特許 7488220 キーワードライブラリを生成するためのシステム、検索システム、及びキーワードライブラリを生成するための方法

(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】2024-05-13

(45)【発行日】2024-05-21

(54)【発明の名称】キーワードライブラリを生成するためのシステム、検索システム、及びキーワードライブラリを生成するための方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/015 20230101AFI20240514BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/015

【請求項の数】 19

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2021061493

(22)【出願日】2021-03-31

(65)【公開番号】P2022151399

(43)【公開日】2022-10-07

【審査請求日】2022-04-20

(31)【優先権主張番号】17/210,642

(32)【優先日】2021-03-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 楽天グループ株式会社のホームページ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗｒａｋｕｔｅｎ．ｃｏｍ），２０２０年３月３１日

(73)【特許権者】

【識別番号】399037405

【氏名又は名称】楽天グループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100110135

【弁理士】

【氏名又は名称】石井 裕一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100132883

【弁理士】

【氏名又は名称】森川 泰司

(74)【代理人】

【識別番号】100148633

【弁理士】

【氏名又は名称】桜田 圭

(74)【代理人】

【識別番号】100163452

【弁理士】

【氏名又は名称】南郷 邦臣

(74)【代理人】

【識別番号】100180312

【弁理士】

【氏名又は名称】早川 牧子

(72)【発明者】

【氏名】ジャック テイラー

(72)【発明者】

【氏名】キース トーマ

【審査官】毛利 太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１０－２１１５３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－２３８０９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１６１０８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１３４８８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１０／１００７６５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１３－２５０７１９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１７４８３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－１１２３３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０９７５８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１１／１２２５８３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－０２１３３２（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】

ユーザクエリに基づいてキーワードライブラリを生成するためのシステムであって、
複数の商人ウェブサイトのための複数のキーワードライブラリを格納し、各キーワードライブラリが前記複数の商人ウェブサイトの一つと関連づけられている、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体と、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
前記複数の商人ウェブサイトと関連付けられた検索サイトにおいて、ユーザにより入力された一連のクエリを受信し、
前記非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された前記複数の商人ウェブサイトから、前記ユーザにより入力された前記クエリに応答して、少なくとも一つの商人ウェブサイトを識別し、識別された前記少なくとも一つの商人ウェブサイトに関連する前記キーワードライブラリは、前記ユーザにより入力された前記クエリに関連する少なくとも１つのキーワードを含み、
前記ユーザにより入力された前記クエリに応答して、前記ユーザに、前記識別された少なくとも一つの商人ウェブサイトを含む結果リストを表示し、
前記ユーザが、前記結果リストの前記少なくとも一つの商人ウェブサイトを選択したか否かを決定し、
次のユーザがクエリを入力する前に、
前記ユーザにより入力された前記一連のクエリを追跡し、
各前記クエリに対して返信された前記結果リストの中で前記ユーザが何れかを選択したか否かを含む、前記ユーザの選択した履歴を追跡し、
追跡された前記一連のクエリに基づいて、前記少なくとも一つの商人ウェブサイトについて、複数のキーワードを生成し、
前記少なくとも一つの商人ウェブサイトに関連付けられた前記キーワードライブラリに、生成された前記複数のキーワードを追加する、
システム。

【請求項2】

前記非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、各前記キーワードに関連付けられたタイムスタンプを格納するグラフデータベースである、
請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記プロセッサは、各前記クエリに関連付けられた前記タイムスタンプを追跡し、前記クエリを解析して、現在のイベント、将来のイベント、及び消滅したイベントとする、
請求項２に記載のシステム。

【請求項4】

前記複数のクエリは、前記複数の商人ウェブサイト間で運用するように、前記ユーザにより使用される、
請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記プロセッサは、各商人ウェブサイトと関連する前記キーワードライブラリにおけるパターンを検知する、
請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

前記プロセッサは、前記一連のクエリと複数の前記ユーザの選択した履歴に基づいて、各商人ウェブサイトの前記キーワードライブラリを生成する、
請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

複数の商人ウェブサイトを備え、１以上の商人との取引を求める複数のユーザによりアクセス可能である市場をサポートするコンピュータにより実行される検索システムであって、
選択した商人ウェブサイトの検索結果をユーザ追跡データとして当該システムへ戻す際に、ターゲットとされた用語を備えるユーザクエリの入力を受信する、複数のユーザの入力装置と接続されたユーザ入力収集システムと、
クエリと選択された商人を含む前記ユーザ追跡データを受信しこれらをグラフデータベースに保存し、クエリの検索中に前記ユーザにより選択された商人を追跡し関連付けるようにプログラムされたプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、さらに、前記クエリを、商人のキーワードライブラリ内に格納されたマッチングするキーワードを有する１以上の商人ウェブサイトと、関連付けることにより、ユーザクエリに応答するようにプログラムされ、
選択的なランクが適用された基準に従い、及び／又は前記ユーザクエリの応答において商人ウェブサイトを排除して、各ライブラリ内のマッチングするキーワードを備える商人ウェブサイトのランキングリストを前記ユーザに提供し、
前記商人のキーワードライブラリは、ユーザ追跡データを適用して、前記ライブラリ内に含めるようにキーワードを決定することにより設立され、
前記プロセッサは、ブーストレベルを調整し、前記商人ウェブサイトによりユーザに与えるインセンティブに応じて、各商人ウェブサイトの露出を増加させる、
システム。

