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特表2023-514622コンテキスト化された検索およびコンテンツ配信のためのコンテキスト仕様を生成するシステムおよび方法
(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】2023-04-06
(54)【発明の名称】コンテキスト化された検索およびコンテンツ配信のためのコンテキスト仕様を生成するシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0241 20230101AFI20230330BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0241 446
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022549957
(86)(22)【出願日】2021-02-16
(85)【翻訳文提出日】2022-10-14
(86)【国際出願番号】 CA2021050163
(87)【国際公開番号】W WO2021163787
(87)【国際公開日】2021-08-26
(31)【優先権主張番号】62/978,746
(32)【優先日】2020-02-19
(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】522329467
【氏名又は名称】スタックアダプト インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100094569
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 伸一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100103610
【弁理士】
【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦
(74)【代理人】
【識別番号】100109070
【弁理士】
【氏名又は名称】須田 洋之
(74)【代理人】
【識別番号】100067013
【弁理士】
【氏名又は名称】大塚 文昭
(74)【代理人】
【識別番号】100086771
【弁理士】
【氏名又は名称】西島 孝喜
(74)【代理人】
【識別番号】100109335
【弁理士】
【氏名又は名称】上杉 浩
(74)【代理人】
【識別番号】100120525
【弁理士】
【氏名又は名称】近藤 直樹
(74)【代理人】
【識別番号】100139712
【弁理士】
【氏名又は名称】那須 威夫
(74)【代理人】
【識別番号】100176418
【弁理士】
【氏名又は名称】工藤 嘉晃
(72)【発明者】
【氏名】ディミトロフ ネディアルコ ボヤノフ
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049BB08
(57)【要約】
本明細書に記載されるシステムおよび方法は、キャンペーンを生成し、インターネットデータへのキャンペーンデータの掲載のための入札を効率的に計算し得る。実施形態は、キャンペーン用語およびビーコン用語に基づいて、キャンペーンデータのコンテキストスコアを計算し得る。コンテキストスコアは、高いページスコアを有するインターネットコンテンツを識別するために使用され得る。特定のインターネットコンテンツのページスコアが既定の閾値を超える場合、システムは、入力パフォーマンススコア、コンテキストスコア、ページスコア、キャンペーン予算、および他のパラメータを入力として取る、開示されたアルゴリズムに基づいて、キャンペーンの入札を行い得る。したがって、システムは、本明細書で開示されるパラメータが与えられると、特定のキャンペーンに対して行う最適な入札を迅速かつ効果的に計算することができる。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータ実装方法であって、コンピュータによって、機械学習モデルをクライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットに適用して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力することであって、前記機械学習モデルが、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパス用語について訓練されて、前記複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定する、出力することと、
前記コンピュータによって、前記ビーコン用語のセットおよび前記第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算することと、
前記コンピュータによって、前記複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別することと、
前記コンピュータによって、前記機械学習モデルを、前記クライアントデバイスから受信した前記第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに適用して、更新されたビーコン用語のセットを出力することと、
前記コンピュータによって、前記更新されたビーコン用語のセット、前記第１のコンテキスト用語のセット、および前記第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算することと、
前記コンピュータによって、前記１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、前記コンテキストウェブページのセットを更新することと、
前記コンピュータによって、前記ビーコン用語のセットおよび前記コンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータをキャンペーンデータベース内に記憶することであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作の間に、１つ以上の利用可能なウェブページの前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成される、記憶することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項2】
前記機械学習モデルを前記第１のコンテキスト用語のセットに適用して、前記コーパスデータベースから前記ビーコン用語のセットを出力することが、前記コンピュータによって、前記第１のコンテキスト用語のセットのための１つ以上の埋め込みを抽出することであって、前記ビーコン用語のセットが、前記第１のコンテキスト用語のセットのための前記１つ以上の埋め込みからの閾値距離を満たす特徴ベクトルを有する、前記コーパスデータベース内の１つ以上のコーパス用語を含む、抽出することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
単語確率、単語共起数、および単語間確率論的含意のうちの少なくとも１つに基づいて、前記コンピュータによって、前記第１のコンテキスト用語のセットにおける各コンテキスト用語のコンテキストスコアを計算することであって、前記１つ以上のビーコン用語を識別するための各コンテキスト用語の各埋め込みが、前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアに基づいている、計算することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記コンピュータによって、各コンテキストスコアを、各コンテキスト用語のデフォルトスコアとして設定することと、前記コンピュータによって、１つ以上のユーザ入力に従って前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアを調整することと、をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項5】
前記第１のコンテキスト用語のセットが、少なくとも１つのコンテキスト外用語を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記コンピュータによって、前記クライアントデバイスから受信した１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記コンテキストウェブページのセットのためのコンテキストデータを生成することと、前記コンピュータによって、前記クライアントデバイスのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で表示するために、前記コンテキストデータを前記クライアントデバイスに送信することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記コンピュータが、クエリ構成ウェブページを介して前記クライアントデバイスから各コンテキスト用語を受信する、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記コンピュータによって、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）に従って、ページコンテンツおよびメタデータを含むウェブページのウェブページデータを要求することと、前記コンピュータによって、前記ウェブページデータを、前処理されたページとして前記コーパスデータベース内に記憶することであって、前記前処理されたページが、前記前処理されたページについてのデータレコードに記憶され、前記データレコードが、前記ページコンテンツおよび前記メタデータ、タイムスタンプ、前記ＵＲＬ、ならびに１つ以上のコンテンツタグのうちの少なくとも一部分を含む、記憶することと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項9】
前記コンピュータによって、入札システムからの入札を要求する１つ以上の利用可能なウェブページの可用性リストを入札サーバから受信することと、前記コンピュータによって、前記更新されたビーコン用語のセットと、前記利用可能なウェブページ内の１つ以上のコンテキスト内用語とを含む１つ以上のキャンペーン用語の発生回数に少なくとも部分的に基づいて、前記可用性リスト内の各利用可能なウェブページのリアルタイムページスコアを計算することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項10】
前記コンピュータによって、前記入札閾値を満たす前記可用性リストの前記利用可能なウェブページの各々を含むウェブページの入札リストを識別することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
システムであって、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）およびページコンテキストスコアに対応する複数のインターネットコンテンツデータの少なくとも一部分を記憶するように構成された非一時的記憶媒体を含むコーパスデータベースと、
複数のユーザのキャンペーンデータを記憶するように構成された非一時的記憶媒体を含むキャンペーンデータベースであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページの前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成された、キャンペーンデータベースと、
プロセッサを含むサーバであって、前記プロセッサが、
機械学習モデルをクライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットに適用して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力することであって、前記機械学習モデルが、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパス用語について訓練されて、前記複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定する、出力することと、
前記ビーコン用語のセットおよび前記第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算することと、
前記複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別することと、
前記機械学習モデルを、前記クライアントデバイスから受信した前記第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに適用して、更新されたビーコン用語のセットを出力することと、
前記更新されたビーコン用語のセット、前記第１のコンテキスト用語のセット、および前記第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算することと、
前記１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、前記コンテキストウェブページのセットを更新することと、
前記キャンペーンデータベース内に、前記ビーコン用語のセットおよび前記コンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータを記憶することであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページの前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成されている、記憶することと、を実行するように構成されている、サーバと、備える、システム。
【請求項12】
