特許 7030944 リアルタイムのヒューマンインタラクションを関係させてオンラインで提示されるメディアにするための方法およびシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-02-25

(45)【発行日】2022-03-07

(54)【発明の名称】リアルタイムのヒューマンインタラクションを関係させてオンラインで提示されるメディアにするための方法およびシステム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20220228BHJP

   G06Q 50/00 20120101ALI20220228BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 470

G06Q50/00 300

【請求項の数】 21

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2020205723

(22)【出願日】2020-12-11

(62)【分割の表示】P 2019117441の分割

【原出願日】2014-08-05

(65)【公開番号】P2021061010

(43)【公開日】2021-04-15

【審査請求日】2021-01-06

(31)【優先権主張番号】13/961,072

(32)【優先日】2013-08-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】511094772

【氏名又は名称】ライブパーソン， インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(74)【代理人】

【識別番号】100199565

【弁理士】

【氏名又は名称】飯野 茂

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100162570

【弁理士】

【氏名又は名称】金子 早苗

(72)【発明者】

【氏名】マタン・バラク

(72)【発明者】

【氏名】シュロミ・シュワルツ

【審査官】塩田 徳彦

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１４－５１７４２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１２／１７３８３３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３４１４６５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１３－１２７６４２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０３７１２７４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２０１２－５２８３９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１４－５１６４４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１２／１４８８２２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００３－２５６６３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１６８９８６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１のプロフィールと１つまたは複数の追加プロフィールとの間の既知の結びつきを決定することと、ここにおいて、プロフィールは、ユーザと結びついており、
１つまたは複数の予測アルゴリズムを決定することと、ここにおいて、予測アルゴリズムは、前記第１のプロフィールと結びついている前記ユーザと通信することに対して最善のインタラクションプロトコルを決定するために１つまたは複数のインタラクションプロトコルを評価し、
前記第１のプロフィールと、前記１つまたは複数の追加プロフィールと、前記１つまたは複数の予測アルゴリズムとの間の接続に基づいて１つまたは複数の追加プロフィールを選択することと、
前記第１のプロフィールおよび前記１つまたは複数の追加プロフィールと結びついているアクティビティデータを決定することと、ここにおいて、前記アクティビティデータは、前記インタラクションプロトコル決定に応答して行われる通信の結果を反映し、
前記アクティビティデータを記憶することと、
新しいプロフィールを受信することと、
前記アクティビティデータを評価することと、ここにおいて、前記アクティビティデータは、前記１つまたは複数の予測アルゴリズムを更新するために機械学習技法を使用して評価され、更新することは、前記新しいプロフィールと結びついているユーザと通信することに対して決定された最善の新しいインタラクションプロトコルを使用した通信の尤度を高め、
前記最善の新しいインタラクションプロトコルに従った前記第１のプロフィールと前記新しいプロフィールとの間の通信を円滑化することと
を備えるコンピュータ実装方法。

【請求項2】

インタラクションプロトコルは、特性と結びついており、通信を円滑化することは、前記特性に従って前記通信を送信することを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項3】

前記最善のインタラクションプロトコルを決定することは、前に記憶されたアクティビティデータを評価することを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項4】

前記最善のインタラクションプロトコルは、前記新しいプロフィールと通信するためのワークフローを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項5】

通信を円滑化することは、クライアントデバイスと結びついているインターフェースとのインタラクションを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項6】

最善のインタラクションプロトコルを決定することは、記憶されたアクティビティデータを使用して複数のインタラクションプロトコルを生成することを含み、２つ以上のインタラクションプロトコルのための通信アプローチは、互いに異なる、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項7】

インタラクションプロトコルは、ユーザと結びついているデバイスとプロフィールを結びつける、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。

【請求項8】

システムであって、
１つまたは複数のデータプロセッサと、
命令を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と
を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のデータプロセッサ上で実行されると、前記１つまたは複数のデータプロセッサに、
第１のプロフィールと１つまたは複数の追加プロフィールとの間の既知の結びつきを決定することと、
第１のプロフィールと１つまたは複数の追加プロフィールとの間の既知の結びつきを決定することと、ここにおいて、プロフィールは、ユーザと結びついており、
１つまたは複数の予測アルゴリズムを決定することと、ここにおいて、予測アルゴリズムは、前記第１のプロフィールと結びついている前記ユーザと通信することに対して最善のインタラクションプロトコルを決定するために１つまたは複数のインタラクションプロトコルを評価し、
前記第１のプロフィールと、前記１つまたは複数の追加プロフィールと、前記１つまたは複数の予測アルゴリズムとの間の接続に基づいて１つまたは複数の追加プロフィールを選択することと、
前記第１のプロフィールおよび前記１つまたは複数の追加プロフィールと結びついているアクティビティデータを決定することと、ここにおいて、前記アクティビティデータは、前記インタラクションプロトコル決定に応答して行われる通信の結果を反映し、
前記アクティビティデータを記憶することと、
新しいプロフィールを受信することと、
前記アクティビティデータを評価することと、ここにおいて、前記アクティビティデータは、前記１つまたは複数の予測アルゴリズムを更新するために機械学習技法を使用して評価され、更新することは、前記新しいプロフィールと結びついているユーザと通信することに対して決定された最善の新しいインタラクションプロトコルを使用した通信の尤度を高め、
前記最善の新しいインタラクションプロトコルに従った前記第１のプロフィールと前記新しいプロフィールとの間の通信を円滑化することと
を含む動作を行わせる、システム。

【請求項9】

インタラクションプロトコルは、特性と結びついており、通信を円滑化することは、前記特性に従って前記通信を送信することを含む、
請求項８に記載のシステム。

【請求項10】

前記最善のインタラクションプロトコルを決定することは、前に記憶されたアクティビティデータを評価することを含む、
請求項８に記載のシステム。

【請求項11】

前記最善のインタラクションプロトコルは、前記新しいプロフィールと通信するためのワークフローを含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項12】

通信を円滑化することは、クライアントデバイスと結びついているインターフェースとのインタラクションを含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項13】

最善のインタラクションプロトコルを決定することは、記憶されたアクティビティデータを使用して複数のインタラクションプロトコルを生成することを含み、２つ以上のインタラクションプロトコルのための通信アプローチは、互いに異なる、請求項８に記載のシステム。

【請求項14】

インタラクションプロトコルは、ユーザと結びついているデバイスとプロフィールを結びつける、請求項８に記載のシステム。

【請求項15】

非一時的な機械可読記憶媒体において有形的に具現化されたコンピュータプログラム製品であって、データ処理装置に動作を行わせるように構成された命令を含み、前記動作は、
第１のプロフィールと１つまたは複数の追加プロフィールとの間の既知の結びつきを決定することと、ここにおいて、プロフィールは、ユーザと結びついており、
１つまたは複数の予測アルゴリズムを決定することと、ここにおいて、予測アルゴリズムは、前記第１のプロフィールと結びついている前記ユーザと通信することに対して最善のインタラクションプロトコルを決定するために１つまたは複数のインタラクションプロトコルを評価し、
前記第１のプロフィールと、前記１つまたは複数の追加プロフィールと、前記１つまたは複数の予測アルゴリズムとの間の接続に基づいて１つまたは複数の追加プロフィールを選択することと、
前記第１のプロフィールおよび前記１つまたは複数の追加プロフィールと結びついているアクティビティデータを決定することと、ここにおいて、前記アクティビティデータは、前記インタラクションプロトコル決定に応答して行われる通信の結果を反映し、
前記アクティビティデータを記憶することと、
新しいプロフィールを受信することと、
前記アクティビティデータを評価することと、ここにおいて、前記アクティビティデータは、前記１つまたは複数の予測アルゴリズムを更新するために機械学習技法を使用して評価され、更新することは、前記新しいプロフィールと結びついているユーザと通信することに対して決定された最善の新しいインタラクションプロトコルを使用した通信の尤度を高め、
前記最善の新しいインタラクションプロトコルに従った前記第１のプロフィールと前記新しいプロフィールとの間の通信を円滑化することと
を含む、コンピュータプログラム製品。

【請求項16】

インタラクションプロトコルは、特性と結びついており、通信を円滑化することは、前記特性に従って前記通信を送信することを含む、
請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項17】

前記最善のインタラクションプロトコルを決定することは、前に記憶されたアクティビティデータを評価することを含む、
請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項18】

前記最善のインタラクションプロトコルは、前記新しいプロフィールと通信するためのワークフローを含む、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項19】

通信を円滑化することは、クライアントデバイスと結びついているインターフェースとのインタラクションを含む、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項20】

最善のインタラクションプロトコルを決定することは、記憶されたアクティビティデータを使用して複数のインタラクションプロトコルを生成することを含み、２つ以上のインタラクションプロトコルのための通信アプローチは、互いに異なる、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。

【請求項21】

インタラクションプロトコルは、ユーザと結びついているデバイスとプロフィールを結びつける、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

[0001] ソーシャル・ネットワーキング・ウェブサイトの急速な膨張は、企業が新しいやり方で市場データを蓄積し、消費者行動について知り、評判を生み、情報を流布し、潜在的な高価値顧客を識別するための機会をもたらしている。ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームは強力なコミュニケーションツールであり、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザのコミュニティのソーシャル・ネットワーキング・インタラクションおよびソーシャル・ネットワーキング・アクティビティは、詳細で有効なデータの宝庫を生成し、その多くはソーシャルネットワーキング環境の外部で獲得することができない。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0002】

[0002] 本開示は、ソーシャル・ネットワーキング・サービスを活用して、効率のよいコミュニケーション戦略およびマーケティング戦略を動的に識別し、広報キャンペーンの流布および有効性を高める際に使用するためのデータのインテリジェントな収集および分析を可能にするための技法を提供する。

【0003】

[0003] ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームは、共通の興味、背景、および特性を共有する傾向にあるユーザの大規模なグループをつなぐ。ソーシャル・ネットワーク・ユーザは一般に、個人情報を提示するための個人プロフィールページまたはアカウントを持っている。本開示は、ユーザによって共有される個人情報を分析して、ユーザが特定のメッセージ、告知、情報提供リンク、または他の情報源にどのように反応するか予想するための技法を提供する。

【0004】

[0004] 加えて、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームは動的であり、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザは一般に、各ユーザのアカウントを介して提供されるインタラクティブコンテンツとやりとりし、それらと関わる。これらのコミュニケーションおよびインタラクションの履歴は、ソーシャル・ネットワーキング・プロバイダによって記録され、記憶され、絶えず更新される。例えば、ほとんどのソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームは、ユーザが、ネットワークを介して他のユーザと結びつくことはもとより、名前または所属で他のユーザを探索するための機能も提供する。結びつき勧誘を受け取ると、ユーザは、提案された結びつきに同意することも、提案された結びつきを断ることもでき、情報が受け取られた相手先のユーザを分類することもできる。結びつきが形成されると、結びつきのレコードがサーバにおいて記憶される。結びついたユーザは、次いで、ウェブベースのコンテンツ、請願、広告、または任意の他のタイプのコミュニケーションを共有し、提起し、または公表することができる。また結びついたユーザは、アクティビティに参加し、協力して作業に取り組み、または電子的コミュニケーションおよびネットワーキングによって円滑化されると考えられる任意の他のタイプのアクティビティを行うこともできる。

【0005】

[0005] これらのソーシャルネットワーキングのコミュニケーションおよびアクティビティの履歴および進捗は、コミュニケーション、広報、マーケティング、およびブランド強化またはブランド・ロイヤルティ・キャンペーンを改善するのに利用することのできる膨大な量の情報を知らせるものである。インテリジェントに使用すれば、これらの情報は、マーケティング担当者が、広告キャンペーンの到達範囲を拡大し、マーケティング投資から発生する収益を高め、その後のマーケティングおよびアウトリーチの戦略、意思決定、および投資を方向付けるために有益に検討することのできる文書化可能な消費者反応をトリガすることを可能にすることができる。

【0006】

[0006] 本開示は、インタラクティブなエンゲージメントサーバを、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームと併用することにより、情報、広報、またはマーケティングキャンペーンに関係させようと努める任意の個人、企業、事業体、または他のタイプの団体に代わってインタラクティブなウェブベースのコンテンツを配信しうることを提案するものである。本明細書で提示される技法は、予見できる限りでは、マーケティングまたは取引のために用いることができるが、これらの技法は、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザの市場、ターゲットオーディエンス、または受容性のあるセグメントを識別するための任意の他のタイプのキャンペーンの実施および管理にも等しく適用可能であり、有用である。コンテンツは、広報または広告キャンペーンとして提示することができ、注目を集めることが求められる製品、ブランド、サービス、テーマ、政治運動、メッセージまたは任意の他の概念に興味を持っており、または興味を持つことになる可能性の高いユーザを誘引するように設計することができる。しかし、説明を簡単で分かりやすくするためにすぎないが、本開示は全体として、これらの進歩的技法の提供を、潜在的顧客に製品を販売するクライアントに代わって管理されるマーケティングキャンペーンを強化するために、これらの技法をどのように使用することができるかを説明することによって行う。この特定の例示的対象は、本開示の範囲を限定するものと解釈するものではなく、開示の技法を、当業者が、広報、情報流布、ならびにコミュニケーションの効率および有効性が求められる任意のシナリオに容易に適用することができるように記述するものである。

【0007】

[0007] 中でも特に、本開示は、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上でソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースを提供するのに使用されるソーシャル・ネットワーク・アプリケーション情報を送信するステップと、ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースが関与するインタラクションを叙述する情報を受信するステップと、受信された情報に基づいて、コンピューティング機器によって生成されるインタラクションデータを生成するステップと、生成されたインタラクションデータに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを介してコンテンツを提供することに反応して発生する帰結の尤度を予想するステップと、予想された尤度に基づく、コンテンツを選択的に提供するためのインタラクション戦略を導出するステップと、インタラクション戦略を叙述する情報を含み、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上で、インタラクション戦略に従ってコンテンツを提供するのに使用されるコンテンツ情報を送信するステップと、を含む、コンピュータ実装方法について記述するものである。

【0008】

[0008] また本開示は、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上でソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースを提供するのに使用されるソーシャル・ネットワーク・アプリケーション情報を送信し、ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースが関与するインタラクションを叙述する情報を受信し、受信された情報に基づいて、コンピューティング機器によって生成されるインタラクションデータを生成し、生成されたインタラクションデータに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを介してコンテンツを提供することに反応して発生する帰結の尤度を予想し、予想された尤度に基づく、コンテンツを選択的に提供するためのインタラクション戦略を導出し、インタラクション戦略を叙述する情報を含み、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上で、インタラクション戦略に従ってコンテンツを提供するのに使用されるコンテンツ情報を送信するためのシステムおよびコンピュータプログラム製品についても記述するものである。

【0009】

[0009] 本開示の各態様を例として示す。添付の図において、類似の参照番号は類似した要素を指示する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本開示の技法に従って使用される構成要素の例を示す図である。

【図2】本明細書で開示されるいくつかの技法に従って提供されるユーザ・チャット・インターフェースの例を示すスクリーンショットである。

【図3】本明細書で開示されるいくつかの技法に従って提供されるエージェント・チャット・インターフェースを示すスクリーンショットである。

【図4】本開示の技法を使用して３者チャット会話を円滑化するユーザ・チャット・インターフェースの例を示すスクリーンショットである。

【図5】３者チャット会話中のユーザ・チャット・インターフェースの例を示すスクリーンショットである。

【図6】エージェントが関与する３者チャット会話中のエージェント・チャット・インターフェースの例を示す図である。

【図7】クライアントとのソーシャル・ネットワーキング・ユーザ・インタラクションに関する情報の投稿の例を示す図である。

【図8】本開示によるエンゲージメントサーバ動作の例を示す図である。

【図9】本開示によるエンゲージメントサーバ動作の例を示す図である。

【図10】本開示のいくつかの技法による、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザ情報をユーザプロフィールに記憶するのに使用することのできるライブラリの例を示す図である。

【図11】本開示のいくつかの方法による、エージェントおよびユーザが関与するチャットエンゲージメント動作の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

[0021] 次に、本明細書の一部を形成する添付の図面に関連していくつかの例示的実施形態を説明する。以下で、本開示の１つまたは複数の態様が実施されうる特定の実施形態を説明するが、本開示の範囲または添付の特許請求の範囲の趣旨を逸脱することなく、他の実施形態を使用することもでき、様々な改変を加えることもできる。

【0012】

[0022] 本明細書で提示する方法、技法およびシステムは、データ記憶、計算、および電子ネットワーク通信の能力を備える１つまたは複数の計算処理プラットフォームの使用を伴いうる。「計算処理プラットフォーム（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ）」、「端末（ｔｅｒｍｉｎａｌ）」、または「機器（ｄｅｖｉｃｅ）」という用語は、任意のタイプの計算処理装置または装置のネットワークを指すものとして理解されるものとする。例えば、計算処理プラットフォームはネットワークサーバとすることができ、本開示は、以下で説明される機能のうちのいくつかを果たすように構成されているそうした計算処理装置を指すのに、以下において、「エンゲージメントサーバ（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ ｓｅｒｖｅｒ）」という用語を使用する。

【0013】

[0023] 本明細書で提示されるエンゲージメントサーバの方法および機能の開示は、本明細書が関連する多くの技術分野の当業者が認識でき、または予見できるはずの構成または配置のいずれかにおけるサーバに適用することができる。一例にすぎないが、本開示の範囲内のエンゲージメントサーバは、インターネット、モバイル、衛星、無線その他のネットワーク接続を介して他のサーバおよびユーザ通信端末に接続することができる。

【0014】

[0024] 本開示は、電子通信またはネットワーク通信を伴う１つまたは複数のターゲットを絞ったキャンペーンを策定し、実施し、かつ／または動的に変更しようと努めるクライアントに代わって、データ蓄積タスク、行動追跡タスク、予想タスク、戦略的意思決定タスク、および機械学習タスクを行うに際して、任意の数のソーシャルネットワークのユーザとインターフェースし、ソーシャル・ネットワーク・アクセスを活用するために、どのようにしてエンゲージメントサーバを使用しうるかを説明する。本開示の範囲内の技法を実行するエンゲージメントサーバは、コミュニケーションを伴う任意のタイプのキャンペーンに適用することができる。例えば、本明細書で提示される技法は、広告、マーケティング、顧客サービスの提供、アンケート調査、情報収集、学術研究、政治的立候補、直接行動、資金調達、広報、求人活動、ブランド強化、アウトリーチ、公益もしくは公衆衛生、啓蒙、または、本明細書で説明する膨大な情報の融合およびクラウドソーシングの能力を活用することによって強化されうる任意の他のアクティビティのためのものであるコミュニケーションキャンペーンを進める目的で、エンゲージメントサーバによって適用可能であるものとして理解されるものとする。