【請求項8】

前記プロセッサは、ブースト値を調整してキーワードの応答ランキングを強化し、前記キーワードは、選択されたユーザグループ内のユーザの閾値レベルに適合したインセンティブを、同時に提供する選択された商人と関連付けられた、
請求項７に記載のシステム。

【請求項9】

前記プロセッサは、ユーザの属性情報に基づいて、ブースト値を調整するように構成された、
請求項７に記載のシステム。

【請求項10】

前記インセンティブは、キャッシュバックインセンティブプランを含む、
請求項８に記載のシステム。

【請求項11】

複数の商人ウェブサイトを備え、１以上の商人との取引を求める複数のユーザによりアクセス可能である市場をサポートするコンピュータにより実行される検索システムであって、
選択した商人ウェブサイトの検索結果をユーザ追跡データとして当該システムへ戻す際に、ターゲットとされた用語を備えるユーザクエリの入力を受信する、複数のユーザの入力装置と接続されたユーザ入力収集システムと、
クエリと選択された商人を含む前記ユーザ追跡データを受信しこれらをグラフデータベースに保存し、クエリの検索中に前記ユーザにより選択された商人を追跡し関連付けるようにプログラムされたプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、さらに、前記クエリを、商人のキーワードライブラリ内に格納されたマッチングするキーワードを有する１以上の商人ウェブサイトと、関連付けることにより、ユーザクエリに応答するようにプログラムされ、
選択的なランクが適用された基準に従い、及び／又は前記ユーザクエリの応答において商人ウェブサイトを排除して、各ライブラリ内のマッチングするキーワードを備える商人ウェブサイトのランキングリストを前記ユーザに提供し、
前記商人のキーワードライブラリは、ユーザ追跡データを適用して、前記ライブラリ内に含めるようにキーワードを決定することにより設立され、
前記プロセッサは、商人が予め設定されたインセンティブレベルを満たさない場合、クエリの応答から、商人ウェブサイトを排除するように構成された、
システム。

【請求項12】

複数の商人ウェブサイトを備え、１以上の商人との取引を求める複数のユーザによりアクセス可能である市場をサポートするコンピュータにより実行される検索システムであって、
選択した商人ウェブサイトの検索結果をユーザ追跡データとして当該システムへ戻す際に、ターゲットとされた用語を備えるユーザクエリの入力を受信する、複数のユーザの入力装置と接続されたユーザ入力収集システムと、
クエリと選択された商人を含む前記ユーザ追跡データを受信しこれらをグラフデータベースに保存し、クエリの検索中に前記ユーザにより選択された商人を追跡し関連付けるようにプログラムされたプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、さらに、前記クエリを、商人のキーワードライブラリ内に格納されたマッチングするキーワードを有する１以上の商人ウェブサイトと、関連付けることにより、ユーザクエリに応答するようにプログラムされ、
選択的なランクが適用された基準に従い、及び／又は前記ユーザクエリの応答において商人ウェブサイトを排除して、各ライブラリ内のマッチングするキーワードを備える商人ウェブサイトのランキングリストを前記ユーザに提供し、
前記商人のキーワードライブラリは、ユーザ追跡データを適用して、前記ライブラリ内に含めるようにキーワードを決定することにより設立され、
前記プロセッサは、ユーザ追跡データとは独立して、前記商人のキーワードライブラリに商人名を維持するように構成された、
システム。

【請求項13】

ユーザのクエリに基づいて、キーワードライブラリを生成する方法であって、
非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体により、複数の商人ウェブサイトのための複数のキーワードライブラリを保存し、各キーワードライブラリは前記複数の商人ウェブサイトの一つに関連付けられ、
前記複数の商人ウェブサイトと関連付けられた検索サイトにおいて、ユーザにより入力された一連のクエリを、プロセッサにより受信し、
前記ユーザにより入力された各クエリに応答して、前記ユーザに、前記検索サイトと関連する少なくとも一つの商人ウェブサイトを含む結果リストを、前記プロセッサにより表示し、
前記ユーザが、前記結果リストの中の前記少なくとも一つの商人ウェブサイトを選択したか否かを、前記プロセッサにより決定し、
次のユーザがクエリを入力する前に、
前記ユーザにより入力された前記一連のクエリを、前記プロセッサにより追跡し、
前記ユーザが、各クエリに対して返信された前記結果リストの中で何れかを選択したか否かを含む前記ユーザの選択した履歴を、前記プロセッサにより追跡し、
追跡された前記一連のクエリに基づいて、前記少なくとも１つの商人ウェブサイトについての複数のキーワードを、前記プロセッサにより生成し、
生成された前記キーワードを、前記少なくとも一つの商人ウェブサイトに関連付けられた前記キーワードライブラリに、前記プロセッサにより追加する、
方法。