前記サーバが、前記クライアントデバイスから受信した１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記コンテキストウェブページのセット用のコンテキストデータを生成するように、かつ
前記クライアントデバイスのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で表示するために、前記コンテキストデータを前記クライアントデバイスに送信するように、さらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記機械学習モデルを前記第１のコンテキスト用語のセットに適用して、前記コーパスデータベースから前記ビーコン用語のセットを出力する場合、前記第１のコンテキスト用語のセットについての１つ以上の埋め込みを抽出することであって、前記ビーコン用語のセットが、前記第１のコンテキスト用語のセットについての前記１つ以上の埋め込みからの閾値距離を満たす特徴ベクトルを有する、前記コーパスデータベース内の１つ以上のコーパス用語を含む、抽出することを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項14】
前記サーバが、入札システムからの入札を要求する１つ以上の利用可能なウェブページの可用性リストを入札サーバから受信するように、かつ
前記更新されたビーコン用語のセットと、前記利用可能なウェブページ内の１つ以上のコンテキスト内用語とを含む１つ以上のキャンペーン用語のいくつかの発生に少なくとも部分的に基づいて、前記可用性リスト内の各利用可能なウェブページのリアルタイムページスコアを計算するように、さらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項15】
機械実行可能プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体であって、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行が、前記１つ以上のプロセッサに、機械学習モデルを、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットに適用して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力するステップであって、前記機械学習モデルが、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパス用語について訓練されて、前記複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定する、出力するステップと、
前記ビーコン用語のセットおよび前記第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算するステップと、
前記複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別するステップと、
前記機械学習モデルを、前記クライアントデバイスから受信した前記第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに適用して、更新されたビーコン用語のセットを出力するステップと、
前記更新されたビーコン用語のセット、前記第１のコンテキスト用語のセット、および前記第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算するステップと、
前記１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、前記コンテキストウェブページのセットを更新するステップと、
前記ビーコン用語のセットおよび前記コンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータをキャンペーンデータベース内に記憶するステップであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページのための前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成されている、記憶するステップと、を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項16】
前記１つ以上のプロセッサが、前記第１のコンテキスト用語のセットのための１つ以上の埋め込みを抽出するステップであって、前記ビーコン用語のセットが、前記第１のコンテキスト用語のセットのための前記１つ以上の埋め込みからの閾値距離を満たす特徴ベクトルを有する、前記コーパスデータベース内の１つ以上のコーパス用語を含む、抽出するステップをさらに実行する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項17】
前記１つ以上のプロセッサが、単語確率、単語の共起数、および単語間確率論的含意のうちの少なくとも１つに基づいて、前記第１のコンテキスト用語のセットにおける各コンテキスト用語のコンテキストスコアを計算するステップであって、前記１つ以上のビーコン用語を識別するための各コンテキスト用語の各埋め込みが、前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアに基づいている、計算するステップをさらに実行する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項18】
前記１つ以上のプロセッサが、各コンテキストスコアを、各コンテキスト用語のデフォルトスコアとして設定するステップと、
前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアを１つ以上のユーザ入力に従って調整するステップと、をさらに実行する、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項19】
前記１つ以上のプロセッサが、前記クライアントデバイスから受信した１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記コンテキストウェブページのセット用のコンテキストデータを生成するステップと、
前記クライアントデバイスのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で表示するために、前記コンテキストデータを前記クライアントデバイスに送信するステップと、をさらに実行する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項20】
前記１つ以上のプロセッサが、前記コンピュータによって、入札システムからの入札を要求する１つ以上の利用可能なウェブページの可用性リストを入札サーバから受信するステップと、
前記コンピュータによって、前記更新されたビーコン用語のセットと、前記利用可能なウェブページ内の１つ以上のコンテキスト内用語とを含む１つ以上のキャンペーン用語の発生回数に少なくとも部分的に基づいて、前記可用性リスト内の各利用可能なウェブページのリアルタイムページスコアを計算するステップと、をさらに実行する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２０２０年２月１９日に出願された米国仮出願第６２／９７８，７４６号の優先権を主張し、その全体が参照により組み込まれる。
本出願は、２０２０年２月１９日に出願された米国仮出願第６２／９７８，７４６号の優先権を主張し、その全体が参照により組み込まれる。
【0002】
本出願は、概して、コンテキスト検索パラメータを生成し、分散型ネットワークを介して高いコンテキストコンテンツを配信するためのシステムおよび方法に関する。より具体的には、本出願は、コンテンツプロバイダが、特定のコンテンツについてコンテキストに関連するコンテンツ公開者および配布者を効率的に識別することを可能にすることに関する。
【背景技術】
【0003】
先行技術のシステムは、キーワードターゲティングを使用してキーワードのセットに基づいて、コンテンツキャンペーンからのコンテンツをコンテンツ配布者と結び付けることを可能にする。例えば、検索エンジンは、検索リクエストに指定されたキーワードが含まれている場合に出現する広告を販売し得る。この基本的な方法は、配布されるコンテンツが検索に無関係であることが多い、比較的貧弱な経験を提供する。例えば、リンゴパイおよびパン屋に関連する情報を配布したいコンテンツジェネレータは、キーワード「リンゴ」に基づいてウェブサイト上でコンテンツを検索して公開したい場合があるが、そのようなサイトには「リンゴ」というキーワードも含まれるため、コンテンツは、同じ名前のテクノロジ企業であるＡｐｐｌｅ（登録商標）を考察しているテクノロジまたはビジネスのウェブサイトに誤って掲載される場合がある。
【0004】
広告を掲載するコンテキストを指定する第２の方法は、インタラクティブ広告局（ＩＡＢ）カテゴリなど、配布されるコンテンツに関連するいくつかの事前確立されたカテゴリ分類を通じて行われる。この方法では、公開者およびコンテンツプロバイダは、ドメインまたは記事を、事前定義されたＩＡＢカテゴリに分類する。次いで、コンテンツジェネレータ（例えば、広告主）は、コンテンツジェネレータがコンテンツをコロケーションしたいカテゴリを選択する。しかしながら、この方法では、コンテンツジェネレータは、事前定義されたカテゴリのみから選択することに限定され、コンテンツジェネレータとコンテンツ公開者／プロバイダとの間に競合するインセンティブがあり、その結果、コンテンツ公開者／プロバイダは、コンテンツジェネレータに属するコロケーションされたコンテンツの配信を過度に制限または過度に満足させる可能性のある、それらの記事または他のマテリアルを可能な限り多くのまたは少ないカテゴリに配置することを望み得る。キーワードの大きなリストを指定する、またはＩＡＢカテゴリを選択する以外に、コンテンツジェネレータのコンテンツ（例えば、広告）が出現するべきコンテキストを指定する既知の方法はない。加えて、そのようなコンテンツがコンテンツジェネレータによって指定されると、そのようなコンテンツを指定されたコンテキストに効率的に配信する既知の方法はない。
【0005】
したがって、必要なのは、コンテンツが出現するべきコンテキストを指定するための、かつコロケーションおよびプレゼンテーションのためにコンテキストに関連するウェブサイトにコンテンツを効率的に配信するためのより効果的で効率的な手段である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
本明細書に開示されるシステムおよび方法は、上述した当技術分野における欠点に取り組むことを意図しているが、追加または代替の利点も提供し得る。本明細書で説明されるように、システムおよび方法は、キャンペーンコンテンツとインターネットコンテンツとの間の相関を改善するためにコンテキスト用語を使用し得る。これらのシステムおよび方法は、広告主が広告を出現させたいコンテキストを指定し、そのコンテキストを有するサイトに広告を配信することを可能にする。
【0007】
本明細書に開示される改善されたシステムおよび方法は、ウェブサイト、ビデオ、またはオーディオファイルなどの非常に多数（例えば、数千、数百万）のインターネットコンテンツを前処理して、印象を提供するためにキャンペーンが入札する最良の機会を判定するために、複雑なアルゴリズムを実行する１つ以上の機械学習技術およびアルゴリズムを含む。コンテキスト用語またはキャンペーン用語は、キーワードもしくはフレーズ、または音声ファイルもしくはビジュアルファイルのデジタル指紋などのコンテンツを識別する他の手段であり得る。例えば、ハリケーンの画像には、ハリケーンであることが知られているデジタル指紋があり、キーワード「ハリケーン」が割り当てられている可能性がある。キャンペーンコンテンツには、家電製品および雑誌の購読の販売などの広告、または政治キャンペーンまたは行動の呼びかけなどのプロモーション資料が含まれ得る。現在のシステムは、インターネットコンテンツと多数のキャンペーンコンテンツを効率的かつ効果的に結び付けることができない。インターネットコンテンツには、オンラインビデオ、ニュース記事、ブログ投稿、リアルタイムのビデオフィード、オンラインフォーラム、ソーシャルネットワーク、オンライン雑誌、ゲーム、モバイルソフトウェアアプリケーション、またはコンテンツを表示するスマートディスプレイなどのモノのインターネット（ＩＯＴ）機器が含まれる。このインターネットコンテンツの多く、例えば、新しいビデオ、ブログ投稿、記事、またはフォーラムコンテンツなどは、リアルタイムで生成され得、このアプリケーションのコンピュータ化されたシステムおよび方法は、そのようなリアルタイムの印象の機会をキャンペーンと結び付けることができる。本出願に開示される改善されたシステムおよび方法は、キャンペーンとインターネットコンテンツに隣接する掲載との間のリアルタイムの意思決定を提供し得るデータベースに情報を記憶することによって、より高い関連性およびより良好な結果を可能にする。広告と広告が出現するコンテキストの一致が改善されると、より高い広告キャンペーンのパフォーマンスをもたらす可能性が高い。
【課題を解決するための手段】
【0008】
