特表 2024-526754 コンテンツ提供者のコンテンツの新規のオーディエンスを特定するための方法

(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】2024-07-19

(54)【発明の名称】コンテンツ提供者のコンテンツの新規のオーディエンスを特定するための方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 21/266 20110101AFI20240711BHJP

   H04N 21/258 20110101ALI20240711BHJP

   H04N 21/235 20110101ALI20240711BHJP

【ＦＩ】

H04N21/266

H04N21/258

H04N21/235

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024501885

(86)(22)【出願日】2021-12-08

(85)【翻訳文提出日】2024-03-04

(86)【国際出願番号】 US2021062472

(87)【国際公開番号】W WO2023287444

(87)【国際公開日】2023-01-19

(31)【優先権主張番号】17/377,215

(32)【優先日】2021-07-15

(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】502208397

【氏名又は名称】グーグル エルエルシー

【氏名又は名称原語表記】Ｇｏｏｇｌｅ ＬＬＣ

【住所又は居所原語表記】１６００ Ａｍｐｈｉｔｈｅａｔｒｅ Ｐａｒｋｗａｙ ９４０４３ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｖｉｅｗ， ＣＡ Ｕ．Ｓ．Ａ．

(74)【代理人】

【識別番号】100108453

【弁理士】

【氏名又は名称】村山 靖彦

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広 信哉

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(72)【発明者】

【氏名】ダニエル・ツィンク

(72)【発明者】

【氏名】ジェーン・ファン

(72)【発明者】

【氏名】ハオ・チェン

(72)【発明者】

【氏名】イアン・ポーティアス

(72)【発明者】

【氏名】スルビー・マヘシュワリ

【テーマコード（参考）】

5C164

【Ｆターム（参考）】

5C164FA06

5C164MA06S

5C164SB06P

5C164SB29S

5C164SC01P

5C164SC11P

5C164YA07

(57)【要約】

コンテンツ提供者への表示のために、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供し、オプションのユーザ選択を受け取り、新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こすための方法が開示され、新規のオーディエンスを特定する情報は、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、およびコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供するステップと、
前記オプションのユーザ選択を受け取るステップと、
前記新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こすステップとを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記情報が、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、および前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える、方法。

【請求項2】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ前記対応するオーディエンスが追加されるように要求するための前記オプションの選択を受け取るステップと、
前記対応するオーディエンスからのユーザを、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加するステップとをさらに備える、請求項1に記載の方法。

【請求項3】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツが、コンテンツ共有プラットフォームのユーザインターフェース上で主要なメディアアイテムに関連して前記複数のユーザに提示されるべき1つまたは複数の二次的なメディアアイテムを備える、請求項1に記載の方法。

【請求項4】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記推定される回数の前記標示が、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへの前記対応するオーディエンスからの前記ユーザの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を備える、請求項2に記載の方法。

【請求項5】

前記コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備える前記ユーザインターフェースを提供するステップがさらに、
ユーザの第1のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を特定するデータを収集するステップと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定するステップと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するステップであって、ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記特定されたサブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数、およびユーザの前記特定されたサブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、ステップと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップであって、ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標が、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、ステップと、
ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測するステップと、
前記予測される増大が閾値条件を満たすことに応答して、ユーザの前記第2のグループを前記新規のオーディエンスに追加するステップとを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記表示される情報が、ユーザの前記第2のグループの識別子と、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記予測される増大とを備える、請求項1に記載の方法。

【請求項6】

ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標を収集するステップであって、ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記第1のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数、およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、ステップと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定するステップと、
ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するステップと、
ユーザの前記特定されたサブグループの前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップと、
ユーザの前記第2のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測するステップと、
前記推定される増大が閾値条件を満たすことに応答して、前記コンテンツ提供者への提示のために、ユーザの前記第2のグループおよび前記推定される増大を特定する情報を提供するステップとを備える、方法。

【請求項7】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツが、コンテンツ共有プラットフォームのユーザインターフェース上で主要なメディアアイテムに関連して前記複数のユーザに提示されるべき1つまたは複数の二次的なメディアアイテムを備える、請求項6に記載の方法。

【請求項8】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンテンツ関連指標を推定するステップがさらに、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数を決定するステップと、
ユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を決定するステップと、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の前記回数およびユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンバージョンレートを決定するステップとを備える、請求項6に記載の方法。

【請求項9】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートを決定するステップがさらに、
ユーザの前記サブグループに関連する特性のセットをユーザの前記第2のグループに関連する特性のセットと比較するステップを備え、ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートが、ユーザの前記サブグループに関連する特性の前記セットとユーザの前記第2のグループに関連する特性の前記セットとの比較に基づいて決定される、請求項8に記載の方法。

【請求項10】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記増大が推定関数を使用して予測される、請求項6に記載の方法。

【請求項11】

前記推定関数が、複数のパラメータおよび複数の対応する重みを使用する1つまたは複数の式を備え、前記複数のパラメータが、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていない前記第2のグループの中のユーザの数、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、請求項10に記載の方法。

【請求項12】

ユーザの前記第1のグループのコンテンツ関連指標およびユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を決定するステップであって、ユーザの前記第1のグループおよびユーザの前記第3のグループが、過去に前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように以前は指定されていた、ステップと、
ユーザの前記第1のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標および前記推定関数を使用して、ユーザの前記第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標を取得するステップと、
ユーザの前記第3のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標とユーザの前記第3のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標との比較に基づいて、前記推定関数の前記複数の重みを修正するステップとをさらに備える、請求項11に記載の方法。

【請求項13】

メモリと、
動作を実行するための、前記メモリに結合されたプロセッサとを備え、前記動作が、
コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供することと、
前記オプションのユーザ選択を受け取ることと、
前記新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こすこととを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記情報が、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、および前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える、システム。

【請求項14】

前記動作がさらに、
前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ前記対応するオーディエンスが追加されるように要求するための前記オプションの選択を受け取ることと、
前記対応するオーディエンスからのユーザを、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加することとを備える、請求項13に記載のシステム。

【請求項15】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記推定される回数の前記標示が、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへの前記対応するオーディエンスからの前記ユーザの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を備える、請求項14に記載のシステム。

【請求項16】

前記コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備える前記ユーザインターフェースを提供することがさらに、
ユーザの第1のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を特定するデータを収集することと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定することと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定することであって、ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記特定されたサブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数、およびユーザの前記特定されたサブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、決定することと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定することであって、ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標が、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、推定することと、
ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測することと、
前記予測される増大が閾値条件を満たすことに応答して、ユーザの前記第2のグループを前記新規のオーディエンスに追加することとを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記表示される情報が、ユーザの前記第2のグループの識別子と、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記予測される増大とを備える、請求項13に記載のシステム。

【請求項17】

プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに動作を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作が、
ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標を収集することであって、ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記第1のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数、およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、収集することと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定することと、
ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定することと、
ユーザの前記特定されたサブグループの前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定することと、
ユーザの前記第2のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測することと、
前記推定される増大が閾値条件を満たすことに応答して、前記コンテンツ提供者への提示のために、ユーザの前記第2のグループおよび前記推定される増大を特定する情報を提供することとを備える、非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項18】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンテンツ関連指標を推定することがさらに、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数を決定することと、
ユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を決定することと、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の前記回数およびユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンバージョンレートを決定することとを備える、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項19】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートを決定することがさらに、
ユーザの前記サブグループに関連する特性のセットをユーザの前記第2のグループに関連する特性のセットと比較することを備え、ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートが、ユーザの前記サブグループに関連する特性の前記セットとユーザの前記第2のグループに関連する特性の前記セットとの比較に基づいて決定される、請求項18に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項20】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記増大が推定関数を使用して予測される、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項21】

前記推定関数が、複数のパラメータおよび複数の対応する重みを使用する1つまたは複数の式を備え、前記複数のパラメータが、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていない前記第2のグループの中のユーザの数、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、請求項20に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項22】

前記動作がさらに、
ユーザの前記第1のグループのコンテンツ関連指標およびユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を決定することであって、ユーザの前記第1のグループおよびユーザの前記第3のグループが、過去に前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように以前は指定されていた、決定することと、
ユーザの前記第1のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標および前記推定関数を使用して、ユーザの前記第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標を取得することと、
ユーザの前記第3のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標とユーザの前記第3のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標との比較に基づいて、前記推定関数の前記複数の重みを修正することとを備える、請求項21に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の態様および実装形態は、コンテンツ提供者のコンテンツの新規のオーディエンスを特定することに関する。

【背景技術】

【0002】

コンテンツの提供者は、コンテンツに関心を持つ可能性のあるユーザの適切なグループを頻繁に選択する。コンテンツ提供者は、追加のユーザを含めるために、またはコンテンツを提示され得るユーザを制限するために、ユーザのグループのサイズを変えることを望むことがある。コンテンツ提供者は、コンテンツに関心を持つ可能性のあるユーザのグループに含めるべき、またはそれから除外されるべきユーザを簡単に特定できないことがある。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

以下の概要は、本開示のいくつかの態様の基本的理解をもたらすための、本開示の簡略化された概要である。この概要は、本開示の広範な概要ではない。これは、本開示の重要なまたは決定的な要素を特定することも、本開示の特定の実装形態の範囲または特許請求の範囲を定めることも意図されない。その唯一の目的は、後で提示されるより詳細な説明の前置きとして、本開示のいくつかの態様を簡略化された形式で提示することである。

【0004】

本開示のある態様は、コンピュータで実施される方法を提供し、この方法は、コンテンツ提供者への表示のために、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供するステップと、オプションのユーザ選択を受け取るステップと、新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こすステップとを備え、新規のオーディエンスを特定する情報は、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、およびコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える。

【0005】

いくつかの実装形態では、方法はさらに、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションの選択を受け取るステップと、対応するオーディエンスからのユーザを、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加するステップとを備える。

【0006】

いくつかの実装形態では、コンテンツ提供者のコンテンツは、コンテンツ共有プラットフォームのユーザインターフェース上で主要なメディアアイテムに関連して複数のユーザに提示されるべき1つまたは複数の二次的なメディアアイテムを備える。

