(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-04-26
(54)【発明の名称】１対多メッセージングプラットフォーム
(51)【国際特許分類】
H04L 51/216 20220101AFI20220419BHJP
G06F 16/35 20190101ALI20220419BHJP
【ＦＩ】
H04L51/216
G06F16/35
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2021544828
(86)(22)【出願日】2020-02-03
(85)【翻訳文提出日】2021-09-22
(86)【国際出願番号】 US2020016454
(87)【国際公開番号】W WO2020160558
(87)【国際公開日】2020-08-06
(31)【優先権主張番号】62/800,403
(32)【優先日】2019-02-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521339005
【氏名又は名称】コミュニティ．コム， インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100078282
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 秀策
(74)【代理人】
【識別番号】100113413
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 夏樹
(74)【代理人】
【識別番号】100181674
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 貴敏
(74)【代理人】
【識別番号】100181641
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】230113332
【弁護士】
【氏名又は名称】山本 健策
(72)【発明者】
【氏名】ペルティエ， マシュー
(72)【発明者】
【氏名】ローゼンヘック， ジョシュ
(72)【発明者】
【氏名】ヘラー， ノア
(72)【発明者】
【氏名】スタイングラス， バリー
(72)【発明者】
【氏名】パーキンス， ラース
(72)【発明者】
【氏名】コチ， トーマス
(72)【発明者】
【氏名】ルービン， アレック
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175DA01
5B175FA01
5B175FA03
5B175FB02
(57)【要約】
システム、方法、およびコンピュータプロセッサは、１対多メッセージングプラットフォームにおいてメッセージをグループ化するための機能を実行する。応答テキストメッセージが、クライアントからの第１のテキストメッセージに応答して、対応する数のユーザから受信される。第１のテキストメッセージは、１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送され、１つ以上のメッセージングサービスは、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続し、コンピュータプロセッサによって分析される応答テキストメッセージのそれぞれと関連付けられる１つ以上の属性を分析し、応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性またはそれと関連付けられるユーザを表すメタデータを生成する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
方法であって、メッセージングプラットフォームが、クライアントからの第１のテキストメッセージに応答して、複数の応答テキストメッセージを対応する複数のユーザから受信することであって、前記第１のテキストメッセージは、前記メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送される、ことと、
前記メッセージングプラットフォームと関連付けられるコンピュータプロセッサが、実行可能命令に従って、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性を分析することと、
前記コンピュータプロセッサが、前記複数の応答テキストメッセージ毎にメタデータを生成することであって、前記メタデータは、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる前記１つ以上の属性、または前記複数の応答テキストメッセージの各々のうちの選択されたものと関連付けられるユーザを表す、ことと、
前記コンピュータプロセッサが、データベース内に前記複数の応答テキストメッセージ毎の前記メタデータを記憶することであって、前記記憶することはさらに、前記メタデータを前記複数の応答テキストメッセージの各々のコンテンツとリンクさせることを含む、ことと
を含む、方法。
【請求項2】
前記記憶することはさらに、前記メタデータに従って、前記複数の応答テキストメッセージをグループ化することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記グループ化は、１つ以上の人工知能および／または自然言語処理アルゴリズムを使用して、前記コンピュータプロセッサによって実施される、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記コンピュータプロセッサが、前記グループ化に従って１つ以上の会話トピックを生成することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項5】
前記グループ化は、ユーザデモグラフィクス、各ユーザと関連付けられるメッセージの数、選択されたユーザと関連付けられるローカルタイムゾーン、および前記複数の応答テキストメッセージのうちの選択されたもののメッセージコンテンツのうちの１つ以上のものに基づいている、請求項２に記載の方法。
【請求項6】
前記分析することはさらに、１つ以上のフィルタを実行する前記コンピュータプロセッサが、前記複数の応答テキストメッセージをフィルタリングし、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる前記１つ以上の属性を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記コンピュータプロセッサが、前記クライアントによってアクセス可能なディスプレイ内にダッシュボードを生成することをさらに含み、前記ダッシュボードは、前記メタデータに従って前記グループ化を表すように構成される、請求項２に記載の方法。
【請求項8】
コンピュータプログラム製品を有するメッセージングプラットフォームであって、前記コンピュータプログラム製品は、命令を記憶している非一過性機械可読媒体を備え、前記命令は、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプログラマブルプロセッサに、クライアントからの第１のテキストメッセージに応答して、複数の応答テキストメッセージを対応する複数のユーザから受信することであって、前記第１のテキストメッセージは、前記メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送される、ことと、
前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性を分析することと、
前記複数の応答テキストメッセージ毎にメタデータを生成することであって、前記メタデータは、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる前記１つ以上の属性、または前記複数の応答テキストメッセージの各々のうちの選択されたものと関連付けられるユーザを表す、ことと、
データベース内に前記複数の応答テキストメッセージ毎の前記メタデータを記憶することであって、前記記憶することはさらに、前記メタデータを前記複数の応答テキストメッセージの各々のコンテンツとリンクさせることを含む、ことと