一実施形態では、コンピュータ実装方法は、コンピュータによって、機械学習モデルを、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットに適用して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力することであって、機械学習モデルが、コーパスデータベースに記憶された複数のコーパス用語について訓練され、複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定する、出力することと、コンピュータによって、ビーコン用語のセットおよび第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、コーパスデータベースに記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算することと、コンピュータによって、複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別することと、コンピュータによって、機械学習モデルを、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに適用して、更新されたビーコン用語のセットを出力することと、コンピュータによって、更新されたビーコン用語のセット、第１のコンテキスト用語のセット、および第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算することと、コンピュータによって、１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、コンテキストウェブページのセットを更新することと、コンピュータによって、更新されたビーコン用語のセットおよびコンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータをキャンペーンデータベース内に記憶することであって、キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に、１つ以上の利用可能なウェブページのためのリアルタイム入札選択操作を実行するように構成された、記憶することと、を含む。
【0009】
別の実施形態では、システムは、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）およびページコンテキストスコアに対応する複数のインターネットコンテンツデータの少なくとも一部を記憶するように構成された非一時的記憶媒体を含むコーパスデータベースと、複数のユーザのためのキャンペーンデータを記憶するように構成された非一時的記憶媒体を含むキャンペーンデータベースであって、キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作の間に１つ以上の利用可能なウェブページのためのリアルタイム入札選択操作を実行するように構成された、キャンペーンデータベースと、プロセッサを含むサーバであって、プロセッサが、機械学習モデルをクライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットに適用して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力することであって、機械学習モデルが、複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定するために、コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパス用語について訓練される、出力することと、ビーコン用語のセットおよび第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算することと、複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別することと、機械学習モデルを、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに適用して、更新されたビーコン用語のセットを出力することと、ビーコン用語の更新されたセット、第１のコンテキスト用語のセット、および第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算することと、１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、コンテキストウェブページのセットを更新することと、キャンペーンデータベース内に、ビーコン用語のセットおよびコンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータを記憶することであって、キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページのためのリアルタイム入札選択操作を実行するように構成された、記憶することと、を行うように構成されている、サーバと、を備える。
【0010】
別の実施形態では、機械実行可能プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体であって、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサによるプログラム命令の実行は、１つ以上のプロセッサに、機械学習モデルをクライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットに適用して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力するステップであって、機械学習モデルが、複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定するためにコーパスデータベース内に記憶された複数のコーパス用語について訓練される、出力するステップと、ビーコン用語のセットおよび第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算するステップと、複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別するステップと、機械学習モデルを、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに適用して、更新されたビーコン用語のセットを出力するステップと、更新されたビーコン用語のセット、第１のコンテキスト用語のセット、および第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算するステップと、１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、コンテキストウェブページのセットを更新するステップと、キャンペーンデータベース内に、ビーコン用語のセットおよびコンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータを記憶するステップであって、キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページのリアルタイム入札選択操作を実行するように構成された、記憶するステップと、を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【0011】
前述の概説および以下の発明を実施するための形態の両方は、実施例および説明であり、特許請求される発明のさらなる説明を提供することを意図する。添付の図面は、本明細書の一部を構成し、本発明の実施形態を示し、本明細書と共に、本発明を説明する。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】ある実施形態による、コンテンツを配信するための分散型コンピュータシステムの構成要素を示す。
【図2】コンテンツを掲載し得る最近のインターネットコンテンツのドキュメントのコーパスを生成するためのフローチャートを示す。
【図3】キャンペーンのコンテキストを識別し、キャンペーンコンテンツをサードパーティのインターネットコンテンツと相関するためのフローチャートを示す。
【図4】一実施形態による方法のフローチャートを示す。
【図5】ある実施形態による、ユーザがシステムのコンテキスト構築動作を管理および更新することを可能にする例示的なウェブページを示す。
【図6】ある実施形態による、ユーザがシステムのコンテキスト構築動作を管理および更新することを可能にする例示的なウェブページを示す。
【図7】ある実施形態による、ユーザがシステムのコンテキスト構築動作を管理および更新することを可能にする例示的なウェブページを示す。
【図8】ある実施形態による、ユーザがシステムのコンテキスト構築動作を管理および更新することを可能にする例示的なウェブページを示す。
【発明を実施するための形態】
【0013】
次に、図示の様々な実施形態を参照し、ここで、特定の言語を使用して同じことを説明する。それでも、特許請求の範囲または本開示の限定は、それによって意図されないことが理解されるであろう。本明細書に示される本発明の特徴の変更およびさらなる修正、ならびに関連技術の当業者であり、本開示を保有する当業者が思いつくであろう、本明細書に示される主題の原理の追加の適用は、本明細書に開示される主題の範囲内で考慮されるべきである。ここで、本開示は、ここで一部を形成する図面に示される実施形態を参照して詳細に説明される。本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく、他の実施形態が使用され得、および／または他の変更が行われ得る。詳細な説明に記載される例示的な実施形態は、本明細書に提示される主題を限定することを意味するものではない。
【0014】
本明細書に記載される実施形態は、本明細書に開示される技術、技術的構成要素、およびプロセスを例示する目的のための単なる例示であることを理解されたい。特に、本明細書に記載の様々な実施形態は、開示された技術および特徴の広告およびリアルタイム入札（ＲＴＢ）の実装を企図する。しかしながら、いくつかの実施形態は、リアルタイムデータ検索およびアーカイブにおける検索クエリの構築および展開、またはデジタル化されたデータライブラリのクエリのためなど、他の目的または状況のために開示された技術の態様を実装し得る。
【0015】
図１は、一実施形態による、インターネットコンテンツと共に表示するためのキャンペーンコンテンツの配信のための分散型コンピュータシステム１００の構成要素を示す。例示されるシステム１００は、ウェブサーバ１０１、データベース１０５、１０６、１０７、管理者デバイス１０９、分散型クライアント１１１、サードパーティコンテンツサーバ１１３、およびリアルタイム入札（ＲＴＢ）サーバ１１４を含み得る。実施形態は、追加的もしくは代替的構成要素を含み得るか、または図１の構成要素から特定の構成要素を省略し得、かつ依然として本開示の範囲内にある。システム１００の特定の構成要素は、複数のコンピューティングデバイスで具現化され得る。例えば、ウェブサーバ１０１（または他のサーバ）は、単一のコンピューティングデバイスとして示されるが、任意の数のコンピューティングデバイスを含み得る。追加的または代替的に、特定の構成要素は、同一のコンピューティングデバイスにおいて、統合および具現化され得る。例えば、コーパスデータベース１０５は、ウェブサーバ１０１と同じコンピューティングデバイス上にホストされ得る。
【0016】
ウェブサーバ１０１は、コンテンツおよびメタデータを含む様々なタイプのウェブページデータを抽出およびダウンロードするために、サードパーティコンテンツサーバ１１３をクロールするためのソフトウェアプログラミングを実行する。ウェブサーバ１０１は、コンテンツを、キーワードまたはビーコン用語などの特定のコンテキスト用語と関連付ける。ウェブページデータまたはコンテンツは、例えば、メタデータ、ウェブページのメディアのための指紋、ウェブページまたはサーバ識別子、コンテンツタグ、またはそのようなコンテキスト用語を含有するまたはそれと関連付けられたコンテンツを含み得る。ウェブサーバ１０１は、例えば、コンテキスト用語と事前相関している既知の画像またはビデオコンテンツの指紋を識別し得る。一例として、サードパーティのコンテンツサーバ１１３上のインターネットコンテンツは、マップの既知の画像を含み得、ウェブサーバ１０１は、そのコンテンツを、一般的にマップに、または画像に応じて特定のマップ、例えば、アジアまたは北米に関連付け得る。このように、ウェブサーバ１０１は、以下でさらに説明するように、既定の閾値を超えるコンテキストスコアを有することによって、互いに関連する場合、キャンペーンコンテンツをマップコンテンツと後で相関させ得る。
【0017】
ウェブサーバ１０１はまた、分散型クライアント１１１におけるものなど、エンドユーザにアクセス可能なウェブサイトをホストし得る。ウェブサイトは、ユーザが本開示の実施形態に従ってキャンペーンを定義および実行することを可能にし得る。例えば、ウェブサーバ１０１は、様々なインターネットコンテンツの関数としてキャンペーンコンテンツを相関させ得る。ウェブサーバ１０１は、本明細書に記載される様々なタスクおよびプロセスを実行することができるプロセッサおよび非一時的な機械可読ストレージを備える任意のコンピューティングデバイスであり得る。そのようなコンピューティングデバイスの非限定的な例としては、ワークステーションコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバコンピュータ、ラップトップコンピュータなどが挙げられ得る。例示的なシステム１００は、単一のウェブサーバ１０１を含むが、ウェブサーバ１０１のいくつかの実施形態は、分散型コンピューティング環境で動作する任意の数のコンピューティングデバイスを含み得る。
【0018】
ウェブサーバ１０１は、様々なウェブページを生成し、クライアントデバイス１１１に提供し得るウェブサイトをホストするように構成されたソフトウェアアプリケーション（例えば、Ａｐａｃｈｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＩＩＳ（登録商標））を実行し得る。クライアント向けウェブサイトを使用して、システム１００のシステムデータベース１０５、１０６、１０７上に記憶されたデータを生成およびそのデータにアクセスし得、またはクライアントデバイス１１１、管理者デバイス１０９、またはシステム１００の別のデバイスから様々な命令を実行し得る。いくつかの実装形態では、ウェブサーバ１０１は、ユーザ認証クレデンシャル（例えば、ユーザ名、パスワード、生体認証、暗号証明書）のセットに基づいてユーザ認証を必要とするように構成され得る。そのような実装形態では、ウェブサーバ１０１は、ユーザクレデンシャルを記憶するように構成されたシステムデータベース１０５、１０６、１０７にアクセスし得、ウェブサーバ１０１は、それを参照して、入力されたクレデンシャルのセット（意図的にユーザを認証する）が、ユーザを識別および認証する適切なクレデンシャルのセットと一致するかどうかを判定するように構成され得る。同様に、いくつかの実装形態では、ウェブサーバ１０１は、システム１００内のユーザの役割（例えば、管理者、キャンペーンコンテンツプロバイダ、またはインターネットコンテンツプロバイダ）に基づいて、ウェブページのためのソフトウェアコードを生成し、クライアントデバイス１１１に送信し得る。