【請求項14】

各商人ウェブサイトと関連する前記キーワードライブラリにおけるパターンを検知するようことを、さらに含む、
請求項１３に記載の方法。

【請求項15】

ユーザのクエリに基づいて、キーワードライブラリを生成する方法であって、
非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体により、複数の商人ウェブサイトのための複数のキーワードライブラリを保存し、各キーワードライブラリは前記複数の商人ウェブサイトの一つに関連付けられ、
前記複数の商人ウェブサイトと関連付けられた検索サイトにおいて、ユーザにより入力された一連のクエリを、プロセッサにより受信し、
前記ユーザにより入力された各クエリに応答して、前記ユーザに、前記検索サイトと関連する少なくとも一つの商人ウェブサイトを含む結果リストを、前記プロセッサにより表示し、
前記ユーザが、前記結果リストの中の前記少なくとも一つの商人ウェブサイトを選択したか否かを、前記プロセッサにより決定し、
前記結果リストの前記少なくとも一つの商人ウェブサイトを、前記ユーザが選択する前に、前記ユーザにより入力された前記一連のクエリを、前記プロセッサにより追跡し、
前記ユーザが、各クエリに対して返信された前記結果リストの中で何れかを選択したか否かを含む前記ユーザの選択した履歴を、前記プロセッサにより追跡し、
追跡された前記一連のクエリに基づいて、前記少なくとも１つの商人ウェブサイトについての複数のキーワードを、前記プロセッサにより生成し、
生成された前記キーワードを、前記少なくとも一つの商人ウェブサイトに関連付けられた前記キーワードライブラリに、前記プロセッサにより追加し、
ブーストレベルを調整して、各グループのユーザの各商人ウェブサイトの露出を増加させる、
方法。

【請求項16】

ブースト値を調整して、同時にインセンティブを提供する選択された商人と関連付けるキーワードへの応答頻度を強化することを、さらに含む、
請求項１５に記載の方法。

【請求項17】

選択された商人のための前記キーワードライブラリにおけるユーザの属性情報に基づいて、ブースト値を調整することを、さらに含む、
請求項１５に記載の方法。

【請求項18】

各クエリについて、複数の結果をランク付けするための乗数を生成することを、さらに含む、
請求項１５に記載の方法。

【請求項19】

ユーザのインセンティブターゲティングに基づいて、応答ランキングを生成することを、さらに含む、
請求項１５に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電子商取引プラットフォームの商取引の通信を管理するコンピュータ実装ネットワークの新規システム及び方法に関する。より具体的には、本発明は、検索操作を容易にするために、電子商取引ウェブサイトとユーザのクエリ要求とを相互に作用させ選択的にプログラムされたサーバを提供する。

【背景技術】

【0002】

オンライン商取引への関心の高まりにより、この新しい製品／サービスのチャネルは、運用能力及び性能において、新しく劇的に高いレベルとなった。購入者と商人の繋がりが改善されたことにより、電子商取引の体験はより効果的かつシームレスになった。特に成功している取引のプラットフォームの一つは、ネットワークでサポートされているオンラインストアである。このネットワークは、運営施設への投資を最小限にして、複数の商人に、多様な消費者市場との共通アクセスを共有させることができる。広範な電子商取引をサポートする一つのプラットフォームが、Ｒａｋｕｔｅｎ．ｃｏｍのオンライン上に設置されている。他にもプラットフォームはあるが、Ｒａｋｕｔｅｎ．ｃｏｍのプラットフォームは、そのような複数の商人の施設に関連する能力と問題の典型例である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

このような複数商人のプラットフォームの成功にもかかわらず、非生産的なアプローチ、及び遅いまたは不完全な操作に依然として悩まされている操作領域が存在する。コンテンツキュレーション（Contents curation）とは、ビジネスに関連し、その閲覧者にとって価値のある優れたコンテンツを見つけて共有するプロセスのことである。キュレーションとは、応答リストまたは収集物として含められるドキュメントやＷｅｂサイトのＵＲＬなどのアイテムを選択することである。キュレーションは、多くの場合、キーワード、すなわち、ターゲットドキュメントまたは応答サイトとの関連付けによってデジタル的に一致する用語、を使用することにより促進される。簡便で高レベルの観点において、キーワードは、ユーザが入力した検索用語であり、ユーザが特に探しているターゲットドキュメントまたはサイトを見つけるための検索ツールにより使用される。

【0004】

電子商取引プラットフォームは、ユーザの検索用語の使用をほとんど制御することはない。しかし、選択するコンテンツに関連付けられた適切なキーワードを用いて、コンテンツキュレーションを効果的に促進させる。目的は、応答の関連性と再現率の速度を向上させるコンテンツと、キーワードを関連付けることである。実際には、キーワードを含むクエリは、そのキーワードに関連付けられた応答として表示される。例えば、キーワード「ｇｒｏｃｅｒｉｅｓ」を含むクエリは、「Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍ」という応答のトリガとなる。なぜなら、「ｇｒｏｃｅｒｉｅｓ」は、Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍのリンクに関連付けられたキーワードであるからである。