【0007】

いくつかの実装形態では、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへの対応するオーディエンスからのユーザの追加に反応した、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を備える。

【0008】

いくつかの実装形態では、コンテンツ提供者への表示のために、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供するステップはさらに、ユーザの第1のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数およびユーザの第1のグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数を特定するデータを収集するステップと、ユーザの第1のグループにおいて、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定するステップと、ユーザの特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するステップであって、ユーザの特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標が、ユーザの特定されたサブグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数およびユーザの特定されたサブグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、ステップと、ユーザの特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップであって、ユーザの第2のグループに対する推定されるコンテンツ関連指標が、ユーザの第2のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の推定される回数およびユーザの第2のグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、ステップと、ユーザの第2のグループに対する推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの第1のグループへのユーザの第2のグループの追加に反応したコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測するステップと、予測される増大が閾値条件を満たすことに応答して、ユーザの第2のグループを新規のオーディエンスに追加するステップとを備え、新規のオーディエンスを特定する表示される情報は、ユーザの第2のグループの識別子、およびコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の予測される増大を備える。

【0009】

本開示の別の態様は、ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標を収集するステップであって、ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標が、ユーザの第1のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数およびユーザの第1のグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、ステップと、ユーザの第1のグループにおいて、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定するステップと、ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するステップと、ユーザの識別されたサブグループのコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップと、ユーザの第2のグループの推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの第1のグループへのユーザの第2のグループの追加に反応したコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測するステップと、推定される増大が閾値条件を満たすことに応答して、コンテンツ提供者への提示のためにユーザの第2のグループおよび推定される増大を特定する情報を提供するステップとを備える、コンピュータで実施される方法を提供する。

【0010】

いくつかの実装形態では、ユーザの第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップはさらに、ユーザのサブグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数を決定するステップと、ユーザのサブグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数を決定するステップと、ユーザのサブグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数およびユーザのサブグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数に基づいて、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートを決定するステップとを備える。

【0011】

いくつかの実装形態では、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートを決定するステップはさらに、ユーザのサブグループに関連する特性のセットをユーザの第2のグループに関連する特性のセットと比較するステップを備え、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートは、ユーザのサブグループに関連する特性のセットとユーザの第2のグループに関連する特性のセットとの比較に基づいて決定される。

【0012】

いくつかの実装形態では、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の増大は、推定関数を使用して予測される。

【0013】

いくつかの実装形態では、推定機能は、複数のパラメータおよび複数の対応する重みを使用する1つまたは複数の式を備え、複数のパラメータは、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていない第2のグループの中のユーザの数、ユーザの第2のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの第2のグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える。

【0014】

いくつかの実装形態では、方法はさらに、ユーザの第1のグループのコンテンツ関連指標およびユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を決定するステップであって、ユーザの第1のグループおよびユーザの第3のグループが過去にコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されていた、ステップと、ユーザの第1のグループの決定されたコンテンツ関連指標および推定関数を使用して、ユーザの第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標を取得するステップと、ユーザの第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標とユーザの第3のグループの決定されたコンテンツ関連指標との比較に基づいて、推定関数の複数の重みを修正するステップとを備える。

【0015】

本開示のさらなる態様は、メモリと、メモリに結合された処理デバイスとを備えるシステムを提供し、処理デバイスは、本明細書で説明される任意の態様または実施形態による方法を実行する。

【0016】

本開示のさらなる態様は、処理デバイスによる実行に応答して、本明細書で説明される任意の態様または実施形態による動作を処理デバイスに実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。

【0017】

本開示の態様および実装形態は、以下で与えられる詳細な説明から、ならびに本開示の様々な態様および実装形態の添付の図面からより完全に理解されるが、これらは、特定の態様または実装形態に本開示を限定するものとして解釈されるべきではなく、説明および理解促進のためのものである。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本開示の実装形態による、例示的なシステムアーキテクチャを示す図である。

【図2】本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるべき新規のオーディエンスを追加するための推奨概要をコンテンツ提供者に提示する例示的なユーザインターフェースを示す図である。

【図3】本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定される既存のオーディエンスに追加されるように推奨される新規のオーディエンスに関する詳細を提供する例示的なユーザインターフェースを示す図である。

【図4】本開示のいくつかの態様による、エンドユーザがどのように1つまたは複数のオーディエンスに属し得るかを示す例示的なベン図である。

【図5】本開示のいくつかの態様による、新規のオーディエンス推奨を含むユーザインターフェースをコンテンツ提供者に提供するための例示的な方法の流れ図である。

【図6】本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者に推奨すべき新規のオーディエンスを決定するための例示的な方法の流れ図である。

【図7】本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザのグループに対するコンバージョンレートを推定するための例示的な方法の流れ図である。

【図8】本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の増大した回数を予測するために使用される推定関数を最適化するための例示的な方法の流れ図である。

【図9】本開示の実装形態による、模範的なコンピュータシステムを示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

本開示の態様は、コンテンツ提供者のコンテンツに対する新規のオーディエンスを特定することを対象とする。コンテンツ提供者は通常、コンテンツ提供者のコンテンツに関心を持つ可能性の高いいくつかのオーディエンスを選択する。各オーディエンスは、1つまたは複数の共有された関心を持つコンテンツ共有プラットフォームのエンドユーザのグループを含み得る。次いで、選択されたオーディエンスの中のエンドユーザが、確率pに基づいてコンテンツ提供者のコンテンツを提示され得る。コンテンツ提供者の選択は、多数のエンドユーザがコンテンツ提供者のコンテンツを提示されている間に1つまたは複数の特定の行動(たとえば、コンテンツを選択する、コンテンツにおいて特定される/コンテンツにより宣伝されるクラスに登録する、コンテンツにおいて特定される/コンテンツにより宣伝されるモバイルアプリケーションをダウンロードする、コンテンツ提供者のチャンネルに登録するなど)を実行する場合、成功であると見なされ得る。最初の選択を行った後、およびその最初の成功を見た後、コンテンツ提供者は、コンテンツ提供者のコンテンツに関心を持つ可能性の高いエンドユーザの数を増やすためにオーディエンスの異なるセットに注目すると決めてもよい。コンテンツ提供者のコンテンツに関心を持つ可能性のあるオーディエンスの適切なグループを選択することは、コンテンツ提供者にとって大きな負担であり得る。

【0020】

コンテンツ提供者に対する、標的とすべき新規のオーディエンスの推奨を生成する既存の機構は、標的とされているオーディエンスのグループにある新規のオーディエンスが追加される場合に生じると推定されるコンテンツ関連ユーザ行動の増大した回数の標示を含まない。むしろ、既存の機構は、ある新規のオーディエンスのどれだけ多くのエンドユーザが、特定のコンテンツ関連の行動をすでに実行したかを示すだけである。コンテンツ提供者が、コンテンツ関連の行動をすでに実行したそのオーディエンスの中のエンドユーザの数だけに基づいて、どの新規のオーディエンスを標的とすべきかを決めると、そのオーディエンスの選択により、コンテンツに関心のない多数のユーザにコンテンツが提示されることがあり、処理リソースの非効率な使用およびコンテンツ共有プラットフォームへのユーザの信用の低下をもたらすことがある。

【0021】

本開示の実装形態は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定される既存のオーディエンスに新規のオーディエンスが追加される場合に生じる追加のコンテンツ関連ユーザ行動の見込まれる回数を推定する関数を使用して、コンテンツ提供者のコンテンツに対する新規のオーディエンスを特定することによって、上記および他の欠点に対処する。推定関数は、増大したコンテンツ関連ユーザ行動の推定される回数を生成するために、既存のオーディエンスへのコンテンツの提示から収集されたデータ、ならびに潜在的な新規のオーディエンスについての情報を使用する。そして、最良の新規のオーディエンスのサブセットは、コンテンツ提供者に提示される。最良の推定を生成するために、既存のオーディエンスへの過去のコンテンツ提示からのデータが、推定関数の正確さを評価して改善するためにオフラインで使用され得る。

【0022】

いくつかの実装形態では、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されているユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを伴うユーザインターフェースが、コンテンツ提供者への表示のために提供される。追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションのユーザ選択を受け取ると、新規のオーディエンスを特定する情報が表示される。新規のオーディエンスを特定する情報は、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、およびコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されているユーザへ対応する新規のオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを含み得る。コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示は、対応する新規のオーディエンスからのユーザがコンテンツを受け取るように現在指定されているユーザに追加される場合、コンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大の形態であり得る。対応する新規のオーディエンスが既存のオーディエンスに追加されるように要求するためのオプションは、対応する新規のオーディエンスの識別子に関連して提示される選択可能なユーザインターフェース(UI)要素(たとえば、ボタン、リンクなど)の形態であり得る。

【0023】

新規のオーディエンスに対する推定される増大を見て、コンテンツ提供者は、追加されるべき各々の新規のオーディエンスのためのUI要素を選択することによって、新規のオーディエンスの1つまたは複数を既存のオーディエンスに追加することを決めてもよい。それに応答して、各々の選択された新規のオーディエンスは、データストアに、各々の選択された新規のオーディエンスの識別子をコンテンツ提供者のコンテンツの識別子と関連付けることによって、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されている既存のオーディエンスに追加される。たとえば、コンテンツがコンテンツ提供者の広告キャンペーンの一部である場合、データストアは、広告キャンペーンの識別子、関連するコンテンツ(たとえば、ビデオ広告、オーディオ広告など)の識別子、1つまたは複数の標的にされたオーディエンスの識別子、標的にされたオーディエンスへのコンテンツの提示のための1つまたは複数のパラメータ(たとえば、主要なメディアアイテムに関する広告を提示するタイミング、スキップ可能性設定など)、コンバージョンをもたらす1つまたは複数のコンテンツ関連の行動(コンテンツを提示されるときに実行されるユーザ行動)などの、広告キャンペーンを定義する情報を含み得る。コンテンツ提供者が上で論じられたような新規のオーディエンスを選択するとき、データストアの中の広告キャンペーンを定義する情報は、選択された新規のオーディエンスの識別子を含むように更新される。そして、この情報は、選択された新規のオーディエンスからのユーザにコンテンツ提供者のコンテンツ(たとえば、主要なメディアアイテムに関連する二次的なコンテンツ)を提示するために、コンテンツ共有プラットフォームによって使用され得る。