【0019】
動作中、ウェブサーバ１０１（またはシステム１００の他のコンピューティングデバイス）は、１つ以上の機械学習モデルおよび関連する機械学習アルゴリズムを訓練および展開するためのソフトウェアプログラミングを実行する。機械学習動作は、とりわけ、様々なタイプのニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ））、線形回帰、ロジスティック回帰、ｋ平均、ｋ近傍法（ｋＮＮ）、またはサポートベクターマシン（ＳＶＭ）など、任意のプロセッサによって実行される機械学習技術およびアルゴリズムを含み得る。ウェブサーバ１０１によって実行されるクローラプログラムは、任意の数のＵＲＬを自動的に横断し、ウェブページのウェブページデータ（例えば、コンテンツ、メタデータ）をダウンロードする。ウェブサーバ１０１は、ウェブページデータの一部または全部をコーパスデータベース１０５内に記憶する。ウェブサーバ１０１は、ウェブページデータのコーパス上で機械学習モデルを訓練し、用語、フレーズ、メタデータ、または各特定のウェブページの性質もしくはコンテキストを示す他の情報の間の様々な統計的関連付けを識別し、生成する。機械学習モデルは、コーパスデータベース１０５内の様々なタイプのウェブページデータに関する共起および他の統計的コンテキストデータを判定する。例えば、ウェブサーバ１０１は、ウェブページのコンテンツまたはメタデータに任意の数の自然言語処理およびベクトル化機械学習アルゴリズムを適用して、コーパス用語の様々な統計的尺度を表す埋め込みを抽出するために、様々なコーパス用語の特徴ベクトルを生成することができる。これらの類似のアルゴリズムは、入力されたコンテキスト用語（例えば、コンテキスト内用語、コンテキスト外用語）に適用されて、ユーザのコンテキスト用語の埋め込みを抽出することができ、ウェブサーバ１０１は、それを使用して、コーパス用語からの距離を判定し、その距離に基づいてユーザのコンテキスト用語の各々のコンテキストスコアを生成することができる。ユーザフィードバックおよび／または追加のコンテキスト用語を取り込んで、埋め込みを調整すること、および／または様々なアルゴリズムの重み付けを調整することができる。ウェブサーバ１０１は、ページスコアを生成するためにコーパスウェブページ上で追加的または代替的な自然言語処理およびベクトル化機械学習アルゴリズムを実行し得、これは、例えば、特定のビーコン用語（例えば、ユーザのコンテキスト内用語から短い距離を有するコーパスデータベースから抽出された用語）がウェブページコンテンツ内で発生する、および／またはコンテキスト内用語がウェブページコンテンツ内で発生するインスタンスの数を表す。
【0020】
訓練されると、機械学習モデルは、コンテキスト化されたキャンペーンまたはクエリを構築するエンドユーザから用語／フレーズのセットを取り込む準備ができている。ウェブサーバ１０１は、クライアントデバイス１１１からセット用語／フレーズを受信し、訓練された機械学習モデルを入力用語のセットに適用する。機械学習モデルは、入力用語がコーパス用語と共起する共起確率（および／または他の統計的尺度）を判定する。次に、機械学習モデルは、共起閾値を満たす確率を有するコーパス用語／フレーズを出力する。次いで、ウェブサーバ１０１は、クライアントデバイス１１１のブラウザ上に提示されるウェブページなどのＧＵＩを介して、これらの用語／フレーズをエンドユーザに提示し得る。
【0021】
エンドユーザは、ウェブサーバ１０１にフィードバックまたは他の命令を送信することができ、ウェブサーバ１０１は、これを使用して、特定のエンドユーザのための機械学習モデルをさらに訓練および開発することができる。ウェブサーバ１０１は、特定の用語に多かれ少なかれ重み付け（例えば、コンテキスト内、コンテキスト外）が与えられるべきかどうかを示すフィードバックをエンドユーザから受信する。次いで、ウェブサーバ１０１は、訓練された機械学習モデルを、クライアントデバイス１１１から受信した入力用語の各セットに再適用し、ユーザフィードバックに従って、用語に割り当てられたスコア付き重みを調整する。機械学習モデルが訓練され、エンドユーザのコンテキストに対して調整されるとき、ウェブサーバ１０１は次いで、図２～図４でさらに詳細に説明するように、ＲＴＢサーバ１１４から受信した利用可能なウェブページのためのＵＲＬの入札ストリームに機械学習モデルを適用する。いくつかの実施形態では、これらの機械学習動作は、入力用語に基づいて生成されたコンテキスト用語に対してコンテキストウェブページを識別するための機械学習モデルを訓練し、実行するために実行される。
【0022】
システムデータベース１０５、１０６、１０７は、非一時的機械可読記憶媒体を備え、かつ本明細書に記載される様々なタスクを実行することができる、コンピューティングデバイス上にホストされ得る。図１に示すように、システムデータベース１０５、１０６、１０７は、１つ以上のネットワークを介して、ウェブサーバ１０１によってアクセスされ得る。システムデータベース１０５、１０６、１０７は、ウェブサーバ１０１として機能し、および／または追加もしくは代替機能（例えば、アプリケーションサーバ、認証サーバ）を提供する、同じ物理コンピューティングデバイス上でホストされ得る。システム１００は、システム１００の構成要素を相互接続し、データ通信をホストするように構成された様々なハードウェアおよびソフトウェア構成要素を有する任意の数のパブリックおよび／もしくはプライベートネットワークを含み得る。そのようなネットワークの非限定的な例としては、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、およびインターネットが挙げられ得る。ネットワークを介した通信は、伝送制御プロトコルおよびインターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、およびＩＥＥＥ通信プロトコルなどの様々な通信プロトコルに従って実行され得る。
【0023】
コーパスデータベース１０５は、ウェブページおよび関連するメタデータを記憶する。コーパスデータベース１０５は、所与の間隔で、ウェブサーバ１０１または他のデバイスによって実行されるクローラソフトウェアプログラムによって継続的に更新され得る。いくつかの実施形態では、コーパスデータベース１０５は、入札時間の間または後に更新され得、ここで、ウェブサーバ１０１または他のデバイスは、以前に見られなかったユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）を検出し、クローラルーチンをトリガして、そのＵＲＬでウェブページをスクレイプし、ウェブページおよび関連するメタデータをコーパスデータベース１０５内に記憶する。各ＵＲＬまたはウェブページは、後のプロセスのためのタイムスタンプ、ＵＲＬ、およびコンテンツタグと共に記憶され得る。ウェブサーバ１０１は、本明細書に記載されるように、コンテンツジェネレータエンドユーザのためにコンテキスト化された検索を構築するために、様々なプロセスを実行するときに、コーパスデータベース１０５内のデータレコードにアクセスし、クエリし得る。
【0024】
コンテキストデータベース１０６は、エンドユーザがコンテキスト化された検索を構築した後、コンテキスト化された検索に関連するエンドユーザ固有の情報を記憶する。例えば、ウェブサーバ１０１は、ウェブサーバ１０１によって計算または生成された後、コンテキストビーコンフレーズスコア（または他のデータ値）をコンテキストデータベース１０６内に記憶する。入札時に、ウェブサーバ１０１は、エンドユーザのデータレコードにアクセスして、ＲＴＢサーバ１１４によって公開された特定のＵＲＬを競争する方法を判定する。いくつかの実装形態では、データレコードは、アクセス速度を改善するために、コンテキストデータベース１０６のハードディスクからウェブサーバ１０１のメモリに移動され得る。
【0025】
キャッシュデータベース１０７は、頻繁に要求されたウェブページおよび関連するメタデータを記憶し、ウェブサーバ１０１は、特定のＵＲＬについて競争する方法を判定するために入札時にそれらにアクセスする。キャッシュデータベース１０７内に記憶されたウェブページのデータレコードは、様々な形態のメディア、サードパーティコンテンツ、または他の非コンテンツ関連のデータを削除した「コンテンツのみ」のバージョンであり得る。ウェブページのデータレコードはまた、ウェブページ上のビーコンフレーズのインジケータおよびビーコンフレーズの頻度スコアを含み得る。キャッシュデータベース１０７は、コーパスデータベース１０５内に記憶された特定のウェブページを引き出し、次いでキャッシュデータベース１０７内に記憶されるコンテンツのみのバージョンに変換するソフトウェアルーチンによって生成される。例えば、ＲＴＢサーバ１１４がＵＲＬを一定回数公開する場合、またはＵＲＬが見たことのない場合、ソフトウェアルーチンは、そのＵＲＬを、キャッシュデータベース１０７への変換および記憶を前処理するためのキューにロードし、それによって、ＵＲＬが、ある後の入札時に、本明細書に記載される様々なプロセスを実行するために、ウェブサーバ１１１に迅速にアクセスすることを可能にする。
【0026】
管理者デバイス１０９は、様々なソフトウェアプログラミングを実行し、管理者－ユーザがウェブサーバ１０１の維持、改善を行うことを可能にする。管理デバイスは、ハードウェア（例えば、プロセッサ、非一時的記憶媒体）およびソフトウェア構成要素を備え、かつ本明細書に記載の様々なタスクおよびプロセスを実行することができる任意のコンピューティングデバイスであり得る。動作中、管理者デバイス１０９は、図２に示すように、（ユーザ入力に従って）手動で、または（ユーザ構成に従って）自動的に、将来のキャンペーンで使用するためのウェブページデータまたはドキュメントのコーパスを構築するための動作を開始し得る。管理者はまた、管理者が品質管理を維持するのを支援する様々なタスクを実行するように管理者デバイス１０９を構成し得る。例えば、管理者は、適切な相関を確実にするために、コーパスウェブページデータまたはドキュメントおよびコンテキスト用語の関連付けをレビューし得る。このプロセスはまた、本開示の特定の実施形態では、プログラム手段を介して行われ得る。
【0027】
ＲＴＢサーバ１１４は、様々なウェブページＵＲＬ上でコンテンツを配信する機会を競うためにコンテンツジェネレータ間の競争を公開および管理する、ウェブポータル、または他のウェブベースの外部サービスをホストするＲＴＢシステムの１つ以上のコンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、ＲＴＢサーバ１１４は、ウェブサーバ１０１によって受信される特定のウェブページのＵＲＬを送信するか、またはそうでなければ公開する。コンテンツジェネレータ（例えば、エンドユーザ）は、クライアントデバイス１１１を使用して、コンテンツジェネレータにとって関心のあるＵＲＬをウェブサーバ１０１に通知するコンテキスト仕様を生成する。次いで、ウェブサーバ１０１は、その特定のコンテンツジェネレータのコンテキスト仕様に基づいて、コンテンツジェネレータに対してより高いコンテキスト関連性を有するそれらのＵＲＬについて、ＲＴＢサーバ１１４とのトランザクションを自動的に開始する。次いで、コンテンツは、インターネット上での公開および表示のためにＵＲＬをホストするサードパーティサーバ１１３に転送される。
【0028】
本明細書の例示的な実施形態におけるＲＴＢサーバ１１４は、広告中心のＲＴＢサービスに関連付けられるが、ＲＴＢサービスは単なる例示であり、非限定的であることを理解されたい。他の実施形態は、情報（例えば、ＡＰＩサービス）および本明細書に記載の様々なタスクを実行するための命令（例えば、ＡＰＩ要求）を公開する任意のサードパーティの外部ウェブサービスを含み得る。同様に、ＡＰＩサービス（例えば、ビッドストリーム）は、データ消費のためおよびＡＰＩサービスに関連付けられたプロセスを実行するためにサブスクライブコンピューティングデバイスにデータを生成および公開する、任意のリモートデータ公開サービスであり得る。ＡＰＩ要求（例えば、入札要求）は、要求されたデータを収集して応答する、または公開されているデータを表示するためのＧＵＩを生成するなど、ＡＰＩサービスに関連付けられた１つ以上のプロセスを実行するためのコンピュータ実装命令を含み得る。
【0029】
例示的な実施形態では、入札ストリームは、それらのＵＲＬにキャンペーンコンテンツを掲載することに関心のあるコンテンツジェネレータへの入札に利用可能な公開されたＵＲＬのデータストリームであり、入札要求は、それらのＵＲＬを表示および／または配布し、公開されたＵＲＬに対応する入札入力を収集するためのコンピュータへのコンピュータ実装命令であり得、これは、それによって、ＡＰＩ要求を介して入力されたデータを生成し、ＡＰＩサービスに提出するために、本明細書に記載された様々なプロセスを実行するようにコンピュータをトリガする。
【0030】
図２は、例示的な方法２００の実施形態による、将来のキャンペーンコンテンツの掲載のためのドキュメント（例えば、ウェブページ）のコーパスを構築するためのウェブサーバの実行ステップのフローチャートを示す。方法２００は、単一のコンピューティングデバイスおよび単一のデータベースに関して記載されるが、任意の数のコンピューティングデバイスが、ウェブサーバおよびコーパスデータベースからの追加的または代替的なコンピューティングデバイスを含む、他の実施形態に関与し得ることを理解されたい。また、特定の実施形態が、追加的または代替的なステップを提供し得るか、または方法２００のステップから特定のステップを省略し得、依然として本開示の範囲内であることも理解されるべきである。