【0005】

過去において、この処理は、検索とターゲット応答との間の良好な連携を提供することを職務とするスタッフにより、選択または更新されたキーワードを用いて、しばしば手動で行われていた。これらの単語を使用して手動により作成されたキーワードとクエリのライブラリは、このライブラリと関連する応答のトリガとなる。

【0006】

キーワードの入力を手動で行って、ターゲットの商人／製品とクエリを関連づける場合、しばしば、問題が発生する。何よりもまず、キーワードを手動で開発してプログラムする時間と労力である。単一のポータル内に複数の商人／店舗が集約するショッピングサイトにとって、この問題は特に深刻である。店舗数が増えると、キーワードの開発とプログラミングに多くの費用がかかる。そして、時間が経過すると、これらのプログラムされたキーワードは、それらの関連性を失う。その他の問題として、不適切にターゲットされたキーワードや、検索にほとんど使用されない用語があるという問題がある。人間のバイアスのため、特定のポータルの店舗のコミュニティ内で、不均衡な検索が頻繁に発生する。

【0007】

更なる問題がしばしば発生する。手動入力では、関連するキーワードを見逃す、又は明らかに関連性のないキーワードを提供し、適切な照会に対する応答がない場合がある。例えば、ユーザは、クエリとして「ＤＳＷ」（Ｄｅｓｉｇｎｅｒ Ｓｈｏｅ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅの店舗の頭文字）を入力し得る。その店舗に関連付けられたキーワードがないと、「ＤＳＷ」の結果はゼロとなり、ユーザと商人は満足できない。

【0008】

他の問題は、再現率に関する。例えば、「ｉｐｈｏｎｅ（登録商標）」のクエリが入力され、キーワードの手動入力に基づく結果として、ｉｐｈｏｎｅの構成部品または関連サービスを含む電子部品のさまざまなアウトレットが列挙され得る。しかし、ｉｐｈｏｎｅのキーとなるアップルコンピュータの小売店のアウトレットが表示されないことがある。これは、プロファイルが狭く、ｉｐｈｏｎｅについてのキーワードが欠落しているか、優先度が低いためである。

【0009】

アフィリエイトネットワーク及び市場属性の性質に応じて、他の問題が生じる。例えば、市場の運営は、ユーザに「キャシュバック」又は同様なインセンティブを提供するという、参加者に対するさまざまなインセンティブプログラムに向けられ得る。これらのインセンティブプログラムは、絶えず変化し、インセンティブを検索する消費者に対する関連付けの関係性をリアルタイムに変更し、再現率を低下させ、ユーザ体験を低下させ、商人への応答を減少させる。

【0010】

前述の問題は、Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍのようなオンライン小売業者を使用して、説明できる。Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍが、現在５％のキャシュバックを提供している場合、ユーザは、Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍに立ち寄ることに非常に興味を持ち、キーワード、例えば「ｇｒｏｃｅｒｉｅｓ」又は「ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ」が使用され、沢山ヒットすることとなる。しかしながら、ほとんど又は全く通知がなければ、Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍは、これらのクエリに対する上位の応答を維持しても、インセンティブをなくし、関連性を失う可能性がある。

【0011】

上記及び他の問題は、手動キーワード入力を使用し、商人のキーワードライブラリを構築するときにそれを使用する際に、しばしば発現する。この問題を理解することにより、以下に詳述する本発明のアプローチの発展に繋がる。

【課題を解決するための手段】

【0012】

プログラム制御キーワード生成アルゴリズムを使用したシステム定義パラメータにより、自動的に生成されるキーワードを使用して、製品検索クエリを実行する、新規の電子商取引システムを以下に提供する。このアプローチの一つの観点は、アフィリエイトネットワークまたは市場のウェブサイトのユーザ追跡データを含むアルゴリズムにおいて、適用される一意のソースデータであることである。システムは、ユーザデータのパターンを抽出及び検出し、関連性と再現率が強化された特定のターゲットのキーワードライブラリを構築するようにプログラム制御されている。

【0013】

様々な発明の特徴に従って、本発明は、アフィリエイトネットワーク及び／又は市場との相互作用に基づいて、商人間で運用するために使用されるクエリを含むユーザデータを収集及び編成するグラフデータベースにアクセスする。キーワードプロセッサは、データマイニングを支援する検索アルゴリズムと、中央のグラフデータベースから抽出されたデータのパターン認識を使用する。操作は、選択した入力の応答又は選択した環境要因の変更に応じて、特定の商人のために生成された新たなキーワードライブラリにより、設定された間隔で定期的に実行、又リアルタイムで管理される。