【0024】

いくつかの実装形態では、新規のオーディエンスは、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されていた既存のオーディエンスに対して収集されたコンテンツ関連指標に基づいて特定され得る。これらのコンテンツ関連指標は、既存のオーディエンス(関心を共有しているユーザの第1のグループ)のユーザへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示、およびユーザの第1のグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動に関係し得る。ユーザの第1のグループは、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの別のグループ(ユーザの第2のグループ)とも関心を共有しているいくらかのユーザ(ユーザのサブグループ)を含み得る。たとえば、ユーザの第1のグループは自動車市場のユーザを含んでもよく、ユーザの第2のグループは住宅所有者を含んでもよく、ユーザのサブグループは、住宅所有者であり自動車市場にもいるユーザを含み得る。ユーザの第2のグループは、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていない。

【0025】

ユーザの第1のグループに対して収集されるコンテンツ関連指標は、ユーザの第1のグループと第2のグループの両方に属すユーザのサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するために使用され得る。ユーザのサブグループに対して決定されるコンテンツ関連指標は、たとえば、サブグループのユーザへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数、およびサブグループのユーザによるコンテンツ提供者のコンテンツに関する行動の回数を含み得る。ユーザのサブグループに対して決定されるコンテンツ関連指標はさらに、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されていなかったユーザの第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するために使用され得る。次いで、ユーザの第2のグループの推定されるコンテンツ関連指標を使用すると、ユーザの第1のグループへのユーザの第2のグループの追加から生じるコンテンツ関連ユーザ行動の回数の増大は、推定関数を使用して予測される。推定される増大がある閾値を超える場合、ユーザの第2のグループおよび推定される増大を特定する情報が、コンテンツ提供者への提示のために提供される。

【0026】

いくつかの実装形態では、推定関数は、いくつかのパラメータおよび対応する重みを使用する1つまたは複数の式を含む。パラメータは、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていない第2のグループの中のユーザの数、第2のグループの中のユーザへのコンテンツの提示の回数、および第2のグループの中のユーザによるコンテンツ提供者のコンテンツに関する行動の回数を含み得る。

【0027】

いくつかの実装形態では、推定関数は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されており、過去にこのコンテンツを受け取っていた、オーディエンスAおよびオーディエンスBなどの既存のオーディエンスに対して収集されるコンテンツ関連指標を利用するオフラインプロセスを使用して、最適化され得る。オーディエンスAが基本オーディエンスとして選択されてもよく、そのコンテンツ関連指標が、オーディエンスBに対するコンテンツ関連指標を予測するために推定関数に適用され得る。次いで、オーディエンスBの予測されるコンテンツ関連指標は、推定関数がオーディエンスのコンテンツ関連指標をどれだけ正確に予測できるかを評価するために、オーディエンスBの収集されたコンテンツ関連指標と比較される。指標の2つのセット間の差が大きい(たとえば、調整条件を満たす)場合、推定関数の重みは、オーディエンスBに対するコンテンツ関連指標の正確な予測を推定関数に生成させるために調節(修正)される。代替として、指標の2つのセット間の差が大きくない(たとえば、調整条件を満たさない)場合、推定関数の重みの調節は実行されない。

【0028】

したがって、本開示の態様は、コンテンツ提供者のコンテンツに対する潜在的な新規のオーディエンスを特定し、各々の特定された新規のオーディエンスに対して、それぞれの新規のオーディエンスもコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定される場合に生じるコンテンツ関連ユーザ行動の回数の予測される増大を提示することによって、オーディエンス選択プロセスを簡略化するための機構をコンテンツ提供者に提供する。これは、コンテンツ提供者のコンテンツに関する望ましいユーザ行動の回数を増やすために、どの追加のオーディエンスもまたコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るべきかをコンテンツ提供者が考えるのを防ぐ。どの追加のオーディエンスがコンテンツを受け取るべきかをコンテンツ提供者が考えるのを防ぐことによって、もはや、そのコンテンツに関心のないコンテンツ共有プラットフォームのユーザにコンテンツを提示することにより処理リソースが浪費されず、コンテンツ共有プラットフォームへのユーザの信用および/または関心が改善され、そしてコンテンツがユーザの適切なグループに提供される。さらに、推定関数をオフラインで最適化することによって、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測する際に、コンテンツ共有プラットフォームの生の動作の間に推定関数の最適化のために処理リソースとネットワーク帯域幅を消費する必要なく、正確さの改善が達成される。

【0029】

図1は、本開示の実装形態による、例示的なシステムアーキテクチャ100を示す。システムアーキテクチャ100(本明細書では「システム」とも呼ばれる)は、エンドユーザデバイス102A～N、データストア110、コンテンツ共有プラットフォーム120、1つまたは複数のサーバマシン130～140、コンテンツ提供者デバイス152A～N、およびサードパーティプラットフォーム165を含み、各々がネットワーク104に接続される。

【0030】

実装形態では、ネットワーク104は、パブリックネットワーク(たとえば、インターネット)、プライベートネットワーク(たとえば、ローカルエリアネットワーク(LAN)またはワイドエリアネットワーク(WAN))、有線ネットワーク(たとえば、イーサネットネットワーク)、ワイヤレスネットワーク(たとえば、802.11ネットワークまたはWi-Fiネットワーク)、セルラーネットワーク(たとえば、Long Term Evolution(LTE)ネットワーク)、ルータ、ハブ、スイッチ、サーバコンピュータ、および/またはこれらの組合せを含み得る。

【0031】

エンドユーザデバイス102A～Nはおよびコンテンツ提供者デバイス152A～Nは各々、パーソナルコンピュータ(PC)、ラップトップ、携帯電話、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ネットブックコンピュータ、ネットワーク接続テレビジョンなどの、コンピューティングデバイスを含み得る。いくつかの実装形態では、エンドユーザデバイス102A～Nは、「ユーザデバイス」または「クライアントデバイス」とも呼ばれ得る。各エンドユーザデバイスはコンテンツビューワを含み得る。いくつかの実装形態では、コンテンツビューワは、画像、ビデオアイテム、ウェブページ、文書などのコンテンツをユーザが閲覧またはアップロードするためのユーザインターフェース(UI)を提供するアプリケーションであり得る。たとえば、コンテンツビューワは、ウェブサーバによってサービスされるコンテンツ(たとえば、ハイパーテキストマークアップ言語(HTML)ページなどのウェブページ、デジタルメディアアイテムなど)にアクセスし、それを取り出し、提示し、および/または見進めることができる、ウェブブラウザであり得る。コンテンツビューワは、コンテンツをレンダリングし、表示し、および/またはユーザに提示し得る。コンテンツビューワは、ウェブページ(たとえば、オンライン業者により販売される製品についての情報を提供し得るウェブページ)に埋め込まれる埋め込みメディアプレーヤ(たとえば、Flash(登録商標)プレーヤまたはHTML5プレーヤ)も含み得る。別の例では、コンテンツビューワは、ユーザがデジタルメディアアイテム(たとえば、デジタルビデオアイテム、デジタル画像、電子書籍など)を閲覧することを可能にするスタンドアロンアプリケーション(たとえば、モバイルアプリケーションまたはアプリ)であり得る。本開示の態様によれば、コンテンツビューワは、ユーザがコンテンツ共有プラットフォーム120上で共有するためのコンテンツを記録し、編集し、および/またはアップロードするための、コンテンツ共有プラットフォームアプリケーションであり得る。したがって、コンテンツビューワは、コンテンツ共有プラットフォーム120によってエンドユーザデバイス102A～Nに提供され得る。たとえば、コンテンツビューワは、コンテンツ共有プラットフォーム120によって提供されるウェブページに埋め込まれる埋め込みメディアプレーヤであり得る。

【0032】

メディアアイテム121は、インターネットを介して、またはエンドユーザデバイス102A～Nのコンテンツビューワなどのモバイルデバイスアプリケーションを介して消費され得る。前に論じられたように、要求されたメディアアイテム121は、コンテンツ共有プラットフォーム120のユーザにより、ユーザへの提示を要求され得る。本明細書では、「メディア」、「メディアアイテム」、「オンラインメディアアイテム」、「デジタルメディア」、「デジタルメディアアイテム」、「コンテンツ」、および「コンテンツアイテム」は、デジタルメディアアイテムをあるエンティティに提示するように構成されるソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアを使用して実行もしくはロードされ得る、電子ファイルを含み得る。一実装形態では、コンテンツ共有プラットフォーム120は、データストア110を使用してメディアアイテム121を記憶し得る。別の実装形態では、コンテンツ共有プラットフォーム120は、データストア110を使用して1つまたは複数のフォーマットにメディアアイテム121またはフィンガープリントを電子ファイルとして記憶し得る。メディアアイテム121はユーザに提供されてもよく、メディアアイテム121の提供は、メディアアイテム121へのアクセスを許容すること、メディアアイテム121を送信すること、および/またはメディアアイテム121を提示することもしくはその提示を許可すること、の1つまたは複数を備え得る。

【0033】

一実装形態では、メディアアイテム121はビデオアイテムである。ビデオアイテムは、動きのあるシーンを表す逐次的なビデオフレーム(たとえば、画像フレーム)のセットである。たとえば、一連の逐次的なビデオフレームが、アニメーションを生み出すために連続的に取り込まれ、または後で再構築され得る。ビデオアイテムは、限定はされないが、アナログビデオ、デジタルビデオ、2次元ビデオ、および3次元ビデオを含む様々なフォーマットで提供され得る。さらに、ビデオアイテムは、映画、ビデオクリップ、または逐次表示されることになるアニメーション化された画像の任意のセットを含み得る。加えて、ビデオアイテムは、ビデオコンポーネントおよびオーディオコンポーネントを含むビデオファイルとして記憶され得る。ビデオコンポーネントは、あるビデオコーディングフォーマットまたは画像コーディングフォーマット(たとえば、H.264(MPEG-4 AVC)、H.264 MPEG-4 Part 2、Graphic Interchange Format(GIF)、WebPなど)のビデオデータを指し得る。オーディオコンポーネントは、あるオーディオコーディングフォーマット(たとえば、advanced audio coding(AAC)、MP3など)のオーディオデータを指し得る。GIFは、画像ファイル(たとえば、.gifファイル)として保存されてもよく、または、一連の画像としてアニメーション化されたGIF(たとえば、GIF89aフォーマット)へと保存されてもよいことに留意することができる。H.264は、たとえば、ビデオコンテンツの記録、圧縮、または分配のための、ブロック指向の動き補償ベースのビデオ圧縮規格であるビデオコーディングフォーマットであり得ることに留意することができる。