を含む動作を実施させる、メッセージングプラットフォーム。
【請求項9】
前記記憶動作はさらに、前記メタデータに従って前記複数の応答テキストメッセージをグループ化する動作を含む、請求項８に記載のメッセージングプラットフォーム。
【請求項10】
前記グループ化動作は、１つ以上の人工知能および／または自然言語処理アルゴリズムを使用して、前記コンピュータプロセッサによって実施される、請求項９に記載のメッセージングプラットフォーム。
【請求項11】
前記動作はさらに、前記グループ化に従って１つ以上の会話トピックを生成する動作を含む、請求項９に記載のメッセージングプラットフォーム。
【請求項12】
前記グループ化動作は、ユーザデモグラフィクス、各ユーザと関連付けられるメッセージの数、選択されたユーザと関連付けられるローカルタイムゾーン、および前記複数の応答テキストメッセージのうちの選択されたもののメッセージコンテンツのうちの１つ以上のものに基づいている、請求項９に記載のメッセージングプラットフォーム。
【請求項13】
前記分析動作はさらに、１つ以上のフィルタに従って前記複数の応答テキストメッセージをフィルタリングし、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる前記１つ以上の属性を決定するための動作を含む、請求項８に記載のメッセージングプラットフォーム。
【請求項14】
前記動作はさらに、前記クライアントによってアクセス可能なディスプレイ内にダッシュボードを生成するための動作を含み、前記ダッシュボードは、前記メタデータに従って前記グループ化を表すように構成される、請求項９に記載のメッセージングプラットフォーム。
【請求項15】
システムであって、１人以上のクライアントおよび複数のユーザに関連付けられるユーザデバイスによって使用される１つ以上のメッセージングサービスを介して前記１人以上のクライアントと前記複数のユーザとの間の通信を促進するメッセージングプラットフォームであって、前記複数のユーザの各々が、前記メッセージングプラットフォームに登録され、前記メッセージングプラットフォームを介して前記１人以上のクライアントのうちの少なくとも１人と関連付けられる、メッセージングプラットフォームと、
前記メッセージングプラットフォームと通信する、プログラマブルプロセッサと、
命令を記憶している機械可読媒体と
を備え、
前記命令は、前記プログラマブルプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプログラマブルプロセッサに、
クライアントからの第１のテキストメッセージに応答して、複数の応答テキストメッセージを対応する複数のユーザから受信することであって、前記第１のテキストメッセージは、前記メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送される、ことと、
前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性を分析することと、
前記複数の応答テキストメッセージ毎にメタデータを生成することであって、前記メタデータは、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる前記１つ以上の属性、または前記複数の応答テキストメッセージの各々のうちの選択されたものと関連付けられるユーザを表す、ことと、
データベース内に前記複数の応答テキストメッセージ毎の前記メタデータを記憶することであって、前記記憶することはさらに、前記メタデータを前記複数の応答テキストメッセージの各々のコンテンツとリンクさせることを含む、ことと
を含む動作を実施させる、システム。
【請求項16】
前記記憶動作はさらに、前記メタデータに従って前記複数の応答テキストメッセージをグループ化するための動作を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項17】
前記グループ化動作は、１つ以上の人工知能および／または自然言語処理アルゴリズムを使用して、前記コンピュータプロセッサによって実施される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項18】
前記動作はさらに、前記グループ化に従って１つ以上の会話トピックを生成するための動作を含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項19】
前記グループ化動作は、ユーザデモグラフィクス、各ユーザと関連付けられるメッセージの数、選択されたユーザと関連付けられるローカルタイムゾーン、および前記複数の応答テキストメッセージのうちの選択されたもののメッセージコンテンツのうちの１つ以上のものに基づいている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項20】
前記分析動作はさらに、１つ以上のフィルタに従って前記複数の応答テキストメッセージをフィルタリングし、前記複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる前記１つ以上の属性を決定するための動作を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項21】
前記動作はさらに、前記クライアントによってアクセス可能なディスプレイ内にダッシュボードを生成するための動作を含み、前記ダッシュボードは、前記メタデータに従って前記グループ化を表すように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
本願は、２０１９年２月１日に出願され「Ｏｎｅ ｔｏ Ｍａｎｙ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｐｌａｔｆｏｒｍ」と題された米国仮特許出願第６２／８００，４０３号の優先権の利益を主張し、その全体が、参照によって本明細書に援用される。
本願は、２０１９年２月１日に出願され「Ｏｎｅ ｔｏ Ｍａｎｙ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｐｌａｔｆｏｒｍ」と題された米国仮特許出願第６２／８００，４０３号の優先権の利益を主張し、その全体が、参照によって本明細書に援用される。
【0002】
本明細書に説明される主題は、電子メッセージングプラットフォームに関し、より具体的には、クライアント（インフルエンサ、有名人、企業等）とユーザ（クライアントのファン等）との間でメッセージを交換するための１対多メッセージングプラットフォームにおける応答をグループ化するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【0003】
電子メッセージングは、多くの異なる形態で存在し、典型的に、コンピューティングデバイス（多くの場合、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、またはタブレットコンピュータ等のモバイルコンピューティングデバイスである）間で無線通信チャネルを経由して行われる。電子メッセージは、テキスト、グラフィック（画像、ビデオ、または「絵文字」等の他のグラフィック等）の形態をとることができる。多くの場合短いテキストメッセージのみに限定されるショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、ならびに、デジタル画像、ビデオ、オーディオコンテンツ、および表示文字（絵文字、ＧＩＦ、等）等を含有し得るマルチメディアメッセージ（ＭＭＳ）等の多くの異なる電子メッセージングプロトコルが存在する。
【0004】
電子メッセージを交換するための種々のアプリケーションプラットフォームも存在する。最も一般的には、電子メッセージは、ユーザのロングコード電話番号、すなわち、米国では、無線ネットワークまたはセルラーネットワークを制御し、かつそのようなネットワーク上のいかなるトラフィックも管理するキャリアによってユーザに割り当てられる３桁のエリアコードに７桁の携帯電話番号を加えたものに基づいて、無線セルラーネットワークを経由して送信および受信される。