【0015】

[0025] 以下において、クライアントとは、本開示の技法を実装するエンゲージメントサーバによって円滑化されるサービスに加入し、またはそれらのサービスを提供される任意の当事者を指す。エンゲージメントサーバは、クライアントのキャンペーンを実行するための択一的に選択可能な候補戦略の結果を予想する目的で使用することができる。戦略とは、ネットワークベースのコミュニケーション、広告、または広報をカスタマイズし、実行し、または方向付けるための１つまたは複数の可能なやり方として理解することができる。簡単な候補戦略の一例は、クライアントが広告情報の代価を支払い、広告情報を提供する可能性を伴いうるはずである。広告情報は、選択されたウェブページまたはソーシャルネットワークの各ユーザのプロフィールページ（本明細書ではファンページともいう）上に特定の広告バナーをインストールするための情報とすることができるはずである。

【0016】

[0026] 他のよりターゲットを絞った戦略は、後述する技法を使用して蓄積される特定のユーザ情報を組み込むことができるはずである。１つのそうした戦略の例は、同じ広告バナーを、ある基準を満たしているユーザの一部にのみ提供することとしうるはずである。例えば、１つのそうした基準は、ある年齢の、ある場所に居住しているユーザのみがバナーを受け取るようにバナーのターゲットを絞ることができるはずである。

【0017】

[0027] 戦略は、他の形を取ることもできる。ユーザのグループではなく個別ユーザに特有の戦略を策定することができる。例えば、実施される戦略は、特定のユーザとやりとりするために使用されるように一意的に選択されたコミュニケーション方法、ユーザへ配信すべきメッセージコンテンツ、ユーザとやりとりすべき試行の頻度、またはユーザから得ようとする情報を指定することができる。個別ユーザに関連する戦略は、当該ユーザとのコミュニケーションを回避することさえも、あるいは、ユーザのデータ収集、分析、予測、または行動追跡の打ち切りさえも伴いうる。ユーザを回避し、またはユーザのデータの収集を回避する戦略は、クライアントについて否定的な意見を保持し、そもそもクライアントを好意的に見る見込みがないユーザを扱う際に有効となりうる。

【0018】

[0028] 予想結果、クライアントの利用可能なリソース、ならびにクライアント選好およびクライアント目標に基づいて、エンゲージメントサーバは、クライアントにとって最も有利であると計算された戦略を動的に選択し、実施することができる。この多面的な戦略的意思決定に加えて、エンゲージメントサーバは、選択された戦略のいずれかに従ったクライアントコミュニケーションを提供し、または円滑化することができる。

【0019】

[0029] これらのコミュニケーションに続いて、エンゲージメントサーバは、戦略決定に応答して行われるコミュニケーションの結果を判定し、または推定する目的で、さらなる行動追跡およびデータ収集を行うことができる。これらの判定または推定は、次いで、エンゲージメントサーバにおいて記憶することができ、そこでこれらの判定または推定は、エンゲージメントサーバによって実行されるアルゴリズムのいずれかの再策定または変更を含むように、機械学習またはデータマイニングの目的で使用することができる。またこれらの判定および推定は、新しい予想または更新された予想を知らせる目的で使用することもでき、それらの予想はさらに、後続の戦略的意思決定を行うために使用することができる。

【0020】

[0030] これらの機能を果たすために、エンゲージメントサーバは、いくつかの異なるデータ記憶ライブラリおよび機能モジュールを含むように配置することができる。図１に、エンゲージメントサーバの例１０２、およびソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームのユーザにアクセス可能な通信リンクを提供するネットワーク内でのエンゲージメントサーバ１０２の配置を表す。図１に示すように、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームは、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２において、集中的に制御され、管理される。本開示内での説明を容易にするために、以下ではエンゲージメントサーバ１０２を、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２と別個に存在するが、少なくとも１つのネットワーク通信チャネルを介してソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２と通信するように構成されているサーバとして記述する。しかし、本開示は、本明細書で記述する技法を実装するのに使用することができる任意の他の考えられうるサーバおよびネットワークの構成を包含することも意図されている。

【0021】

[0031] 例えば、図１に示すサーバ１０２、サーバ１５２の構成にも関わらず、本開示は、エンゲージメントサーバがソーシャル・ネットワーク・サーバと同じ場所に位置する任意の類似した機能サーバ構成、または、ソーシャル・ネットワーク・サーバが、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームのみならず、エンゲージメントサーバ１０２の機能と同様の追加的機能も提供する任意の類似した機能サーバ構成を伴うものとして理解されるものとする。さらに、エンゲージメントサーバの機能は、各々が、図１のサーバに関して記述される機能のうちの一部だけを果たす複数のサーバの使用によって獲得することもできる。あるいは、いくつかのサーバを、各サーバがエンゲージメントサーバ１０２のすべての機能を提供するように配置することもできる。そうした場合には、複数の類似したエンゲージメントサーバまたは同一のエンゲージメントサーバを、エンゲージメントサーバ処理タスクを分散し、エンゲージメントサーバ記憶容量を増やし、または計算処理能力を提供するように使用することができる。

【0022】

[0032] 本開示のエンゲージメントサーバ１０２は、例えば、図１のエンゲージメントサーバ１０２内に配置されるものとして示されているようなモジュールおよびライブラリを含む、計算処理モジュールおよびデータ記憶構造の任意の組み合わせを含むことができる。例えば、エンゲージメントサーバ１０２は、戦略モジュール１０４、履歴統計ライブラリ１０６、予測モジュール１０８、およびクライアントのファンページを維持するためのファンページ情報を記憶するためのライブラリ１１０を含むことができる。図１に示すように、ライブラリ１１０にはクライアント選好も記憶することができる。クライアント選好は、クライアントのキャンペーン目標に関する情報を含むことができる。加えて、または代替として、クライアント選好は、エンゲージメントサーバで維持されるクライアントのファンページを変更し、かつ／または更新するための情報も含むことができる。

【0023】

[0033] クライアントのキャンペーン目標に関して、これらの目標は、任意の様々な情報、論理、およびメトリックまたはこれらの組み合わせによって説明し、叙述することができる。可能なクライアント目標情報の不完全な例示的リストは、クライアントがターゲットとすることを望むソーシャル・ネットワーク・ユーザの数、所望のターゲット成功率、クライアントがユーザをターゲットとすることを望む意図される頻度、ユーザにコンタクトするのに利用可能な様々な通信チャネル（すなわち、チャット、ソーシャル・ネットワーク・ページ投稿、テキストメッセージ、電子メール、ウェブページ広告バナー表示など）のいずれかの所望の相対的使用頻度、クライアントが発生させることを望む販売の量もしくは総額、またはクライアントに、より大きい見返りを期待して、危険な、またはより予測不能なコミュニケーション戦略を進んで使用する意思があるかどうか、を叙述する情報を含むことができるはずである。

【0024】

[0034] クライアント目標情報は、特定のユーザグループについて一意的に定義される目標を叙述することができる。このようにして定義される目標の一例として、クライアント選好情報は、ユーザグループ、例えば高年ユーザなどを、ある一定の回数未満、または指定される限度より低い頻度で関係させようとする選好を指示することもできるはずである。別の例として、クライアントがその販売努力を傾注しようとするあるユーザグループに対して高い販売目標を設定することもできるはずであり、同時に、クライアントの関心が低い別のユーザグループに対してより低い販売目標を設定することもできるはずである。

【0025】

[0035] またエンゲージメントサーバ１０２は、特定の個別ソーシャル・ネットワーク・ユーザに関連した、インデックス付けされたデータを含む個別「ユーザプロフィール」を記憶するためのライブラリ１１２も含むことができる。各ユーザプロフィールは、蓄積されたデータ、計算されたデータ、予測モジュール１０８によって実行されるモデリングアルゴリズムまたは予測アルゴリズムによって生成されるデータといった、多くのタイプのデータを記憶することができる。例えば、ユーザプロフィールは、そのプロフィールで記述されるユーザに関する個人情報、専門情報、または金銭情報を記憶することができる。この種の情報は、場合によっては、ユーザのソーシャル・ネットワーク・ファン・ページまたはユーザのソーシャルワーキング仲間のソーシャル・ネットワーク・ファン・ページにアクセスすることによって収集することができる。しかし、本開示の範囲内のいくつかの他の方法もそうしたデータを獲得するのに使用することができる。以下において、「ユーザ」という用語は、エンゲージメント１０２が通信する相手のソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２にアカウントを持つソーシャル・ネットワーク・ユーザに言及するのに使用する。よって、そのソーシャル・ネットワーク・アカウントが登録され、または維持される任意の人または事業体にこの用語を使用して言及する。

【0026】

[0036] ユーザは、ソーシャルネットワークを使用して、エンゲージメントサーバ１０２のクライアントと結びつくこともでき、クライアントとつながらなくてもよい。さらに、いかなるユーザも、ソーシャルネットワークを使用して、ファースト・ホップ・コンタクト（本明細書ではユーザの仲間、友達、またはユーザのソーシャルネットワーキング仲間ともいう）とやりとりし、または結びつくことができる。ユーザのファースト・ホップ・コンタクトは、ソーシャルネットワークを介して当該ユーザと直接やりとりした、または結びついているユーザであると理解することができる。以下において、ネクスト・ホップ・コンタクトとしてのソーシャルネットワーク参加者という場合、それは、その参加者がエンゲージメントサーバ１０２クライアントと結びついており、またはやりとりしていることも、そうでないことも意味するものではない。

【0027】

[0037] ライブラリ１１２内のユーザプロフィールは、ユーザのウェブ・ブラウジング・アクティビティもしくはパターンを叙述するインタラクションデータ、ならびに、またはそれに加えて、クライアントのエージェント、広報資料、またはクライアントのためのキャンペーンの任意の他の要素との、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・アカウントのコミュニケーションもしくはインタラクション、またはそれらへの反応を叙述する任意のデータも記憶することができる。任意のユーザプロフィールを、予測モジュール１０８によって生成される予測データを記憶するのに使用することもできる。任意のユーザプロフィール内で、予測データは、様々な候補キャンペーンエンゲージメント戦略への予想されるユーザ反応に基づいてプロフィールが記載されているユーザを関係させるための戦略の選択に関連するデータを含むことができる。

【0028】

[0038] 履歴統計ライブラリ１０６は、個別ユーザに限定するのではなく、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザの幅広いサンプルに関して判定される情報またはデータを記憶するのに使用することができる。例えば、統計ライブラリ１０６は、これまで特定のタイプのキャンペーンコンテンツに反応したユーザのパーセンテージを示す全体的な反応率メトリックを記憶することができる。統計ライブラリ１１６は個別ユーザに関するデータも情報も記憶しないが、個別ユーザに関する特定の情報が獲得されると、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザ別の情報がサンプルデータにおいて反映されるようにライブラリ１０６内の統計を更新（再計算）することができる。ライブラリ１０６に記憶された情報および履歴統計は、予測モジュール１０８によって、個別ユーザおよびユーザグループの行動および反応性をモデル化し、予想するのに使用されうる。

【0029】

[0039] 本開示でさらに詳細に後述するように、いくつかの評価される戦略は、戦略モジュール１２０が、ユーザにコンタクトし、またはユーザを関係させるべき特定のクライアントエージェントを選択することを伴いうる。エージェントは、エージェントがユーザをうまく関係させる尤度が予測モジュール１０８によって予想され、モデル化されうるエージェントのチームの中から選択することができる。そうした状況において、戦略モジュール１２０は、ライブラリ１１０に記憶された選好が満たされることを保証しつつ、予想されるエンゲージメント成功尤度およびクライアントのキャンペーン目標に基づいてエージェントを選択することができる。

【0030】

[0040] エージェント選択戦略が実施されるときには常に、特定のエージェントによって関係したユーザのプロフィールを、当該エージェントが当該ユーザを関係させようとする試行の詳細およびエンゲージメント努力の帰結を反映するように更新することができる。この情報は、後で、将来のユーザ反応を予想し、または将来のユーザ行動をモデル化するのに使用することができる。

【0031】

[0041] エージェントの成功尤度が予想されるように、個別エージェントの成績履歴を叙述するデータがエージェントプロフィールに記憶される。エージェントプロフィールは、エージェントの成績プロフィールおよび予想のためのライブラリ１１６において維持される。成績履歴データを含むことに加えて、エージェントのプロフィールは、エージェントに関する個人情報も含むことができる。エージェントに関する個人情報がエージェントプロフィールに記憶されると、予測モジュール１０８は、その個人情報を成績データと併用して、特定のユーザとのエンゲージメントにおける期待される将来のエージェント成績を予想し、またはモデル化することができる。

【0032】

[0042] 本開示でさらに詳細に後述するように、エンゲージメントサーバ１０２は、クライアントに代わってソーシャル・ネットワーキング・ファン・ページを維持することができる。各ファンページは、エンゲージメントサーバ１０２とソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２との間の双方向通信によって確立し、アクセスし、更新し、監視することができる。具体的には、エンゲージメントサーバ１０２内で、通信モジュール１１４がソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２への情報の送信を制御することができる。通信モジュール１１４は、ライブラリ１１０に記憶されたクライアントパスワード情報その他のアクセス資格情報にアクセスすることができる。この情報をソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２へ送信することによって、エンゲージメントサーバ１０２は、クライアントに代わって維持されるソーシャル・ネットワーク・アカウント１８８へのアクセス権を得ることができる。

【0033】

[0043] ソーシャル・ネットワーク・アカウント１８８は、クライアントのソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２へのアクティブな登録の維持と関連してクライアントに提供される（より正確には、クライアントのアカウントを維持するエンゲージメントサーバに提供される）任意のネットワーキング機能およびネットワーキング情報の融合として理解することができる。加えて、アカウント１５２は、クライアントがクライアント・ファン・ページを維持する目的でソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２に提供している任意の情報またはコンテンツを含むものであるとも理解することができる。

【0034】

[0044] エンゲージメントサーバ１０２は、情報、写真、インタラクティブメディア、またはクライアントがそのファンページ上に含めることを望む任意の他のコンテンツを表示するようにクライアント・ファン・ページを維持する。以下でさらに詳細に説明するように、予測モジュール１０８は、ファンページ上にあるクライアントコンテンツを選択的に表示するために様々な代替の戦略に対する反応を周期的に予想するのに使用される。戦略モジュール１２０は、次いで、これらの予想を使用して、クライアントのキャンペーン目標を達成し、ライブラリ１１０に記憶されたクライアント選好に適応する可能性が最も高い戦略を選択することができる。

【0035】

[0045] 機能の中でも特に、クライアント・ファン・ページは、大勢のソーシャル・ネットワーキング・ユーザを、ファンページを介してクライアントとつながるよう誘引するように働くことができる。ファンページ上のコンテンツは、クライアントに純粋に興味を持ち、またはクライアントのメッセージもしくはキャンペーンを受け入れるよう説得されやすい、被誘引ユーザのパーセンテージを上げるように選択し、操作することができる。このようにして、クライアント・ファン・ページと結びついたソーシャル・ネットワーキング・ユーザを識別することによって、エンゲージメントサーバ１０２は、キャンペーンに反応を示す可能性が平均よりも高いユーザにマーケティングキャンペーンの適用範囲を予め絞ることができるはずである。

【0036】

[0046] 加えて、ファンページを提供し、ファンページが関与するユーザインタラクションを追跡することによって、エンゲージメントサーバ１０２は、ファンページと結びつくユーザおよびそれらのユーザが持つソーシャルネットワーキング関係に関する重要な情報を蓄積し、総合することもできるはずである。例えば、多くのソーシャル・ネットワーキング・ウェブサイト上では、ユーザがファンページと結びつくと、アカウント保持者は、ユーザの表明された選好、ユーザの背景に関する情報（雇用者、誕生日、居住地）、および／またはユーザがソーシャルネットワークを介して結びついている興味もしくは趣味グループを見ることができるはずである。加えて、アカウント保持者は、新しく結びついたユーザとつながっているソーシャル・ネットワーキング・コンタクトのサブネットワークにリンクされる。このリンクの一例は、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）（著作権）を考えれば理解することができる。Ｆａｃｅｂｏｏｋユーザが、ファンページを「友達に追加する」ことによって当該ファンページに参加すると、アカウント保持者は、状況によっては、参加ユーザと結びついているファースト・ホップ・コンタクトの名前を、その他の情報と共に、見ることができる。

【0037】

[0047] クライアント・ファン・ページとつながっているユーザおよびこれらのユーザのファースト・ホップ・コンタクトを識別することによって、エンゲージメントサーバ１０２は、クライアントキャンペーンの有効性を高めるために任意の数のやり方でマイニングすることのできる大量のデータサンプルを獲得することができる。そうしたサンプルからマイニングされたデータは、予測モジュール１０８によって、ファンページ上のクライアントコンテンツへの反応を予想すると共に、提起または勧誘に反応してクライアントと結びつく可能性の最も高いソーシャル・ネットワーキング・ユーザを識別するのに使用することができる。例えば、ソーシャルネットワーキングの結びつきは類似した興味および選好を有するユーザを伴う傾向があるため、ファースト・ホップ・コンタクトのリストは往々にして、クライアントのキャンペーンに興味を持っている可能性があり、または興味を持つようになる可能性のある不釣合いな数の人々を含むことになる。これらのリストからのデータを蓄積し、マイニングすることによって、サーバのエンゲージメント１０２は、クライアント・ファン・ページと直接結びついているユーザのセグメント内の有望なクライアント顧客をさらに識別することができる。クライアントに代わってクライアントのソーシャル・ネットワーク・アカウント１５２にアクセスすることによって、エンゲージメントサーバ１０２は、アカウント１５２を介して提供される標準的なネットワーキング通信機能を使用して、このようにして識別されたユーザへメッセージおよび勧誘を送信することができる。