【0034】

いくつかの実装形態では、データストア110は、メディアアイテム121を記憶することが可能な永続ストレージ、ならびに、メディアアイテム121をタグ付けし、編成し、インデクシングするためのデータ構造である。データストア110は、メインメモリ、磁気または光学ストレージベースのディスク、テープまたはハードドライブ、NAS、SANなどの、1つまたは複数の記憶デバイスによってホストされ得る。いくつかの実装形態では、データストア110はネットワークアタッチトファイルサーバであってもよく、他の実施形態では、データストア110は、コンテンツ共有プラットフォーム120によってホストされ得る、オブジェクト指向データベース、リレーショナルデータベースなどの何らかの他のタイプの永続ストレージ、または、ネットワーク104を介してサーバコンテンツ共有プラットフォーム120に結合される1つまたは複数の異なるマシンであってもよい。

【0035】

一実装形態では、コンテンツ共有プラットフォーム120またはサーバマシン130～140は、メディアアイテム121へのアクセスをユーザに提供するために、および/またはメディアアイテム121をユーザに提供するために使用され得る、1つまたは複数のコンピューティングデバイス(ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、デスクトップコンピュータなど)、データストア(たとえば、ハードディスク、メモリ、データベース)、ネットワーク、ソフトウェアコンポーネント、および/またはハードウェアコンポーネントであり得る。たとえば、コンテンツ共有プラットフォーム120は、ユーザがメディアアイテム121を消費し、アップロードし、検索し、肯定し(「高評価」)、否定し(「低評価」)、またはそれにコメントすることを可能にし得る。コンテンツ共有プラットフォーム120は、メディアアイテム121へのアクセスをユーザに提供するために使用され得るウェブサイト(たとえば、ウェブページ)またはアプリケーションバックエンドソフトウェアも含み得る。

【0036】

本開示の実装形態では、「ユーザ」は単一の個人として表され得る。しかしながら、本開示の他の実装形態は、「ユーザ」がユーザのセットおよび/または自動化されたソースにより制御されるエンティティであることを包含する。たとえば、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティとして連合した個々のユーザのセットが「ユーザ」であると見なされてもよい。別の例では、自動化された消費者は、コンテンツ共有プラットフォーム120の、トピックチャンネルなどの自動インジェスチョンパイプライン(automated ingestion pipeline)であってもよい。

【0037】

コンテンツ共有プラットフォーム120は、複数のチャンネル(たとえば、チャンネルAからZ)を含み得る。チャンネルは、共通の話題、テーマ、または中身を持つ共通のソースまたはメディアアイテム121から入手可能な1つまたは複数のメディアアイテム121を含み得る。メディアアイテム121は、ユーザにより選ばれたデジタルコンテンツ、ユーザにより利用可能にされたデジタルコンテンツ、ユーザによりアップロードされたデジタルコンテンツ、コンテンツ提供者により選ばれたデジタルコンテンツ、放送者により選ばれたデジタルコンテンツなどであり得る。たとえば、チャンネルXはビデオYおよびZを含み得る。チャンネルは、そのチャンネル上で行動を実行できるユーザである所有者と関連付けられ得る。様々な活動が、所有者がチャンネル上でデジタルコンテンツを利用可能にすること、所有者が別のチャンネルに関連するデジタルコンテンツを選択する(たとえば、高評価をつける)こと、所有者が別のチャンネルに関連するデジタルコンテンツにコメントすることなどの、所有者の行動に基づいてチャンネルと関連付けられ得る。チャンネルに関連する活動は、チャンネルのための活動フィードへと集められ得る。チャンネルの所有者以外のユーザは、関心のある1つまたは複数のチャンネルに登録することができる。「登録する」という概念は、「高評価をつける」、「フォローする」、「友達になる」などとも呼ばれることがある。

【0038】

ビデオ広告を提供するために、サードパーティプラットフォーム165が使用され得る。代替として、サードパーティプラットフォーム165は他のサービスを提供することができる。たとえば、サードパーティプラットフォーム165は、サードパーティプラットフォーム165を介してエンドユーザデバイス102A～N上で、ユーザがビデオ、TV番組、ビデオクリップ、オーディオ、オーディオクリップ、および映画を再生するための通信アプリケーションを介した、メディアストリーミングサービスを生み出すビデオストリーミングサービス提供者であり得る。

【0039】

いくつかの実装形態では、コンテンツ提供者は、1名または複数名のユーザへの提示のために、(たとえば、サードパーティプラットフォーム165を介して)メディアアイテム121をコンテンツ共有プラットフォーム120にアップロードし、または別様に提供し得る。コンテンツ提供者は、メディアアイテム121を提供されるべきオーディエンスを特定し得る。オーディエンスは、ユーザのグループが共有する関心のカテゴリを指定することによって定義され得る。カテゴリは、コンテンツ共有プラットフォーム120のユーザの1つまたは複数のステータス(たとえば、自動車市場にいる、環境に配慮した生活に関心がある、恋愛映画に関心がある、野球に関心がある、資産を所有しているなど)または属性(たとえば、職業、その職業に関連する産業、ユーザを雇用する会社の規模など)に対応し得る。ユーザは、あるカテゴリに対応するステータスまたは属性と関連付けられる場合、そのそれぞれのカテゴリに属し得る。ユーザは、複数のカテゴリの各々に対応するステータスの各々または属性の各々と関連付けられる場合、それらのカテゴリに属し得る。たとえば、コンテンツ提供者は、自動車市場にいるユーザにメディアアイテム121が提供されるべきであることを示し得る。したがって、自動車市場にいるというステータスを有するユーザが、メディアアイテム121を提供され得る。別の例では、コンテンツ提供者は、弁護士にメディアアイテム121が提供されるべきであることを示し得る。したがって、弁護士であるという属性を有するユーザが、メディアアイテム121を提供され得る。別の例では、コンテンツ提供者は、自動車市場にいるか弁護士であるかのいずれかであるユーザにメディアアイテム121が提供されるべきであることを示し得る。したがって、自動車市場にいるというステータス、または弁護士であるという属性を有するユーザが、メディアアイテム121を提供され得る。

【0040】

ユーザは、ユーザに関連する1つまたは複数の重みに基づいて、それぞれのカテゴリに対応するステータスまたは属性と関連付けられると決定されてもよく、1つまたは複数の重みは各々、ユーザがそれぞれのカテゴリに属す確率を示す。コンテンツ共有プラットフォーム120のユーザは、ユーザプロファイルを作成し、ユーザプロファイルにおいて何らかの情報(たとえば、名前、電子メールアドレス、職業など)を特定し得る。コンテンツ共有プラットフォーム120はまた、ユーザプロファイルに、ユーザがそれぞれのカテゴリに属す確率を各々示す1つまたは複数の重みを含めてもよい。ユーザプロファイルはさらに、それぞれのユーザに関連する履歴データを含み得る。いくつかの実装形態では、履歴データは、ユーザによって提供されるデータ(たとえば、ユーザがコンテンツ共有プラットフォーム120のユーザプロファイルを作成するときに提供されるデータ、コンテンツ共有プラットフォーム120により促された質問に反応してユーザにより提供されたデータなど)を含み得る。他のまたは同様の実装形態では、履歴データは、ユーザがコンテンツ共有プラットフォーム120と対話した結果として収集されるデータを含み得る。それぞれのユーザの履歴データは、ユーザに関連する1つまたは複数の重みを決定するために使用され得る。

【0041】

メディアアイテム121が提示されるべきオーディエンスをコンテンツ提供者が示した後、エンドユーザがコンテンツを示されてそれと対話するにつれて、コンテンツ関連指標が収集され得る。コンテンツ関連指標はデータストア110に記憶され得る。コンテンツ関連指標は、たとえば、メディアアイテム121(コンテンツ)がいつエンドユーザに示されたか、エンドユーザがメディアアイテム121を見た時間の長さ、エンドユーザがどのオーディエンスに属すか、エンドユーザがコンテンツに関する行動を実行したかどうか、どのような行動をエンドユーザが実行したかなどについての情報を含み得る。

【0042】

サーバマシン140は、新規オーディエンス特定サブシステム142を含み得る。新規オーディエンス特定サブシステム142は、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146および新規オーディエンスGUI作成器144を含み得る。いくつかの実装形態では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るようにすでに指定されているオーディエンスに新規のオーディエンスが追加された場合に、コンテンツ提供者のコンテンツに関するどれだけの追加のユーザ行動が生じるかを予測し得る。図4に示される例示的なベン図を参照してさらに論じられるように、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、新規のオーディエンスを追加することの効果についての予測を行うために、コンテンツを受け取るようにすでに指定されているオーディエンスから集められたコンテンツ関連指標を使用し得る。

