 적어도 하나를 포함하는 컴퓨터 구현 시스템.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 익명 프로파일은 상기 사용자에 대해 민감하거나, 개인적이거나, 또는 개인화된 정보를 포함하지 않는 컴퓨터 구현 시스템.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 타겟팅된 메시지는 광고, 글로벌 메시지, 국가적 메시지, 지역 메시지, 또는 로컬 메시지 중 하나인 컴퓨터 구현 시스템.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 메시지들의 랭크된 리스트 내에 2개 이상의 메시지가 최상위로 랭크되는지를 결정하는 것을 더 포함하고,
    상기 메시지들의 랭크된 리스트 내에 2개 이상의 메시지가 최상위로 랭크되어 있는 경우, 상기 랭크된 리스트에서 최상위로 랭크된 상기 2개 이상의 메시지 중 하나로부터 상기 타겟팅된 메시지를 랜덤하게 선택하는 컴퓨터 구현 시스템.
  19. 메시지들 및 광고들을 타겟팅하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
    컴퓨터에 의해, 사용자 식별 정보를 수신하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 사용자 식별 정보에 기초하여 사용자 정보를 검색하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 메시지 데이터베이스로부터 타겟팅된 메시지를 선택하는 단계; 및
    상기 컴퓨터로부터 상기 타겟팅된 메시지를 송신하는 단계
    를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
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