【0038】

[0048] さらに、いくつかのソーシャルネットワーク内では、エンゲージメントサーバ１０２は、ファースト・ホップ・コンタクトでもなく、クライアント・ファン・ページと結びついてもいないユーザに関する貴重な情報にアクセスすることができるはずである。例えば、ほとんどのソーシャルネットワーク上では、あるアカウントへアクセスすると、他のユーザの少なくとも一部分の名前を、これらのユーザが当該クライアントのファンページと結びついているか否かに関わらず獲得することが可能になる。これらのユーザの名前、およびそれらの名前を伴う任意の他の確認できる情報に基づいて、エンゲージメントサーバ１０２は、ファンページのメッセージおよび勧誘を選択的に配信することのできる有望なクライアント顧客を識別することができる。

【0039】

[0049] これら選択的にターゲットを絞ったコミュニケーションは、ユーザにファンページについて知らせ、ファンページと結びつくようユーザを説得するために設計することができる。本開示の範囲内のいくつかの実施形態または動作モードにおいて、エンゲージメントサーバ１０２は、クライアントと結びつくユーザの数を最大化するよう意図されたやり方でプログラムすることができる。加えて、または代替として、エンゲージメントサーバ１０２は、純粋に興味を持ち、かつ／またはクライアントのキャンペーンコミュニケーションに反応を示す可能性の高いユーザだけを誘引するよう意図されたやり方でユーザとやりとりするようにプログラムすることもできる。またエンゲージメントサーバ１０２は、ライブラリ１１０に記憶されたクライアント選好情報によって指定される任意の数の規則または好まれる動作モードに従ってユーザとやりとりするように構成することもできる。例えば、クライアント選好情報は、クライアントのファンページに参加するよう求めるメッセージおよび勧誘が、そのソーシャルネットワーキング情報がターゲットとされる州内の居住地またはクライアントによってターゲットとされる人口統計層内の構成メンバを指示するユーザだけに提起されるものと指定することができる。

【0040】

[0050] 以下の例は、エンゲージメントサーバ１０２がどのようにして、まだクライアントのファンページと結びついていないユーザに関する情報に基づいて予備のメッセージおよびファンページ勧誘の選択的ターゲット設定を適用することができるかを論証するために提供するものである。本例は、本開示のいくつかの技法を使用して、特定のエスニックグループによって好まれる製品を販売するためのターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを実施する仮想クライアントに関するものである。そうした場合には、エンゲージメントサーバ１０２は、当該のエスニックグループ内でのみ通常見られるファーストネームまたはラストネームを持つユーザへ勧誘または予備のメッセージを送信するようにプログラムすることができるはずである。あるいは、エンゲージメントサーバは、これらのコミュニケーションを、そうしたラストネームを持つファースト・ホップ・ユーザだけに送信するよう動作することもできるはずである。

【0041】

[0051] エンゲージメントサーバ１０２がユーザに関する情報を蓄積する任意の時点で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのプロフィールを構築し、そのプロフィールをソーシャル・ネットワーク・ユーザ・プロフィールのためのライブラリ１１２に保存することができる。あるいは、ユーザからの反応が受信され、ユーザに関する閾値量の情報にアクセスすることができるようになり、ユーザがクライアント・ファン・ページと結びつき、または何らかの他の条件が満たされた後で初めてプロフィールが開始されてもよい。

【0042】

[0052] １つの可能な動作モードにおいて、エンゲージメントサーバ１０２は、初期コミュニケーションを受信するように選択され、またはクライアント・ファン・ページに参加するユーザごとに別々のユーザプロフィールを構築する。このモードでは、初期コミュニケーションがユーザに宛てられると、その時点でアクセス可能なユーザに関する情報の一部または全部を含むようにユーザのプロフィールを開始することができる。また、ユーザプロフィールの開始は、初期コミュニケーションの日時およびタイプまたはコンテンツを記録することも伴いうる。続いて、ユーザからの任意の反応もユーザのプロフィールにおいて叙述することができる。反応の叙述は、ユーザがクライアントと結びついたかどうか、クライアントのファンページ上で提供されるコンテンツをアクティブ化したかどうか、クライアントのウォールに投稿したかどうか、またはクライアントの製品をファースト・ホップ・コンタクトに提起したかどうかに関する任意の情報を含むことができるはずである。本開示の範囲内で、ユーザプロフィールに保存される他の可能なデータは、ファースト・ホップ・コンタクトが結びついている別のユーザの参加の後に続いてクライアント・ファン・ページに参加するファースト・ホップ・ユーザの量を叙述することができるはずである。

【0043】

[0053] 使用されるソーシャルネットワークおよびユーザアカウントのプライバシ設定によっては、ユーザの友達またはソーシャルネットワーキング仲間（ファースト・ホップ・コンタクト）に関する情報が、そのユーザがクライアント・ファン・ページに参加しているか否かに関わらず、エンゲージメントサーバ１０２からアクセス可能になりうる。場合によっては、この情報は、ユーザがクライアントと結びついたときに限ってアクセス可能になりうる。ユーザの友達または仲間に関する情報がエンゲージメントサーバ１０２から利用可能になるときには常に、エンゲージメントサーバ１０２は、これらファースト・ホップ・コンタクトの一部または全部を叙述するようにユーザのプロフィールを開始し、または更新することができる。

【0044】

[0054] ファースト・ホップ・コンタクトの名前に加えて、ユーザプロフィールは、任意のファースト・ホップ・コンタクトに対するユーザの関係に関する情報を記憶するように更新することもできる。例えば、ユーザのファンページを分析することによって、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザは、その識別情報がユーザのプロフィールで叙述されているファースト・ホップ・コンタクトの家族または配偶者であると判定することができる場合もある。そうした判定が行われると、エンゲージメントサーバ１０２は、プロフィールが記載されているユーザとファースト・ホップ・コンタクトとの間の関係を詳述するようにライブラリ１１２内のユーザのプロフィールを更新する。ファースト・ホップ・コンタクトに関する任意のタイプの情報がユーザプロフィールに記憶されると、予測モジュール１０８はその情報を分析して、様々なキャンペーン戦略に反応する可能性の高いプロフィールが記載されているユーザをモデル化し、または予想するための予測モジュール１０８の予測値を求めることができる。予測値を有すると判定される情報は、後で、ユーザの行動を予測し、モデル化し、または予想するのに使用することができる。予測モジュール１０８は同様に、キャンペーン戦略へのファースト・ホップ・ユーザの起こり得る反応をモデル化し、予想するためにこの情報を分析し、かつ／または使用することができる。

【0045】

[0055] ユーザプロフィールの作成の後に続く任意の時点、または連続した時点において、ユーザに関する予測を生成するためにプロフィール内の情報を予測モジュール１０８へ提供することができる。他のユーザプロフィールからの情報、クライアント選好情報、および履歴統計もまた、この情報が同様に予測プロセスにおいて使用されるように予測モジュール１０８に提供することができる。予測モジュール１０８は、この情報を、有効な予測結果を獲得するのに適した任意のやり方で総合し、組み合わせ、使用することができる。

【0046】

[0056] 情報の総合は、カスタマイズされた変数またはメトリック、およびこれらのメトリックに対応する観測を使用して情報を要約することによる情報の量子化を含みうる。情報量子化の一例は、１人のユーザのプロフィールにおいて叙述されるファースト・ホップ・ユーザの数を数えることを伴いうるはずである。別の例は、ユーザのプロフィールを使用して、プロフィールが記載されているユーザによる月間のクライアント・ファン・ページ訪問の平均回数を計算することを含みうるはずである。これらの場合には、量子化は、変数配列、ベクトル、行列といったデータ記憶構造を初期設定すること、および更新することを含みうるはずである。これらの構造は、各々が特定のユーザプロフィールを参照する要素を含むことができる。上述のようにユーザプロフィールに関して量子化が行われると、ファースト・ホップ・ユーザの数および月間訪問頻度を、量子化されるユーザプロフィールを参照するそうした要素に記憶することができる。

【0047】

[0057] 量子化が行われると、任意の数の技法を使用して予測値について変数配列を分析することができる。例えば、予測値は、変数間の相関関係を計算して、回帰分析法を使用して、または主成分分析法によって求めることができる。有益であると判定される変数は、次いで、様々な企図される戦略が関与するキャンペーンエンゲージメントへの反応をモデル化し、または予想するのに使用することができる。

【0048】

[0058] 予測モジュール１０８によって実行可能な予測の一例は、エンゲージメントサーバ１０２が、プロフィールが記載されているユーザに関して決定されたファースト・ホップ・コンタクトのリストにアクセスした後でユーザのプロフィールを分析することを伴いうるはずである。ここでは、予測モジュール１０８は、例えば、ファースト・ホップ・コンタクトが、クライアントがマーケティングキャンペーンを通じて販売することを望む製品を購入する尤度を計算するためにユーザプロフィールを分析するのに使用することができるはずである。あるいは、同じ尤度を、ユーザプロフィールにリンクされたユーザに関して計算こともできるはずである。実行される予想のタイプに関わらず、予測モジュール１０８は、当面の予想に基づく任意の適切なやり方で、入力データを処理し、またはアルゴリズムを実行することができる。

【0049】

[0059] プロフィールが記載されているユーザの購入尤度を予備的に予想する方法の一例を、説明と例示のためにのみ提供する。本例の予想プロセスは、予測モジュール１０８がまず、プロフィールが記載されているユーザと同様に適した仮説のソーシャル・ネットワーキング・ユーザに適しうるベースライン予想を識別することを伴いうるはずである。これは、履歴統計ライブラリからの履歴統計にアクセスし、この履歴情報に照らしてユーザプロフィール内の情報を分析することによってなされうるはずである。例にすぎないが、このプロセスで使用される履歴統計は、ユーザアカウントから導出された様々なユーザ特性または人格の変数と、以前のキャンペーンをユーザが呈するある特性に対して向けた結果を叙述するキャンペーン帰結データとの間の計算された相関関係を含むことができるはずである。

【0050】

[0060] 履歴統計の一例は、一般のユーザの母集団と比べた、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・ページ上で特定の選好を表したユーザによってなされる、異常な購入額を指定することができるはずである。別の履歴統計は、ユーザの最終学歴とキャンペーンに反応した購入の頻度との間の履歴相関関係を指示しうるはずである。履歴統計ライブラリは、予測モデリング、機械学習、または人工知能予測プロセスにおける入力として使用するのに適しうる、任意の追加的な、または他の履歴統計、メトリックおよびデータを含むことができる。任意のそうした適切な履歴データが、本開示の範囲内で任意の予測、予想、または推定を行うプロセスにおいて、予測モジュールによって使用されうる。

【0051】

[0061] ユーザプロフィール情報および履歴データを用いたベースライン予想を生成した後で、予測モジュール１０８は、ユーザのプロフィール内のファースト・ホップ・ユーザ情報を使用して、予想への調整を求めることができるはずである。ここでは、ユーザプロフィールに叙述されているファースト・ホップ・ユーザを識別することができ、これらのファースト・ホップ・ユーザの任意の既存のプロフィールを評価することができる。これらの追加的なプロフィールが、ファースト・ホップ・ユーザは、クライアントの製品を購入し、クライアントの製品と結びついたアクティビティに参加し、またはクライアントのためのコミュニケーションに反応する異常な傾向を有することを指示する場合、この情報に基づいて予想を肯定的に調整することができる。

【0052】

[0062] 前述のように、戦略モジュール１２０は、予測モジュール１０８の予想を評価し、これらの予想、ならびにライブラリ１１０で叙述されているクライアントの目標および選好に基づいて、キャンペーン戦略決定を行うのに使用される。戦略モジュール１２０がユーザに関して戦略決定を行う都度、予想または決定に関する情報をユーザのプロフィールに保存することができる。また、決定を行うのに使用される予想の叙述、または予測モジュール１０８によってこれらの予想を生成するのに使用されるアルゴリズムもしくはプロセスも、予想または決定に最も影響を及ぼした変数、情報またはデータの指示と共に、保存することができる。このようにして、任意の個別ユーザに関して、任意のアルゴリズムまたは予測技法の過去の有効性が理解されるように、詳細なレコードを維持することができる。この理解に基づき、アルゴリズムおよび予測が適用されることになるユーザに基づいて、アルゴリズムおよび予測を調整することができる。

【0053】

[0063] エンゲージメントサーバ１０２は、インタラクティブアプリケーション１６２（ダウンロードされた後のインタラクティブアプリケーション１６２が図示されている）がファンページ上でダウンロードのために提供されるように、任意のクライアント・ファン・ページを維持することができる。インタラクティブアプリケーション１６２は、アップロードされ、ユーザによってクライアント・ファン・ページにリンクするのに利用されるコンピュータまたはモバイル機器１６８（以下において、「ホスト機器」または「ユーザ端末」と呼ぶ）内にインストールされることの可能なコードとすることができる。インストールされると、コードをホスト機器１６８内で実行することができる。コードを実行すると、コンピュータ機器１６２に、ユーザコマンドに応答して、またはインストールされたコードによって厳密に要求されるとおりに、エンゲージメントサーバ１０２と周期的に通信させることができる。

【0054】

[0064] さらに、インタラクティブアプリケーション１６２コードは、ホスト機器によってダウンロードされるときに、ホスト機器内のウェブブラウザ上にクッキー１６４をインストールするためのコードを伴うことができる。クッキー１６４は、ウェブブラウザの使用時に実行され、ウェブブラウザとのユーザインタラクションを追跡し、インタラクションを叙述する情報をエンゲージメントサーバ１０２へ送信するコードを含むことができる。

【0055】

[0065] インタラクティブアプリケーション１６２は、ユーザがクライアントに関する特別な情報またはクライアントとやりとりするための特別な機能を獲得するためのやり方として興味をそそるように提示することができる。例えば、インタラクティブアプリケーション１６２は、ユーザがビデオ、クーポン、割引に関する情報、フリーソフトウェア、または任意の他の興味をそそる機能へのアクセス権を獲得するための方法として提示することができる。インタラクティブアプリケーション１６２コードはさらに、ユーザがアプリケーションをダウンロードするときに、ユーザがエンゲージメントサーバ１０２に、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・アカウントの通信機能および通信チャネルを制御するアクセス権を提供するよう促すように記述することができる。このようにして、インタラクティブアプリケーション１６２は、ダウンロードされると、エンゲージメントサーバ１０２が、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２に含まれるユーザアカウントに関する情報を獲得することを可能にすることができる。

【0056】

[0066] 多くのソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームは、ユーザがインタラクティブアプリケーション提供者からアプリケーションをダウンロードするときに、ユーザが提供者（この場合には、エンゲージメントサーバ１０２など）に、いくつかのアカウントアクセス許可および情報取得許可を指定することを可能にする。Ｆａｃｅｂｏｏｋ（著作権）は、例えば、ユーザがアプリケーションをダウンロードするときにいくつかの許可トークンを提供するためのシステムを提供する。Ｆａｃｅｂｏｏｋユーザがアプリケーションをダウンロードするときに、ユーザは、アプリケーション提供者に、要求されたアカウントアクセス許可および情報取得許可を提供するよう促されうる。１つのそうした要求される許可は、ユーザのウォール上に投稿するためのユーザのアカウントへのプロキシアクセスについての許可とすることができる。別のそうした要求される許可は、ユーザの個人情報を獲得するための賭することができる。

【0057】

[0067] Ｆａｃｅｂｏｏｋユーザがアプリケーションのダウンロード時に許可を提供すると、アプリケーション提供者へトークンが送られる。トークンは、ユーザアカウント、付与された許可、および許可が付与されたアプリケーション提供者を識別する一意の文字列である。ソーシャル・ネットワーク・サーバも、トークンのコピーを、トークンが付与されるアプリケーション提供者を識別するアクセス資格情報と組み合わせて記憶する。続いて、アプリケーション提供者は、アプリケーション提供者資格情報と組み合わせてトークンを周期的に使用して、ユーザによって付与された許可を検査し、付与された許可の範囲内のやり方でユーザのアカウントまたは個人情報にアクセスすることができる。許可が付与され、トークンが提供されると、アプリケーション提供者は、ユーザ側のそれ以上入力も関与もなしで、結びつけられた許可を使用してアカウント情報またはアクセス権を獲得することができる。

【0058】

[0068] さらに、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２がＦａｃｅｂｏｏｋサーバである場合に、アプリケーション提供者に付与されるいくつかの許可トークンは、提供者が、ユーザアカウント履歴を追跡するためにＦａｃｅｂｏｏｋによって維持される統計ライブラリへのアクセス権を獲得することを可能にする。統計ライブラリは、ユーザのユーザアカウントの利用に関する詳細な情報およびメトリックを含み、いくつかのトークンは、トークンが提供されたユーザアカウントに関連した履歴データへのアクセスを可能にする。よって、ユーザがインタラクティブアプリケーションをダウンロードし、アプリケーション提供者にアクセス許可または情報取得許可を提供することを選択すると、アプリケーション提供者は、結果として得られるトークンを使用して、ユーザのＦａｃｅｂｏｏｋアクティビティを叙述する幅広いインタラクションデータにアクセスすることができる。

【0059】

[0069] ユーザがインタラクティブアプリケーション１６２をダウンロードすると、ライブラリ１１２においてユーザプロフィールを開始することができ、ダウンロードに関する情報をプロフィールに記憶することができる。ダウンロードに関する情報は、ダウンロードの日時、およびダウンロードが行われた端末１６８についてのＩＰアドレス情報を含むことができる。あるいは、ダウンロード側ユーザのためにプロフィールがすでにアクティブ化されている場合には、ダウンロードに関する情報を反映するようにプロフィールを更新することができる。

【0060】

[0070] ダウンロードに続いて、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのアクティビティに関する任意のアクセス可能な情報を反映するようにユーザプロフィールを周期的に更新することができる。この情報は、ユーザによって付与された許可に応答して発行された任意の許可トークンを使用してソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２から獲得されうる任意のそうした情報を含むことができる。