【0043】

図4を参照すると、コンテンツ提供者は、コンテンツを受け取るように2つのオーディエンス(たとえば、オーディエンスB 420およびオーディエンスC 430)を最初に指定し得る。コンテンツがオーディエンスB 420またはオーディエンスC 430の中のエンドユーザに示されるにつれて、コンテンツ関連指標が収集され得る。この指標は、オーディエンスB 420の中のどれだけのエンドユーザがコンテンツを示されたか(たとえば、インプレッション数)、およびオーディエンスB 420の中のどれだけのエンドユーザがコンテンツに関する行動を実行したか(たとえば、コンバージョン数)を含み得る。この指標は、オーディエンスC 430の中のどれだけのエンドユーザがコンテンツを示されたか(たとえば、インプレッション数)、およびオーディエンスC 430の中のどれだけのエンドユーザがコンテンツに関する行動を実行したか(たとえば、コンバージョン数)も含み得る。オーディエンスB 420に対するインプレッションレートは、オーディエンスB 420の中のエンドユーザの総数と比較した、コンテンツを示されたオーディエンスB 420の中のエンドユーザの数(インプレッション数)に基づいて計算され得る。オーディエンスB 420に対するコンバージョンレートは、オーディエンスB 420のインプレッション数と比較した、コンテンツに関する行動を実行したオーディエンスB 420の中のエンドユーザの数(コンバージョン数)に基づいて計算され得る。たとえば、オーディエンスB 420が1000人のエンドユーザを含み、430人のエンドユーザがコンテンツを示された場合、インプレッションレートは43%(すなわち、430/1000)である。コンテンツを示されたエンドユーザのうちの43人がコンテンツに関する行動を実行した場合、コンバージョンレートは10%(すなわち、43/430)である。オーディエンスC 430に対するインプレッションレートおよびコンバージョンレートは同様に計算され得る。

【0044】

一例では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンテンツを受け取るように指定されるものとしてオーディエンスA 410がオーディエンスB 420およびオーディエンスC 430に追加されたことに応答して、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の増大した回数を予測し得る。コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンテンツを受け取るように現在指定されているエンドユーザ(すなわち、オーディエンスB 420の中のエンドユーザおよびオーディエンスC 430の中のエンドユーザ)に関連するコンテンツ関連指標を有する。エンドユーザは1つより多くのオーディエンスに属し得る(たとえば、1つより多くの関心のカテゴリと関連付けられ得る)ので、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、オーディエンスA 410の中の一部のエンドユーザに関連するコンテンツ関連指標も有し得る。たとえば、斜線領域440は、オーディエンスB 420またはオーディエンスC 430のいずれか(または両方)の中にあり、かつオーディエンスA 410の中にあるエンドユーザを示す。コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、網掛け領域415の中のエンドユーザに対するコンテンツ関連指標を推定してもよく、網掛け領域415は、コンテンツを受け取るように現在指定されていないエンドユーザ(すなわち、オーディエンスB 420の中になくオーディエンスC 430の中にないエンドユーザ)を示す。

【0045】

コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、網掛け領域415の中のエンドユーザのインプレッションレート、斜線領域440の中のエンドユーザのインプレッションレート、オーディエンスB 420の中のエンドユーザのインプレッションレート、およびオーディエンスC 430の中のエンドユーザのインプレッションレートがすべて同じであるという仮定に基づいて動作し得る。この仮定に基づいて、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、斜線領域440の中のエンドユーザのインプレッションレートとオーディエンスA 410に属すエンドユーザの総数を乗じることによって、オーディエンスA 410の中のエンドユーザのインプレッション数を推定し得る。

【0046】

別の例では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、オーディエンスB 420の中のエンドユーザのインプレッションレートおよびオーディエンスC 430の中のエンドユーザのインプレッションレートを使用して斜線領域440の中のエンドユーザの平均インプレッションレートを計算し、その平均インプレッションレートとオーディエンスA 410の中のエンドユーザの総数を乗じることによって、オーディエンスA 410の中のエンドユーザのインプレッション数を推定し得る。

【0047】

コンテンツ関連ユーザ行動推定器146はまた、網掛け領域415の中のエンドユーザのコンバージョンレートが斜線領域440の中のエンドユーザのコンバージョンレートと同じであるという仮定に基づいて動作し得る。いくつかの実装形態では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、斜線領域440の中のエンドユーザのコンバージョンレートを、オーディエンスB 420の中のエンドユーザのコンバージョンレートとオーディエンスC 430の中のエンドユーザのコンバージョンレートの平均として計算し得る。これらの仮定を使用して、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるものとしてオーディエンスA 410がオーディエンスB 420およびオーディエンスC 430に追加されることに反応して生じる、コンテンツに関するエンドユーザ行動の増大した回数(たとえば、コンバージョン数の増大)を推定し得る。オーディエンスA 410の中のエンドユーザによるコンテンツに関するエンドユーザ行動の増大した回数(たとえば、オーディエンスA 410の推定されるコンバージョン数)は、斜線領域440のコンバージョンレートと、上で計算されたようなオーディエンスA 410の中のエンドユーザの推定されるインプレッション数を乗じたものに等しくてもよい。いくつかの実装形態では、斜線領域440の中のユーザによって実行される行動は、オーディエンスB 420およびオーディエンスC 430の中のユーザに対するコンバージョンレートを計算するときにすでに考慮されているので、オーディエンスA 410の中のエンドユーザによるコンテンツに関するエンドユーザ行動の増大した回数(たとえば、オーディエンスA 410の推定されるコンバージョン数)は、斜線領域440のコンバージョンレートを、上で計算されたような網掛け領域415の中のエンドユーザの推定されるインプレッション数と乗じたものに等しくてもよい。

【0048】

いくつかの実装形態では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、網掛け領域415の中のエンドユーザのコンテンツ関連指標が、斜線領域440の中のエンドユーザのコンテンツ関連指標とかなり異なるという仮定に基づいて動作し得る。そのような実装形態では、オーディエンスB 420の中のエンドユーザのコンテンツ関連指標、オーディエンスC 430の中のエンドユーザのコンテンツ関連指標、オーディエンスB 420の中のエンドユーザの特性、オーディエンスC 430の中のエンドユーザの特性、およびオーディエンスA 410の中のエンドユーザの特性に基づいて、網掛け領域415の中のエンドユーザのコンテンツ関連指標を提供するために、訓練された機械学習モデルが使用され得る。機械学習モデルは、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されており、過去にこのコンテンツを受け取っていた、既存のオーディエンスについて収集された過去のコンテンツ関連指標および特性について訓練され得る。

【0049】

いくつかの実装形態では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、オーディエンスA 410の中のエンドユーザに対する推定されるコンテンツ関連指標を計算するために重みを使用する。最初は、重みはデフォルト値を使用して割り当てられ、次いで結果を改善するために調整され得る。たとえば、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、網掛け領域415の中のエンドユーザに関連する特性の追加のセットを、斜線領域440の中のエンドユーザに関連する特性の追加のセットと比較し得る。エンドユーザの2つのグループ間で、特性の追加のセットがどれだけ似ているか、または異なるかに基づいて、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、オーディエンスA 410の中のエンドユーザに対する推定されるコンテンツ関連指標を計算するために使用される式にある数の重みを追加し得る。たとえば、特性の追加のセット間の違いが何らかの閾値より大きい(たとえば調整条件を満たす)場合、オーディエンスA 410の中のエンドユーザの推定されるインプレッション数は、重み値に斜線領域440の中のエンドユーザのインプレッションレートを乗じ、さらにオーディエンスA 410に属すエンドユーザの総数を乗じたものに等しくてもよい。重み値は、斜線領域440の中のエンドユーザのコンバージョンレートに基づいて、オーディエンスA 410の中のエンドユーザの推定されるコンバージョン数を計算するために使用される式にも追加され得る。オーディエンスA 410の中のエンドユーザのインプレッション数を推定する式において使用される重み値は、オーディエンスA 410の中のエンドユーザのコンバージョン数を推定する式において使用される重み値とは異なり得る。

【0050】

いくつかの実装形態では、推定式においてコンテンツ関連ユーザ行動推定器146によって使用される重み値は、サーバマシン130の推定関数最適化器132を使用して調整され得る。いくつかの実装形態では、推定関数最適化器132は、ユーザ関連コンテンツ行動を推定する同じサーバマシン140の一部であり得る。推定関数最適化器132は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されており、かつ過去にこのコンテンツを受け取っていた、既存のオーディエンスに対して収集された過去のコンテンツ関連指標を使用して、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146によって使用される重み値を調整し得る。たとえば、コンテンツ関連行動推定器146は、オーディエンスDおよびオーディエンスEからの過去のコンテンツ関連指標を使用し得る。オーディエンスDは基本オーディエンスとして選択されてもよく、オーディエンスDのコンテンツ関連指標は、オーディエンスEに対するコンテンツ関連指標を予測するために推定関数に適用されてもよい。そして、推定関数がオーディエンスのコンテンツ関連指標をどれだけ正確に予測できるかを評価するために、オーディエンスEの予測されるコンテンツ関連指標が、オーディエンスEの収集されたコンテンツ関連指標と比較される。指標の2つのセット間の違いが大きい(たとえば、調整条件を満たす)場合、推定関数の重みは、オーディエンスEに対するコンテンツ関連指標の正確な予測を推定関数に生成させるように調節(修正)される。代替として、指標の2つのセット間の違いが大きくない(たとえば、調整条件を満たさない)場合、推定関数の重みの調節は実行されない。推定関数最適化器132はオフラインで(たとえば、独立に、かつコンテンツ提供者の対話または要求に応答せずに実行されるバックエンドプロセスとして)実行され得るので、コンテンツ共有プラットフォームの生の動作についてリソースを消費する必要がない。

【0051】

いくつかの実装形態では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていない多数のオーディエンスに対して、コンテンツ提供者のコンテンツに関して標的にされたことがあるまたは現在標的されている既存のオーディエンスとこれらのオーディエンスに重複があるかどうかにかかわらず、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を計算し得る。代替として、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、特定のエンドユーザが複数のオーディエンスに属していることの結果として、一部のコンテンツ関連指標がすでに収集されているコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていない各オーディエンスに対してのみ、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を計算し得る。

【0052】

新規のオーディエンスに関連する推定される増大を計算した後、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンテンツ提供者に推奨すべき新規のオーディエンスのサブセットを選択し得る。たとえば、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、予測されるコンバージョンレートが最高であるオーディエンスを選択してもよい。別の例では、コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、最も多くのコンバージョンを生成すると予測されるオーディエンスを選択してもよい。コンテンツ関連ユーザ行動推定器146は、コンバージョンの予測される増大が閾値を超えるすべてのオーディエンスを選択してもよい。いくつかの実装形態では、閾値はコンテンツ提供者によって選択されてもよい。