【0031】
ステップ２０１では、ウェブサーバアプリケーションをホストするコンピュータ（例えば、ウェブサーバ１０１）は、呼び出しおよびアクセスするためのリアルタイム入札（ＲＴＢ）システムに関連付けられたＡＰＩサービス（例えば、ビッドストリーム）を識別する。選択されたＡＰＩを使用して、コンピュータは、ＲＴＢサーバおよび／またはクライアントコンピュータとの間でＡＰＩ要求（例えば、入札要求）を受信および送信する。言及されるように、ＡＰＩサービスは、サブスクライブコンピューティングデバイスにデータを生成および公開する任意のリモートデータ公開、クエリおよび／またはアーカイブ実行可能サービスであり得、これは、公開されたデータを消費し、ＡＰＩサービスに関連付けられた様々なプロセスを実行する。ＡＰＩ要求は、要求されたデータを収集して応答する、または公開されているデータを表示するためのＧＵＩを生成するなど、ＡＰＩサービスに関連付けられた１つ以上のプロセスを実行するためのコンピュータ実装命令を含み得る。
【0032】
方法２００では、入札ストリームは、それらのＵＲＬにキャンペーンコンテンツを掲載することに関心のあるコンテンツジェネレータへの入札に利用可能な公開されたＵＲＬのデータストリームであり、入札要求は、それらのＵＲＬを表示および／または配布し、公開されたＵＲＬに対応する入札入力を収集し、それによってコンピュータが本明細書に記載された様々なタスクを実行するようにトリガする、コンピュータへのコンピュータ実装命令であり得る。
【0033】
ステップ２０２では、コンピュータは、入札要求に関連付けられたウェブページを、入札ストリームで公開されたＵＲＬに位置するウェブページをスクレイピングすることによってサンプリングする。このインターネット中心のアプローチは、キャンペーンコンテンツに関連付けられた将来のスコアを生成するために、サードパーティのコンテンツに関連付けられたキーワード、ビーコン用語、または指紋を効率的にスクレイピングおよび識別することを可能にする。
【0034】
ステップ２０３では、スクレイピングアルゴリズムは、ＵＲＬに対応するウェブページのための様々なタイプのウェブページデータを含む、各ＵＲＬのための個々のコーパススナップショットを作成し得る。ステップ２０４では、ウェブサーバは、個々のコーパススナップショットをコーパスデータベース（例えば、コーパスデータベース１０５）に記憶する。当業者は、ウェブページのコンテンツをキャプチャまたはスクレイプし、コンテンツをコーパスデータベースに記憶するための１つ以上のコンピュータ実装技術が存在し得ることを理解するであろう。いくつかの実装形態では、コンテンツは、プログラム的にＵＲＬまたはウェブページを横断し、クローラソフトウェアのアルゴリズム論理に従ってウェブページのコンテンツをダウンロードするクローラソフトウェアルーチンに従って更新され得る。いくつかの実装形態では、コーパスデータベースは、ライブ入札プロセス中にキャプチャされたデータを使用してシステムのコンピューティングデバイスによって更新され得、そこで、更新されるウェブページまたはそのようなウェブページへのＵＲＬは、入札ストリームを介して入札システムから受信され得る。
【0035】
図３は、例示的な方法３００の実施形態による、キャンペーンのコンテキストを識別し、キャンペーンコンテンツをサードパーティのインターネットコンテンツと相関させるための実行ステップのフローチャートを示す。方法３００は、特定のコンピューティングデバイスおよびデータベースに関して記載されるが、任意の数のコンピューティングデバイスが、本明細書で言及されるコンピューティングデバイスおよびデータベースからの追加的または代替的なコンピューティングデバイスを含む、他の実施形態に関与し得ることを理解されたい。また、特定の実施形態が、追加的または代替的なステップを提供し得るか、または方法３００のステップから特定のステップを省略し得、依然として本開示の範囲内であることも理解されるべきである。
【0036】
第１のステップ３０１では、コンピュータは、新しいコンテンツ配信キャンペーンを定義するため、または以前に生成されたキャンペーンを更新するために、エンドユーザ（例えば、コンテンツジェネレータ）のクライアントコンピュータから入力を受信するウェブサイトをホストする。入力は、コンテキスト内フレーズおよび／またはコンテキスト外フレーズであり得る入力フレーズを含み得、ここで、各フレーズは任意の数の単語を含み得る。このステップ３０１は、入力フレーズに基づいて自動的に識別される入力フレーズにコンテキスト上関連するフレーズである、キャンペーンに関連付けられた特定のビーコンフレーズを識別することを含み得る。システムは、ユーザが所望の検索のコンテキスト内にあることを示したコンテキスト内用語を受信し得る。入力は、典型的には、ユーザによって入力されたキーワード（１つ以上の単語）を含み得、例えば方法３００における場合がそうである。しかし、いくつかの実装形態では、ユーザからの入力は、ウェブサイトＵＲＬ、またはキャンペーンコンテンツと相関する高いコンテキストを有するメディア（例えば、オーディオ、ビジュアル、オーディオビジュアル）コンテンツのための指紋を含み得る。
【0037】
ユーザは、キャンペーンコンテンツを特定のコンテキストに掲載することを望むことがよくある。例えば、主に悪天候および嵐の天候に関する記事の隣に掲載された場合、自社のキャンペーンが最も効果的であると判断する可能性のある保険会社などである。別の例として、バックパック会社は、冒険旅行に関係するページにキャンペーンコンテンツを掲載したいと考える可能性がある。本明細書で使用される場合、コンテキスト化は、関連するコンテキストを有するサードパーティのインターネットコンテンツにキャンペーンコンテンツを掲載するプロセスである。一例として、キャンペーンのコンテキスト、またはコンテキスト内の単語もしくはフレーズの入力は、「冬の嵐」、「氷の状態」、および「洪水警告」を含み得る。
【0038】
現在のステップ３０１または後のステップでユーザから受信した入力はまた、（以下にさらに記載されるように）コンテキスト外の用語を指定し得、これらは、キャンペーンとのコンテキスト外の用語である。入力フレーズ（例えば、コンテキスト内フレーズ、コンテキスト外フレーズ）について本明細書で考察されるアルゴリズムスコアに基づいて、コンピュータは、ユーザのキャンペーンにコンテキスト的に関連する識別されたビーコンフレーズのリストを判定または更新する。
【0039】
システムは、「ハリケーン」という単語よりも「熱」という単語を重要にするなど、特定の用語にコンテキストスコアを計算し、割り当てる。いくつかの実装形態では、システムは、コンテキスト外用語のコンテキストスコアを計算し、割り当てて、これらのコンテキスト外用語をより重要である、またはそれほど重要でないものにし得る。コンテキストスコアは、１０進数であり得、自動的に、またはユーザの好みに基づいて割り当てられ得る。いくつかの状況では、システムは、デフォルトのコンテキストスコアを適用し得、または同様の用語について同じであるコンテキストスコアを手動で割り当て得る。例えば、「熱」および「暑い」という用語は、同じコンテキストスコアを受け取り得る。
【0040】
ユーザから受信したコンテキスト内およびコンテキスト外用語に基づいて、ステップ３０２のアルゴリズムは、確率的含意、単語の共起、およびコンテキストスコアに基づいて、コーパスデータベース１０５内のコンテンツのコンテキストスコアを計算し得る。ステップ３０２のアルゴリズムは、高いコンテキストウェブサイトを見つけるために、それらのコンテキストスコアを使用し得る。図５に示されるように、コンピュータによってホストされるウェブサイトのウェブページ５００は、ユーザがコンテキストフレーズのセットを入力することを可能にする入力を含む。ウェブページ５００は、ユーザがコンテキスト内フレーズおよびコンテキスト外フレーズを入力することを可能にする入力ボックスを含む。
【0041】
図３に戻って参照すると、ステップ３０２のアルゴリズムは、入力フレーズを使用して、単語の確率、単語の共起数、および単語間の確率論的含意を計算する。システムは、確率論的含意および単語の共起に基づいて、フレーズ、キーワード、または指紋などの用語のキャンペーンコンテキストスコアを判定し得る。システムは、これらのスコアを使用して、ウェブページのコンテキストスコアを生成し、高いコンテキストウェブサイトを識別する。ステップ３０２では、システムは、コーパスデータベース１０５をクエリして、単語の確率、単語の共起数、および／または単語間の確率論的含意を判定し、キャンペーンに関連するビーコンフレーズを識別する。コーパスデータベース１０５へのそのようなクエリに基づいて、コンピュータは、ビーコンフレーズおよびページコンテキストスコアを生成し得、いくつかの実装形態では、高いコンテキストスコアを有するＵＲＬおよび他の電子コンテンツを取得し得る。
【0042】
天候および冒険旅行の例を続けると、ステップ３０２の結果は、以下のようになり得る。
【0043】
ユーザが「冬の嵐」、「氷の状態」、および「洪水警告」をコンテキスト内フレーズとして入力した天候例では、コンピュータは、これらのコンテキスト内フレーズを使用して、コーパスデータベース１０５内の事前記憶されたウェブページコンテンツをクエリし、コーパスコンテンツに基づいてビーコンフレーズを計算する。この例では、コンピュータは、以下のビーコンフレーズを返す。「天候サービス」、「国の天候」、「ｎｗｓ」、「嵐警告」、「降雪」、「積雪」、「海岸洪水」、「風の突風」。
【0044】
ユーザが「飛行」、「冒険」、「旅行」、および「ホテル」をコンテキスト内フレーズとして入力した冒険旅行の例では、コンピュータは、これらのコンテキスト内フレーズを使用して、コーパスデータベース１０５内の事前記憶されたウェブページコンテンツをクエリし、コーパスコンテンツに基づいてビーコンフレーズを計算する。この例では、コンピュータは、以下のビーコンフレーズを返す。「スカイスキャン」、「航空運賃」、「乗り継ぎ」、「ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍ」、「再予約」、「ホステル」、「エクスペディア」、「ｔｓａ事前チェック」、「アイスランド航空」、「キャリーオン」、「旅程表」、および「ライアンエアー」。
【0045】
ステップ３０４では、コンピュータは、ビーコンフレーズおよび入力フレーズに基づいて高いコンテキストウェブページを識別し、次いで、キャンペーンに対する高いコンテキストを有する結果として生じるＵＲＬをユーザに表示するユーザフィードバックディスプレイを生成する。
【0046】
例えば、天候例では、コンピュータがコーパスデータベース１０５にクエリを実行し、ビーコンフレーズ、フレーズスコア、およびページコンテキストスコアを計算した後、コンピュータは、ユーザフィードバックディスプレイを介して、高いコンテキストスコアを有するとして計算されたウェブページのＵＲＬの以下のリストを返す：
ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｍｌｉｖｅ．ｃｏｍ／ｗｅａｔｈｅｒ／２０１８／０１／ｈｅｒｅｓ＿ａ＿ｓｎｏｗｆａｌｌ＿ｔａｌｌｙ＿ｏｎ＿ｍｉｃｈ．ｈｔｍｌ
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【0047】
同様に、冒険旅行の例では、コンピュータがコーパスデータベース１０５にクエリを実行し、ビーコンフレーズ、フレーズスコア、およびページコンテキストスコアを計算した後、コンピュータは、ユーザフィードバックディスプレイを介して、高いコンテキストスコアを有するとして計算されたウェブページのＵＲＬの以下のリストを返す：
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ｈｔｔｐｓ：／／ｔｒａｖｅｌ－ｍａｄｅ－ｓｉｍｐｌｅ．ｃｏｍ／ｌａｙｏｖｅｒ－ｌｏｎｇ－ｅｎｏｕｇｈ／
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ｈｔｔｐｓ：／／ｔｒａｖｅｌｔｉｐｓ．ｕｓａｔｏｄａｙ．ｃｏｍ／ｃｌｏｓｅｓｔ－ａｉｒｐｏｒｔ－ｍａｃｈｕ－ｐｉｃｃｈｕ－１０９２２１．ｈｔｍｌ
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【0048】
ユーザが、結果として生じるキャンペーンのコンテキスト化結果（例えば、ビーコンフレーズ、高いコンテキストウェブページのＵＲＬ、スコア）を含むユーザフィードバックディスプレイを提示されると、ユーザは、ウェブポータルを通じてキャンペーンを絞り込み得る。ユーザの絞り込みフィードバックは、ユーザのクライアントデバイス上のＧＵＩを介してコンピュータに入力され、ユーザは、例えば、コンテキスト内フレーズ（高スコアのコンテキストフレーズ）、コンピュータによって識別されたビーコンフレーズ、またはコンテキスト外フレーズ（低スコアのコンテキストフレーズ）を示す入力を選択もしくは選択解除、またはそれ以外の場合入力することを可能にする。ユーザのＧＵＩはまた、それぞれ高いまたは低いコンテキストスコアを有するウェブサイトＵＲＬを選択または選択解除するための入力、またはさもなければ、それを示す入力を入れることを含み得る。
【0049】
図６を参照すると、ウェブページ６００は、ユーザ入力（図５に示される）に基づいて識別されたコンテキストフレーズ、およびユーザの以前の入力に基づいてコンピュータによって識別されたコンテキストウェブページの関連するＵＲＬを表示する。
【0050】
図３によって示されるように、キャンペーン構築プロセスのコンテキスト化は、反復的であり得る。特に、ユーザは、前のステップ３０１～３０４の反復を通じて、コンテキスト内フレーズのセット、ビーコンフレーズのセット、コンテキスト外フレーズのセット、高いコンテキストウェブページのＵＲＬのセット、およびユーザがユーザのコンテンツ配信キャンペーンのために展開したいであろうコンテキスト化検索パラメータを共に定義する様々な計算されたスコアを含む、コンテキスト化されたキャンペーンデータの態様を絞り込んで確認し得る。いくつかの場合では、既定の回数の反復があり得、いくつかの場合では、ユーザは、ユーザが満足するまで反復することができる。最終的なキャンペーンデータは、コンテキストデータベース１０６（「キャンペーンデータベース」と称されることもある）内に記憶され得る。