【0005】
殆どのメッセージングは、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）またはさらに小グループにおいて実施されるが、巨大な規模におけるメッセージングの１対多通信、すなわち、ほんの一握りのメッセージ受信者より多くの受信者を有する「ソーシャルメディア」タイプアプリケーションは、技術的に困難であり、難題がある。Ｆａｃｅｂｏｏｋ（Ｒ）、Ｔｗｉｔｔｅｒ（Ｒ）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（Ｒ）、および他のもの等のソーシャルメディアアプリケーションならびにプラットフォーム以外では、クライアント（本明細書では、「インフルエンサ」、「有名人」等とも称される）と、関連付けられるユーザ（本明細書では、「ファン」、「オーディエンス」、「フォロワ」等とも称される）との間のメッセージの大規模な通信は、無線ネットワークおよびそれらを管理するキャリアによって、および技術自体によって限定される。しかしながら、テキストメッセージングを経由してユーザがクライアントと相互作用するか、それをフォローするか、またはそれと通信することに関与し得る程度を定義するエンゲージメント率は、上記に言及されるソーシャルメディアプラットフォームにおけるエンゲージメント率をはるかに上回る。依然として、大規模では、クライアントは、伝送されるメッセージとび受信されるメッセージとの両方の多数のメッセージを管理し、追いかけることが困難である。オーディエンスプラットフォームおよびオーディエンス標的化が存在するが、１対多通信は、以前は大規模で可能ではなかったので、テキストメッセージングプラットフォームに関しては行われていない。
【0006】
例えば、現在、ロングコード電話番号と関連付けられるデバイスが大量のメッセージを送信することを可能にするいかなるプラットフォームも存在しない。いかなる現在のソーシャルメディアプラットフォームも、ユーザが特にそのようなロングコード電話番号を使用してテキストメッセージングを経由してクライアントと接続することを可能にすることも、クライアントがソーシャルメディアプラットフォームによる仲介なく自身のユーザと直接関与することを可能にすることもしない。
【0007】
必要なのは、１対多テキストメッセージ（テキストおよびコンテンツの豊富なメッセージの両方）のフライティング（すなわち、１つ以上の通信ネットワークを経由する伝送）を提供し、メッセージが標的オーディエンス全体に広く発信される前にメッセージの多変量テストを実施するメッセージングプラットフォームである。また、必要なのは、グループ化および集約を通して、ならびにクライアントの自然なメッセージングスタイルおよび口調を強化する機械学習および人工知能アルゴリズムの適用によって、着信する大量のメッセージを管理するために必要されるツールをクライアントに与えるプラットフォームである。最後に、そのようなプラットフォームは、テキストメッセージ通信に関する推奨およびオーサリング支援を必要とする。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0008】
本文献は、１つ以上の通信ネットワークを経由する１対多（および多対１）メッセージ伝送を提供するメッセージングプラットフォーム、システム、および方法を説明する。メッセージは、テキストおよび／またはコンテンツの豊富なメッセージであり得、通信ネットワークは、種々の無線通信キャリアのうちの１つによって管理および制御される無線ネットワークであり得る。いくつかの実装では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、それらが標的オーディエンスに伝送される前に、メッセージの多変量テストを実施する。多変量テストは、現在の環境、オーディエンスベース、トピック、または同等物に基づいて、メッセージが文脈的に適切であるかどうかを確かめるための分析を含むことができる。システムおよび方法は、グループ化および集約を通して、ならびにクライアントの自然なメッセージングスタイルおよび口調を強化する機械学習および人工知能アルゴリズムの適用によって、大量の着信および発信するメッセージを管理するためのツールを提供し、かつクライアントと彼らのユーザとの間の応答性および通信を増加させるための推奨およびオーサリングエンジンを提供する。
【0009】
いくつかの側面では、１対多メッセージングプラットフォームにおいて応答をグループ化するための方法およびシステムが、説明される。ある側面では、方法は、メッセージングプラットフォームが、クライアントからの第１のテキストメッセージに応答して、複数の応答テキストメッセージを対応する複数のユーザから受信するステップを含み、第１のテキストメッセージは、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送される。方法はさらに、メッセージングプラットフォームと関連付けられるコンピュータプロセッサが、実行可能命令に従って、複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性を分析することを含む。方法はさらに、コンピュータプロセッサが、複数の応答テキストメッセージ毎にメタデータを生成することを含み、メタデータは、複数の応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性、または複数の応答テキストメッセージの各々のうちの選択されたものと関連付けられるユーザを表す。方法はさらに、コンピュータプロセッサが、データベース内に複数の応答テキストメッセージ毎のメタデータを記憶することを含み、記憶することはさらに、メタデータを複数の応答テキストメッセージの各々のコンテンツとリンクさせることを含む。
【0010】
いくつかの他の側面では、１対多メッセージプラットフォームにおいて応答の感情および／または意味論を決定するための方法およびシステムが、説明される。一側面では、方法は、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して、クライアントと複数のユーザとの間で１つ以上のテキストメッセージを通信することを含む。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、１つ以上のメッセージングサービスを介して、複数のユーザのうちの個々の人物からユーザテキストメッセージを受信することを含む。方法はさらに、メッセージングプラットフォームの機械学習モジュールが、受信されたユーザテキストメッセージに対して１つ以上の人工知能アルゴリズムを実行し、機械学習モジュールの人工知能アルゴリズムに従って処理することを含む。方法はさらに、処理されたユーザテキストメッセージと関連付けられる変数のうちの１つ以上のものに基づいて、ユーザテキストメッセージ毎にメタデータを生成することを含み、メタデータは、複数のユーザテキストメッセージの各々のコンテンツと関連付けられる１つ以上の属性またはユーザテキストメッセージと関連付けられるユーザを表す。
【0011】