【0053】

コンテンツ提供者に推奨すべきオーディエンスのサブセットが選択されると、サブセットの中の新規のオーディエンスの各々に関連する情報が、コンテンツ提供者に提示されるべきグラフィカルユーザインターフェース(GUI)を作成するために新規オーディエンスGUI作成器144によって使用され得る。作成されるGUIは、新規のオーディエンスの識別子、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるオーディエンスに新規のオーディエンスが追加された場合に生じるコンテンツに関するエンドユーザ行動の回数の推定される増大、およびコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されているオーディエンスへ対応するオーディエンスを追加するためのオプションを表すものを含み得る。コンテンツ提供者デバイス152A～Nは、新規オーディエンスGUI作成器144によって提供されるGUI154を提示することができる。例示的なGUI154が、図2および図3に関して以下でより詳しく論じられる。

【0054】

上の説明に付け加えると、ユーザ(エンドユーザまたはコンテンツ提供者)は、本明細書で説明されるシステム、プログラム、または特徴がユーザ情報(たとえば、ユーザのソーシャルネットワーク、社会的行動、コンテンツ関連の行動、または活動、職業、ユーザの好み、またはユーザの現在地についての情報)の収集を可能にし得るかどうか、およびいつ可能にし得るかということと、ユーザがサーバからのコンテンツまたは通信を送信されるかどうかということの両方について、ユーザが選択を行うことを可能にする制御手段を与えられ得る。加えて、個人を識別可能な情報が削除されるように、あるデータは、それが記憶または使用される前に1つまたは複数の方法で取り扱われてもよい。たとえば、ユーザについて個人を識別可能な情報を決定できないように、ユーザの識別情報が取り扱われてもよく、または、ユーザの具体的な位置を決定できないように、ユーザの地理的位置が、位置情報が取得される場所に(たとえば、都市、郵便番号、または州レベルに)一般化されてもよい。したがって、ユーザは、ユーザについての何の情報が収集されるか、その情報がどのように使用されるか、および何の情報がユーザに提供されるかを管理することができる。

【0055】

図2は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるべき新規のオーディエンスを追加するための推奨概要をコンテンツ提供者に提示する、例示的なユーザインターフェースを示す。ユーザインターフェース200は少なくとも、サイドメニュー202、推奨オプションUI要素(たとえば、ボタン)204、全体最適化スコアインジケータ206、および新規オーディエンス推奨カード208を含み得る。ユーザインターフェース200はまた、他の推奨カードおよび他のUIコンポーネントを含み得る。

【0056】

推奨オプションボタン204をユーザが選択すると、ユーザインターフェース200は、1つまたは複数の推奨を伴うインターフェースをコンテンツ提供者に提示することができる。そのインターフェースは、全体最適化スコアインジケータ206および新規オーディエンス推奨カード208を含み得る。全体最適化スコアインジケータ206は、コンテンツ提供者のコンテンツ提示構成がどれだけ最適なものに近いかをコンテンツ提供者に示し得る。全体最適化スコアインジケータ206は、100%を最高とする最適化パーセンテージを表し得る。新規オーディエンス推奨カード208は、コンテンツ提供者への推奨を記述するテキストを含み得る。新規オーディエンス推奨カード208は、現在の新規のオーディエンスの推奨のすべてがコンテンツ提供者により受け入れられる場合に予想されるコンバージョン210の全体の推定される増大を表すものを含み得る。新規オーディエンス推奨カード208は、現在の新規のオーディエンスの推奨のすべてがコンテンツ提供者により受け入れられる場合に生じる全体最適化スコア212の増大を表すものを含み得る。新規オーディエンス推奨カード208は、推奨を見るボタン214を含み得る。選択されると、推奨を見るボタン214は、図3の例示的なユーザインターフェース300の提示を引き起こし得る。新規オーディエンス推奨カード208は、すべて適用ボタン216を含み得る。選択されると、すべて適用ボタン216は、新規オーディエンス特定サブシステム142に、新規のオーディエンスの推奨の各々に関連する新規のオーディエンスに対応するオーディエンスを、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるオーディエンスへ追加させ得る。

【0057】

図3は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定される既存のオーディエンスに追加されるように推奨される新規のオーディエンスに関する詳細を提供する、例示的なユーザインターフェースを示す。ユーザインターフェース300は少なくとも、サイドメニュー302、推奨オプションUI要素(たとえば、ボタン)304、新規オーディエンスリーチ概要カード306、および新規オーディエンス推奨表318を含み得る。ユーザインターフェース300はまた、他の推奨カードおよび他のUIコンポーネントを含み得る。

【0058】

推奨を見るボタン214をユーザが選択すると、ユーザインターフェース300は、1つまたは複数の推奨を伴うインターフェースをコンテンツ提供者に提示することができる。そのインターフェースは、新規オーディエンスリーチ概要カード306および新規オーディエンス推奨表318を含み得る。新規オーディエンスリーチ概要カード306は、現在の新規のオーディエンスの推奨のすべてがコンテンツ提供者によって受け入れられる場合に生じる全体最適化スコア212の増大を表すものを含み得る。新規オーディエンスリーチ概要カード306は、推奨に戻るボタン310を含み得る。選択されると、推奨に戻るボタン310は例示的なユーザインターフェース200の提示を引き起こし得る。新規オーディエンスリーチ概要カード306は、ダウンロードボタン312、すべて却下ボタン314、およびすべて適用ボタン316を含み得る。ダウンロードボタン312は、選択されると、新規オーディエンス特定サブシステム142に、コンテンツ提供者によりダウンロードされるべきデジタルファイルを生成させ得る。デジタルファイルは、新規オーディエンス推奨に関する情報を含み得る。たとえば、デジタルファイルは、新規オーディエンス推奨表318の中の情報の一部またはすべてを含み得る。すべて却下ボタン314は、選択されると、新規オーディエンス特定サブシステム142に、現在の新規のオーディエンスの推奨をコンテンツ提供者への提示から取り除かせ得る。すべて適用ボタン316は、選択されると、新規オーディエンス特定サブシステム142に、新規のオーディエンスの推奨の各々に関連する新規のオーディエンスに対応するオーディエンスを、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるオーディエンスへ追加させ得る。

【0059】

ユーザインターフェース300は、新規オーディエンス推奨表318を含み得る。新規オーディエンス推奨表318は、1つまたは複数の新規オーディエンス推奨行320を含み得る。新規オーディエンス推奨行320は、推奨チェックボックス322、広告グループ識別子324、キャンペーン識別子326、オーディエンス識別子328、推定されるコンバージョン増大の標示330、推奨適用ボタン332、および推奨却下ボタン334を含み得る。推奨チェックボックス322は、1つまたは複数の行において選択されると、推奨適用ボタン332または推奨却下ボタン334がそれぞれの行に現れるようにし得る。推奨適用ボタン332は、選択されると、新規オーディエンス特定サブシステム142に、新規のオーディエンスの推奨に関連する新規のオーディエンスに対応するオーディエンスを、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように指定されるオーディエンスへ追加させ得る。推奨却下ボタン334は、選択されると、新規オーディエンス特定サブシステム142に、コンテンツ提供者への提示から新規オーディエンス推奨行320を取り除かせ得る。

【0060】

図5は、本開示のいくつかの態様による、新規のオーディエンスの推奨を含むユーザインターフェースをコンテンツ提供者に提供するための例示的な方法500の流れ図を示す。図6は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者に推奨すべき新規のオーディエンスを決定するための例示的な方法600の流れ図を示す。図7は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザのグループに対するコンバージョンレートを推定するための例示的な方法700の流れ図を示す。図8は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の増大した回数を予測するために使用される推定関数を最適化するための例示的な方法800の流れ図を示す。方法500、600、700、および800は、ハードウェア(回路、専用論理回路など)、ソフトウェア(たとえば、処理デバイスで実行される命令)、またはこれらの組合せを含み得る、処理論理回路によって実行され得る。一実装形態では、方法500、600、700、および800の一部またはすべての動作が、図1のシステム100の1つまたは複数のコンポーネントによって実行され得る。

【0061】

ここで図5を参照すると、ブロック510において、処理論理回路は、コンテンツ提供者への表示のために、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供し得る。ユーザインターフェースは、上で説明されたようなユーザインターフェース200と似ていてもよい。

【0062】

ブロック520において、処理論理回路は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションのユーザ選択を受け取り得る。このユーザ選択は、ユーザインターフェース200とのコンテンツ提供者による対話であり得る。たとえば、ユーザ選択は、上で説明されたような推奨を見るボタン214をコンテンツ提供者がクリックまたは選択することを含み得る。

【0063】

ブロック530において、処理論理回路は新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こしてもよく、新規のオーディエンスを特定する情報は、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、およびコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える。情報の表示は、ユーザインターフェース300と似ていてもよい。たとえば、オーディエンス識別子、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、およびコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションは、それぞれ、上で説明されたような、オーディエンス識別子328、推定されるコンバージョン増大の標示330、および推奨適用ボタン332であってもよい。

【0064】

ブロック540において、処理論理回路は、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションのユーザ選択を受け取り得る。このユーザ選択は、ユーザインターフェース300とのコンテンツ提供者による対話であり得る。たとえば、ユーザ選択は、上で説明されたような推奨適用ボタン332をコンテンツ提供者がクリックまたは選択することを含み得る。

【0065】

ブロック550において、処理論理回路は、対応するオーディエンスからのユーザを、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加し得る。

【0066】

上で論じられたように、図6は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者に推奨すべき新規のオーディエンスを決定するための例示的な方法600の流れ図を示す。ブロック610において、処理論理回路は、ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標を収集してもよく、コンテンツ関連指標は、第1のグループへのコンテンツの提示の回数、および第1のグループによるコンテンツに関するユーザ行動の回数を備える。ある例では、ユーザの第1のグループは、オーディエンスB 420およびオーディエンスC 430の中のエンドユーザを含み得る。

【0067】

ブロック620において、処理論理回路は、ユーザの第1のグループにおいて、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定し得る。たとえば、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループはオーディエンスA 410であってもよく、ユーザの第1のグループの中のユーザのサブグループは斜線領域440の中のエンドユーザを含んでもよい。