【0061】

[0071] またこの情報は、ユーザのインタラクティブアプリケーション１６２の利用に関する情報と共に、クッキー１６４によって追跡されるユーザのウェブ・ブラウジング・アクティビティを叙述するデータも含むことができる。ユーザプロフィール内のＩＰアドレスを、ユーザ端末１６８からの追跡データの送信を伴うＩＰアドレスと相互参照することによって、エンゲージメントサーバ１０２は、データを適切なユーザに正しく帰属させ、データを記憶すべき適切なユーザプロフィールを選択することができる。例えば、インタラクティブアプリケーション１６２コードは、ホスト機器１６８に、ユーザがアプリケーション１６２をアクティブ化し、またはアプリケーション１６２とやりとりする都度、エンゲージメントサーバ１０２へ送信させるように設計することができる。送信は、ユーザがやりとりするインタラクティブアプリケーション１６２のコンテンツまたは機能に関する情報を含むことができる。このようにして、潜在的なキャンペーン戦略に対する将来の反応をモデル化し、または予想するために、ユーザのクライアントコンテンツとのインタラクションを叙述する追加的なデータソースを獲得することができる。

【0062】

[0072] クッキー１６４は、ソーシャル・ネットワーキング・サイト内でのユーザのブラウジングアクティビティを追跡するのに使用することもできる。このブラウジング情報もエンゲージメントサーバ１０２へ送信することができる。エンゲージメントサーバ１０２は、中でも特に、情報を分析することにより、ソーシャルネットワーキングに際してユーザから最も多くの関心を受けるユーザのソーシャルネットワーキングのファースト・ホップ・コンタクトを識別することができる。このようにして、ユーザのプロフィールは、ユーザが、プロフィールにおいて識別されている様々なソーシャルネットワーキングの友達および仲間に寄せる関心の量を叙述する情報で周期的に更新することができる。この情報は、履歴統計ライブラリ１１８に記憶された統計を更新するのに使用することができる。この情報は、予測モジュール１０８によって、ユーザのキャンペーンエンゲージメント戦略に対する反応性、またはファースト・ホップ・コンタクトの反応性に関連した予想またはモデルを生成する際にも評価することができる。

【0063】

[0073] 上述のように、ライブラリ１１６は、エンゲージメントサーバ１０２によって識別されたユーザを対象とする、目標売上高、マーケティング、情報、または顧客サポートサービスを提供するために、クライアントに代わって働く販売エージェントまたは顧客サービスエージェントに関連した情報を記憶するのに使用することができる。顧客サービスエージェントは、リアルタイムのネットワーク通信機能を有するコンピュータ端末１７２において働くエージェントとすることができる。ネットワーク通信チャネルを介して、エンゲージメントサーバ１０２は、エージェントのアクティビティを絶えず監視し、エージェントとエージェントがコンタクトするソーシャル・ネットワーク・ユーザとの間の中継機構として働く。

【0064】

[0074] 一実施形態において、クライアント・ファン・ページ上で提供されるインタラクティブアプリケーション１６２は、ユーザと顧客サービスエージェントとの間の通信チャネルを使用するためのチャットその他のメッセージングインターフェース１６６をアクティブ化するためのコードを含むことができる。インターフェース１６６は、エンゲージメントサーバ１０２から送信されるコマンドによって制御し、アクティブ化することができる。インターフェース１６６がアクティブであるとき、インターフェース１６６は、ユーザと顧客サービスエージェントとの間の双方向通信を可能にする。通信は、送信元がホスト機器１６８であれ、エージェントコンピュータ端末１７２であれ、エンゲージメントサーバ１０２によって中継することができる。このようにして、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザと顧客サービスエージェントとの間の進行中のコミュニケーションセッションを分析することができる。

【0065】

[0075] チャットインターフェース１７６の制御に加えて、エンゲージメントサーバ１０２は、チャネルへのアクセスを制御するように構成することもできる。言い換えると、エンゲージメントサーバ１０２は、エージェント端末１７２を、チャネルに通信アクセスできるように選択することができ、このアクセス権をアクティブ化し、または非アクティブ化することができる。エンゲージメントサーバ１０２は、選択されたエージェントがアクティブ化されたチャネルを介してコミュニケーションセッションに参加することになるときに選択されたエージェントに知らせるのに使用することができる追加的な通信チャネル（以下において、「エージェント通知チャネル」と呼ぶ）にアクセスすることができる。このようにして、エンゲージメントサーバ１０２は、双方向通信チャネルを介してユーザを関係させるべきエージェントを選択することができる。ユーザが知ることなく、エンゲージメントサーバ１０２は、エージェント通知チャネルを使用して、選択されたエージェントに、ユーザに関する情報を提供し、ユーザに挨拶を送るようエージェントに指示することができる。

【0066】

[0076] エンゲージメントサーバ１０２は、クッキー１６４によって提供されるウェブ・ブラウジング・データおよびインタラクションデータを使用して、コミュニケーションセッションを、クライアントキャンペーンにとって有利な時間に行われるようにスケジュールすることができる。例えば、クッキー１６４によって収集される情報は、エンゲージメントサーバ１０２が、ユーザがクライアントによって運営されるウェブサイトを訪問しているときに、またはユーザが、クライアントが提供する製品またはサービスをオンラインで探索しているときに、エージェントが開始するエンゲージメントを促すことを可能にすることができる。

【0067】

[0077] エージェントが、挨拶を提供することによってユーザを関係させ、ユーザがそれに対して反応する場合、後に続くエージェントとユーザとの間の双方向コミュニケーションセッションをエンゲージメントサーバ１０２によって管理し、監視することができ、エンゲージメントサーバ１０２は両方向にメッセージを中継することによってコミュニケーションを円滑に行わせる。ユーザとのコミュニケーション中に、またはユーザとのコミュニケーションの後で、エンゲージメントサーバ１０２は、ライブラリ１１２内のユーザのプロフィールを更新することができる。ユーザプロフィールの更新は、エージェントの挨拶へのユーザの反応に関する情報、ユーザのコミュニケーションまたはエージェントのコミュニケーションを叙述する情報、コミュニケーションの帰結、またはコミュニケーションから知られるユーザに関する任意の他の情報を追加することを伴いうる。エージェントに提供されるチャットインターフェース１７６は、エージェントがエンゲージメントサーバ１０２にチャットセッションに関する追加情報を提供することを可能にする通信機能を含むことができる。以下でより詳細に説明するように、この情報は、エンゲージメントサーバ１０２において、コミュニケーションエンゲージメントの間に獲得される、アルゴリズムによって導出されるデータに基づいて人工知能の予想またはモデル化の妥当性を検証するための機構として使用することができる。

【0068】

[0078] 例えば、監視されるコミュニケーションに基づき、エンゲージメントサーバ１０２は、コミュニケーションの長さ、エージェントによって使用されたキーワード、ユーザによって尋ねられた質問の数、ユーザによって要求され、もしくは許容可能として指示された価格、エージェントの名前、あるいは、任意のユーザに関する将来のモデル化もしくは予想を行う際に、または将来のキャンペーン戦略を決定する際に役立ちうるはずの任意の他の情報を叙述するデータを生成し、記憶することができるはずである。エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザによって送られたテキストを分析して、ユーザがクライアントの製品もしくはサービスを購入し、またはクライアントに関する追加情報を獲得することに決めたかどうか判定することができるはずである。同時に、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのコンピュータ上のクッキー１６４によって生成されたウェブブラウジング情報を分析して、ユーザがインターネットで購入するか、それともクライアントによって求められる他のインターネットアクティビティを行うか判定することもできる。

【0069】

[0079] 進行中のコミュニケーションセッションが監視されている間に、予測モジュール１０８は、ユーザに関する現在の情報を決定するためにコミュニケーションを分析する予測アルゴリズムまたはモデル化アルゴリズムを実行することができる。例えば、予測モジュール１０８は、ユーザによって提供されるテキストを分析するための機械学習法を適用するアルゴリズムを実行することができる。アルゴリズムは、エージェントによって提供されるクライアントのキャンペーンおよび情報に対するユーザの意向をモデル化するように実行することができる。よって、そうしたアルゴリズムは、ユーザの必要、要求、支出制約条件、時間制約条件、気分、または期待を、クライアントキャンペーンおよび進行中のエージェント・ユーザ間コミュニケーションに関連したやり方でモデル化するように実行することができるはずである。そうしたモデルが生成されると、さらに別のアルゴリズムまたはアルゴリズムモジュールがそれらのモデルを、エンゲージメントサーバ１０２によって記憶された任意の他の情報と併用して、どの製品、サービス、またはコンテンツにユーザが最も反応を示すか予測することができる。加えて、または代替として、アルゴリズムは、将来のユーザ行動をより一般的なやり方で予測することもできるはずである。例えば、アルゴリズムが、エージェントの努力や戦略に関わらず、コミュニケーションセッションは販売その他の所望の帰結につながる可能性が低いと予測することもありうるはずである。別の例として、アルゴリズムは、大口の購入が行われる可能性があるか否かを予測するのに使用することもできるはずである。

【0070】

[0080] 予測モジュール１０８のアルゴリズムがこのようにしてユーザの意向をモデル化し、反応を予想するのに使用される場合、エンゲージメントサーバ１０２は、エージェント通知チャネルを使用してエージェントへメッセージを送信することができる。そうしたメッセージは、その意向または予想に照らして有益であると判定された情報を提供することができる。例えば、そうしたメッセージは、エージェントのユーザとのコミュニケーションが、予測モジュール１０８によって好意的なユーザ反応性を引き出す高い尤度を有すると判定された製品、サービス、またはコンテンツを強調することを推奨することができるはずである。別の例として、メッセージは、単に、エージェントに、モデルによって指示されるユーザの意向、またはユーザの予想される反応性に関して知らせるだけとすることもできるはずである。

【0071】

[0081] エージェントとユーザとの間のコミュニケーションセッション中に、あるいは、エンゲージメントサーバ１０２におけるアルゴリズムがユーザの意向の任意の局面をモデル化し、またはユーザ反応性を任意のやり方で予想するときにいつでも、エンゲージメントサーバは、クライアントのコンテンツ、広告、および情報を記憶するためのライブラリ１３８を参照することによって、ユーザに提供すべきコンテンツを識別することができる。エンゲージメントサーバ１０２内で、クライアントのコンテンツ、広告、および情報を記憶するためのライブラリ１３８は、探索可能なスケジューリング命令にインデックス付けされたコンテンツを記憶する。各命令は、コンテンツがいつ、どのようにして、またはだれに提供されるべきか指定する。ライブラリ１３８内のコンテンツは、最初に、クライアントによって提供され、クライアントによって、ある特定のユーザへの、またはある特定の状況における配信のためのコンテンツを指定する命令と共にマークされうる。ライブラリ１３８からのコンテンツがエンゲージメントサーバ１０２によって推奨され、エージェントによってユーザに提供されるときにエンゲージメントサーバ１０２は、コンテンツの使用を叙述するデータを生成し、記憶することができる。時間の経過と共に、エンゲージメントサーバ１０２は、このデータを分析して、ある特定のコンテンツまたは配信命令がクライアントのキャンペーンにとって有効であり、または無効であると判定することができる。そうした判定が行われると、予測モジュールは、予測アルゴリズムを実行して、コンテンツまたは配信命令への潜在的な変更を分析し、どの変更がクライアントにとってのキャンペーン結果の改善をもたらすことになるか判定することができる。エンゲージメントサーバ１０２は、次いで、予想結果に基づいて、ライブラリ１３８内のコンテンツまたは配信指定を変更することができる。

【0072】

[0082] 各コンテンツは、探索可能なインデックスまたはインデックス付けパラメータと共に記憶することができる。インデックス付けパラメータは、ユーザの意向または反応性予測を叙述する予測モジュール出力を使用したコンテンツの探索を可能にするようにフォーマットすることができる。例えば、予測モジュール１０８内のアルゴリズムがユーザの意向をモデル化するのに使用される場合、このアルゴリズムは、意向の任意の局面を指示する記述語、数、コード、またはパラメータを出力することができる。この出力情報は、ライブラリ１３８内のインデックスまたはインデックス付けパラメータと比較することができる。インデックスとの一致が判定されると、インデックスと結びついている記憶されたコンテンツにアクセスし、そのコンテンツをエージェントへ送ることができる。このようにして、モデルがユーザの意向のある特性を指示するときに、エンゲージメントサーバ１０２は、その意向が当該特性を含むユーザについて規定されたコンテンツを容易に識別し、コンテンツにアクセスすることができる。エージェントは、次いで、このコンテンツを、進行中のユーザとの会話において使用し、または強調することができる。また、状況によっては、エージェントは、コンテンツをユーザへ直接転送することもできる。

【0073】

[0083] ライブラリ１３８に記憶された規定のコンテンツは、ユーザに伝えることのできる任意の形態を取ることができる。例えば、記憶されるコンテンツは、クライアントによって好まれ、または特定の状況において有効であると判定されている決定的な語、句、質問、またはメッセージとすることができる。また記憶されるコンテンツは、特定の製品または製品タイプに関する情報を含むウェブページへのＵＲＬリンクを含むこともできるはずである。他のタイプのコンテンツは、写真、クライアントによって利用される追加的なインタラクティブアプリケーションをダウンロードするためのリンク、または、ユーザに関してクライアントのキャンペーンをさらに進めるべき立場にありうるクライアントの営業職、管理者、もしくは他の担当者のための連絡情報を含みうるはずである。

【0074】

[0084] 図２は、ユーザ端末１６８においてソーシャル・ネットワーキング・ユーザによって操作されているユーザ・チャット・インターフェース１６６を示すスクリーンショットである。図示のように、ユーザ・チャット・インターフェース１６６は、ユーザ２０１が、エージェントによって送信されたメッセージ２０２およびエージェントに関する情報２０３を見ることを可能にする。チャットインターフェースは、ユーザが、エージェントへ送信されるメッセージ２０４を生成することも可能にする。図２には、ライブラリ１３８からのコンテンツ２０６のディスプレイも示されている。２０６に表示されたコンテンツは、ライブラリ１３８内からエンゲージメントサーバ１０２によって選択され、他のコンテンツと一緒に選択のためにエージェントに提供され、次いで、エージェントによってユーザに提示されるように選択されたコンテンツとすることができる。あるいは、コンテンツ２０６は、エンゲージメントサーバ１０２において選択され、エージェントによって提供されるいかなる入力もなしで、ユーザ・チャット・インターフェース１６６で表示するためにユーザ端末１６８へ直接送信されたコンテンツとすることもできる。図２には明示されていないが、ユーザは、チャット会話中にコンテンツ２０６とやりとりすることができ、チャットインターフェースを使用してコンテンツについてエージェントと論じることができる。

【0075】

[0085] 図３は、エージェント端末においてエージェントによって操作されているエージェント・チャット・インターフェース１７６を示すスクリーンショットである。エージェント端末は、１７２に示す端末といったエージェント端末とすることができる。３５２に示すように、エージェントインターフェースは、エージェントが、クライアントキャンペーン戦略によって規定されるように、ユーザをチャットコミュニケーションに関係させ、ユーザへ情報提供メッセージを送信するためのテキストを提供することを可能にする機能３５３を提供する。またエージェントインターフェースは、ユーザに関する情報を表示する情報構成要素３５４も含む。表示されるのに先立ち、エンゲージメントサーバ１０２は、ライブラリ１１２内のユーザのプロフィールからこのユーザ情報を取得し、通信モジュール１１４はこの情報をエージェント端末１７２へ転送する。

【0076】

[0086] 前述のように、エージェント・ユーザ間コミュニケーションセッションを開始し、維持することに関与する様々なチャネルおよびインターフェースの制御と共に配置されることによって、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザを関係させるべきエージェントを選択することができ、選択されたエージェントの端末またはワークステーション１７２において通信機能をアクティブ化することができる。この機能に加えて、エンゲージメントサーバ１０２は、個別エージェントに関する個人情報または成績履歴を記憶し、集約することもできる。この情報は、エージェントの成績、プロフィール、および予想のためのライブラリ１１６に記憶することができる。

【0077】

[0087] エージェントの成績履歴データは、クライアントの目的達成におけるエージェントの成功のレベルを示す成績統計または統計の組み合わせを使用して定量化することができる。例えば、エージェントごとに、コンタクトしたユーザごとに発生した平均売上高または登録販売数を、ユーザとのコミュニケーションエンゲージメントの都度、記憶し、更新することができる。加えて、または代替として、複数のそうしたメトリックを式内で組み合わせて、全体の成績スコアを生み出すこともできる。履歴エージェント成績を、ユーザ人口統計層またはユーザの識別可能なカテゴリに関して指定することもできる。

【0078】

[0088] 予測モジュール１０８が、チャットコミュニケーションを使用して特定のユーザを関係させるべきであると判定すると、予測モジュール１０８は、次いで、ユーザをうまく関係させる尤度が最も高いエージェントを識別するためのエージェント選択法を用いることができる。任意の数のエージェント選択法をこのために使用することができる。

【0079】

[0089] １つのそうした技法は、ユーザ人口統計群または他のユーザカテゴリに関して履歴エージェント成績が文書化されるときに使用することができる。この場合には、ライブラリ１１６は、様々なユーザ人口統計層またはグループからのユーザを関係させるエージェントの履歴を叙述するように、別々のエージェント成績スコアを記憶し、周期的に更新することができる。グループまたは人口統計層についてのエージェントの成績スコアは、当該グループまたは人口統計層に属するユーザを関係させる際のそのエージェントの成功のみを指示する。この場合には、エージェント選択は、ユーザのプロフィールを分析して、ユーザがどのグループまたは人口統計層に属するか判定することを伴いうる。次に、当該人口統計層に関する各エージェントの成績スコアが調べられ、最高の成績スコアを有するエージェントがユーザを関係させるために選択される。

【0080】

[0090] 上述のように、エージェントがユーザを関係させるときには、エージェントとユーザとの間のコミュニケーションおよびユーザのエンゲージメントへの反応が追跡される。エンゲージメントに続いて、ライブラリ１１６は、エンゲージメントおよびエンゲージメントの結果を叙述するデータを追加することによって更新される。このデータに基づき、エージェントの人口統計層またはグループスコアが調整される。また、履歴統計ライブラリ１１８も、最近完了されたエンゲージメントに関する一般情報（すなわち、ユーザまたはエージェントにインデックス付けされていない情報）で更新することができる。