いくつかの他の側面では、１対多メッセージングプラットフォームのユーザをセグメント化するための方法およびシステムが、説明される。ある側面では、方法は、メッセージングプラットフォームが、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する第１のメッセージングサービスを介して、クライアントから第１のテキストメッセージを受信することを含み、第１のテキストメッセージは、１つ以上の第２のメッセージングサービスを介した、複数のユーザに対応するユーザデバイスへの伝送のために構成され、複数のユーザの各々は、メッセージングプラットフォームに登録され、メッセージングプラットフォームを介してクライアントと関連付けられる。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、１つ以上のユーザセグメントに従って複数のユーザをセグメント化することを含み、１つ以上のユーザセグメントの各々は、複数のユーザと関連付けられる１つ以上のユーザ属性に基づき、１つ以上の属性は、各ユーザがメッセージングプラットフォームに登録されるときに生成される静的メタデータによって、ならびにメッセージングプラットフォームおよび／もしくは１つ以上の第２のメッセージングサービスを使用するユーザ行動についての動的情報によって定義される。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、セグメント化に従って第１のテキストメッセージを１つ以上の第２のテキストメッセージのセットにカスタマイズすることを含み、カスタマイズすることは、コンテキストを第２のテキストメッセージのセットの各々に提供し、コンテキストは、１つ以上のユーザ属性に対応する。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、１つ以上の第２のメッセージングサービスを介して、第２のテキストメッセージのセットを複数のユーザのうちの少なくとも何人かの各々と関連付けられるユーザデバイスに伝送することを含む。
【0012】
いくつかの他の側面では、１対多メッセージングプラットフォームにおけるサブグループへのメッセージの多変量テストのための方法およびシステムが、説明される。ある側面では、方法は、メッセージングプラットフォームが、クライアントと関連付けられるテキストメッセージを生成することであって、メッセージは、１つ以上のメッセージングサービスを介した複数のユーザへの伝送のために生成される、ことと、メッセージングプラットフォームが、複数のユーザのサブセットを定義することであって、サブセットは、テキストメッセージおよび／または複数のユーザと関連付けられる１つ以上の属性に従って定義される、こととを含む。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、１つ以上のメッセージングサービスのうちの少なくとも１つを介して、テキストメッセージを複数のユーザのサブセットに伝送することを含む。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、複数のユーザのサブセットへのテキストメッセージの伝送の１つ以上の変数を分析することを含み、分析することは、複数のユーザのサブセットに対するテキストメッセージの性能メトリックを生成する。方法はさらに、メッセージングプラットフォームが、分析することから生成された性能メトリックに基づいて、テキストメッセージを最適化することと、メッセージングプラットフォームが、１つ以上のメッセージングサービスを介した複数のユーザまたは複数のユーザの他のサブセットへの伝送のために最適化されたテキストメッセージを構成することとを含む。
【0013】
本主題の実装は、限定ではないが、本明細書に提供される説明と一貫する方法、および説明される特徴のうちの１つ以上のものを実装する動作を１つ以上の機械（例えば、コンピュータ等）がもたらすように動作可能な有形に具現化された機械可読媒体を備える物品を含むことができる。同様に、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに結合される１つ以上のメモリとを含み得るコンピュータシステムも、説明される。非一過性コンピュータ可読または機械可読記憶媒体を含み得るメモリは、１つ以上のプロセッサに本明細書に説明される動作のうちの１つ以上のものを実施させる１つ以上のプログラムを含むか、それをエンコードするか、それを記憶するか、または同等のことを行い得る。本主題の１つ以上の実装と一貫するコンピュータ実装方法が、単一のコンピューティングシステムまたは複数のコンピューティングシステム内に常駐する１つ以上のデータプロセッサによって実装されることができる。そのような複数のコンピューティングシステムは、限定ではないが、ネットワーク（例えば、インターネット、無線ワイドエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、有線ネットワーク、または同等物）を経由する接続を含む１つ以上の接続、複数のコンピューティングシステムのうちの１つ以上のものの間の直接接続等を介して、接続されることができ、データおよび／もしくはコマンドまたは他の命令もしくは同等物を交換することができる。
【0014】
本明細書に説明される主題の１つ以上の変形例の詳細が、付随の図面および下記の説明に記載される。本明細書に説明される主題の他の特徴および利点が、説明および図面から、ならびに請求項から明白となるであろう。ここで開示される主題のある特徴は、メッセージングプラットフォームに関連して例証目的のために説明されるが、そのような特徴が限定であることを意図していないことが、容易に理解されるはずである。本開示に続く請求項は、保護される主題の範囲を画定することを意図している。
【図面の簡単な説明】
【0015】
本明細書に組み込まれてその一部を成す付随の図面は、本明細書に開示される主題のある側面を示し、説明とともに、開示される実装と関連付けられる原理のうちのいくつかを解説することに役立つ。
【0016】
【0017】
【0018】
【0019】
【0020】
【0021】
【0022】
【0023】
【0024】
【0025】
実用的である場合、同様の参照番号は、同様の構造、特徴、または要素を表す。
【発明を実施するための形態】
【0026】
巨大な規模でのテキストによる１対多通信
【0027】
本明細書に説明される主題のいくつかの実装によると、巨大規模でのテキストメッセージングによる１対多通信を促進するソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）プラットフォームが、提供される。図１は、クライアントのうちの個々の人物から数人および最大数百万人のユーザへの大規模～巨大な規模でのインバウンドならびにアウトバウンドメッセージを管理するためのシステム１００を例証する。システム１００は、携帯電話、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ等のクライアントデバイス１０１と、携帯電話、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ等のいくつかのユーザデバイス１０３との間で交換されるメッセージを処理し、記憶し、それに対して種々の自動化機能を実行するためのメッセージングプラットフォーム１０２を含む。クライアントデバイス１０１およびユーザデバイス１０３の各々は、１つ以上のメッセージングサービス１０４を経由して無線でメッセージを通信するための送受信機もしくは無線電信機等の通信モジュールを含み、メッセージングサービス１０４は、例えば、無線キャリア、アプリケーションプロバイダ、または他のサービスプロバイダによって提供される。
【0028】
システム１００のメッセージングプラットフォーム１０２は、１つ以上の処理モジュール１０６を含み、１つ以上の処理モジュール１０６は、非一過性の機械読み取り可能な媒体１０６からの命令を実行するか、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のハードワイヤードプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等の再プログラム可能もしくは再構成可能なプロセッサ、または他のコンピュータプロセッサを含む。１つ以上の処理モジュール１０６は、感情、コンテンツ、意味論、気分、受容性等の側面に関して、ユーザデータおよびクライアントデータ、ならびにインバウンドおよびアウトバウンドメッセージを（両方向において）処理し、これは、下記にさらに説明される。メッセージングプラットフォーム１０２はさらに、１つ以上のデータストア１１０を含み、データストア１１０は、リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベース、分散型データベースノードのデータベースクラスタ、および／またはクラウドストレージのうちの１つ以上を含み得る。各データストア１１０は、データ記憶、編成、および読出機能を実行するためのハードウェアおよびソフトウェアの両方を含む。