【0014】

更なる発明の観点は、商人のキーワードデータにより誘発されたクエリから生成されたシステム応答に対する調整制御に関する。そのクエリ及びキーワードに関連付けられている他の商人と比較して、より堅牢な応答をする商人のランクが、ランク付けで増幅される場合、ユーザの選択した履歴から取得されたデータを適応して、特定のクエリに対する複数の応答をランク付けするための乗数を開発する。

【0015】

したがって、本発明の目的は、オンライン環境で選択された商人の検索を促進するキーワードのライブラリを構築及び維持するコストを削減することである。

【0016】

本発明の他の目的は、関連性及び再現率を高める最適化されたプログラミングを用いて、応答性のある商人に対するユーザクエリと接続したキーワードライブラリの識別及び運用管理を促進するための、プログラム制御検索プロセス及びグラフデータベースを提供することである。

【0017】

本発明の他の目的は、様々な商人ベースのインセンティブプログラムを継続的に追跡し、選択的に強化された方法で、１以上の商人とクエリを接続した連携ブースト乗算を実行することである。

【0018】

本発明のさらに他の目的は、グラフデータベースに格納されたクエリ及びそれに対する応答に関するユーザ追跡データから、傾向及び洞察を検出するためのデータマイニングプログラムを提供することである。

【0019】

本発明のさらに他の目的は、システムサーバ、商人ポータル、及びユーザ装置間の通信の帯域幅を低減する電子商取引をサポートするにあたり、強化された検索の実行を管理するコンピュータを提供することである。

【0020】

本発明の上記及び他の目的は、複数のオンラインストアとの取引をサポートする電子商取引ウェブポータルに接続され、それらと相互作用する、選択的にプログラムされたコンピュータシステムを実現することである。コンピュータシステムは、パターン検出において検索アルゴリズムを使用して、商人に関するクエリ及び選択に関連する保存されたユーザデータを処理する。検索アルゴリズムは、既知のものである。

【0021】

このユーザデータに基づいて、システムは、特定のユーザクエリの応答に対する関連性及び再現率を強化する、１人以上の商人と関連付けるキーワードライブラリを開発する。

【0022】

本発明の種々の観点によれば、プログラム制御されたシステムは、商人集団の条件が変化したときの、迅速なライブラリの開発及び更新をサポートする。例えば、インセンティブが変更されると、別のインセンティブを受けている商人に関連付けられて選択したキーワードの使用と動的な重み付けは、システムパラメータと事前に選択された基準にしたがって調整される。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】本発明の特徴及び設備を実行するための電子商取引プラットフォームに関連する動作可能な配置を、機能ブロック形式で示す図である。

【図2A】コンピュータで生成されたキーワードを促進するよう、ユーザパスデータを開発するために使用される、検索プロセスを示す例示的なフロー図である。

【図2B】同じ検索クエリ用語の集約された結果パスを示す例示的なフロー図である。

【図3】本発明を実施する電子商取引プラットフォーム内の情報の流れを示す例示的なフロー図である。

【図4A】本発明を実施する検索プロセスを示す例示的なフロー図である。

【図4B】同じ検索クエリ用語の集約された使用のための結果パスを示す例示的なフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

簡単に概説すると、本発明は、高いレベルにおいて、電子商取引ウェブポータルに参加している商人のカスタムキーワードライブラリを構築するための、アルゴリズム制御キーワード開発プロセスを実行する。これらのポータルは、共通のフレームワークを利用する複数の商人をまとめるアフィリエイトネットワークまたはマーケットプレイスとしてよく知られている。ユーザは、クエリの形式で、検索の目的またはターゲットを入力することで参加する。これらのクエリは、通常、特に関連のある商人を特定するために使用される。キーワードライブラリは、各商人に関連付けられ、クエリが実行されると、入力されたクエリに基づいて、応答を引き起こす。一例として、各商人は、その名前などの静的情報によって検索され得る。各商人は、また、そのキーワードなどの動的情報によって検索され得る。キーワード及び／又はそのブーストレベルは、他の可能性の中で、キャッシュバック率の変更に応じて調整され得る。キーワード及び／又はそのブーストレベルを調整すると、同じクエリに対して異なる検索結果を得ることがある。

【0025】

図１に戻り、本発明の電子商取引市場システムの機能的ブロック図を示す。このシステムの中核となるのは、電子商取引ポータル２０であり、電子商取引ポータル２０は、通信、データ収集及び転送するため、複数の参加者にリンクされている。通常、ポータルは、インターネット通信プロトコールを使用して、広域ネットワークアクセスするインターネットに接続される。複数のユーザは、アクセス用語にしたがって、ログオンして電子商取引ポータル２０の店舗で買い物をすることができる。これらのユーザは、通常、買い物客であり、様々な検索用語を使用して、ネットワーク内で利用可能な所望の商品やサービスの場所の利用を促進させる。図１では、３人のユーザ１０、１２、１４が、既知のリンク（ネットワークベースのプロトコル）を介して電子商取引ポータル２０に接続される。