【0051】
例えば、天候例では、ユーザは、コンテキスト外フレーズを入力することによってキャンペーンを絞り込み得る。この例では、ユーザは、暑さ注意報およびハリケーンが極端な天候状態の関連する形態ではないと決定し得、そのため、ユーザは、コンテキスト外フレーズとして、「暑さ」、「暑さ注意報」、および「ハリケーン」を入力し得る。コンピュータは、改訂されたコンテキストビーコンフレーズおよび高いコンテキストウェブページを生成するために、ユーザが選択した入力フレーズを使用して、コーパスデータベース１０５に再度クエリを行う。この例では、コンピュータは、以下の更新されたコンテキストビーコンフレーズのリストを生成する。「降雪」、「吹雪」、「冬」、「氷の」、「積雪」、「雪」、「雪の多い」、「カルトラン（ｃａｌｔｒａｎ）」、「スポッター」、および「通勤」。コンピュータはさらに、以下の更新されたＵＲＬのリストを作成し、ユーザに表示する。
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【0052】
旅行の例では、ユーザはまた、コンテキスト外フレーズを入力することによってキャンペーンを絞り込み得る。この例では、ユーザは、ＴＳＡ事前チェックおよび航空会社のウェブサイトが無関係であると決定し得、したがって、ユーザは、コンテキスト外フレーズとして、「ＴＳＡ事前チェック」、「事前チェック」、「ＴＳＡ」、「航空会社」、および「航空会社ハブ」を入力し得る。コンピュータは、改訂されたコンテキストビーコンフレーズおよび高いコンテキストウェブページを生成するために、ユーザが選択した入力フレーズを使用して、コーパスデータベース１０５に再度クエリを行う。この例では、コンピュータは、以下の更新されたコンテキストビーコンフレーズのリストを生成する。「スカイスキャン」、「航空運賃」、「乗り継ぎ」、「ｂｏｏｋｉｎｇ．ｃｏｍ」、「再予約」、「ホステル」、「エクスペディア」、「アイスランド航空」、「キャリーオン」、「旅程表」、および「ライアンエアー」。コンピュータはさらに、以下の更新されたＵＲＬのリストを作成し、ユーザに表示する。
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ｈｔｔｐｓ：／／ｔｒａｖｅｌ－ｍａｄｅ－ｓｉｍｐｌｅ．ｃｏｍ／ｌａｙｏｖｅｒ－ｌｏｎｇ－ｅｎｏｕｇｈ／
ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｎｎｅｅｓ－ｄｅ－ｐｅｌｅｒｉｎａｇｅ．ｃｏｍ／ｔｈｅ－ｂｅｓｔ－ｈｏｔｅｌｓ－ｉｎ－ｍａｃｈｕ－ｐｉｃｃｈｕ－ｆｏｒ－ａｎｙ－ｂｕｄｇｅｔ
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ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｈｅｂｒｏｋｅｂａｃｋｐａｃｋｅｒ．ｃｏｍ／ｂｅｓｔ－ｈｏｓｔｅｌｓ－ｉｎ－ｋｏｈ－ｌａｎｔａ－ｔｈａｉｌａｎｄ／
ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｈｅｂｒｏｋｅｂａｃｋｐａｃｋｅｒ．ｃｏｍ／ｂｅｓｔ－ｈｏｓｔｅｌｓ－ｉｎ－ｋｏｈ－ｌａｎｔａ－ｔｈａｉｌａｎｄ
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【0053】
ユーザは、ＧＵＩを介して、反復キャンペーンコンテキスト化構築プロセスが完了したことを示し得る。これに応答して、コンピュータは、最終的なキャンペーンデータ（例えば、コンテキスト内用語、ビーコン用語、スコア、高いコンテキストページＵＲＬ）をコンテキストデータベース１０６内に記憶するように指示される。いくつかの実装形態では、以前の反復ステップ３０１～３０４は、キャンペーンが開始された後であっても、またはそうでなければ展開されても、キャンペーンのコンテキスト化をさらに改善または改良するために、ユーザによって後で再度実装され得る。したがって、そのような実装形態では、キャンペーンデータをコンテキストデータベース１０６内に記憶することは、キャンペーンが不変であることを意味しない。
【0054】
図７を参照すると、ウェブページ７００は再び入力ボックスを表示し、ユーザがコンテキストフレーズおよびコンテキストウェブページを更新／改良するための別の機会を可能にする。コンピュータは、コンテキストフレーズおよびコンテキストウェブページを生成するための別の反復を実行するために、ＧＵＩディスプレイを介して、クライアントデバイスから命令を受信したコンピュータに応答して、ウェブページ７００を表示する。図８では、ウェブページ８００は、更新されたユーザ入力（図８に示される）に基づいてコンピュータによって識別されたコンテキストフレーズ、およびユーザの以前の入力に基づいてコンピュータによって識別されたコンテキストウェブページの関連するＵＲＬを更新および表示する。
【0055】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス（例えば、ウェブサイトをホストするコンピュータ）は、クライアントデバイスから受信したユーザ入力およびフィードバックに基づいてコンテキストデータを生成し、コンテキストデータは、クライアントデバイスのＧＵＩ（例えば、ブラウザ、ウェブページ）上でユーザに表示される。指定されたコンテキスト（例えば、コンテキストデータ）に関する追加情報は、例えば、限定されないが、ユーザ入力に基づいて計算されたスコア、ユーザ入力に基づいて識別された用語、ポジティブコンテキストスコアを有するウェブページの部分、または特定のコンテキストスコア範囲におけるウェブページのリストを含む。コンピュータ（または他のコンピューティングデバイス）は、ユーザのキャンペーン、用語／フレーズ、ウェブページ（例えば、コンテキストウェブページ、コーパスウェブページ、キャッシュされたウェブページ）、および／またはシステムの他の態様の様々な態様に関するコンテキストデータを生成する。各ウェブページのコンテキストデータは、方法３００の任意の点において、または方法３００の前、間、もしくは後にコンピュータによって抽出または計算される任意の統計情報を含み得る。コンピュータは、計算または再計算されたコンテキストデータに従って、システムの様々なデータベースのデータレコードを更新する。
【0056】
図３に戻って参照すると、任意選択的なステップ３０５では、コーパスデータベース１０５内に記憶された特定のコンテンツは、キャッシュデータベース１０７内に記憶され得る。キャッシュデータベース１０７内に記憶されたコンテンツは、そのような情報（例えば、要求の数）がコンピュータによって判定されるか、またはＲＴＢサーバから受信されるので、競争の対象となる最も頻繁に要求されたウェブページ（または他のデータコンテンツ）を含むことができる。キャッシュデータベース１０７内のデータの量を最小化することによって、コンピュータは、以下のステップ３０６～３０９などの入札時に実行されるプロセスをより効率的に実行することができる。キャッシュデータベース１０７に記憶されるコンテンツは、例えば、コンピュータに直接または管理者コンピューティングデバイスから構成として入力された管理者選択によって、自動的または手動で選択され得る。例えば、コンピュータは、ウェブページが入札時にＲＴＢから何らかの閾値の回数要求されたときに特定のウェブページを選択し得、および／またはコンピュータは、そのようなウェブページがキャッシュデータベース１０７にないときにウェブページまたはコンテンツを自動的に選択し得る。入札プロセスを実行するときにコンピュータ効率をさらに改善するために、ウェブページがキャッシュデータベース１０７内に記憶されるときに、ウェブページが変換され得るか、またはそうでなければ不要なデータを取り除き得る。任意選択的なステップ３０５が方法３００の前、間、または後に実行され得ることを理解されたい。
【0057】
ステップ３０６では、入札時に、コンピュータは、ＲＴＢサービスのサーバから入札要求の入札ストリームを受信し、ユーザのコンテンツ配信キャンペーンを開始する。入札ストリームには、プロセス３００のユーザなどのコンテンツジェネレータがコンテンツをホストするために競争するウェブページの１つ以上のＵＲＬが含まれている。以下のステップ３０７～３０９では、コンピュータは、ユーザのコンテキスト化されたキャンペーンデータに基づいて、自動化されたプロセスを実行し、ユーザに代わって競争し、ユーザのコンテンツを望ましいＵＲＬをホストするサードパーティサーバに配信する。
【0058】
ステップ３０７では、前のステップ３０２と同じまたは類似のアルゴリズム（例えば、キャンペーンのコンテキストスコアとページ上の用語の発生との間の高速、線形、ベクトル積の計算）を使用して、およびコンテキストデータベース１０６内に記憶されたキャンペーンデータ（例えば、コンテキスト内フレーズ、コンテキスト外フレーズ、ビーコンフレーズ）を使用して、コンピュータは、ＲＴＢによって入札ストリームに公開されたウェブページのビーコンフレーズスコアおよびページコンテキストスコアを計算する。コンピュータは、入札ストリームで公開された（利用可能なウェブページの）ＵＲＬとキャッシュデータベース１０７内のＵＲＬを一致させて、利用可能なウェブページのウェブページコンテキストスコアを迅速に計算し、どのウェブページのコンテキストスコアが最も高いかを識別し、それらのウェブページがユーザのキャンペーンデータに最もコンテキストに関連していることを知らせる。
【0059】
現在のステップ３０７では、（前のステップ３０７～３０９でのように）ビーコンフレーズスコアを生成したのと同じまたは類似のアルゴリズムを実行することによって、コンピュータは、ＲＴＢによって公開されたウェブページＵＲＬのページスコア、および特定のウェブページ上のコンテキストフレーズの各々のコンテキストスコアを計算してよく、ここで、コンテキストスコアの計算は、単語の共起の確率、幾何学的手段、および実際の発生に対する予想される発生数を計算することを含み得る。「コンテキストビーコンフレーズスコア」は、少なくとも部分的に、キャッシュデータベース１０７のウェブページにわたるユーザのキャンペーンデータのフレーズの確率的含意、幾何学的手段、および共起数に基づいて計算され得、またはそうでなければＲＴＢサービスによって公開され得る。特定のウェブページの「コンテキストスコア」は、少なくとも部分的に、ウェブページ上でビーコンフレーズおよび／またはコンテキスト内フレーズが発生する回数、各単語がウェブページ上に現れるインスタンスの分数、およびビーコンフレーズのビーコンフレーズスコアに基づいて計算され得る。いくつかの実装形態では、コンピュータは、入札時にウェブページのコンテキストスコアをリアルタイムで迅速に計算し、一方でコンピュータは、キャンペーンが競争のために展開される入札時間前、コンテキストビーコンフレーズスコアは、より計算的に集中し得る（およびより遅い）。現在のステップ３０７の結果は、コンピュータがキャッシュデータベース１０７内に記憶された特定のウェブページのウェブページスコアを生成することである。ウェブページは、それらのウェブページコンテキストスコアによって「順序付け」られ得る。
【0060】
ユーザの入力フレーズおよびビーコンフレーズに基づいて、最終的に計算されたウェブページスコアは、特定のキーワードまたは人口統計を対象としており、したがって、ウェブページスコアは、キャンペーンごとにカスタマイズされ得る。いくつかの場合では、ウェブページスコアは、自動車、保険、家電製品、おもちゃ、ヘルスケア、および政府などの特定の分野に特化して使用するためにグループ化され得る。これらのグループ化されたウェブページスコアは、同様のキャンペーンに再利用することができる。
【0061】
ステップ３０８では、コンピュータは、ユーザに代わって、利用可能なウェブページＵＲＬの上位Ｘ％に、またはそうでなければ、既定の閾値スコアを超えるウェブページスコアを有するものに入札する。閾値パーセンテージは、ユーザ、管理者によって既定される場合もあれば、または予算全体を消費することを意図したアルゴリズム（予算を消費する最高パーセンテージ）によって自動的に既定される場合もある。コンピュータは、高いコンテキストスコアを有するそれらのウェブページをエンドユーザに表示するＧＵＩを生成してよく、コンピュータはそれらのコンテンツを公開のために配信する。コンピュータは、提出された入札の数（ボリューム）を制御または制限するために、任意の数の追加的または代替的な入札ボリューム閾値を実装し得る。
【0062】
キャンペーンには通常、指定された予算があり、キャンペーンの長さおよび予算は、Ｘ％の値（または入札数量の閾値として機能する他の条件）を判定し得る。ステップ３０９では、システムは、入札閾値要件を満たすコンテキストページのみに入札する。アルゴリズムは、ほとんどのコンテキスト内ページで予算を消費するためにパーセンタイルを自動的に選択し得るが、Ｘ％値はまた、手動で既定され得る。このように、システムは、入札要求を受信すると、入札要求に関連付けられたインターネットコンテンツのページスコアを読み取り得、そのインターネットコンテンツのページスコアが、各キャンペーン（または他の優先順位条件）のパーセンタイルＸ％を超えるかどうかを判定し得る。ページスコアが入札閾値を超える場合、システムは、インターネットコンテンツ上にキャンペーンコンテンツを掲載することに入札し得る。
【0063】