【0029】
一例において、多数のユーザは、彼らが友人または家族にテキスト送信することと同程度に容易に自身のお気に入りのクライアントにテキスト送信することができる。プラットフォームのクライアントは、圧倒的なエンゲージメント率を提供する通信チャネルを使用して、数百万人のユーザを獲得し、セグメント化し、彼らに連絡することができる。クライアントは、ＳＭＳキャリアによってフィルタリングまたは別様に限定されることなく、１対１の直接メッセージにおいて、自身のオーディエンスの各々の個々のユーザに直接ビデオ、画像、テキスト、および／または絵文字を送信するか、または毎秒数千通のメッセージにおいて自身のオーディエンス全体にメッセージのブロードキャストを送信することができる。クライアントは、クライアントからこの情報を蓄積するソーシャルメディアプラットフォームに依存することなく、自身のユーザに直接連絡し、オーディエンス識別および標的となるデータを直接構築することができる。クライアントは、実際の永続的なロングコード電話番号を使用してこれを行うことができ、したがって、ユーザは、自身のユーザデバイス１０３における自身のアドレス帳または連絡先リスト内にクライアントを記憶することができる。
【0030】
故に、各ユーザは、ユーザがクライアントへの直接接続を有するかのようにシステムを使用することができる。いくつかの実装では、システムは、クライアントおよび自身のユーザが誰といつ関与するかに役立つために、機械学習または人工知能の形態で知能を採用する。システムは、文脈的に関連し、さらにはユーザ特有である現実的メッセージを生成することにおいてクライアントを支援するためにシステムによって強化されるように、各クライアントが、数百万人のユーザを理解し、彼らと個人的に相互作用することができるようにスケーラビリティを提供する。
【0031】
いくつかの実装では、システムは、クライアント毎に一意のロングコード電話番号を生成する。システムは、割り当てられた一意のロングコード電話番号に従って、かついくつかの通信チャネルまたはその上のメッセージングサービスのうちのいずれかを介して、クライアントにメッセージを送信する各ユーザからデータを収集する。システムは、ユーザによるアクティビティ、場所、および購入を監視し、メッセージを送るべき人に関する知的提案をクライアントに提供する。これらの標的とされるメッセージは、文脈的に認識し、メッセージングコンテンツならびにユーザ好みおよび関与レベルに関連し得る。
【0032】
好ましい実装では、システムは、クライアントダッシュボードを含む。ダッシュボードは、デスクトップもしくはラップトップコンピュータグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のために、またはモバイルスマートフォンもしくはタブレットコンピュータ等のモバイルデバイスのユーザインターフェース（ＵＩ）のためにフォーマット化されることができる。ダッシュボードは、コンピュータプログラムまたはアプリケーションによって生成されることができ、分析エンジンならびに／または性能および監視エンジンと統合または接続されることができる。
【0033】
システムは、限定ではないがＴｗｉｌｉｏ（Ｒ）等のクラウド通信プラットフォームおよびＡｐａｃｈｅ Ｍｅｓｏｓ（Ｒ）等のコンピューティングリソースマネージャとインターフェース接続するための１つ以上のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を含むことができる。システムは、各クライアントのオーディエンスについての全ての情報を記憶するデータ管理プラットフォーム（ＤＭＰ）を含む。ＤＭＰは、クライアントに基づいてデータを分離するためにマルチテナントデータベースであり得、任意の数のデータ保護手段によってデータを保護することができる。例えば、ユーザ（オーディエンス）データは、従来のソーシャルネットワーキングプラットフォームの大きな欠点であるサードパーティデータ処理システムによって共有またはアクセスされないように守られることができる。
【0034】
システムは、グループ化および集約を実施するように構成されることができる。特に、ユーザからのメッセージは、エリアコード、都市、年齢、州、性別によってグループ化および／または集約されることができる。いくつかの実装では、メッセージは、トピックおよび／または会話を作成するために、ＡＩ、自然言語処理等を使用して、コンテンツ認識グループ化によってグループ化されることができる。このようにして会話がメッセージのグループに関して定義される場合、それらは、複数のクライアントおよびクライアントのユーザの各々の全てを伴うように会話によって集約されることができる。
【0035】
ダッシュボードは、キーワード、文脈分析、ユーザデモグラフィクス等のいくつかの変数もしくは設定のうちのいずれかに基づくインバウンドメッセージのメッセージソートを提供する。ダッシュボードはまた、ユーザデモグラフィクス、メッセージの数、ローカルタイムゾーン、メッセージコンテンツ等の任意の数の変数に従って、メッセージを集約し、分離し、フィルタリングし、テストし、または処理することによって、クライアントが自身のユーザとの自身のメッセージングアクティビティを管理することを可能にする。
【0036】
１対多テキストメッセージのフライティング
【0037】
メッセージを多数のオーディエンスに送信するとき、最初に、メッセージのバリエーションをより小さいサンプルセットに送信し、標的メトリックに対する各バリエーションの性能を測定する。システムは、統計的重要性および目標達成のためにメトリックに対して分析を自動的に実施し、送信者がメッセージの最良のバリエーションをオーディエンス全体に送信することを可能にするか、またはユーザがオーディエンス標的化および／もしくはオーディエンスデモグラフィクスに基づいて異なるバリエーションを異なる大きいサブセットに送信することを可能にする。多変量テストを通して、重要な性能メトリックに対する経時的なメッセージの最適化を可能にするフィードバックループが、作成される。
【0038】
例えば、システムは、ユーザを選択するために「観測気球」メッセージを生成し、その伝送を可能にすることができ、これは、ユーザ受容性をテストするように構成される。
【0039】
テキストメッセージ通信に関する推奨およびオーサリング支援
【0040】
メッセージを多数のオーディエンスに送信して多数の返信を得るとき、送信者が重要であるものに焦点を当てることができ、同様の返信または他の共通の特性によってグループ化された応答者に付加的なブロードキャストメッセージを送信できるように、返信に優先順位を付け、グループ化する。返信コンテンツの分析に基づいて、グループ化を自動的に生成し、それらのグループへの提案される返信を自動的に生成する。送信者のためにこれらの会話に自動的に優先順位を付ける。任意の１対多通信システムでは、多数の返信は、１対１で管理することが不可能であり、グループ化されて一括して返信される必要がある。ソフトウェア支援グループ化は、上記に列挙される他の特徴とともに、送信者が多数の受信者との双方向通信を効果的に維持することを可能にする。
【0041】
システムは、種々の機能を実行するための１つ以上の処理モジュールを含むことができる。図２は、イベントバスおよびメッセージブローカ２０２を提供するメッセージングプラットフォーム２００を例証する。イベントバスおよびメッセージブローカ２０２は、キャリア間ベンダによって提供される１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送されるインバウンドメッセージおよびアウトバウンドメッセージを処理し、待ち行列に入れ、管理する。いくつかの実装では、イベントバスおよびメッセージブローカは、ａｄｖａｎｃｅｄ ｍｅｓｓａｇｅ ｑｕｅｕｉｎｇ ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＡＭＱＰ）等を使用することができる。イベントバスおよびメッセージブローカ２０２は、ユーザメッセージプロセッサモジュール２０６を介して、キャリア間ベンダ２０１のうちの１つ以上のものから受信されるメッセージを管理するためのインバウンドメッセージモジュール２０４を含み、ユーザメッセージプロセッサモジュール２０６は、Ｈｅｒｍｅｓ（Ｒ）等のメッセージサービスハンドラ（ＭＳＨ）もしくはメッセージゲートウェイを含み得る。