【0026】

さらに図１では、電子商取引ポータル２０は、また、複数の商人（アフィリエイト、旅行ウェブサイト（商人ウェブサイト）、又は店舗）３２、３４、３６と接続され又は通信する。図に示すように、３人は、図においてアフィリエイト”Ａ”は、アフィリエイト３２と、アフィリエイト”B”は、アフィリエイト３４と、アフィリエイト”C”は、アフィリエイト３６と、それぞれ特定されている。これらのアフィリエイト３２、３４、３６は、図には反映されていないが、洗練された自身のウェブビジネスポータルを所有している。例示された商人／アフィリエイトポータル（ウェブサイト）は、Ｗａｌｍａｒｔ．ｃｏｍ、ＤＳＷ．ｃｏｍ、ｔａｒｇｅｔ．ｃｏｍ、ｗａｙｆａｉｒ．ｃｏｍなどを含む。電子商取引ポータル２０は、ユーザクエリに対する応答を提供し、応答は、クエリ用語によって誘発された１以上のこれらのサイトのリンクを含む。

【0027】

グラフデータベースは、図１のデータレイク３０内に含まれる。動作中、電子商取引ポータル２０は、ユーザに関するデータをデータレイク３０に送信し、データレイク３０のグラフデータベース内にあるデータにアクセスして、検索応答を選択する際に使用するため、キーワードライブラリ４０を構築するプロセスを実行する。

【0028】

次に図２Ａを参照すると、プロセスフローチャート１００は、キーワードの開発において、検索用語の関連性の形成を説明するために、使用される。この図において、１人のユーザ１０、１２、１４が、検索サイトである旅行サイトのためのクエリを入力すると、１人のユーザが、追跡される。１人のユーザの最初のクエリは、クエリ用語「ａｉｒｂｎｂ」１０２にマッチングする応答を探すことであり、応答のグループを誘発するが、いずれも所望するターゲットではない。次のクエリは「ｔｒａｖｅｌ」１０４であり、これも応答のグループを誘発するが、いずれも所望するターゲットではなかった。最後に、そのユーザは、クエリ「ｖａｃａｔｉｏｎ」１０６を入力し、自身が選択したターゲット応答としての旅行店舗１０８である、「Ｅｘｐｅｄｉａ」旅行サイトを含む結果を得る。

【0029】

システム（ユーザ入力収集システム）は、このシーケンスを追跡及び格納し、この短いシーケンスに基づいて、Ｅｘｐｅｄｉａ．ｃｏｍの、次のキーワード、ａｉｒｂｎｂ、ｔｒａｖｅｌ、ｖａｃａｔｉｏｎを構築する。これは、この商人のキーワードライブラリ４０ａに追加可能となる。この追跡は、商人の選択のためのキーワードライブラリ４０のグループを構築する多数のユーザのために集約される。次のユーザは、商人「Ｂｏｏｋｉｎｇｓ．ｃｏｍ」を捜し、検索中にクエリとして、「Ａｉｒｂｎｂ」を入力できる。これが繰り返され、結果にＶＲＢＯを含む。この動作は、グラフデータベース（又はデータレイク）３０に記録され格納される。そして、様々な旅行ウェブサイトである商人３４、３６の複数のキーワードライブラリ４０が構築される。データが増大すると、データベースは、本発明の目的のために堅牢で有効になる。

【0030】

表１は、キーワード４２、商人（又は店舗）３２、クエリ－ストアクリックスルー率（「ＣＲＴ」、この場合、比率として定義される値（（「キーワード」検索後の商人Ｘについての総クリック数）／（「キーワードが検索された」合計回数）））、及びブーストレベルとの関係を簡単に示す表である。ＣＴＲは、特定のキーワードをクエリし、その後特定の店舗をクリックしたユーザの割合を測定する単純な指標である。以下の３番目の列は、ＣＴＲ値を示し、ＣＴＲ値は、特定の店舗が選択した検索クエリのターゲットであった場合のデータの頻度を反映している。ＣＴＲは、特にリストされた商人に到達する検索をパーセンテージの数値で示される。値は、各キーワードすなわち各商人の関連性のレベルの重み付けを開発するために使用される。重み付けは、表１の４番目の列にリストされたブーストレベルによって示される。これらのブースト値は、ユーザに提示された応答の結果リストをランク付けするために使用される。ブーストの大きい商人は、同じキーワードに関連付けられている他の競合する商人よりも上位にランク付けされる。

【表1】

【0031】

上記の表において、キーワード４２「ａｉｒｂｎｂ」に対するクエリ１０２は、リストされた店舗（又は商人）３２、３４、３６を２番目の列にそれぞれ戻し、これらは、ブーストレベルにより示された順序でリストされ得る。