【0081】

[0091] エージェントおよびユーザによって使用されるチャットインターフェースは、３者コミュニケーションセッションを円滑化するように構成することができる。３者コミュニケーションセッションは、エージェント、ユーザ、およびユーザのソーシャルネットワーキングのファースト・ホップ・コンタクトを関与させることができる。例えば、エンゲージメントサーバ１０２がエージェントとユーザとの間のチャット・コミュニケーション・チャネルをアクティブ化すると、エンゲージメントサーバ１０２は、エージェントまたはユーザのインターフェースに、クライアント・インタラクティブ・アプリケーション１６２をダウンロードしているユーザの友達のリストを表示させる情報をさらに送信することができる。ユーザの友達のリストは、それらの友達に関する関連情報を含むことができる。

【0082】

[0092] 友達リストを提供されると、エージェントは、友達を選択し、ユーザが選択された友達をチャット会話に勧誘するよう提起することができる。ユーザが選択された友達の勧誘に同意する場合、選択を示す情報がユーザの端末１６８からエンゲージメントサーバ１０２へ送信される。エンゲージメントサーバ１０２は、次いで、友達のコンピュータ上でチャットインターフェース１６６をアクティブ化することができる。加えて、エンゲージメントサーバ１０２は、エージェントに、友達のユーザプロフィールからの追加情報を提供することもできる。

【0083】

[0093] ３者のいずれかからエンゲージメントサーバ１０２において受信されるいかなるその後のチャットコミュニケーションもエンゲージメントサーバ１０２において分析され、コミュニケーションへの他すべての当事者のチャットインターフェース上に表示するために送信される。この３者コンテキストにおいては、エンゲージメントサーバ１０２は、２者チャット・コミュニケーション・セッションに関する上述の同じ機能のすべてを適用することができる。しかし、エンゲージメントサーバ１０２は、これら同じ機能を、勧誘側ユーザに対してのみならず、友達に対しても適用することができる。よって、エンゲージメントサーバ１０２は、友達に関して収集された他の情報またはデータに照らして友達のコミュニケーションを分析することができる。予測モジュール１０８は、友達の意向をモデル化し、友達の反応性を予測し、または友達に関する情報もしくは予測の分析に基づいてエージェントにコンテンツ提起を行うことができる。加えて、エンゲージメントサーバ１０２は、友達に関する情報を、ユーザに関する情報と併せて分析することもできる。このようにして、モデル化、予測、およびコンテンツ生成を、組み合わされたコミュニケーションへのユーザと友達両方の関与を反映するようなやり方で行うことができる。

【0084】

[0094] 図４は、ユーザがソーシャルネットワーキングの友達または仲間を探索し、その人をエージェントとの３者チャット会話に参加するよう勧誘することを可能にするように構成されたユーザインターフェースの例１６６を示すスクリーンショットである。図示のように、ユーザインターフェース１６６は、ユーザがチャット会話に勧誘するためにファースト・ホップ・コンタクトを探索し、ブラウザすることを可能にする探索機能４６０を含む。探索機能は、進行中のエージェントとのチャット会話中にアクティブ化することができる。図２に示すように、探索機能は、強調表示されたファースト・ホップ・コンタクト４６２をチャット会話に勧誘するのに使用されている。

【0085】

[0095] 図５は、ユーザ２０１のファースト・ホップ・コンタクトである参加者４６２によって操作されているユーザ端末における３者チャットインターフェースの例５７０を示すスクリーンショットである。このスクリーンショットで示すように、ファースト・ホップ・コンタクト参加者４６２は、ユーザ２０１およびエージェントとの３者チャットコミュニケーションに参加するよう勧誘されている。ファースト・ホップ・コンタクトのチャットインターフェース５７０は、ファースト・ホップ・コンタクト参加者４６２がチャットテキストを生成することを可能にする機能５７３を含む。ファースト・ホップ・コンタクト参加者４６２が提供するチャットテキストはエンゲージメントサーバ１０２へ送信され、エンゲージメントサーバ１０２は、テキストを分析し、テキストがユーザ・チャット・インターフェース１６６とエージェント・チャット・インターフェース１７６の両方で表示されるようにテキストを転送する。加えて、インターフェース５７０は、ユーザインターフェース１６６においてユーザ２０１によって生成されるチャットテキスト、ならびに、エージェントインターフェース１７６においてエージェントによって生成されるチャットテキストも表示する。

【0086】

[0096] 図６は、エージェントとユーザとユーザのファースト・ホップ・コンタクトとの間の３者チャット会話中にエージェント端末１７２において操作されるエージェント・チャット・インターフェースの例１７６を示すスクリーンショットである。このスクリーンショットで示すように、エージェント・チャット・インターフェース１７６は、エージェントが、エンゲージメントサーバ１０２を介して、ユーザ２０１とファースト・ホップ・コンタクト参加者４６２の両方へ送信されるテキストを生成することを可能にする機能３５３を提供する。加えて、インターフェース１７６は、ユーザインターフェース１６６においてユーザ２０１によって生成されるチャットテキスト、ならびに、ファースト・ホップ・コンタクト参加者４６２によって生成されるチャットテキストも表示する。

【0087】

[0097] ３者チャット会話が完結した後で、エージェントは、エージェント通知チャネルを使用してエンゲージメントサーバ１０２に、チャット会話の帰結を知らせることができる。エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザおよびファースト・ホップ・コンタクトによって使用されるウェブブラウザ上で動作するクッキー１６４によって蓄積されたこれらの参加者のインタラクション追跡データも獲得することができる。このインタラクション追跡データは、エンゲージメントサーバ１０２に、チャット会話の帰結に関する追加情報を提供することができる。ライブラリ１１２において、エンゲージメントサーバ１０２は、最近完結したチャット会話に参加したファースト・ホップ・コンタクト４６２のためのユーザプロフィールにアクセスする。エンゲージメントサーバ１０２は、ファースト・ホップ・コンタクトの参加、３者チャット会話の帰結、およびチャット会話に関連した任意の他の詳細を反映するようにこのプロフィールを更新することができる。エンゲージメントサーバ１０２は同様に、ライブラリ１１２内のユーザのプロフィールおよび履歴統計ライブラリ１１６も、３者チャット会話の詳細を反映するように更新する。

【0088】

[0098] 上述したように、ユーザに任意のタイプのキャンペーンコンテンツが提供され、またはそれ以外のやり方で任意のキャンペーン戦略を使用してユーザを関係させた後で、キャンペーンへのユーザの反応を、エンゲージメントサーバ１０２によって、いくつかの異なるやり方で追跡することができる。場合によっては、例えば、ユーザがキャンペーンコンテンツに強い反応を示し、またはユーザがキャンペーンによって関係させた直後に購入する場合、ユーザのファースト・ホップ・コンタクトに、キャンペーンについて、またはキャンペーンへのユーザの反応について知らせた方が有利となりうる。このようにして情報を流布するための条件が該当するかどうか判定するために、戦略モジュール１２０を使用して、キャンペーンがユーザの心にクライアントについての好意的な印象を生じさせたことを明らかにするユーザ反応データを識別することができる。予測モジュール１０８は、次いで、アルゴリズムを実行して、ユーザのファースト・ホップ・コンタクトのユーザプロフィール情報を分析し、ファースト・ホップ・コンタクトのいずれかが、クライアントについての同様の好意的な印象を形成しやすい傾向にあるかどうか判定することができる。また予測モジュール１０８は、反応を示すユーザのキャンペーンエンゲージメントに関する情報に反応を示す可能性が最も高いファースト・ホップ・コンタクトを識別することもできる。この判定は、特定のファースト・ホップ・コンタクトがユーザとやりとりする頻度、ユーザの個人データと比較したそれらのファースト・ホップ・コンタクトの個人データの類似性、またはエンゲージメントサーバ１０２が利用可能な情報に基づく任意の他の分析基準に基づいて行うことができる。

【0089】

[0099] キャンペーンエンゲージメントに関する情報に反応を示す可能性が最も高いファースト・ホップ・コンタクトを判定した後で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、判定されたファースト・ホップ・コンタクトにユーザのエンゲージメントについて知らせる目的で、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２へ情報を送信する。この情報は、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２によって、クライアント、キャンペーン、およびユーザのエンゲージメントに関する情報を含むウォール投稿または他のメッセージを生成するのに使用されうる。

【0090】

[0100] 図７に、反応を示すユーザのファースト・ホップ・コンタクトに、キャンペーンによるユーザのエンゲージメントについて知らせるように設計されたウォール投稿の例を示す。図７に示すように、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのファースト・ホップ・コンタクト（ユーザの「仲間」）に、ユーザのキャンペーンエンゲージメントに関する情報７０２を提供する。この情報は、その仲間によって維持されるソーシャル・ネットワーキング・ファン・ページ７０４上に表示されるウォール上に投稿することができる。情報７０２は、その仲間、または仲間のウォールを見た人がクライアントに関するキャンペーン情報その他の情報にアクセスすることを可能にするＵＲＬリンク７０８または他のコンタクト情報を含むことができる。加えて、キャンペーンによって関係した最初に反応を示したユーザに、クライアントまたはクライアントの製品に関するコメントを提供するよう求めることもできる。これらのコメントは、例えば、７１０に示す投稿機能といったコメント投稿機能を使用して入力することができる。

【0091】

[0101] 図８は、上述の本開示の態様のいくつかによるエンゲージメントサーバの動作の例を示す流れ図である。８０２で、エンゲージメントサーバ１０２は、ソーシャル・ネットワーク・ウェブサイト上にクライアントの勧誘を表示し、または公表する。前述のように、このようにクライアントを表示することは、図１の１８８に示すアカウントといった、クライアントのソーシャル・ネットワーク・アカウントを作成するためにソーシャル・ネットワーキング・サーバに登録することによってなされうる。８０４で、エンゲージメントサーバ１０２は、ソーシャル・ネットワーク・ユーザがファンページ勧誘と結びつくのを検出するために、クライアントアカウント１８８を監視する。ユーザがファンページ勧誘と結びつくと、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザに関する情報を含むユーザプロフィールを開始する。８０６で、エンゲージメントサーバ１０２は、ファンページ勧誘上で、ユーザが、クライアントとやりとりするためのインタラクティブアプリケーションをダウンロードすることを可能にする機能を提供する。８０８で、エンゲージメントサーバは、インタラクティブアプリケーションのダウンロードを求めるクライアントからの要求を受信する。

【0092】

[0102] ８１０で、ダウンロード要求に応答して、エンゲージメントサーバ１０２は、ダウンロード側ユーザが、ユーザに関連したソーシャルネットワーキング情報にアクセスすることをエンゲージメントサーバ１０２に許し、インタラクティブ機能とユーザのアカウントにリンクされた通信チャネルを関係させることをエンゲージメントサーバ１０２に許す許可トークンを付与するよう要求する。８１２で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザの端末１６８にインストールコードをダウンロードする。インストールコードは、ユーザのコンピュータ１６８上でアプリケーション１６２を実行させ、ユーザのウェブ・ブラウジング・アクティビティが追跡されるように、ユーザのウェブブラウザ内にクッキー１６４をインストールする。８１４で、ユーザが８１０で記述される許可トークンを付与している場合に、エンゲージメントサーバ１０２は、許可トークンを使用して、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２によって記憶されているユーザに関する情報にアクセスする。トークン情報は、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・アカウントのインタラクティブ機能をロック解除するのにも使用される。

【0093】

[0103] ８１６で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザプロフィールがソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２から受信された任意の追加ユーザ情報を含むようにユーザプロフィールを更新する。８１８で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・アクティビティおよびウェブ・ブラウジング・アクティビティの追跡を開始する。追跡は、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・ページを監視すると共に、クッキー１６４によって蓄積され、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１０２へ送信されるデータを受信することによって行われうる。

【0094】

[0104] ８２０で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのファースト・ホップ・コンタクト（「仲間」）を、ユーザの特定の仲間に関する任意の獲得可能な情報と共に確認するために、ユーザのソーシャルネットワーキングを見直すことができる。この見直しに基づき、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザの友達の各々についての予備のプロフィールを作成する。予備のプロフィールのいずれかを、後で、獲得される仲間に関する追加情報に応答して、あるいは、仲間がクライアントにリンクし、またはクライアント・インタラクティブ・アプリケーションをダウンロードしたことに応答して更新することができる。また、前述のように、予備のプロフィール内の情報は、様々な予測目的に使用することもできる。

【0095】

[0105] ８２２に示すように、エンゲージメントサーバ１０２の予測モジュール１０８は、予測アルゴリズムを使用して、ユーザが、クライアントのための現在の広報キャンペーンにどのように反応するか予想する。ここでは、例えば、予測モジュール１０８は、エージェントがチャットコミュニケーションに関係させることに対してユーザがどのように反応するか、あるいはクライアントによって現在使用されている一連の広告、バナー、または電子メールメッセージを見たことに対してユーザがどのように反応するかを予測することができるはずである。予測モジュール１０８は、多種多様なキャンペーン戦略を分析し、ユーザを関係させるために各戦略を適用した結果を個別に予想することができる。８２４で、エンゲージメントサーバ１０２は、ライブラリ１１０内のクライアント選好情報にアクセスする。この選好情報は、クライアントのキャンペーンの一部としてターゲットとされるべきユーザの所望の予想反応特性を指示する。

【0096】

[0106] ８２６で、エンゲージメントサーバ１２０は、ユーザをクライアントに代わって関係させるべきかどうか判定する。この判定は、８２４でアクセスされたクライアント選好と８２２で求められた予想結果とを比較することによって行われる。予想結果がクライアント選好に照らして十分に有望ではない場合、エンゲージメントサーバ１０２は、現時点においてユーザを関係させるべきではないと判定する。この判定に応答して、エンゲージメントは８１８に戻り、ユーザおよび任意の新しいユーザの仲間に関するより多くの情報を蓄積し、後続のクライアントキャンペーンへのユーザ反応に関する更新された予測を獲得するために、続いて記述されるステップを再度行う。

【0097】

[0107] ８２６に戻って、予想結果がクライアント選好に照らして十分に有望である場合、予測モジュール１０８は、８２８で予測アルゴリズムを実行して、ユーザを関係させるための最善の戦略を決定する。予測アルゴリズムは、この決定を行うに際して様々な戦略を評価することができる。様々な評価される戦略は、任意の数の点において固有であってよい。例えば、それらの戦略は、ユーザとやりとりするのに使用されるメディア、メッセージコンテンツ、コミュニケーションのタイミング、または結果を改善するために変更されることの可能なコミュニケーションの任意の他の局面において異なりうる。

【0098】

[0108] ８３０で、最善であると判定される戦略が、ユーザを関係させるのに使用される。８３２で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのウェブ・ブラウジング・アクティビティを叙述する追跡データを獲得する。８３４で、エンゲージメントサーバ１０２は、この追跡データを使用して、エンゲージメントへのユーザの反応を判定する。図示されていないが、ユーザをエージェントによってチャットインターフェース１６６を介して関係させる場合には、エンゲージメントへのユーザの反応を判定するために、８３４で、ユーザまたはエージェントによって送信されたチャットコミュニケーションを分析することもできる。加えて、この場合には、エージェントは、エージェントの印象を指示するコミュニケーションを送信することもできる。これらのコミュニケーションは、エージェント通知チャネルを使用してエンゲージメントサーバ１０２へ送信することができ、エンゲージメントへのユーザの反応をさらに判定するために、エンゲージメントサーバ１０２において分析することができる。

【0099】

[0109] ８３６で、エンゲージメントサーバ１０２は、ライブラリ１１２内のユーザプロフィールにアクセスし、エンゲージメントへのユーザの反応に関する情報を追加することによってユーザプロフィールを更新する。この情報は、中でも特に、エンゲージメントの一部として提供されたコンテンツとのユーザのインタラクション、ユーザを支援した任意のエージェントの識別情報、およびエンゲージメントによりクライアントが求める帰結、例えば、販売、寄付、次のコミュニケーションの予定、または任意の他の帰結が得られたかどうかを指示することができる。

【0100】

[0110] ８３８で、インタラクティブプロセスが開始する。このプロセスの間に、エンゲージメントサーバ１０２は、キャンペーンの一部として関係させるための追加ユーザを識別するために、ユーザのファースト・ホップ・コンタクト（ユーザの「仲間」）のプロフィールを見直す。８３８に示すように、予測モジュールは、ライブラリ１１２内のユーザのプロフィールからの情報、およびユーザの仲間のプロフィール中の情報にアクセスする。キャンペーンへのユーザの仲間の反応を予想するために予測アルゴリズムが実行される。予想は、キャンペーンコンテンツを提供するための様々な候補戦略別の予想を含むことができる。これらの候補戦略は、８２８に記載される、ユーザに関して評価された同じ候補戦略の一部または全部を含むことができる。候補戦略は、コンテンツを提供するためのメディア、コンテンツを提供するためのエージェントの使用、使用されるメッセージ、情報、画像、タイミング、表示位置、もしくはキーワードに基づいて、または任意の他のやり方で差別化することができる。戦略を評価する際に、予測モジュールによって生成される予測情報は、販売または反応性の尤度を含むことができる。例えば、特定の戦略を使用してユーザの仲間を関係させた帰結を予測する際に、予測モジュールは、ユーザの仲間が、小口の購入をすることに決める尤度、中程度の購入の尤度、および大口の購入の尤度を計算することができる。

【0101】

[0111] 評価される戦略のうちの１つまたは複数は、ユーザの仲間に、ユーザの直近のエンゲージメントについて知らせることを伴いうる。仲間に過去のエンゲージメントについて知らせることは、中でも特に、仲間へメッセージを送信すること、またはユーザもしくは仲間のソーシャル・ネットワーキング・ページ上に情報を投稿することを伴いうる。メッセージを配信するために選択されるメディアに関わらず、このコンテンツは、ユーザがクライアントの製品またはサービスに興味を持っていることを示唆するのに使用することができる。メッセージは、クライアントに関する追加情報、クライアントへのリンクおよびクライアントのインタラクティブアプリケーション１６２をダウンロードするためのリンクを含むことができる。

【0102】

[0112] ユーザのエンゲージメントにより販売その他の成功した帰結が得られた事例においては、コンテンツはその帰結を記述することができる。さらに、８３８で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザの仲間のプロフィール情報を使用して、その仲間がクライアントによって実施された任意の現在もしくは過去のキャンペーンに反応を示したことがあるかどうか、またはクライアントから製品を購入したことがあるかどうか判定することができる。仲間が反応を示したことがあり、または製品を購入したことがある場合には、ユーザにクライアントに関する意見またはコメントを提供するようこれらの仲間に求めるやり方で、これらの仲間に、ユーザについてのクライアントのエンゲージメントについて知らせることができる。