【0042】
キャリア間ベンダ２０１から到着するユーザメッセージは、既存の登録されたユーザに関してユーザ登録データストア２０８内のユーザ登録データに対してチェックされ、次いで、イベントバスおよびメッセージブローカ２０２のインバウンドメッセージモジュール２０４によって処理されるために待ち行列に入れられる。未登録のユーザから受信された任意のメッセージは、ユーザをオンボードするためにユーザ登録モジュール２１０において待ち行列に入れられ、デモグラフィックデータ、電話番号、行動情報、または同等物等のユーザ情報が、ユーザ詳細データストア２１２内に記憶される。インバウンドメッセージモジュール２０４によって受信されるインバウンドメッセージのうちの少なくともいくつかは、メッセージプロセッサに送信され、メッセージプロセッサは、限定ではないが、意味論、感情および／もしくは気分、ユーザ関与、または同等物を決定すること等の機能を実行するために、１つ以上の人工知能アルゴリズムまたは機械学習を用いてメッセージを処理する。処理されたメッセージは、フィルタリング、グループ化（年齢、性別、都市、もしくは同等物等のユーザ、ならびにメッセージコンテンツ、意味論、もしくは感情等のメッセージの両方による）、および他の機能等の機能のためにインバウンド処理済メッセージメッセージモジュール２１６に送信される。処理されたインバウンドメッセージはまた、メッセージプロセッサ２１４によって、メッセージデータストア２２０内での記憶のためにメッセージ記憶モジュール２１８に送信され、メッセージデータストア２２０は、そのメッセージである恒久的メッセージ記録を記憶している。
【0043】
メッセージプロセッサ２１４によって処理されないインバウンドメッセージは、チャットデータストア２２４内での集約、記録、および持続のために、チャットアグリゲータ２２２に送信されることができる。これらのインバウンドメッセージは、それらが関連するメッセージまたはメッセージングスレッドの進行中の「チャット」もしくはダイアログの一部であることに基づいて、アウトバウンドメッセージと組み合わせられることができる。
【0044】
イベントバスおよびメッセージブローカ２０２はさらに、アウトバウンドメッセージモジュール２２６を含み、アウトバウンドメッセージモジュール２２６は、クライアントデバイス上のメッセージングアプリケーションによって提供されるようなクライアントユーザインターフェース（ＵＩ）から、またはメッセージングプラットフォームによって提供されるダッシュボードから、クライアントメッセージプロセッサ２３０を介してクライアントメッセージを受信する。クライアントメッセージプロセッサ２３０は、ユーザ詳細データストア２１２に対してクライアントからユーザへのアウトバウンドメッセージをチェックし、各々の標的とされるユーザがシステム２００に登録されおよび／またはシステム２００においてアクティブであることを確実にするか、またはメッセージにテキストを追加すること、ユーザ行動もしくはデモグラフィクスに基づいてメッセージを修正もしくは強化すること、または同等のこと等のアウトバウンドメッセージの修正、キュレーション、フィルタリング、または他の処理を支援する。インバウンドメッセージモジュール２０４のように、アウトバウンドメッセージモジュール２２６は、チャットデータストア２２４内での集約、記録、および持続のために、アウトバウンドメッセージのうちのいくつかまたは全てをチャットアグリゲータ２２２に送信することができる。アウトバウンドメッセージモジュール２２６はまた、メッセージデータストア２２０内での記憶のために、およびキャリア間ベンダ２０１へのディスパッチのために、メッセージ記憶モジュール２１８にアウトバウンドメッセージを送信する。
【0045】
クライアントからのアウトバウンドメッセージは、イベントを定義し、イベントは、１人以上のユーザに関連する場合、ユーザイベントプロセッサ２３２によってさらに処理され、またはクライアントに関連する場合、クライアントイベントプロセッサ２３４によってさらに処理されることができる。イベントは、イベントデータストア２３８内での記憶のために、イベントアーカイブに送信される。
【0046】
いくつかの実装では、システム２００は、チャーン予測のためのモジュール、すなわち、チャーンを予測するためまたはユーザがメッセージングプラットフォームから脱退する傾向を予測するためのモデル化システムとともに構成される。モデル化システムの目標は、ユーザによるクライアントとの関与を最適化することである。ある場合には、システムは、ユーザの気分または関与を確認するために、自然言語処理を採用することができる。他の場合では、システムは、ある種類の標的とされる行動またはさらには気分を呈した１人以上のユーザからの入力を求める「提案カード」メッセージを自動的に生成することができる。
【0047】
メッセージングのためのオーディエンスプラットフォーム
【0048】
メッセージを多数のオーディエンスまたはユーザの大きいグループに送信するとき、オーディエンスは、オーディエンスについて把握される情報に基づいて、潜在的受信者のより大きいプールから定義されることができる。例えば、クライアントは、潜在的受信者のリストの一部であるＭｉａｍｉ地域の全てのスペイン語を話す女性にテキストメッセージを送信することを所望する。標的オーディエンスは、オーディエンスが関心を持つトピックを含む、使用履歴から判別され得る別の任意のものとともに、名前、性別、年齢、属性、および／またはユーザ受信者との以前の通信（すなわち、ユーザが先週クライアントに返信したか、もしくは任意の認識可能なパターンが存在するか）によってセグメント化されることができる（例：ユーザが「＃Ｉｏｗａ」または「＃ｈｕｍａｎ ｔａｆｆｉｃｋｉｎｇ」を送信した場合、システムは、クライアントの生活または存在の側面へのユーザの親近感を迅速に理解し、特定のメッセージコンテンツを用いてユーザを開拓および誘導するか、または標的化することができる）。
【0049】
ユーザは、ゲーミフィケーション目的のためにカウントおよび／または追跡されることができる。例えば、各クライアントは、自身のユーザの数および／またはユーザのアクティブな関与を表示することができる。ユーザは、自身の参入日、すなわち、ユーザが正式にサービスに参入した日付によってフィルタリングされ、または優先順位を付けられることができる。各ユーザは、システムに対する自身の関与または参加に関して追跡されることができる。例えば、システムは、特に、クライアントによって多くの異なるユーザに送信またはブロードキャストされたメッセージへの応答に関連して、各ユーザのメッセージの数を追跡することができる。システムは、多くのユーザの各々に送信されるべきメッセージの待ち行列を生成するように構成されることができ、待ち行列は、他の変数の中で、キャリア制約、メッセージチャネル帯域幅、受信者のローカルタイム、または他の変数に従って、最適な伝送のためにセグメント化されるように優先順位を付けられることができる。
【0050】
システムは、クライアントからのメッセージあたりの応答、会話あたりの応答（すなわち、共通メッセージングスレッド内のメッセージの集合）、および他のユーザメトリック（応答率、応答率に関連するようなメッセージコンテキスト、および他のメトリック等）を追跡するように構成されることができる。
【0051】
いくつかの実装では、システムは、デジタルコンテンツ配布を追跡および管理するために、デジタル権利管理（ＤＲＭ）モジュールを含むことができる。そのようなＤＲＭモジュールは、クライアントとのユーザ関与を活用し、関心もしくはデモグラフィクスによって、または別様に、ある方法で関連するユーザ間のグループのマーチャンダイジング、コンテンツ配布、またはウイルス配布等の種々のアイテムに関する報告およびキャンペーンを生成するように、顧客関係管理（ＣＲＭ）システムと統合されることができる。
【0052】