場合によっては、システム上の２つのキャンペーンが同じ掲載に入札する際に競合が発生し得る。これらの状況では、システムは、異なるアプローチを使用し得る。一実施形態では、システムは、ラウンドロビン仲裁方法を使用し得、各キャンペーンに掲載に入札する機会を与え得る。別の実施形態では、入札額は、ページスコアと各キャンペーンのＸ％との間のデルタに応じて変化し得る。掲載に最適なキャンペーンが勝つ。実施形態はまた、ハイブリッドアプローチを含む。例えば、キャンペーンＡがキャンペーンＢよりもはるかに多くの頻度で落札されている場合、キャンペーンＢにはキャンペーンＡの既定の数の落札後に落札する機会が与えられる可能性がある。例えば、キャンペーンＢは、キャンペーンＡが９つ落札後により高い落札を行う。他の実施形態は、入札要求／キャンペーンの組み合わせの他の態様、例えばクリックスルー率の予測に基づいて入札価格を判定し、最大の入札価格を有するキャンペーンを選択することを含む。
【0064】
ページスコアに加えて、いくつかの実施形態では、コンピュータ（またはシステムの他のコンピューティングデバイス）は、キャンペーンコンテンツの掲載が閲覧されるか、クリックスルーされるか、または係合される可能性を定義するパフォーマンススコアを受信または計算する。クリックスルー率は、ユーザがキャンペーンコンテンツをクリックした数またはレート／比率を表すが、係合は、ユーザがコンテンツをスクロールしたか、既定の時間（例えば、１５秒）にわたってコンテンツを閲覧したか、キャンペーンコンテンツ内の何かをクリックしたか、または追加のオーディオもしくはビデオコンテンツなどのキャンペーンコンテンツの既定の部分を閲覧したかなどの他の手段によって判定され得る。システムのコンピュータまたは他のデバイスは、サードパーティホストサーバの様々なＣｏｏｋｉｅもしくは他のプログラミングを使用してこの情報を追跡し、および／または入札サーバもしくはサードパーティホストサーバから追跡されたこの情報を受信するように構成されている。したがって、システムのコンピュータまたは他のデバイスは、入札を行う前に、入札要求のパフォーマンススコアを計算し得る。コンピュータは、パフォーマンススコアが事前設定された閾値パフォーマンススコアを満たすとき、入札を送信する。パフォーマンススコアは、インターネットコンテンツの視聴者がキャンペーンコンテンツに有する関心のレベルの尺度であり得、いくつかの場合には、システムは、パフォーマンススコアに基づいて、その入札要求に対して高くまたは低く入札し得る。例えば、パフォーマンススコアが高いほど、システムがそのスコアへの入札意欲が高くなり、パフォーマンススコアが低いほど、システムがそのページへの入札意欲が低くなる。このように、高入札価格または低入札価格の判定は、変化したパフォーマンススコア閾値として機能する場合がある。システムはまた、入札要求に関する多くの他の要因、例えば、要求の時間、入札要求が送信されたサーバの場所、入札要求者のＩＰアドレス、入札要求者の過去のパフォーマンススコアおよび支払い、入札要求者が入札を受け入れる可能性、入札の支払い条件などを考慮し得る。
【0065】
図４は、一実施形態による方法４００を示す。ステップ４０１は、クライアントデバイスから第１の用語のセットを受信することを含み、第１のセットは、１つ以上のコンテキスト内用語を含む。実施形態はまた、このステップでのコンテキスト外用語の受信を可能にし得る。本方法は、ステップ４０２において、第１の用語のセットに基づいて複数のコンテキストスコアを計算することをさらに含む。コンテキストスコアは、他の用語と比較した特定の用語の重要性または重要性の欠如を表し得る。ステップ４０３において、方法は、コンテキストスコアに基づいてコーパスデータベース内の設定されたビーコン用語を識別し得、各ビーコン用語は、既定の閾値を超えるコンテキストスコアを有する。ビーコン用語は、ステップ４０１で受信した用語に関連し得る。方法は、ステップ４０４をさらに含み得、その間、方法は、コーパスデータベース内に記憶された前処理されたページから複数のページスコアを計算し得る。前述のように、ページスコアは、コンテキストおよびページスコアに基づいて、キャンペーンのためのインターネットコンテンツの特定の部分の重要性を判定する。ステップ４０４は、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットをコーパスデータベース内で識別することを含む。前述のように、これは、システムが特定の関連性を有すると識別した一連のＵＲＬであり得る。次に、ステップ４０５で、方法は、ビーコン用語のセットおよびコンテキストウェブページのセットをクライアントデバイスで表示するためにデータを送信し得る。クライアントデバイスのユーザは、コンテキストウェブページのセットが正確であるかどうかを評価し得る。そうでない場合、ステップ４０５で、システムは、クライアントデバイスから第２のコンテキスト用語のセットを受信し得、第２のセットは、１つ以上のコンテキスト外用語を含む。システムは、ステップ４０６に示すように、第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに基づいてページスコアを再計算し、それによって更新されたページスコアを生成し得る。この再計算に基づいて、ステップ４０７は、更新されたページスコアに基づいて、ビーコン用語のセットおよびコンテキストウェブページのセットを更新し得る。ステップ４０８は、コンテキストウェブページのセットおよびキャンペーン用語のセットをキャンペーンデータベース（「コンテキストデータベース」と称されることもある）内に記憶することを含み得、キャンペーン用語のセットは、コンテキスト内の各フレーズおよび各ビーコン用語を含む。
【0066】
前述の方法の説明およびプロセスフロー図は、単に例示的な例として提供され、様々な実施形態のステップが提示された順序で実行されなければならないことを要求または暗示することを意図するものではない。前述の実施形態におけるステップは、任意の順序で実行され得る。「次いで」、「次に」などの単語は、ステップの順序を限定することを意図していない。これらの単語は、単に方法の説明を読者に導くために使用される。プロセスフロー図は、順次プロセスとして動作を説明し得るが、動作の多くは、並行してまたは同時に実行され得る。加えて、動作の順序は、並べ替えられ得る。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラムなどに対応し得る。プロセスが関数に対応する場合、プロセス終了は、呼び出し関数またはメイン関数への関数の戻りに対応し得る。
【0067】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両方の組み合わせとして実装され得る。ハードウェアおよびソフトウェアのこの交換性を明確に例示するために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップは、それらの機能性に関して概して上記で説明されている。そのような機能がハードウェアまたはソフトウェアとして実装されるかどうかは、システム全体に課される特定のアプリケーションおよび設計の制約に依存する。当業者は、特定の用途ごとに異なる方法で記載された機能を実装し得るが、そのような実装決定は、本開示の範囲または特許請求の範囲から逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。
【0068】
コンピュータソフトウェアに実装される実施形態は、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、またはそれらの任意の組み合わせにおいて実装され得る。コードセグメントまたは機械実行可能命令は、手順、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造、もしくはプログラムステートメントの任意の組み合わせを表し得る。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリコンテンツを受け渡すおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合され得る。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージの受け渡し、トークンの受け渡し、ネットワーク伝送などを含む任意の好適な手段を介して受け渡され、転送され、または伝送されることがある。
【0069】
これらのシステムおよび方法を実装するために使用される実際のソフトウェアコードまたは専門的な制御ハードウェアは、特許請求の範囲に記載の特徴または本開示を限定するものではない。したがって、システムおよび方法の動作および挙動は、ソフトウェアおよび制御ハードウェアが本明細書の説明に基づいてシステムおよび方法を実装するように設計され得ることが理解されている特定のソフトウェアコードに参照することなく説明された。
【0070】
ソフトウェアに実装される場合、関数は、非一時的コンピュータ可読またはプロセッサ可読記憶媒体上に１つ以上の命令またはコードとして記憶され得る。本明細書に開示される方法またはアルゴリズムのステップは、コンピュータ可読またはプロセッサ可読記憶媒体上に存在し得るプロセッサ実行可能ソフトウェアモジュールに具現化され得る。非一時的コンピュータ可読媒体またはプロセッサ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にするコンピュータ記憶媒体および有形記憶媒体の両方を含む。非一時的プロセッサ可読記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。例として、限定されないが、そのような非一時的プロセッサ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または所望のプログラムコードを命令またはデータ構造の形態で記憶するために使用され得、コンピュータまたはプロセッサによってアクセスされ得る任意の他の有形記憶媒体を含み得る。ディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）は、本明細書で使用される場合、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光学ディスク、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスク、およびブルーレイディスクを含み、ディスク（ｄｉｓｋ）は通常、磁気的にデータを再生するが、ディスク（ｄｉｓｃ）はレーザで光学的にデータを再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。さらに、方法またはアルゴリズムの動作は、コンピュータプログラム製品に組み込まれ得る非一時的プロセッサ可読媒体および／またはコンピュータ可読媒体上のコードおよび／または命令の１つまたは任意の組み合わせもしくはセットとして存在し得る。
【0071】
開示された実施形態の前述の説明は、当業者が本明細書に記載される実施形態およびその変形形態を作製または使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかであり、本明細書に定義される一般的な原理は、本明細書に開示される主題の趣旨または範囲から逸脱することなく、他の実施形態に適用され得る。したがって、本開示は、本明細書に示した実施形態に限定されることを意図されないが、以下の特許請求の範囲および本明細書に開示した原理および新規の特徴と一致する最も広い範囲が与えられるべきである。
【0072】
様々な態様および実施形態が開示されているが、他の態様および実施形態が企図される。開示した様々な態様および実施形態は、例示の目的のためのものであり、限定することを意図するものではなく、真の範囲および趣旨が、以下の特許請求の範囲によって示される。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【手続補正書】
【提出日】2021-06-18
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータ実装方法であって、コンピュータによって、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットを受信して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力することであって、前記コンピュータが、複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定するために、前記コーパスデータベース内に記憶された前記複数のコーパス用語に従って構成される、出力することと、
前記コンピュータによって、前記ビーコン用語のセットおよび前記第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算することと、
前記コンピュータによって、前記複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別することと、
前記コンピュータによって、前記クライアントデバイスから受信した前記第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語セットに従って、更新されたビーコン用語のセットを生成することと、
前記コンピュータによって、前記更新されたビーコン用語のセット、前記第１のコンテキスト用語のセット、および前記第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算することと、
前記コンピュータによって、前記１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、前記コンテキストウェブページのセットを更新することと、
前記コンピュータによって、前記ビーコン用語のセットおよび前記コンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータをキャンペーンデータベース内に記憶することであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作の間に、１つ以上の利用可能なウェブページの前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成される、記憶することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項2】