【0103】

[0113] ８４０で、エンゲージメントサーバ１０２は、８３８で獲得された予測結果を使用して、ユーザの仲間をクライアントのキャンペーンの一部として関係させるべきかどうか判定する。エンゲージメントサーバ１０２が、仲間を関係させるべきではないと判定した場合、エンゲージメントサーバ１０２は、８４２で、８２８での予測がまだ行われていない他のユーザの仲間のための次の未評価のプロフィールがあるかどうか判定する。予測がまだ行われてない次の仲間がいる場合には、８４４で次のユーザの仲間が考察され、この仲間の予測評価が、８３８で、最初に評価されたユーザの仲間について前述したのと同じやり方で開始する。あるいは、ユーザの残りの仲間がいない場合には、プロセスは８０４に戻り、それによって、プロセスを引き続き実行することが可能になる。このようにして、新しいコンテンツ、戦略、およびクライアント選好が提供される際に、または新しいクライアントキャンペーンが開始するときに、エンゲージメントサーバ１０２の機械学習アルゴリズムおよび予測パラメータが更新されるように、また、これらのソーシャルネットワーキング参加者をターゲットとする可能性が再評価されるように、ユーザおよびユーザの仲間に関する追加データを獲得することができる。

【0104】

[0114] ８４０に戻って、エンゲージメントサーバ１０２が、仲間をキャンペーンの一部として関係させるべきであると判定した場合、エンゲージメントサーバ１０２は、次いで、仲間にユーザのエンゲージメントについて知らせるべきかどうか判定する。エンゲージメントサーバ１０２が仲間にこれを知らせるべきであると判定した場合、プロセスは、８４６の前に、８４２および８４４に進む。そうでない場合、プロセスは８４６に進む。

【0105】

[0115] ８４３で、エンゲージメントサーバ１０２はユーザの仲間に、ユーザのエンゲージメントについて知らせる。この情報を提供するために、エンゲージメントサーバ１０２は、クライアントのソーシャル・ネットワーキング・アカウントおよびアカウントによって提供されるソーシャルネットワーキング通信チャネルを使用する。８４４で、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１０２は、８４２で提供されるコミュニケーションが成功した場合に、ユーザの仲間がクライアントのキャンペーンと関係することができるように、ユーザの仲間に追加情報またはコンテンツを提供する。この追加コンテンツは、クライアントにアクセスし、またはクライアントと結びつくためのリンク、クライアントのインタラクティブアプリケーション１６２をダウンロードするためのリンク、またはクライアントのウェブサイトへのリンクを含むことができる。８４６で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザの仲間とやりとりするのにエージェントを使用すべきかどうか決定した。エンゲージメントサーバ１０２が、エージェントコミュニケーションを用いるべきではないと判定した場合、８４８で、エージェントが関与しない最善のエンゲージメント戦略が選択される。また８４８では、選択された戦略を使用してユーザの仲間を関係させる。また、ユーザの仲間がクライアントのインタラクティブアプリケーション１６２をダウンロードしている場合、仲間のエンゲージメントへの反応は、仲間のウェブブラウザ内のクッキーによって蓄積されるウェブ・ブラウジング・データを使用して追跡される。続いて、８４９で、ユーザの仲間のプロフィールが、仲間にターゲットを絞ったエンゲージメントおよびエンゲージメントにおいて使用される戦略を叙述するように更新される。また、仲間の戦略への反応を叙述する任意の獲得されたデータも、仲間のプロフィールに追加することができる。８４９で、プロフィールを更新した後で、エンゲージメントサーバは、ステップ８４２、およびすでに説明した反復プロセスにおける後続の手順を再実行する。

【0106】

[0116] ８４６の判定に戻って、エンゲージメントサーバ１０２が、エージェントがユーザの仲間とやりとりすべきであると判定した場合、８４８で、エージェントが関与する最善のエンゲージメント戦略を決定するために予測モジュールアルゴリズムが実行される。ここでは、最善のエンゲージメント戦略を決定することは、ユーザの仲間を関係させるのに最適なエージェントを選択することを伴いうる。上述のように、最適なエージェントを選択することは、利用可能な各エージェントの履歴成績を評価することによって行われうる。８４８で分析されるエージェント成績の尺度は、ユーザの仲間と同じ人口統計層またはグループに属するターゲットユーザを関係させる際の個別エージェントの履歴成績を叙述することができる。

【0107】

[0117] ８５１で、ユーザの仲間を、選択されたエンゲージメント戦略に従って選択されたエージェントによって関係させる。８５２で、エンゲージメント戦略へのユーザの仲間の反応が追跡される。前述のように、チャットエンゲージメントへのソーシャルネットワーキング参加者の反応を、参加者のウェブブラウザ上にインストールされたクッキーを使用して追跡することができる。反応は、エージェント通知チャネルを介してエンゲージメントサーバ１０２に提供されるエージェント入力を使用することを含めて、他のやり方でも追跡することができる。８５６で、ユーザの仲間のプロフィールが、仲間をターゲットとするのに使用されたエンゲージメント戦略を叙述する情報で更新される。プロフィールは、ターゲットとされたエンゲージメントへの仲間の反応を指示する情報でも更新される。続いて、プロセスは戻って８０４に進み、その時点から、プロセスは、同じソーシャル・ネットワーキング・ユーザまたは任意の他のソーシャル・ネットワーキング・ユーザに関して無限に反復される。

【0108】

[0118] 図９に、本明細書で開示する技法のいくつかに従って、エンゲージメントサーバ１０２によって行われうる別の一連の動作の例を示す。図９の動作の例は９０２から開始する。９０２で、エンゲージメントサーバ１０２は、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２において登録され、記憶されたソーシャル・ネットワーク・アカウントを介して制御されるクライアント・ファン・ページを維持する。エンゲージメントサーバ１０２は、ファンページを維持するためにソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２へ情報を送信する。ファンページは、クライアントユーザ、または訪問者が、クライアントとやりとりし、相互に働きかけるためのインタラクティブアプリケーション１６２をダウンロードすることを可能にする機能を含む。エンゲージメントサーバ１０２は、インタラクティブアプリケーション１６２のダウンロードを選択する任意の訪問者またはユーザへコードをアップロードするように構成することができる。

【0109】

[0119] ９０４で、任意のユーザがインタラクティブアプリケーション１６２のダウンロードを開始したことに応答して、エンゲージメントサーバ１０２は、ダウンロード側ユーザが許可トークンを付与するよう要求する。許可トークンは、付与されると、エンゲージメントサーバ１０２が、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２に記憶されている、ユーザに関する任意の非公開ソーシャルネットワーキング情報にアクセスすることを可能にする。付与されるトークンは、エンゲージメントサーバ１０２が、ダウンロード側ユーザのアカウントを介して提供されるソーシャルネットワーキング通信チャネルにアクセスすることも可能にする。

【0110】

[0120] ９０６で、９０４の要求に応答してトークンが付与された後で、エンゲージメントサーバ１０２は、付与されたトークンを使用して、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２において記憶され、トークン保持者に供与されうる付与側ユーザに関する任意の非公開情報にアクセスする。また９０６では、エンゲージメントサーバ１０２は、クライアントのインタラクティブアプリケーション１６２へダウンロードしたユーザごとのユーザプロフィールを開始する。これらのユーザのいずれかに関するソーシャルネットワーキング情報がソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２によって供与される場合、その情報は、情報が対応するユーザのプロフィールに記憶される。

【0111】

[0121] ９０８で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザプロフィールおよび履歴データを分析して、チャット勧誘に反応する可能性の最も高いユーザ（または複数のユーザ）を判定する。次いで、９０９で、予測モジュール１０８が、クライアントのエージェントの各々を個別に分析し、ユーザを関係させるべきエージェントを選択する。この段階において、特定エージェントの各分析は、そのエージェントがチャットコミュニケーションを介してユーザをうまく関係させる尤度を予測することを伴いうる。エージェントの成功の尤度を予測し、成功する可能性の最も高いエージェントを選択する際に、予測モジュールは、ユーザのプロフィール内の情報、履歴データ、およびライブラリ１１６内のエージェント履歴成績データを評価することができる。

【0112】

[0122] ９１０で、エンゲージメントサーバ１０２は、選択されたエージェントへユーザに関する情報を送信する。この送信を行うために、エンゲージメントサーバ１０２は、通信モジュール１１４およびエージェント通知チャネルを用いる。エージェントは、どのようにしてユーザと最適にやりとりすべきかに関して情報に基づく意思決定を行うために、エンゲージメントサーバ１０２によって提供される情報を使用することができる。９１２で、エージェントがチャット挨拶を送信することによってユーザを関係させた後で、エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザへエージェントに関する情報を送信する。この情報は、エージェントの名前、所在地、専門知識、またはクライアントがターゲットとされるユーザに提供するよう選択する任意の他のエージェント情報を含むことができる。

【0113】

[0123] ９１４で、エンゲージメントサーバ１０２は、チャット・コミュニケーション・チャネルを監視して、ユーザがエージェントのエンゲージメント試行に反応したかどうか判定する。エンゲージメントが成功しない場合、エンゲージメントサーバ１０２は、９１５に示すように、無反応を反映するようにターゲットとされるユーザのプロフィールを更新する。エンゲージメントサーバ１０２は、エージェントによって行われた失敗したエンゲージメント戦略およびエンゲージメント試行の任意の数の局面を叙述する情報をプロフィールに追加する。この場合には、図３に、９１４の後に続く９０８への戻り、および９０８の後に続く手順で指示するように、エンゲージメントサーバは引き続き、チャット勧誘へのユーザ反応を周期的に予測し、チャットエンゲージメントのターゲットを選択されたユーザに絞り、ユーザに関する情報を蓄積し、データおよび予測に基づいてユーザを関係させる。

【0114】

[0124] しかし、９１４で、ユーザがチャットエンゲージメントに反応したと判定される場合には、エンゲージメントサーバ１０２は次いで、９１６に示すように、エージェント端末１７２とユーザ端末１６８との間のチャットコミュニケーションを中継する。前述のように、エンゲージメントサーバ１０２は、中継されるあらゆるチャットコミュニケーションを分析し、記憶することができる。この分析の一部として、予測モジュール１０８は、ユーザの意向をモデル化し、ユーザの反応性またはチャットエンゲージメントの帰結に関する一連の予測を行うことができる。

【0115】

[0125] ９１８に示すように、エンゲージメントサーバ１０２は、チャットエンゲージメントへのユーザの反応を追跡する。ユーザの反応は、ユーザのウェブブラウザ内で実行されるクッキーによって蓄積されるウェブ・ブラウジング・データを使用して判定することができる。また反応は、エージェント通知チャネルを介してエージェントによって提供される情報のみならず、またはこの情報に加えて、チャット会話中にユーザによってなされるコミュニケーションに基づいて判定することもできる。

【0116】

[0126] ９２０で、エンゲージメントサーバ１０２は、予測モジュール１０８に、ライブラリ１１２内のユーザのプロフィールからの情報を提供する。この情報は、チャットエンゲージメントへのユーザの反応を叙述する情報を含みうる。同時に、予測モジュール１０８は、クライアントコンテンツ、広告、および情報のライブラリ１３８、ならびにユーザのファースト・ホップ・コンタクトのいずれかのためのプロフィール情報にもアクセスすることができる。９２２で、予測モジュール１０８は、予測アルゴリズムを使用して情報を分析することにより、ユーザから所望の反応を引き出す可能性の最も高いクライアントコンテンツを予測する。

【0117】

[0127] また予測アルゴリズム９２２は、ユーザが関与しているチャット会話に参加するよう求める勧誘に反応を示す可能性の最も高いユーザのソーシャルネットワーキング仲間も識別する。ユーザの仲間に関する予測は、各仲間に関するいくつかの異なる尤度を計算することを伴いうる。例えば、任意の１人の仲間について、予測アルゴリズムを使用して、ユーザが仲間を会話に勧誘することに同意する尤度、勧誘された場合に仲間が参加することになる尤度、および仲間の参加が、クライアントにとっての会話の帰結を悪化させる（例えば、仲間が参加しなければ発生していたはずのユーザの購入を遅らせる）、または改善する（例えば、仲間が参加しなければ発生しなかったはずのユーザの購入を行わせる）ことになる尤度を計算することができる。これらの尤度の組み合わせに基づいて仲間の各々について累積スコアを計算することができ、累積スコア順にユーザの仲間をランク付けすることができる。次いで、最高累積スコアを有する１人または複数の仲間を個別に評価することができる。仲間を個別に評価することは、仲間の累積スコアを、クライアント選好のためのライブラリ内に記憶された閾値スコアと比較することによって行うことができる。その累積スコアが閾値を上回る任意の仲間を、チャット会話に推奨される仲間を勧誘するようユーザを促すためにユーザに推奨することができる。

【0118】

[0128] ９２４で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、ユーザのコンピュータへ３者チャット勧誘機能情報を送信する。送信された情報は、ユーザのチャットインターフェースにおいて勧誘機能を表示させる。この機能は、ユーザが、友達または仲間を、エージェントとのチャット会話に参加するよう勧誘することを可能にする。９２６で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、ユーザへ情報を送信する。ユーザの端末において、この情報は、チャットインターフェースに、ユーザが推奨される仲間のうちの１人または複数をチャット会話に勧誘するよう勧める提起を表示させる。

【0119】

[0129] ９２８で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、９２２でエンゲージメントサーバの予測モジュールによって前に選択されたコンテンツについてエージェントに知らせる情報を送信する。このコンテンツ情報は、コンテンツオプションを、エージェントのインターフェースにおいて応対エージェントに表示させる。コンテンツオプションは、エージェントがユーザに対して、エージェントの選択で、エンゲージメントモジュールによって選択されたコンテンツのいずれかを提示することを可能にする。

【0120】

[0130] ９３０で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、コンテンツがエージェントによって選択されたかどうか判定するために、エージェントからのコミュニケーションを調べる。コンテンツが選択された場合、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、エージェントによって行われた選択に基づき、選択されたコンテンツをユーザへ送信する。選択されたコンテンツの送信は９３２に示されている。

【0121】

[0131] ９３４で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、ユーザ端末からなされる送信を監視し、仲間の勧誘要求がユーザによって行われたかどうか確かめる。勧誘要求が受信されず、チャット会話が続く限り、エンゲージメントサーバ１０２は、ステップ９４８～ステップ９５４およびステップ３３４を反復して実行する。ステップ９４８～ステップ９５４を、以下でより詳細に説明する。

【0122】

[0132] しかし、９３４で、それ、勧誘が受信され、エンゲージメントサーバは、９３６で、被勧誘者を決定する。９３８で、エンゲージメントサーバ１０２は、ライブラリ１１２を評価して、被勧誘者のためのプロフィールが存在するかどうか判定する。プロフィールが存在する場合、エンゲージメントサーバの通信モジュール１１４は、被勧誘者のプロフィールからの関連情報を応対エージェントへ送信する。この情報は、被勧誘者の名前、年齢、興味、背景、居住地に関する情報、または、被勧誘者およびユーザとのコミュニケーション中にクライアントのキャンペーンの目標を促進する際に応対エージェントを潜在的に支援しうるはずの任意の他の情報を含むことができる。９４０で、ライブラリ１１２に被勧誘者プロフィールが存在しない場合、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュールは、被勧誘者に、クライアントとやりとりするためのモバイルアプリケーション１６２をダウンロードするよう求めるための情報を送信する。

【0123】

[0133] ９４２で、被勧誘者がアプリケーション１６２のダウンロードを要求した後で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、被勧誘者のコンピュータにアプリケーションコードをダウンロードし、被勧誘者からトークンを獲得する。ここでは、トークンは、トークンがユーザから獲得された、９０６に記載されるプロセスと同様のやり方で獲得される。９４２でさらに示すように、トークンが獲得されると、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、トークンを使用して、被勧誘者のソーシャル・ネットワーク・アカウントと結びついた、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２に記憶されたソーシャルネットワーキング情報にアクセスする。

【0124】

[0134] 被勧誘者のアカウントからソーシャルネットワーキング情報が獲得された後で、エンゲージメントサーバ１０２は、９４４に示すように、被勧誘者のプロフィールを作成し、記憶する。プロフィールは、ライブラリ１１２に記憶され、ソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２から獲得される被勧誘者に関するソーシャルネットワーキング情報を含むように開始される。被勧誘者プロフィールに被勧誘者に関する追加情報を保存することができる。この追加情報は、中でも特に、被勧誘者のチャット会話への勧誘を叙述する情報、被勧誘者が勧誘に反応を示したことを指示する情報、または勧誘の時点で会話に参加していたエージェントおよびユーザを識別する情報を含むことができる。９２６で被勧誘者がユーザに提起された場合、被勧誘者プロフィールは、予測モジュールが９２２でユーザに提起されるべき被勧誘者を選択したときに使用された予測モジュールアルゴリズムまたは予測パラメータに加えて、この事実も指示することができる。

【0125】

[0135] ９４６で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュール１１４は、上述したように、被勧誘者プロフィールからの情報を送信する。９４８で、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュールは、エージェント・チャット・インターフェース１７６と、ユーザ・チャット・インターフェース１６６と、被勧誘者が存在する場合には、参加被勧誘者のチャットインターフェースとの間でチャットコミュニケーションを中継する。いずれかの当事者が会話へチャットテキストを送信すると、チャットテキストはエンゲージメントサーバ１０２で分析され、通信モジュール１１４によって、テキストを提供した当事者の指示と一緒に、各当事者のインターフェースにおいて表示するために転送される。チャットテキストのエンゲージメントサーバ１０２による分析に関して前述したように、分析は、チャット会話参加者のいずれかの意向をモデル化すること、およびエージェントによって実施されるコンテンツオプションまたはコミュニケーション戦略に対するこれらのユーザのいずれかの反応性を予測することを含むことができる。