システムは、クライアントによる自身のユーザへのメッセージングに関連する１つ以上のイベントを定義するように構成されることができる。これらのインスタンスでは、システムは、メッセージが生成および送信される時間または時間周期を定義することができ、この時間または時間周期もまた、ユーザによるクライアントへの関心およびクライアントとの相互作用を生成するために、ユーザベースおよびその他にブロードキャストされることができる。クライアントは、そのようなイベントを手動で制御することができるか、または、イベントは、ＭＬもしくはＡＩアルゴリズムを使用して、システムによって自動的に制御されることができるかのいずれかであり得る。
【0053】
いくつかの実装では、システムは、メッセージを元の言語から異なる言語に翻訳するための翻訳部を含むことができる。翻訳は、自動的であり得、双方向的に、すなわち、クライアントからユーザ（単数または複数）に、またはユーザ（単数または複数）からクライアントに行われることができる。
【0054】
限定ではないが、メッセージ開始、会話終了、新しい会話、メッセージコンテキスト、動的コンテキスト関係等のメッセージの１つ以上のパラメータを決定するために、自然言語処理がシステムによって使用されることができる。さらに、新しいメッセージをクライアントに代わって生成するために、自然言語処理がシステムによって使用されることができ、自然言語処理は、クライアントの口調、語法、格言、およびクライアントに関連する他の個人特有の特色を厳密に追跡および模倣する。
【0055】
図３は、クライアントがインバウンドメッセージおよびアウトバウンドメッセージを閲覧および管理し、各アウトバウンドメッセージと関連付けられるユーザを閲覧し、ユーザからの応答を閲覧することができるユーザインターフェースまたはダッシュボード３００を描写する。いくつかのインスタンスでは、ユーザのサブセットのみが応答し、それに応じて、ダッシュボード３００は、感情、関与、または同等のものを閲覧するようにユーザアクションおよび反応を追跡するためのウィンドウを含むことができる。図４は、クライアントが例えば携帯電話またはタブレットコンピュータ等の自身のクライアントデバイス上でユーザアクションおよび反応を追跡することを可能にするユーザインターフェースもしくはダッシュボード４００を描写する。図５に描写されるように、メッセージングプラットフォームはまた、ユーザを１つ以上の「コミュニティ」にグループ化するためのクライアントダッシュボード５００を提供することができ、ユーザは、自身の関心、コミュニティへの登録、自身のデモグラフィクス、または他のグループ化に基づいてグループ化される。各コミュニティは、アクティビティ履歴または傾向アクションを表示するように選択されることができる。履歴または傾向は、ユーザ、受信の時間、またはクライアントによる他の表示の好みに従って表示されることができる。
【0056】
図６は、１対多メッセージングプラットフォームにおける応答をグループ化するための方法６００のフローチャートである。６０２において、応答テキストメッセージが、クライアントからの第１のテキストメッセージに応答して、対応する数のユーザからメッセージングプラットフォームによって受信される。応答テキストメッセージは、２からおそらく数百万以上の数であり得る。第１のテキストメッセージおよび応答テキストメッセージは、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して伝送される。６０４において、メッセージングプラットフォームと関連付けられるコンピュータプロセッサが、応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性を分析するための命令を実行する。６０６において、コンピュータプロセッサは、複数の応答テキストメッセージ毎にメタデータを生成する。メタデータは、応答テキストメッセージの各々と関連付けられる１つ以上の属性または応答テキストメッセージの各々のうちの選択されたものと関連付けられるユーザを表す。６０８において、コンピュータプロセッサは、データベース内に応答テキストメッセージ毎のメタデータを記憶する。６０８における記憶することはさらに、反応、ユーザアクション、意味論、感情、または同等物を査定すること等の機能に関して応答メッセージを効果的にグループ化するように、メタデータを応答テキストメッセージの各々のコンテンツとリンクさせることを含む。
【0057】
図７は、１対多メッセージングプラットフォームにおける応答の感情および／または意味論を決定するための方法７００のフローチャートである。通信、７０２において、１つ以上のテキストメッセージが、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する１つ以上のメッセージングサービスを介して、クライアントと何人かのユーザとの間で通信される。７０４において、メッセージングプラットフォームは、１つ以上のメッセージングサービスを介して、複数のユーザのうちの個々の人物からユーザテキストメッセージを受信する。７０６において、メッセージングプラットフォームの機械学習モジュールは、受信されたユーザテキストメッセージに対して１つ以上の人工知能アルゴリズムを実行し、７０８において、人工知能アルゴリズムに従って、ユーザテキストメッセージを処理する。７１０において、処理されたユーザテキストメッセージと関連付けられる変数のうちの１つ以上のものに基づいて、メタデータが、ユーザテキストメッセージ毎に生成される。メタデータは、複数のユーザテキストメッセージの各々のコンテンツと関連付けられる１つ以上の属性、またはユーザテキストメッセージと関連付けられるユーザを表す。属性は、感情、意味論的意味を含むか、またはユーザアクションもしくは反応を表すことができる。
【0058】
図８は、１対多メッセージングプラットフォームのユーザをセグメント化するための方法８００のフローチャートである。８０２において、メッセージングプラットフォームは、メッセージングプラットフォームとインターフェース接続する第１のメッセージングサービスを介して、クライアントから第１のテキストメッセージを受信する。第１のテキストメッセージは、いくつかユーザに対応するユーザデバイスへの１つ以上の第２のメッセージングサービスを介した伝送のために構成される。ユーザの各々は、メッセージングプラットフォームに登録され、メッセージングプラットフォームを介してクライアントと関連付けられる。例えば、各ユーザは、共通の特色または関心について、ユーザの共通グループまたは「コミュニティ」に関連付けられることができる。８０４において、メッセージングプラットフォームは、１つ以上のユーザセグメントに従って、ユーザをセグメント化する。１つ以上のユーザセグメントの各々は、ユーザと関連付けられる１つ以上のユーザ属性に基づくことができる。属性は、各ユーザがメッセージングプラットフォームに登録されるときに生成される静的メタデータによって、ならびに／または、メッセージングプラットフォームおよび／もしくは１つ以上の第２のメッセージングサービスを使用するユーザ行動についての動的情報によって定義されることができる。８０６において、メッセージングプラットフォームは、第１のテキストメッセージを１つ以上の第２のテキストメッセージのセットにカスタマイズする。カスタマイズは、セグメント化に基づき、コンテキストを第２のテキストメッセージのセットの各々に提供し、コンテキストは、１つ以上のユーザ属性に対応する。８０８において、メッセージングプラットフォームは、１つ以上の第２のメッセージングサービスを介して、第２のテキストメッセージのセットをユーザのうちの少なくとも何人かの各々と関連付けられるユーザデバイスに伝送する。
【0059】