前記コンピュータによって、前記第１のコンテキスト用語のセットのための１つ以上の埋め込みを抽出することであって、前記ビーコン用語のセットが、前記第１のコンテキスト用語のセットのための前記１つ以上の埋め込みからの閾値距離を満たす特徴ベクトルを有する、前記コーパスデータベース内の１つ以上のコーパス用語を含む、抽出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
単語確率、単語の共起数、および単語間確率論的含意のうちの少なくとも１つに基づいて、前記コンピュータによって、前記第１のコンテキスト用語のセットにおける各コンテキスト用語のコンテキストスコアを計算することであって、前記１つ以上のビーコン用語を識別するための各コンテキスト用語の各埋め込みが、前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアに基づいている、計算することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記コンピュータによって、各コンテキストスコアを各コンテキスト用語のデフォルトスコアとして設定することと、前記コンピュータによって、１つ以上のユーザ入力に従って前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアを調整することと、をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項5】
前記第１のコンテキスト用語のセットが、少なくとも１つのコンテキスト外用語を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記コンピュータによって、前記クライアントデバイスから受信した１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記コンテキストウェブページのセットのためのコンテキストデータを生成することと、前記コンピュータによって、前記クライアントデバイスのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で表示するために、前記コンテキストデータを前記クライアントデバイスに送信することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記コンピュータが、クエリ構成ウェブページを介して前記クライアントデバイスから各コンテキスト用語を受信する、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記コンピュータによって、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）に従って、ページコンテンツおよびメタデータを含むウェブページのウェブページデータを要求することと、前記コンピュータによって、前記ウェブページデータを、前処理されたページとして前記コーパスデータベース内に記憶することであって、前記前処理されたページが、前記前処理されたページについてのデータレコードに記憶され、前記データレコードが、前記ページコンテンツおよび前記メタデータ、タイムスタンプ、前記ＵＲＬ、ならびに１つ以上のコンテンツタグのうちの少なくとも一部分を含む、記憶することと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項9】
前記コンピュータによって、入札システムからの入札を要求する１つ以上の利用可能なウェブページの可用性リストを入札サーバから受信することと、前記コンピュータによって、前記更新されたビーコン用語のセットと、前記利用可能なウェブページ内の１つ以上のコンテキスト内用語とを含む１つ以上のキャンペーン用語の発生回数に少なくとも部分的に基づいて、前記可用性リスト内の各利用可能なウェブページのリアルタイムページスコアを計算することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項10】
前記コンピュータによって、前記入札閾値を満たす前記可用性リストの前記利用可能なウェブページの各々を含むウェブページの入札リストを識別することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
システムであって、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）およびページコンテキストスコアに対応する複数のインターネットコンテンツデータの少なくとも一部分を記憶するように構成された非一時的記憶媒体を含むコーパスデータベースと、
複数のユーザのキャンペーンデータを記憶するように構成された非一時的記憶媒体を含むキャンペーンデータベースであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページの前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成された、キャンペーンデータベースと、
プロセッサを含むサーバであって、前記プロセッサが、
クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットを受信して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力することであって、前記コンピュータが、複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定するために前記コーパスデータベース内に記憶された前記複数のコーパス用語に従って構成されている、出力することと、
前記ビーコン用語のセットおよび前記第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算することと、
前記複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別することと、
前記クライアントデバイスから受信した前記第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに従って生成して、更新されたビーコン用語のセットを出力することと、
前記更新されたビーコン用語のセット、前記第１のコンテキスト用語のセット、および前記第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算することと、
前記１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、前記コンテキストウェブページのセットを更新することと、
前記キャンペーンデータベース内に、前記ビーコン用語のセットおよび前記コンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータを記憶することであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページの前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成されている、記憶することと、を実行するように構成されている、サーバと、備える、システム。
【請求項12】
前記サーバが、前記クライアントデバイスから受信した１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記コンテキストウェブページのセット用のコンテキストデータを生成するように、かつ
前記クライアントデバイスのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で表示するために、前記コンテキストデータを前記クライアントデバイスに送信するように、さらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記サーバが、
前記第１のコンテキスト用語のセットについての１つ以上の埋め込みを抽出することであって、前記ビーコン用語のセットが、前記第１のコンテキスト用語のセットについての前記１つ以上の埋め込みからの閾値距離を満たす特徴ベクトルを有する、前記コーパスデータベース内の１つ以上のコーパス用語を含む、抽出することを実行するようにさらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項14】
前記サーバが、入札システムからの入札を要求する１つ以上の利用可能なウェブページの可用性リストを入札サーバから受信するように、かつ
前記更新されたビーコン用語のセットと、前記利用可能なウェブページ内の１つ以上のコンテキスト内用語とを含む１つ以上のキャンペーン用語のいくつかの発生に少なくとも部分的に基づいて、前記可用性リスト内の各利用可能なウェブページのリアルタイムページスコアを計算するように、さらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項15】
機械実行可能プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体であって、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサによる前記プログラム命令の実行が、前記１つ以上のプロセッサに、クライアントデバイスから受信した第１のコンテキスト用語のセットを受信して、コーパスデータベースからビーコン用語のセットを出力するステップであって、前記コンピュータが、前記複数のコーパス用語に対応する複数の共起確率を判定するように前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパス用語に従って構成されている、出力するステップと、
前記ビーコン用語のセットおよび前記第１のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された複数のコーパスウェブページの複数のページスコアを計算するステップと、
前記複数のコーパスウェブページにおいて、閾値を満たすページスコアを有するコンテキストウェブページのセットを識別するステップと、
前記クライアントデバイスから受信した前記第１のコンテキスト用語のセットおよび第２のコンテキスト用語のセットに従って、更新されたビーコン用語のセットを生成するステップと、
前記更新されたビーコン用語のセット、前記第１のコンテキスト用語のセット、および前記第２のコンテキスト用語のセットに基づいて、前記コーパスデータベース内に記憶された１つ以上のコーパスウェブページの１つ以上の更新されたページスコアを計算するステップと、
前記１つ以上の更新されたページスコアに基づいて、前記コンテキストウェブページのセットを更新するステップと、
前記ビーコン用語のセットおよび前記コンテキストウェブページのセットを含むユーザのキャンペーンデータをキャンペーンデータベース内に記憶するステップであって、前記キャンペーンデータが、リアルタイム入札選択操作中に１つ以上の利用可能なウェブページのための前記リアルタイム入札選択操作を実行するように構成されている、記憶するステップと、を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項16】
前記１つ以上のプロセッサが、前記第１のコンテキスト用語のセットのための１つ以上の埋め込みを抽出するステップであって、前記ビーコン用語のセットが、前記第１のコンテキスト用語のセットのための前記１つ以上の埋め込みからの閾値距離を満たす特徴ベクトルを有する、前記コーパスデータベース内の１つ以上のコーパス用語を含む、抽出するステップをさらに実行する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項17】
前記１つ以上のプロセッサが、単語確率、単語の共起数、および単語間確率論的含意のうちの少なくとも１つに基づいて、前記第１のコンテキスト用語のセットにおける各コンテキスト用語のコンテキストスコアを計算するステップであって、前記１つ以上のビーコン用語を識別するための各コンテキスト用語の各埋め込みが、前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアに基づいている、計算するステップをさらに実行する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項18】
前記１つ以上のプロセッサが、各コンテキストスコアを、各コンテキスト用語のデフォルトスコアとして設定するステップと、
前記コンテキスト用語の前記コンテキストスコアを１つ以上のユーザ入力に従って調整するステップと、をさらに実行する、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項19】
前記１つ以上のプロセッサが、前記クライアントデバイスから受信した１つ以上のユーザ入力に基づいて、前記コンテキストウェブページのセット用のコンテキストデータを生成するステップと、
前記クライアントデバイスのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）で表示するために、前記コンテキストデータを前記クライアントデバイスに送信するステップと、をさらに実行する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項20】
前記１つ以上のプロセッサが、前記コンピュータによって、入札システムからの入札を要求する１つ以上の利用可能なウェブページの可用性リストを入札サーバから受信するステップと、
前記コンピュータによって、前記更新されたビーコン用語のセットと、前記利用可能なウェブページ内の１つ以上のコンテキスト内用語とを含む１つ以上のキャンペーン用語の発生回数に少なくとも部分的に基づいて、前記可用性リスト内の各利用可能なウェブページのリアルタイムページスコアを計算するステップと、をさらに実行する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】