【0032】

キーワード４２を用いたブースト値の開発により、市場及びユーザの目的と一致する検索結果をより明確に表現するための貴重なツールが提供される。これにより、グローバルレベルとターゲットユーザグループレベルの双方の、有料メディア検索を考慮して、提携商人／アフィリエイト３２、３４、３６のための提携市場／電子商取引ポータル２０の価値を高めることができる。自身にとって特定のキーワードの露出を少なくする低いブースト又は他の要因を備える商人３２、３４、３６は、前記キーワード４２の応答の位置が高くなるように、支払いのターゲットとされ、インセンティブが与えられる。複数の信号、例えばユーザの活動、インセンティブ値、グループの特定値、を取り入れる本発明の能力は、これを考慮して、自然に拡大される。このことにより、本発明は、ユーザ１０、１２、１４にとって、何が最も価値のあるものかという最終的な結論を引出すことを可能にしながら、ユーザ１０、１２、１３に表示する結果において、ウェブサイト及び商人間での競争創出のため、より高い位置を受けるという利益を享受する。ブーストレベルを使用することにより、商人３２、３４、３６は、ランキングを付けるときに、なぜ彼らが落ちたのかをより良く理解することができる。これにより商人３２、３４、３６は、どのように又はいつインセンティブを提供するのかについて、十分な情報に基づいた判断をすることができる。一例において、このことは、学習アルゴリズムにおいて特定の結果を取得する処理が時々喪失する場合、機械学習プロセスとは区別される。

【0033】

これらの目的の一つは、市場における商人の需要を促進する際の、インセンティブの使用の拡大である。ブースト値は調整されて、商人、すなわちユーザ集団にとって有意義なキャッシュバックまたは同様のインセンティブを同時に提供する選択した商人、に関連付けられているキーワードの応答頻度を高めることができる。

【0034】

ユーザ集団全体にわたる検索データの集約は、ユーザ検索クエリ及びターゲットウェブサイトを追跡及び保存するシステムとともに、図２Ｂに示されている。多くのユーザ１７５からの「ａｉｒｂｎｂ」という集約された検索クエリとその結果は、処理され、保存される。例えば、１００の値のうち４０がＥｘｐｅｄｉａへ、３０がＢｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍへ、１５がＶＲＢＯへ行く。

【0035】

キーワード応答頻度のインセンティブベースのブーストは、キャッシュインセンティブプランを示す、以下の表２に反映されている。Ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍは、キャッシュバックインセンティブプランを実行しており、全てのユーザ１０、１２、１４により高い価値を提供している。Ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍは、応答頻度では２番であるが、ユーザに高い価値を提供しているので、現在提供している寛大なインセンティブのため、応答ランキングは、Ｅｘｐｅｄｉａ．ｃｏｍの上にリストされている。これらの値は動的であり、状況に応じてリアルタイムで調整できる。インセンティブにより調整されたブーストは、キーワードライブラリに基づいて、応答の優先度を調整するために使用される多くの可能な基準の一つである。

【表2】

【0036】

前述のデータ集約は、インセンティブプログラムを管理する選択基準を使用して処理され、キーワードとクエリとの間の関連するインセンティブベースのブーストに従って、ブースト値及び選択された商人のための強化された再現率を構築する。表３は、各商人で定まったインセンティブプログラムに基づいた検索結果とその結果のブーストを示し、結果は、以下の表３に要約され、図２Ｂの処理により導かれたものである。店舗Ｅｘｐｅｄｉａ．ｃｏｍは、現在、ユーザに価値またはインセンティブを提供していないので、応答において、改善されることはない。

【表3】

【0037】

ここで、図３を見ると、データレイク３０のほぼ連続的なリアルタイム動作におけるキーワード構築と同時検索プロセス２００が、高レベルのフロー図として示される。入力装置２１０は、電子商取引ポータル２０にアクセスでき、通常、デスクトップ／ラップトップコンピュータ、又はスマートディバイスである。時計回りに動いて、ユーザ１０、１２、１４は、検索アルゴリズム２２０を適用して処理される検索クエリを、入力装置２１０に入力する。検索イベントが現在のウインドウ（例えば６０日）に焦点を当てているとき、キーワード／商人ライブラリ４０は、編纂されて、タイムスタンプとともに、グラフデータベース／データレイク２３０に格納される。このウインドウ２４０は、手動で設定することができ、又は、山と谷又は関連する使用を決定するときに、アルゴリズムを更新できる。ウインドウ２４０は、データ解析をして将来のイベントとし、これは、予測される傾向となり、そして、解析をして消滅したイベントとする。

【0038】

反時計回りに動いて、ユーザデータ２５０は、また、リアルタイムデータブロッカ２６０に向けられて、ユーザ１０、１２、１４に関するユーザデータ２５０をアセンブラー及び異種化する。そして、全てリアルタイムにおいて、簡素化して、データフローツール２７０を介して処理され、グラフデータベース２３０内に格納される。この反時計回りのパスは、キーワードライブラリ４０を補完するキーワードの手動入力を含む。キーワードの手動入力は、しばしば基準（インセンティブベースのブーストは以下を参照）から外れる商人３２、３４、３６に、要求される。しかし、いかなるときにも関連する応答を実現するという重要性は維持する。例として、キーワード、Ｗａｌｍａｒｔ－会社名がある。実際に、商人名と関連する別称は、常に、商人のキーワードライブラリの中に含まれている。これにより、その特定の商人にとってターゲットとなる検索は、応答リストのその商人に、確実に提供される。