【0068】

ブロック630において、処理論理回路は、ユーザの特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定し得る。コンテンツ関連指標は、たとえば、ユーザのサブグループのインプレッション数、ユーザのサブグループのコンバージョン数、ユーザのサブグループのインプレッションレート、ユーザのサブグループのコンバージョンレートなどを含み得る。サブグループのコンテンツ関連指標は、前に説明された実装形態に従って決定され得る。

【0069】

ブロック640において、処理論理回路は、ユーザの特定されたサブグループのコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定し得る。ユーザの第2のグループに対するコンテンツ関連指標は、たとえば、ユーザの第2のグループのインプレッション数、ユーザの第2のグループのコンバージョン数、ユーザの第2のグループのインプレッションレート、ユーザの第2のグループのコンバージョンレートなどを含み得る。いくつかの実装形態では、ユーザの第2のグループのコンテンツ関連指標は、方法700に従って推定され得る。

【0070】

ブロック650において、処理論理回路は、ユーザの第2のグループの推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの第1のグループへのユーザの第2のグループの追加に反応したコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測し得る。たとえば、処理論理回路は、前に説明された実装形態に従って、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されているオーディエンスB 420およびオーディエンスC 430にオーディエンスA 410を追加することに反応したコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測し得る。

【0071】

ブロック660において、上で説明されたように、処理論理回路は、推定される増大が閾値条件を満たすことに応答して、コンテンツ提供者への提示のためにユーザの第2のグループおよび推定される増大を特定する情報を提供し得る。

【0072】

上で論じられたように、図7は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザのグループに対するコンバージョンレートを推定するための例示的な方法700の流れ図を示す。ブロック710において、処理論理回路は、ユーザのサブグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数を決定し得る。ブロック720において、処理論理回路は、ユーザのサブグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数を決定し得る。ブロック730において、処理論理回路は、ユーザのサブグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数およびユーザのサブグループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数に基づいて、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートを決定し得る。上で説明されたように、いくつかの実装形態では、処理論理回路は、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートがユーザのサブグループに対するコンバージョンレートと同じであるという仮定に基づいて動作し得る。代替として、処理論理回路は、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートがユーザのサブグループに対するコンバージョンレートとかなり異なるという仮定に基づいて動作してもよく、その場合、上で説明されたように、訓練された機械学習モデルまたはグループの追加の特性の比較が、ユーザの第2のグループに対するコンバージョンレートを決定するために使用されてもよい。

【0073】

上で論じられたように、図8は、本開示のいくつかの態様による、コンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の増大した回数を予測するために使用される推定関数を最適化するための例示的な方法800の流れ図を示す。ブロック810において、処理論理回路は、ユーザの第1のグループのコンテンツ関連指標およびユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を決定し得る。ユーザの第1のグループとユーザの第3のグループの両方が、過去にコンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように以前は指定されていた可能性があり、以前はコンテンツを受け取っていた可能性がある。各グループに対するコンテンツ関連指標は、たとえば、グループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数、グループによるコンテンツ提供者のコンテンツに関するユーザ行動の回数、グループに対するインプレッションレート、グループに対するコンバージョンレートなどを含み得る。

【0074】

ブロック820において、処理論理回路は、ユーザの第1のグループの決定されたコンテンツ関連指標および推定関数を使用して、ユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を推定し得る。推定関数は、ブロック640の中のコンテンツ関連指標を推定するために使用されるのと同じ関数であり得る。

【0075】

ブロック830において、処理論理回路は、ユーザの第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標とユーザの第3のグループの決定されたコンテンツ関連指標との比較に基づいて、推定関数の複数の重みを修正し得る。上で説明されたように、推定関数の複数の重みは、ユーザの第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標とユーザの第3のグループの決定されたコンテンツ関連指標との差を減らすために修正され得る。

【0076】

図9は、本開示の実装形態による、模範的なコンピュータシステムを示すブロック図である。コンピュータシステム900は、図1のサーバマシン130～140、エンドユーザデバイス102A～N、またはコンテンツ提供者デバイス152A～Nであり得る。マシンは、エンドポイント-サーバネットワーク環境ではサーバもしくはエンドポイントマシンとして、またはピアツーピア(または分散)ネットワーク環境ではピアマシンとして動作することができる。マシンは、テレビジョン、パーソナルコンピュータ(PC)、タブレットPC、セットトップボックス(STB)、携帯情報端末(PDA)、携帯電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、またはそのマシンにより取られるべき行動を指定する命令(逐次的な、または別様の)のセットを実行することが可能な任意のマシンであり得る。さらに、単一のマシンのみが示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で論じられる方法の任意の1つまたは複数を実行するための命令のセット(または複数のセット)を、個別にまたは共同で実行するマシンの任意の集合体も含むものとして解釈されるものとする。

【0077】

例示的なコンピュータシステム900は、バス630を介して互いに通信する、処理デバイス(プロセッサ)902、メインメモリ904(たとえば、読取り専用メモリ(ROM)、フラッシュメモリ、シンクロナスDRAM(SDRAM)、ダブルデータレートSDRAM(DDR SDRAM)などのダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)など)、スタティックメモリ906(たとえば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ(SRAM)など)、およびデータ記憶デバイス916を含む。

【0078】

プロセッサ(処理デバイス)902は、マイクロプロセッサ、中央処理装置(CPU)などの1つまたは複数の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、プロセッサ902は、復号命令セットコンピューティング(CISC)マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング(RISC)マイクロプロセッサ、超長命令語(VLIW)マイクロプロセッサ、または、他の命令セットを実装するプロセッサもしくは命令セットの組合せを実装するプロセッサであり得る。プロセッサ902はまた、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)、デジタルシグナルプロセッサ(DSP)、ネットワークプロセッサなどの、1つまたは複数の専用処理デバイスであり得る。プロセッサ902は、(たとえば、コンテンツ提供者のコンテンツに対する新規のオーディエンスを特定するために、および/またはコンテンツ提供者への提示のために特定された新規のオーディエンスに関する推奨を提供するために)本明細書で論じられる動作を実行するための処理論理回路922を含み得る。

【0079】

コンピュータシステム900はさらに、ネットワークインターフェースデバイス908を含み得る。コンピュータシステム900はまた、ビデオ表示ユニット910(たとえば、液晶ディスプレイ(LCD)または陰極線管(CRT))、入力デバイス912(たとえば、キーボード、および英数字キーボード、モーションセンシング入力デバイス、タッチスクリーン)、カーソル制御デバイス914(たとえば、マウス)および、信号生成デバイス918(たとえば、スピーカー)を含み得る。

【0080】

データ記憶デバイス916は、本明細書で説明される方法または機能の任意の1つまたは複数を具現化する、命令926の1つまたは複数のセット(たとえば、コンテンツ提供者のコンテンツに対する新規のオーディエンスを特定するための、および/またはコンテンツ提供者への提示のために特定された新規のオーディエンスに関する推奨を提供するための)が記憶されている、非一時的機械可読記憶媒体924を(コンピュータ可読記憶媒体も)含み得る。命令は、コンピュータシステム900による実行の間、完全に、または少なくとも部分的に、メインメモリ904および/またはプロセッサ902の中にも存在することができ、メインメモリ904およびプロセッサ902も、機械可読記憶媒体を構成する。命令はさらに、ネットワークインターフェースデバイス908を介して、ネットワーク920上で送信または受信され得る。

【0081】

一実装形態では、命令926は、コンテンツ提供者のコンテンツに対する新規のオーディエンスを特定するための、および/またはコンテンツ提供者への提示のために特定された新規のオーディエンスに関する推奨を提供するための命令を含む。模範的な実装形態では、コンピュータ可読記憶媒体924(機械可読記憶媒体)は単一の媒体であるものとして示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語は、命令の1つまたは複数のセットを記憶する単一の媒体または複数の媒体(たとえば、集中式もしくは分散式のデータベース、および/または関連するキャッシュとサーバ)を含むものと解釈されるべきである。「コンピュータ可読記憶媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語は、機械による実行のための命令のセットを記憶し、符号化し、または搬送することが可能であり、かつ本開示の方法の任意の1つまたは複数を機械に実行させる、任意の媒体を含むものとしても解釈されるものとする。それに従って、「コンピュータ可読記憶媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語は、限定はされないが、ソリッドステートメモリ、光学媒体、磁気媒体を含むものとして解釈されるものとする。

【0082】

本明細書全体で、「一実装形態」または「ある実装形態」への言及は、実装形態に関連して説明された特定の特徴、構造、または特性が少なくとも1つの実装形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な箇所における「一実装形態では」または「ある実装形態では」という語句の出現は、必ずではないが、状況に応じて同じ実装形態に言及することがある。さらに、1つまたは複数の実装形態では、特定の特徴、構造、または特性は任意の適切な方式で組み合わせられてもよい。

【0083】

「含む」、「含んでいる」、「有する」、「含有する」という用語、それらの変形、および他の同様の語が、発明を実施するための形態または特許請求の範囲のいずれかにおいて使用される限り、これらの用語は、あらゆる追加のまたは他の要素を排除することなく、オープンな転換語として、「備える」という用語と同様に包含的であることが意図される。

【0084】

本出願では、「コンポーネント」、「モジュール」、「システム」などの用語は、ハードウェア(たとえば、回路)であるか、ソフトウェアであるか、ハードウェアとソフトウェアの組合せであるかにかかわらず、コンピュータ関連エンティティを、または、1つまたは複数の特定の機能を持つ運転可能な機械に関するエンティティを指すことが全般に意図されている。たとえば、コンポーネントは、限定はされないが、プロセッサ(たとえば、デジタルシグナルプロセッサ)上で実行されるプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および/またはコンピュータであり得る。例示として、コントローラ上で実行されるアプリケーションとコントローラの両方がコンポーネントであり得る。1つまたは複数のコンポーネントはプロセスおよび/または実行スレッド内に常駐してもよく、コンポーネントは1つのコンピュータに局在していてもよく、および/または2つ以上のコンピュータに分散していてもよい。さらに、「デバイス」は、特別に設計されたハードウェア、特定の機能(たとえば、関心点および/または記述子を生成すること)をハードウェアが実行することを可能にするソフトウェアの実行により特殊化された汎用ハードウェア、コンピュータ可読媒体上のソフトウェア、またはこれらの組合せの形態であり得る。