【0126】

[0136] ９５０で、エンゲージメントサーバ１０２は、チャット会話中のユーザおよび（被勧誘者が参加している場合には）被勧誘者のインタラクションおよび行動を追跡し、インタラクションおよび行動に基づいてユーザプロフィールおよび被勧誘者プロフィールを更新する。ここでは、例えば、クッキー１６４を使用して、ユーザまたは被勧誘者がエージェントによって提供される画像またはＵＲＬリンクをクリックしたこと、あるいは、これらの参加者のいずれかかが「ショッピングカート」または購入もしくは取引を実行するためのページを開いたことを検出することができる。また９５０では、ユーザプロフィールおよび被勧誘者プロフィールは、それぞれ、ユーザおよび被勧誘者のインタラクションおよび行動を反映するように更新される。

【0127】

[0137] ９５２で、エンゲージメントサーバ１０２は、チャットコミュニケーション中に販売、購入その他の意図される帰結が得られたかどうか判定する。販売がまだ発生していない場合、エンゲージメントモジュール１０２は、９５３で、会話が終了したかどうか判定する。この判定は、エージェント通知チャネルを介して、エージェントによって提供される入力に基づいて行うことができる。あるいは、判定は、会話に対して当事者間で以前に関連付けられたコミュニケーションの分析に基づいて行うこともできる。

【0128】

[0138] ９５３で、エンゲージメントサーバ１０２が、チャットコミュニケーションが続いていると判定した場合、後続のステップの反復であり、プロセスは９３４へ戻り、９３４およびそれ以降に示すステップが何度も反復される。しかし、エンゲージメントサーバ１０２が、コミュニケーションが終わったと判定した場合には、ライブラリ１１２内のユーザプロフィールおよび（該当する場合には）被勧誘者プロフィールは、９５５で、エンゲージメントから意図される帰結が得られなかったことを反映するように更新される。この場合には、ユーザおよび被勧誘者が後でさらに別のチャットエンゲージメントについて考察されるように、また、さらに別のユーザが、ユーザおよび被勧誘者を関係させることから獲得された情報に基づくチャットを使用してターゲットとされるように、９０８から開始する手順が何度も繰り返される。

【0129】

[0139] ９５２で、エンゲージメントサーバ１０２が、チャットコミュニケーションにより販売その他の所望の帰結が得られたと判定した場合、予測モジュールを使用して、９５４で、被勧誘者またはユーザによって行われた購入に関する情報に反応を示す可能性の最も高いユーザまたは被勧誘者の仲間が識別される。この識別を行うために、予測モジュールは、ユーザまたは被勧誘者のプロフィールを、ライブラリ１１８からの履歴データと共に分析することができる。９５６で、識別された仲間のうちのいずれかが十分に反応を示すと予測される場合、エンゲージメントサーバ１０２の通信モジュールは、識別された仲間とやりとりし、それらの仲間に販売について知らせるためにソーシャルネットワークによって提供される通信チャネルを使用する。

【0130】

[0140] ９５８で、エンゲージメントサーバ１０２は、販売に関する情報への仲間の反応を追跡する。ここでは、反応は、クライアントメンバのリストをスキャンして、仲間が、販売情報の配布の後でチャット会話に参加したかどうか判定することによって追跡することができる。あるいは、販売について知らされた仲間のうちの一部は、すでにチャットに参加し、クライアント・インタラクティブ・アプリケーション１６２をダウンロードしている可能性もある。これらの仲間の場合には、これらの仲間のマシン上にインストールされたクッキーが、反応追跡のための追加情報を提供することができる。また、反応追跡は、ユーザまたは被勧誘者へ送信されたソーシャル・ネットワーキング・メッセージを、これらの参加者がクライアント、購入、またはチャットエンゲージメントについて尋ねられたかどうかに関する指示の有無について分析することによっても行うことができる。

【0131】

[0141] ９６０で、エンゲージメントサーバ１０２は、チャット会話に関する情報を受信するように選択されたユーザまたは被勧誘者仲間ごとに、ライブラリ１１２においてプロフィールを開始し、記憶する。開始されたユーザまたは被勧誘者仲間のための各プロフィールは、チャットコミュニケーションに関する情報への個人の反応を示す情報を記憶する。チャットコミュニケーションに関して知らされたことがあり、そのためのプロフィールがすでに存在する任意のユーザまたは被勧誘者仲間がいる場合には、既存のプロフィールは、ユーザのチャットコミュニケーションに関する情報への仲間の反応を叙述するように更新される。

【0132】

[0142] ９６２で、ライブラリ１１２内のユーザおよび被勧誘者のプロフィールは、チャットコミュニケーションから発生した販売の詳細を反映するように更新される。また、エージェント成績のためのライブラリ１１６も、エージェントによって獲得された成功した帰結の詳細を反映するように更新される。続いて、ユーザおよび被勧誘者が後でさらに別のチャットエンゲージメントについて考察されるように、また、ユーザおよび被勧誘者を関係させることから獲得された情報に基づいて、さらに別のユーザがチャットエンゲージメントのためにターゲットとされるように、９０８から開始する手順が何度も繰り返される。

【0133】

[0143] 図１０は、ライブラリ１１２に記憶されたソーシャル・ネットワーキング・ユーザ・プロフィールの例の簡略化した図である。図１０のプロフィールは、例示のために提供するにすぎず、図１０には、ユーザプロフィールをフォーマットし、使用するための、本開示の範囲内の多くのやり方のうちの１つを示すにすぎない。実際には、本開示の範囲内のユーザプロフィールは、図１０で指定されている機能のいずれも有していなくてもよく、当業者には理解されうるはずの追加的な機能または情報を含んでいてよい。

【0134】

[0144] 図１０には、４つのユーザプロフィール１００２、１００４、１００６、および１００８が示されている。各プロフィールは、名前またはユーザ識別情報１０１０を含む。エンゲージメントサーバ１０２は、名前またはユーザ識別情報１０１０を使用して、プロフィール内の情報を、情報によって記述されるソーシャル・ネットワーキング・ユーザにリンクする。また、１０１２に示すように、各プロフィールは、そのためのプロフィールが獲得されており、使用されるクライアントの名前も含む。クライアント識別子１０１２は、エンゲージメントサーバ１０２が複数のクライアントに代わってキャンペーンを実施するときに予備的に使用することができる。

【0135】

[0145] 図示のように、ユーザプロフィールは、プロフィールによって記述されるソーシャル・ネットワーキング・ユーザに関する個人情報を含むことができる。図１０のユーザプロフィールにおいて、個人情報は、ユーザの年齢、教育レベル、居住地の記述１０１８（農村部、都市部、都市近郊）および興味を含む。前述のように、ユーザプロフィール内の個人情報は、多種多様なソースから獲得することができる。個人情報は、ユーザがクライアント・ファン・ページと結びつき、エンゲージメントサーバが、ユーザがソーシャルネットワーキング仲間に供与している情報にアクセスすることができる場合に獲得することができる。加えて、ユーザがクライアント・モバイル・アプリケーション１６２をダウンロードし、エンゲージメントサーバ１０２にトークンを提供する場合にも、エンゲージメントサーバ１０２は、トークンを使用して、ユーザに関連し、サーバ１５２といったソーシャル・ネットワーキング・サーバにおいて記憶されているいくつかの追加のソーシャルネットワーキング情報を獲得することができる。

【0136】

[0146] ユーザプロフィールは、ユーザのウェブブラウジング行動およびコンテンツインタラクションを追跡することを通じてエンゲージメントサーバ１０２によって学習されたユーザのインタラクションおよび行動も含むことができる。例えば、１０２２に示すように、各ユーザのプロフィールは、プロフィールが記載されているユーザがクライアント・インタラクティブ・アプリケーション１６２を操作する頻度、およびプロフィールが記載されているユーザによって直近に訪問されたウェブページの話題に関する情報を含む。

【0137】

[0147] １０２６に示すように、ユーザプロフィールは、ユーザのファースト・ホップ・コンタクトとのソーシャルネットワーキングの結びつきに関する情報を含むことができる。この情報は、ユーザのファースト・ホップ・コンタクトとクライアントとの間の関係に関する情報を含むことができる。例えば、マイク・ジョンソン（Ｍｉｋｅ Ｊｏｈｎｓｏｎ）のユーザプロフィールは、マイク・ジョンソンが、ソーシャルネットワークを介してユーザ、バド・シュミット（Ｂｕｄ Ｓｃｈｍｉｄｔ）と結びついていることを指示している。バド・シュミットのユーザプロフィールは、バド・シュミットがマイク・ジョンソンと結びついていることを指示している。しかし、バド・シュミットのプロフィールは、マイク・ジョンソンがクライアント、マイクロ・エレクトロニクス（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）から製品を購入したことも指示している。バド・シュミットのマイクロ・エレクトロニクスのキャンペーンへの反応性を計算するに際して、予測モジュール１０８は、その予測を、バド・シュミットのマイクロ製品の購入者との結びつきに照らして調整することができる。

【0138】

[0148] ユーザプロフィール１００２、ユーザプロフィール１００４、ユーザプロフィール１００６、およびユーザプロフィール１００８は、ユーザごとに計算された予測情報１０２４も含む。前述のように、これらの予測は、予測モジュール１０８によって、どの時点においても計算することができ、ユーザプロフィール内の情報が変化する際に、あるいは予想に関連した任意の追加データが、エンゲージメントサーバ１０２によってターゲットとするために選択された他のソーシャル・ネットワーキング・ユーザおよびユーザの他のエンゲージメントから獲得され、または知られる際に周期的に更新することができる。例えば、予想は、ユーザが、高い成功の尤度を有すると予想されたエンゲージメントを無視した後で、またはユーザがエンゲージメントへの反応性を示した後で更新することができる。また予想は、機械学習の前進または予想に影響を及ぼしうるはずのアルゴリズムパラメータの変化を反映するように周期的に更新することができる。予測モジュール１０８は、ユーザのプロフィール内の任意の現在の情報、ライブラリ１１８内の履歴データ、または他のユーザのプロフィール内の情報に基づいて、ユーザのための予測を生成することができる。

【0139】

[0149] エンゲージメントサーバ１０２は、ユーザのプロフィール内の予想を使用して、ユーザをクライアントのキャンペーンの一部として関係させるべきかどうか、また、エンゲージメントのために選択されたユーザをどのように関係させるべきか判定することができる。例えば、エンゲージメントサーバ１０２は、マイク・ジョンソンを関係させることによって高額の売上が発生することになるという計算された尤度に基づき、マイク・ジョンソンは関係させるべきユーザであると判定することができる。エンゲージメントサーバ１０２は、次いで、３つの図示の戦略を分析して、マイク・ジョンソンを関係させるための最善の戦略を決定することができる。広告バナー戦略について予測される相対的に高い成功率に基づき、エンゲージメントサーバ１０２は、広告バナーが最も有利であると判定することができる。

【0140】

[0150] 図１１に、本開示の方法に従って、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザを関係させるのに使用することができる操作の例のいくつかの局面を示す。図１１には、２台のユーザ端末１１０２および１１０４が示されている。ユーザ端末１１０２は、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザ、リック・トッドによって操作される。ユーザ端末１１０４は、ソーシャル・ネットワーキング・ユーザ、ジル・キムによって操作される。図示のように、クライアント・インタラクティブ・アプリケーション１６２が、端末１１０２と、端末１１０４とにインストールされる。前述のように、ダウンロードされるときに、クライアント・インタラクティブ・アプリケーション１６２は、ダウンロード側ユーザの端末においてウェブブラウザ内で実行されるクッキーを伴うことができる。よって、ユーザ端末１１０２およびユーザ端末１１０４は、このようにしてクッキーを動作させるためのコードを実行すると理解されるものとする。よって、ユーザ端末１１０２およびユーザ端末１１０４において、クッキーは、ネットワークチャネルを介してエンゲージメントサーバ１０２へ、インタラクションデータ１１１２、１１１４を送信させる。

【0141】

[0151] 加えて、ユーザ、ジル・キムおよびユーザ、リック・トッドが、ユーザ端末１１０２およびユーザ端末１１０４において、それぞれのソーシャル・ネットワーク・アカウントにログインしている間、ユーザ端末とソーシャル・ネットワーキング・サーバ１５２との間で情報が交換される。このようにして、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２は、リック・トッドのソーシャル・ネットワーク・アカウントおよびジル・キムのソーシャル・ネットワーク・アカウントを更新することができる。ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２からのコミュニケーションは、ジル・キムおよびリック・トッドのファースト・ホップ・コンタクトからのソーシャル・ネットワーキング・コミュニケーションが、端末１１０２および端末１１０４で表示するためにこれらのユーザに提供されることも可能にすることができる。

【0142】

[0152] リック・トッドおよびジル・キムがクライアント・インタラクティブ・アプリケーション１６２をダウンロードしたときに受信されたトークンを使用して、エンゲージメントサーバ１０２は、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２に、これらのユーザに関するソーシャルネットワーキング情報を問い合わせることができる。問い合わせに応答して、ソーシャル・ネットワーク・サーバ１５２は、エンゲージメントサーバ１０２へ、ソーシャルネットワーク情報１１３０を送信する。

【0143】

[0153] エンゲージメントサーバ１０２においては、インタラクションデータ１１１２およびインタラクションデータ１１１４が、ソーシャル・ネットワーキング・データ５３０と共に、ジル・キムのプロフィール１１３２およびリック・トッドのプロフィール１１３４を開始し、更新するのに使用される。図１１には明示されていないが、各ユーザプロフィール１１３２および１１３４は、プロフィールによって記述されるユーザに関する個人情報を記憶する。個人情報１１５２は、年齢層情報（若年、中年、高年）、居住地のタイプ（農村部、都市部）、およびユーザ性別情報を含む。ユーザプロフィール情報は、ユーザの個人情報に基づいてユーザプロフィールのタイプ１１５３別に要約される。図示のように、各ユーザのプロフィールタイプ１１５３は、ＡからＬまでのアルファベットのうちの１つとして表される。プロフィールタイプ１１５３の文字は、１１５８のユーザプロフィール表で説明されるように、各文字がユーザプロフィール情報の一意の組み合わせにマップするように割り当てられる。

【0144】

[0154] エンゲージメントサーバ１０２は、エージェントの成績プロフィールおよび予想のためのライブラリ１１６を含むものとしても示されている。図示のように、ライブラリ１１６は、各エージェントの履歴販売成績を記述するためのスコア集合を記憶する。エージェントのスコア集合内の各個別スコアは、スコアにインデックス付けされた特定のプロフィールタイプ内で分類されたユーザを関係させる際のエージェントの成功を指示する。例えば、エージェントＡＢは、プロフィールタイプＫのユーザに関して２８のスコアで評価されているものとして示されている。この特定のスコアは、都市部に住む高年女性であるユーザを関係させる際のエージェントＡＢの履歴有効性を指示する。プロフィールグループＫのユーザに関して、エージェントＡＢは、エージェントＣＤ（１８）より高いスコア（２８）を有する。この高いスコアは、エージェントＡＢが、高年の都市部の女性を関係させる際に、使用中の評価基準に基づき、エージェントＣＤよりも優れた履歴成績を有することを指示する。

【0145】

[0155] 図１１には、戦略モジュール１２０（図１１には戦略モジュール１２０が示されていない）が、ジル・キムとリック・トッドの両方をチャットコミュニケーションに関係させるべきであると判定している状況が示されている。１１４２および１１４４における強調表示、影付きの囲み、および破線は、これら２人の選択されたユーザを関係させるためのエージェントを選択するのに使用される意思決定プロセスを示すものである。リック・トッドを関係させるエージェントを選択するために、１１４４に示すように、戦略モジュール１２０は、リック・トッドのユーザプロフィール１１３４を評価し、リック・トッドはタイプ「Ｂ」ユーザとして分類されていると判定する。この判定に基づき、戦略モジュール１２０は、タイプＢユーザを関係させる際のエージェント履歴成績に基づいて各エージェント成績プロフィールを評価する。戦略モジュール１２０はエージェントＣＤを選択する。というのは、このエージェントがタイプＢユーザに関して最高スコアを有するエージェントだからである。戦略モジュールは、高年の都市部の女性として、タイプＫユーザとして分類されているジル・キムに関しても同様の分析を行う。ジル・キムを関係させるためにエージェントＧＨが選択される。というのは、ＧＨがタイプＫユーザに関して最高スコアを有するからである。

【0146】

[0156] 戦略モジュールによるエージェントＣＤおよびエージェントＧＨの選択に応答して、通信モジュール１１４は、これらの選択されたエージェントのコンソールへコマンドを送信する。コマンドは、エージェント通知チャネルを介して送信され、エージェントＣＤおよびエージェントＧＨに、それらのエージェントが、それぞれ、リック・トッドおよびジル・キムとやりとりしようと試みるべきであると知らせる。これらのコマンドの各々は、ユーザのプロフィールからの情報も伴いうる。エージェントがユーザを関係させようと試みる前にユーザプロフィール情報を提供することによって、エージェントは、ユーザ反応を引き出す尤度を高めるようにユーザとのコミュニケーションをより適切にパーソナル化し、カスタマイズすることができるはずである。続いて、リック・トッドを関係させるコマンドに応答して、エージェントＣＤは、リック・トッドにアドレス指定されたエンゲージメントメッセージを生成し、次いで、そのメッセージをネットワークチャネル上でエンゲージメントサーバ１０２へ送信する。加えて、エージェントＧＨは、ジル・キムにアドレス指定されたエンゲージメントメッセージを生成し、そのメッセージを、同じネットワークチャネルを使用してエンゲージメントサーバへ送信する。これらのメッセージは、通信制御モジュールにおいて受信される。通信制御モジュールは、メッセージを分析し、メッセージを叙述するデータを記録し、データをユーザプロフィール１１３２およびユーザプロフィール１１３４に記憶し、メッセージを、ネットワークチャネルを経由してリック・トッドおよびジル・キムへ転送する。

【0147】

[0157] 上述の方法、システム、機器、実装形態、および実施形態は例である。様々な構成は、様々な手順または構成要素を、適宜、省略し、代用し、または追加することができる。例えば、代替の構成において、方法を、記述したのと異なる順序で実行することもでき、かつ／または様々な段を追加し、省略し、かつ／もしくは組み合わせることもできる。また、ある構成に関して記述した機能を、様々な他の構成において組み合わせることもできる。これらの構成の異なる局面および要素を同様のやり方で組み合わせることもできる。また、技術は進歩し、よって、要素の多くは例であり、本開示または特許請求の範囲を限定するものではない。