【0039】

応答ランキングを指示する基準を構築する際の第３の変数は、ユーザ固有のインセンティブターゲティングに基づく。選択する店舗のインセンティブは、ユーザ及び／又はクエリを実行するグループに基づいて変更できる。これは、例えば、ユーザの属性情報に適用されて、特定の商人のキーワードライブラリにおけるブーストレベルを調整する。ブーストの調整に加えて、キーワードライブラリは、ユーザ情報に応じて、調整／変更できる。上記の店舗インセンティブブーストのグラフデータとは対照的に、グラフは、そのユーザグループ（いくつかの例ではそのグループのみ）に優先的に公開すべきユーザグループとキーワード／店舗の組合せの概念を含めることができる。

【0040】

ユーザのグループ集中アプローチを、図４Ａに示す。ここで、ユーザ１０は、以前と同様に、選択された応答／旅行店舗１０８を介して、ａｉｒｂｎｂから始まり、続いて、ｔｒａｖｅｌ、ｖａｃａｔｉｏｎをクリックして、クエリ１０２、１０４、１０６を実行する。この例では、ユーザグループ３００「グループＡ」は、強化された３％のキャッシュバックのインセンティブを受け取る。

【0041】

ここで、図４Ｂを見ると、検索用語「ａｉｒｂｎｂ」は、繰り返し、クエリ１０２が実行され、多くのユーザ１７５のために集約され、そのキーワードに関する応答のプロファイルを構築するために使用される。ここでは、インセンティブルール毎のこれらに基づくインセンティブレベルと潜在的ブースト調整に加えて、ユーザグループ１９０、１９５に基づく第２の変数が適用され、インセンティブレベルが変更される（グループＡは３％、グループＢは１０％）。

【0042】

集約された結果は、以下の表４に、インセンティブとグループプログラムに基づいて生成されたブーストレベルの基準とともに、要約される。

【表4】

【0043】

クエリ／応答は、このユーザベースの基準により、オプションで管理されるランキングリストに集約される。そして、ブーストレベルは、ターゲットのユーザグループ３００（グループＡ）への商人の露出を増加するように調整される。これは、以下の表５のデータに反映される。

【表5】

【0044】

表５を適用すると、「Ａｉｒｂｎｂ」を検索する販売提携を持たないユーザは、Ｅｘｐｅｄｉａ（ベースラインのブーストラインレベル２）とＢｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍ（ベースラインのブーストラインレベル１）を、その後、ＶＲＢＯ（ベースラインのブーストラインレベル０）を、この優先順位で見ることができる。これに対し、グループＢのユーザは、Ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍ（グループＢのブーストラインレベル３）、Ｅｘｐｅｄｉａ（ベースラインのブーストラインレベル２）、その後、ＶＲＢＯ（ベースラインのブーストラインレベル０）の順に見ることができる。グループＡのユーザは、グループＢのリスト順とは少し相違する結果として、Ｅｘｐｅｄｉａ（グループＡのブーストラインレベル２．５）、Ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍ（ブーストラインのブーストラインレベル１）、その後、ＶＲＢＯ（ベースラインのブーストラインレベル０）のリストを受け取ることができる。検索するとき、グループＢのユーザは、他のグループとは少し相違するブーストが与えられており、Ｅｘｐｅｄｉａの前に、Ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍを見ることができる。

【0045】

この配置バリエーションは、市場の大きさと多様性及びそれに伴うユーザ集団を含む要因の数によって、規定することができる。商人ライブラリのキーワードを生成する基準を使用することは、追加の設定目標と運用効率を達成するのに役立つ。例えば、商人により適用されたインセンティブが所定の値以下である場合、そのユーザが検索しても、所定のインセンティブレート以下のインセンティブを備えるその又は他の商人を含む結果を返さない。これにより、システム通信の帯域幅とデータのレートが低下し、検索の応答性と運用効率が向上する。

【0046】

前述の発明の例は、Ｒａｋｕｔｅｎ．ｃｏｍのリワードウェブポータル上に実装されている。実際の使用の比較は、手動入力のみのライブラリを作成して使用する操作可能なキーワードと比較して、関連性と再現率において大幅に改善される。

【0047】

ここで記載した説明は、例示を使用して、ベストモードを含む開示された技術の特定の実施を開示する。そして、当業者が開示された技術の特定の実施が出来る例であり、いかなる装置及び方法の製造及び使用を含み、いかなる一体となった方法を実行する。開示された技術の特定の実施の特許可能な範囲は、特許請求の範囲に定義され、当業者により実行する他の例を含み得る。他の例が、特許請求の範囲の文言と相違しない構造を備える場合、又は、特許請求の範囲の文言と実際には相違するが均等の構造要素を含む場合には、他の例は、本特許請求の範囲の範囲内に含まれると意図される。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3】

【図4A】

【図4B】