図９は、１対多メッセージングプラットフォームにおけるサブグループへのメッセージの多変量テストのための方法のフローチャートである。９０２において、メッセージングプラットフォームは、クライアントと関連付けられるテキストメッセージを生成し、メッセージは、１つ以上のメッセージングサービスを介した複数のユーザへの伝送のために生成される。９０４において、メッセージングプラットフォームは、複数のユーザのサブセットを定義し、サブセットは、テキストメッセージおよび／または複数のユーザと関連付けられる１つ以上の属性に従って定義される。９０６において、メッセージングプラットフォームは、１つ以上のメッセージングサービスのうちの少なくとも１つを介して、テキストメッセージを複数のユーザのサブセットに伝送する。９０８において、メッセージングプラットフォームは、複数のユーザのサブセットへのテキストメッセージの伝送の１つ以上の変数を分析し、分析することは、複数のユーザのサブセットに対するテキストメッセージの性能メトリックを生成する。９１０において、メッセージングプラットフォームは、分析することから生成された性能メトリックに基づいて、テキストメッセージを最適化する。９１２において、メッセージングプラットフォームは、１つ以上のメッセージングサービスを介した複数のユーザまたは複数のユーザの他のサブセットへの伝送のために最適化されたテキストメッセージを構成する。
【0060】
本明細書に説明される主題の１つ以上の側面または特徴は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせにおいて実現されることができる。これらの種々の側面または特徴は、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能および／または解読可能である１つ以上のコンピュータプログラムとしての実装を含むことができ、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサは、専用または汎用であり得、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス、および少なくとも１つの出力デバイスからデータおよび命令を受信し、かつそれらにデータおよび命令を伝送するように結合される。プログラマブルシステムまたはコンピューティングシステムは、クライアントと、サーバとを含み得る。クライアントおよびサーバは、概して、相互から遠隔にあり、典型的に通信ネットワークを通して相互作用する。クライアントおよびサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で走り相互にクライアント－サーバ関係を有するコンピュータプログラムを用いて生じる。
【0061】
プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、アプリケーション、コンポーネント、またはコードとも称され得るこれらのコンピュータプログラムは、プログラマブルプロセッサのための機械命令を含み、ハイレベル手続き型言語、オブジェクト指向プログラミング言語、関数型プログラミング言語、論理プログラミング言語として、および／またはアセンブリ／機械言語として実装されることができる。本明細書で使用される場合、用語「機械可読媒体」は、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含むプログラマブルプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される、例えば磁気ディスク、光学ディスク、メモリ、およびプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）等の任意のコンピュータプログラム製品、装置、および／またはデバイスを指す。用語「機械可読信号」は、プログラマブルプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意の信号を指す。機械可読媒体は、例えば、非一過性ソリッドステートメモリもしくは磁気ハードドライブまたは任意の同等の記憶媒体等のように、そのような機械命令を非一時的に記憶することができる。機械可読媒体は、代替として、または加えて、例えば、１つ以上の物理的プロセッサコアと関連付けられるプロセッサキャッシュまたは他のランダムアクセスメモリ等のように、一過性態様でそのような機械命令を記憶することができる。
【0062】
ユーザとの相互作用を提供するために、本明細書に説明される主題の１つ以上の側面または特徴は、例えば情報をユーザに表示するためのブラウン管（ＣＲＴ）もしくは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタ等のディスプレイデバイスと、ユーザが入力をコンピュータに提供し得るキーボードおよびポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール等）とを有するコンピュータ上で実装されることができる。他の種類のデバイスも、同様にユーザとの相互作用を提供するために使用されることができる。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、例えば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック等の任意の形態の感覚フィードバックであり得、ユーザからの入力は、限定ではないが、音響、発話、または触覚入力を含む任意の形態で受信され得る。他の可能性として考えられる入力デバイスは、限定ではないが、シングルポイントまたはマルチポイントの抵抗性または容量性のトラックパッド等のタッチスクリーンまたは他のタッチ感応デバイス、音声認識ハードウェアおよびソフトウェア、光学走査装置、光学ポインタ、デジタル画像捕捉デバイスおよび関連付けられる解読ソフトウェア、ならびに同等物を含む。
【0063】
上記の説明、および請求項において、「～のうちの少なくとも１つ」または「～のうちの１つ以上のもの」等の語句が、出現し、要素または特徴の接続的リストが後に続き得る。用語「および／または」もまた、２つ以上の要素または特徴のリストにおいて出現し得る。別様にこれが使用される文脈によって暗示的または明示的に矛盾しない限り、そのような語句は、個々に列挙される要素もしくは特徴のうちのいずれか、または他の記載される要素もしくは特徴のうちのいずれかと組み合わせた記載される要素または特徴のうちのいずれかを意味することを意図している。例えば、語句「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」、「ＡおよびＢのうちの１つ以上のもの」、ならびに「Ａおよび／またはＢ」の各々が、「Ａを単独で、Ｂを単独で、またはＡとＢとをともに」を意味することを意図している。同様の解釈が、３つ以上のアイテムを含むリストに関しても意図される。例えば、語句「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの１つ以上のもの」、ならびに「Ａ、Ｂ、および／またはＣ」の各々が、「Ａを単独で、Ｂを単独で、Ｃを単独で、ＡとＢとをともに、ＡとＣとをともに、ＢとＣとをともに、またはＡとＢとＣとをともに」を意味することを意図している。上記および請求項における用語「～に基づいて」の使用は、記載されない特徴または要素も許容可能であるように、「少なくとも部分的に、～に基づいて」を意味することを意図している。
【0064】
本明細書に説明される主題は、所望の構成に応じて、システム、装置、方法、および／または物品として具現化されることができる。前述の説明に記載される実装は、本明細書に説明される主題と一貫する全ての実装を表すわけではない。代わりに、それらは、単に、説明される主題に関連する側面と一貫するいくつかの例であるに過ぎない。いくつかの変形例が、上記に詳細に説明されたが、他の修正または追加が可能である。特に、さらなる特徴および／または変形例が、本明細書に記載されるものに加えて提供されることができる。例えば、上記に説明される実装は、開示される特徴の種々の組み合わせおよび副次的組み合わせ、ならびに／または上記に開示されるいくつかのさらなる特徴の組み合わせおよび副次的組み合わせを対象とすることができる。加えて、付随の図に描写され、および／または本明細書に説明される論理フローは、望ましい結果を達成するために、必ずしも、示される特定の順序または連続的順序を要求しない。他の実装が、以下の請求項の範囲内であり得る。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【国際調査報告】