【0148】

[0158] 説明においては、（実装形態を含む）構成の例の十分な理解を提供するために具体的詳細が示されている。しかし、構成は、これらの具体的詳細なしでも実施することができる。例えば、周知の回路、プロセス、アルゴリズム、構造、および技法は、これらの構成を不明瞭にすることを回避するために、不要な詳細なしで示されている。本明細書は、構成の例を提供するにすぎず、特許請求の範囲、適用性、または構成を限定するものではない。むしろ、これらの構成の以上の説明は、当業者に、記載の技法を実装するための実施可能要件を提供するものである。本開示の趣旨または範囲を逸脱することなく、各要素の機能および配置に様々な変更を加えることができる。

【0149】

[0159] また、構成は、流れ図またはブロック図として示されるプロセスとしても説明することもできる。各図は各動作を順次的なプロセスとして記述しうるが、動作の多くは、並列に、または同時に行うことができる。加えて、動作の順序を並べ替えることもできる。プロセスは、図に含まれていない追加的なステップを有しうる。さらに、方法の例は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはこれらの任意の組み合わせによって実施することができる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコードとして実施される場合、必要なタスクを実行するプログラムコードまたはコードセグメントは、記憶媒体といった非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶することができる。プロセッサは前述のタスクを実行することができる。

【0150】

[0160] いくつかの構成の例を説明したが、様々な改変、代替構成、および均等物を、本開示の趣旨を逸脱することなく使用することができる。例えば、上記の要素は、他の規則が本発明の適用に優先し、またはそれ以外に本発明の適用を変更しうる、より大規模なシステムの構成要素とすることもできる。また、いくつかのステップを、上記要素が考察される前に、上記要素が考察されている間に、または上記要素が考察された後で開始することもできる。したがって、上記の説明は特許請求の範囲を定めるものではない。

【0151】

[0161] 「ｃａｐａｂｌｅ ｏｆ（～が可能な）」、「ａｄａｐｔｅｄ ｔｏ（～するように適応した）」、または「ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ ｔｏ（～するように構成された）」の使用は、追加的なタスクまたはステップを行うように適応した、または構成された機器を排除しない、開放的、包含的な言葉を意味するものである。加えて、「ｂａｓｅｄ ｏｎ（～に基づく）」の使用も、１つまたは複数の記載される条件または値「に基づく」プロセス、ステップ、計算、または他の動作が、実際には、記載の条件または値以外の追加的な条件または値に基づくものとすることもできるという点で、開放的、包含的であることを意味するものである。本明細書に含まれる見出し、リスト、および付番は、説明を容易にするためのものにすぎず、限定を意味するものではない。

【0152】

[0162] 本発明の主題はその具体的実施形態に関連して詳細に説明されているが、当業者は、以上の説明の理解を得れば、そうした実施形態への変更、その変形、およびその均等物を容易に作り出すことができることが理解されるであろう。したがって、本開示は、限定ではなく例示のために提示されているものであり、当業者には容易に明らかになるはずの、本発明の主題に対するそうした改変、変形、および／または追加を含めることを除外するものではないことを理解すべきである。
以下に本願発明の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
コンピューティング機器によって送信され、ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上でソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースを提供するのに使用されるソーシャル・ネットワーク・アプリケーション情報を送信するステップと、
前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースが関与するインタラクションを叙述する情報を受信するステップと、
前記受信された情報に基づいて、コンピューティング機器によって生成されるインタラクションデータを生成するステップと、
前記生成されたインタラクションデータに基づいて、前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを介してコンテンツを提供することに反応して発生する帰結の尤度を予想するステップと、
前記予想された尤度に基づく、前記コンテンツを選択的に提供するためのインタラクション戦略を導出するステップと、
前記インタラクション戦略を叙述する情報を含み、前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上で、前記インタラクション戦略に従って前記コンテンツを提供するのに使用されるコンテンツ情報を送信するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。
［Ｃ２］
情報を受信するステップは、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームの第１のメンバに関連した情報であって、
前記第１のメンバの前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースとのインタラクションを追跡すること、または
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを利用している間に前記第１のメンバによって提供される情報にアクセスすること
によって獲得される、前記第１のメンバに関連した前記情報を獲得するステップ
を含む、Ｃ１に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ３］
情報を受信するステップは、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームによって円滑化されるアクティビティを含む、前記第１のメンバのソーシャル・ネットワーキング・アクティビティを叙述する情報にアクセスするステップ、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームから離れて行われる前記第１のメンバのウェブ・ブラウジング・アクティビティを追跡するステップ、または
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームから離れて行われる前記第１のメンバの購入アクティビティを追跡するステップ
を含む、Ｃ１に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ４］
複数の帰結の尤度を予想するステップは、前記第１のメンバに関連した前記獲得されたに基づいて、前記第１のメンバに前記コンテンツを提供した後で発生する売買の帰結の尤度を予想するステップ、を含む、Ｃ３に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ５］
インタラクションデータを生成するステップは、
ブラウジング特性を叙述するデータを生成するステップ、または消費者傾向を叙述するデータを生成するステップ
を含む、Ｃ２に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ６］
複数の帰結の尤度を予想するステップは、 ターゲットとされる反応が、前記コンテンツを第１のやり方で提供することにより得られる第１の尤度を推定するステップと、
ターゲットとされる反応が、前記コンテンツを第２のやり方で提供した後で発生する第２の尤度を推定するステップと
を含む、Ｃ１に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ７］
複数の帰結の尤度を予想するステップは、前記コンテンツを第１のやり方で提供した後で発生すると期待されるインタラクション数を予想するステップ、を含む、Ｃ１に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ８］
発生すると期待される前記インタラクション数を予想するステップは、
前記コンテンツを前記第１のやり方で提供した後で発生すると予期される取引数を計算するステップ、または 前記コンテンツを前記第１のやり方で提供した後で発生すると予期される販売量を計算するステップ
を含む、Ｃ７に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ９］
前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースはチャット・コミュニケーション・インターフェースを含み、
前記戦略を導出するステップは、前記コンテンツを前記第１のメンバに宛てることを具体的に決定するステップを含み、
前記コンテンツはチャット勧誘メッセージを含み、前記チャット勧誘メッセージは、前記チャット・コミュニケーション・インターフェースにおいて表示され、応対エージェントとのチャットコミュニケーションを提案する、Ｃ２に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１０］
前記応対エージェントとすべきエージェントを選択するステップであって、前記選択されるエージェントはエージェントのグループの中から選択され、選択するステップは、
前記グループの個別エージェントの特徴、個人特性、経験、専門知識、または履歴販売成績を叙述するエージェント情報を分析するステップと、
前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報を分析するステップと、
前記分析されたエージェント情報および前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報に基づいて、前記選択されるエージェントは、前記グループの他のエージェントよりも、前記第１のメンバからの優先された消費者反応を引き出す可能性がより高いと判定するステップと
を含む、前記エージェントを選択するステップ
をさらに含む、Ｃ９に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１１］
前記チャット勧誘メッセージが前記チャット・コミュニケーション・インターフェースにおいて表示された後で、前記第１のメンバの前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとのインタラクションを追跡するステップと、
前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとの前記追跡されるインタラクションに基づいてデータを導出し、記憶するステップであって、前記記憶されるデータは、
前記第１のメンバが前記チャット勧誘メッセージを無視したことを指示し、
前記チャット勧誘メッセージが前記第１のメンバからチャットコミュニケーションを引き出したことを指示し、
前記チャット勧誘が前記第１のメンバによって行われる購入を引き出したことを指示し、
前記チャット勧誘メッセージを記述し、または
前記第１のメンバの前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとの前記追跡されるインタラクションを記述する、
前記データを導出し、記憶するステップと
をさらに含む、Ｃ９に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１２］
前記導出され、記憶されたデータに基づいて前記インタラクション戦略を変更するステップと、
新しいコンテンツ情報を送信するステップであって、前記新しいコンテンツ情報は前記変更されたインタラクション戦略を叙述する情報を含み、前記新しいコンテンツ情報は前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上で新しいコンテンツを提供するのに使用され、新しいコンテンツの提供は前記変更されたインタラクション戦略に従ってなされる、前記新しいコンテンツ情報を送信するステップと
をさらに含む、Ｃ１１に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１３］
前記勧誘は、前記チャット・コミュニケーション・インターフェースを使用して前記応対エージェントと前記第１のメンバとの間のチャットコミュニケーションが行われるチャットセッションを円滑化する、Ｃ９に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１４］
前記応対エージェントに、前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報を提供するのに使用される第１の表示情報を送信するステップ
をさらに含む、Ｃ１２に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１５］
前記応対エージェントから、前記応対エージェントによって選択されたインタラクティブコンテンツを叙述する提起情報を受信するステップと、
前記提起情報に応答してインタラクティブ情報を送信するステップであって、前記インタラクティブ情報は、前記インタラクティブコンテンツを前記第１のメンバに対して表示するのに使用され、前記インタラクティブコンテンツは前記チャット・コミュニケーション・インターフェース上に表示される、前記インタラクティブ情報を送信するステップと
をさらに含む、Ｃ９に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１６］
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームの第２のメンバをターゲットとすることを決定するステップであって、
前記第２のメンバと前記第１のメンバとの間の過去のコミュニケーションを叙述するコミュニケーション情報にアクセスし、前記コミュニケーション情報に基づいて前記第２のメンバをターゲットとすることを決定するステップ、または
前記第１のメンバと前記第２のメンバの両方に共通する所属を叙述する所属情報にアクセスし、前記所属情報に基づいて前記第２のメンバをターゲットとすることを決定するステップ
を含む、前記第２のメンバをターゲットとすることを決定するステップと、
前記第２のメンバをターゲットとすることを決定したことに応答して、前記第２のメンバに追加コンテンツを提供するのに使用される情報を送信するステップと
をさらに含む、Ｃ９に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１７］
前記追加コンテンツは、
前記第１のメンバが関与する進行中のチャット・コミュニケーション・セッションに参加するよう求める勧誘、
過去のチャット・コミュニケーション・セッションに関する情報、
製品、サービス、会社に関する情報、または
前記第１のメンバによって開始された消費者アクティビティに関する情報
を含む、Ｃ１６に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１８］
前記第２のメンバをターゲットとすることを決定するステップは、
前記第２のメンバの前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームとのインタラクションを叙述するデータにアクセスするステップと、
前記第２のメンバのプロフィールを生成するステップであって、家族情報、特徴、人口統計情報、生活様式情報、教育情報、職業情報、選好、嗜好、パターン、行動、または傾向を前記第２のメンバに帰属させるステップを含む、前記プロフィールを生成するステップと、
前記プロフィールに基づいて、売買の帰結が前記第２のメンバに前記追加コンテンツを提供した後で発生する尤度を予想するステップと
をさらに含み、前記第２のメンバをターゲットとすることを決定するステップは、ターゲットとされる売買の帰結が前記第２のメンバに前記追加コンテンツを提供した後で発生する前記予想される尤度にさらに基づくものである、Ｃ１６に記載のコンピュータ実装方法。
［Ｃ１９］
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサに動作を行わせるように構成された命令を含む１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作は、
ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上でソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースを提供するのに使用されるソーシャル・ネットワーク・アプリケーション情報を送信する動作と、
前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースが関与するインタラクションを叙述する情報を受信する動作と、
前記受信された情報に基づいて、コンピューティング機器によって生成されるインタラクションデータを生成する動作と、
前記生成されたインタラクションデータに基づいて、前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを介してコンテンツを提供することに反応して発生する帰結の尤度を予想する動作と、
前記予想された尤度に基づく、前記コンテンツを選択的に提供するためのインタラクション戦略を導出する動作と、
前記インタラクション戦略を叙述する情報を含み、前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上で、前記インタラクション戦略に従って前記コンテンツを提供するのに使用されるコンテンツ情報を送信する動作と
を含む、前記１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を含む、システム。
［Ｃ２０］
情報を受信する動作は、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームの第１のメンバに関連した情報であって、
前記第１のメンバの前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースとのインタラクションを追跡すること、または
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを利用している間に前記第１のメンバによって提供される情報にアクセスすること
によって獲得される、前記第１のメンバに関連した前記情報を獲得する動作
を含む、Ｃ１９に記載のシステム。
［Ｃ２１］
情報を受信する動作は、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームによって円滑化されるアクティビティを含む、前記第１のメンバのソーシャル・ネットワーキング・アクティビティを叙述する情報にアクセスする動作、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームから離れて行われる前記第１のメンバのウェブ・ブラウジング・アクティビティを追跡する動作、または
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームから離れて行われる前記第１のメンバの購入アクティビティを追跡する動作
を含む、Ｃ１９に記載のシステム。
［Ｃ２２］
前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースはチャット・コミュニケーション・インターフェースを含み、
前記戦略を導出する動作は、前記コンテンツを前記第１のメンバに宛てることを具体的に決定する動作を含み、
前記コンテンツはチャット勧誘メッセージを含み、前記チャット勧誘メッセージは、前記チャット・コミュニケーション・インターフェースにおいて表示され、応対エージェントとのチャットコミュニケーションを提案する、Ｃ２０に記載のシステム。
［Ｃ２３］
前記動作は、
前記応対エージェントとすべきエージェントを選択する動作であって、前記選択されるエージェントはエージェントのグループの中から選択され、選択する動作は、
前記グループの個別エージェントの特徴、個人特性、経験、専門知識、または履歴販売成績を叙述するエージェント情報を分析する動作と、
前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報を分析する動作と、
前記分析されたエージェント情報および前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報に基づいて、前記選択されるエージェントは、前記グループの他のエージェントよりも、前記第１のメンバからの優先された消費者反応を引き出す可能性がより高いと判定する動作と
を含む、選択する動作
をさらに含む、Ｃ２２に記載のシステム。
［Ｃ２４］
前記動作は、
前記チャット勧誘メッセージが前記チャット・コミュニケーション・インターフェースにおいて表示された後で、前記第１のメンバの前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとのインタラクションを追跡する動作と、
前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとの前記追跡されるインタラクションに基づいてデータを導出し、記憶する動作であって、前記記憶されるデータは、
前記第１のメンバが前記チャット勧誘メッセージを無視したことを指示し、
前記チャット勧誘メッセージが前記第１のメンバからチャットコミュニケーションを引き出したことを指示し、
前記チャット勧誘が前記第１のメンバによって行われる購入を引き出したことを指示し、
前記チャット勧誘メッセージを記述し、または
前記第１のメンバの前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとの前記追跡されるインタラクションを記述する、
データを導出し、記憶する動作と
をさらに含む、Ｃ２２に記載のシステム。
［Ｃ２５］
機械可読非一時的記憶媒体において有形的に具現化されたコンピュータプログラム製品であって、データ処理装置に動作を行わせるように構成された命令を含み、前記動作は、
ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上でソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースを提供するのに使用されるソーシャル・ネットワーク・アプリケーション情報を送信する動作と、
前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースが関与するインタラクションを叙述する情報を受信する動作と、 前記受信された情報に基づいて、コンピューティング機器によって生成されるインタラクションデータを生成する動作と、
前記生成されたインタラクションデータに基づいて、前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを介してコンテンツを提供することに反応して発生する帰結の尤度を予想する動作と、
前記予想された尤度に基づく、前記コンテンツを選択的に提供するためのインタラクション戦略を導出する動作と、
前記インタラクション戦略を叙述する情報を含み、前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォーム上で、前記インタラクション戦略に従って前記コンテンツを提供するのに使用されるコンテンツ情報を送信する動作と
を含む、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ２６］
情報を受信する動作は、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームの第１のメンバに関連した情報であって、
前記第１のメンバの前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースとのインタラクションを追跡すること、または
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームを利用している間に前記第１のメンバによって提供される情報にアクセスすること
によって獲得される、前記第１のメンバに関連した前記情報を獲得する動作
を含む、Ｃ２５に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２７］
情報を受信する動作は、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームによって円滑化されるアクティビティを含む、前記第１のメンバのソーシャル・ネットワーキング・アクティビティを叙述する情報にアクセスする動作、
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームから離れて行われる前記第１のメンバのウェブ・ブラウジング・アクティビティを追跡する動作、または
前記ソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームから離れて行われる前記第１のメンバの購入アクティビティを追跡する動作
を含む、Ｃ２５に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２８］
前記ソーシャル・ネットワーク・アプリケーション・インターフェースはチャット・コミュニケーション・インターフェースを含み、
前記戦略を導出する動作は、前記コンテンツを前記第１のメンバに宛てることを具体的に決定する動作を含み、
前記コンテンツはチャット勧誘メッセージを含み、前記チャット勧誘メッセージは、前記チャット・コミュニケーション・インターフェースにおいて表示され、応対エージェントとのチャットコミュニケーションを提案する、Ｃ２６に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ２９］
前記動作は、
前記応対エージェントとすべきエージェントを選択する動作であって、前記選択されるエージェントはエージェントのグループの中から選択され、選択する動作は、
前記グループの個別エージェントの特徴、個人特性、経験、専門知識、または履歴販売成績を叙述するエージェント情報を分析する動作と、
前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報を分析する動作と、
前記分析されたエージェント情報および前記第１のメンバに関連した前記獲得された情報に基づいて、前記選択されるエージェントは、前記グループの他のエージェントよりも、前記第１のメンバからの優先された消費者反応を引き出す可能性がより高いと判定する動作と
を含む、選択する動作
をさらに含む、Ｃ２８に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３０］
前記動作は、
前記チャット勧誘メッセージが前記チャット・コミュニケーション・インターフェースにおいて表示された後で、前記第１のメンバの前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとのインタラクションを追跡する動作と、
前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとの前記追跡されるインタラクションに基づいてデータを導出し、記憶する動作であって、前記記憶されるデータは、
前記第１のメンバが前記チャット勧誘メッセージを無視したことを指示し、
前記チャット勧誘メッセージが前記第１のメンバからチャットコミュニケーションを引き出したことを指示し、
前記チャット勧誘が前記第１のメンバによって行われる購入を引き出したことを指示し、
前記チャット勧誘メッセージを記述し、または
前記第１のメンバの前記チャット・コミュニケーション・インターフェースとの前記追跡されるインタラクションを記述する、
データを導出し、記憶する動作と
をさらに含む、Ｃ２８に記載のコンピュータプログラム製品。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】