【0085】

前述のシステム、回路、モジュールなどは、いくつかのコンポーネントおよび/またはブロック間での相互作用に関して説明された。そのようなシステム、回路、コンポーネント、ブロックなどは、前述の様々な置換および組合せに従った、それらのコンポーネントもしくは指定されたサブコンポーネント、指定されたコンポーネントもしくはサブコンポーネントの一部、および/または追加のコンポーネントを含み得ることが理解され得る。サブコンポーネントは、親コンポーネントに含まれる(階層的)のではなく、他のコンポーネントに通信可能に結合されるコンポーネントとしても実装され得る。加えて、1つまたは複数のコンポーネントは、集合的な機能を提供する単一のコンポーネントへと組み合わせられてもよく、またはいくつかの別個のサブコンポーネントへと分割されてもよく、管理層などの任意の1つまたは複数の中間層が、統合された機能を提供するためにそのようなサブコンポーネントに通信可能に結合するために提供され得ることに留意されたい。本明細書で説明されるあらゆるコンポーネントが、本明細書で特に説明されていないが当業者により知られている1つまたは複数の他のコンポーネントとも相互作用し得る。

【0086】

その上、「例」または「模範的」という語は、例、事例、または例示としての役割を果たすことを意味するために本明細書で使用される。「模範的」であるものとして本明細書で説明されるあらゆる態様または設計が、好ましいものとして、または他の態様もしくは設計より有利であるものとして必ずしも解釈されるべきではない。むしろ、「例」または「模範的」という語の使用は、具体的な方式で本概念を提示することが意図される。本出願では、「または」という用語は、排他的な「または」ではなく包含的な「または」を意味することが意図される。すなわち、別様に指定されない限り、または文脈から明らかではない限り、「XがAまたはBを利用する」は、自然な包含的置換のいずれをも意味することが意図される。すなわち、XがAを利用する場合、XがBを利用する場合、またはXがAとBの両方を利用する場合、「XがAまたはBを利用する」は、前述の事例のいずれのもとでも満たされる。加えて、本出願および添付の特許請求の範囲において使用される冠詞「a」および「an」は、別様に指定されない限り、または単数形を対象とすることが文脈から明らかではない限り、「1つまたは複数」を意味するものとして全般に解釈されるべきである。

【0087】

最後に、本明細書で説明される実装形態は、ユーザおよび/またはユーザの活動を記述するデータの集合体を含む。一実装形態では、そのようなデータは、このデータの収集にユーザが同意するときにのみ収集される。いくつかの実装形態では、ユーザはデータ収集を明確に許可することを促される。さらに、ユーザは、そのようなデータ収集活動に参加することにオプトインし、またはそれからオプトアウトしてもよい。一実装形態では、収集されたデータからユーザの身元を決定できないように、統計パターンを取得するためのあらゆる分析の実行の前に、収集データが匿名化される。

【符号の説明】

【0088】

100 システムアーキテクチャ
102 エンドユーザデバイス
104 ネットワーク
110 データストア
120 コンテンツ共有プラットフォーム
121 メディアアイテム
130 サーバマシン
132 推定関数最適化器
140 サーバマシン
142 新規オーディエンス特定サブシステム
144 新規オーディエンスGUI作成器
146 コンテンツ関連ユーザ行動推定器
152 コンテンツ提供者デバイス
154 新規オーディエンスGUI
165 サードパーティプラットフォーム
200 ユーザインターフェース
202 サイドメニュー
204 推奨オプションUI要素
206 全体最適化スコアインジケータ
208 新規オーディエンス推奨カード
210 予想されるコンバージョン
212 全体最適化スコア
214 推奨を見るボタン
216 すべて適用ボタン
300 ユーザインターフェース
302 サイドメニュー
304 推奨オプションUI要素
306 新規オーディエンスリーチ概要カード
310 推奨に戻るボタン
312 ダウンロードボタン
314 すべて却下ボタン
316 すべて適用ボタン
318 新規オーディエンス推奨表
320 新規オーディエンス推奨行
322 推奨チェックボックス
324 広告グループ識別子
326 キャンペーン識別子
328 オーディエンス識別子
330 推定されるコンバージョン増大の標示
332 推奨適用ボタン
334 推奨却下ボタン
410 オーディエンスA
415 網掛け領域
420 オーディエンスB
430 オーディエンスC
440 斜線領域
900 コンピュータシステム
902 処理デバイス
904 揮発性メモリ
906 不揮発性メモリ
908 ネットワークインターフェースデバイス
910 ビデオ表示ユニット
912 英数字入力デバイス
914 カーソル制御デバイス
916 データ記憶デバイス
918 信号生成デバイス
920 ネットワーク
922 処理論理回路
924 コンピュータ可読記憶媒体
926 命令
930 バス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【手続補正書】

【提出日】2024-03-04

【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】

コンピュータによって実行される方法であって、
コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供するステップと、
前記オプションのユーザ選択を受け取るステップと、
前記新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こすステップとを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記情報が、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、および前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える、方法。

【請求項2】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ前記対応するオーディエンスが追加されるように要求するための前記オプションの選択を受け取るステップと、
前記対応するオーディエンスからのユーザを、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加するステップとをさらに備える、請求項1に記載の方法。

【請求項3】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツが、コンテンツ共有プラットフォームのユーザインターフェース上で主要なメディアアイテムに関連して前記複数のユーザに提示されるべき1つまたは複数の二次的なメディアアイテムを備える、請求項1に記載の方法。

【請求項4】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記推定される回数の前記標示が、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへの前記対応するオーディエンスからの前記ユーザの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を備える、請求項2に記載の方法。

【請求項5】

前記コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備える前記ユーザインターフェースを提供するステップがさらに、
ユーザの第1のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を特定するデータを収集するステップと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定するステップと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するステップであって、ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記特定されたサブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数、およびユーザの前記特定されたサブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、ステップと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップであって、ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標が、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、ステップと、
ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測するステップと、
前記予測される増大が閾値条件を満たすことに応答して、ユーザの前記第2のグループを前記新規のオーディエンスに追加するステップとを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記表示される情報が、ユーザの前記第2のグループの識別子と、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記予測される増大とを備える、請求項1に記載の方法。

【請求項6】

コンピュータによって実行される方法であって、
ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標を収集するステップであって、ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記第1のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数、およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、ステップと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定するステップと、
ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定するステップと、
ユーザの前記特定されたサブグループの前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定するステップと、
ユーザの前記第2のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測するステップと、
前記推定される増大が閾値条件を満たすことに応答して、前記コンテンツ提供者への提示のために、ユーザの前記第2のグループおよび前記推定される増大を特定する情報を提供するステップとを備える、方法。

【請求項7】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツが、コンテンツ共有プラットフォームのユーザインターフェース上で主要なメディアアイテムに関連して前記複数のユーザに提示されるべき1つまたは複数の二次的なメディアアイテムを備える、請求項6に記載の方法。

【請求項8】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンテンツ関連指標を推定するステップがさらに、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数を決定するステップと、
ユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を決定するステップと、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の前記回数およびユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンバージョンレートを決定するステップとを備える、請求項6に記載の方法。

【請求項9】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートを決定するステップがさらに、
ユーザの前記サブグループに関連する特性のセットをユーザの前記第2のグループに関連する特性のセットと比較するステップを備え、ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートが、ユーザの前記サブグループに関連する特性の前記セットとユーザの前記第2のグループに関連する特性の前記セットとの比較に基づいて決定される、請求項8に記載の方法。

【請求項10】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記増大が推定関数を使用して予測される、請求項6に記載の方法。

【請求項11】

前記推定関数が、複数のパラメータおよび複数の対応する重みを使用する1つまたは複数の式を備え、前記複数のパラメータが、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていない前記第2のグループの中のユーザの数、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、請求項10に記載の方法。

【請求項12】

ユーザの前記第1のグループのコンテンツ関連指標およびユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を決定するステップであって、ユーザの前記第1のグループおよびユーザの前記第3のグループが、過去に前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように以前は指定されていた、ステップと、
ユーザの前記第1のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標および前記推定関数を使用して、ユーザの前記第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標を取得するステップと、
ユーザの前記第3のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標とユーザの前記第3のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標との比較に基づいて、前記推定関数の前記複数の重みを修正するステップとをさらに備える、請求項11に記載の方法。

【請求項13】

メモリと、
動作を実行するための、前記メモリに結合されたプロセッサとを備え、前記動作が、
コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者のコンテンツを受け取るように現在指定されている複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備えるユーザインターフェースを提供することと、
前記オプションのユーザ選択を受け取ることと、
前記新規のオーディエンスを特定する情報の表示を引き起こすこととを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記情報が、各々の新規のオーディエンスに対して、オーディエンス識別子、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数の標示、および前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ対応するオーディエンスが追加されるように要求するためのオプションを備える、システム。

【請求項14】

前記動作がさらに、
前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへ前記対応するオーディエンスが追加されるように要求するための前記オプションの選択を受け取ることと、
前記対応するオーディエンスからのユーザを、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加することとを備える、請求項13に記載のシステム。

【請求項15】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記推定される回数の前記標示が、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザへの前記対応するオーディエンスからの前記ユーザの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の推定される増大を備える、請求項14に記載のシステム。

【請求項16】

前記コンテンツ提供者への表示のために、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されている前記複数のユーザに追加されるべき新規のオーディエンスを閲覧するためのオプションを備える前記ユーザインターフェースを提供することがさらに、
ユーザの第1のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を特定するデータを収集することと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定することと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定することであって、ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記特定されたサブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数、およびユーザの前記特定されたサブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、決定することと、
ユーザの前記特定されたサブグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定することであって、ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標が、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、推定することと、
ユーザの前記第2のグループに対する前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測することと、
前記予測される増大が閾値条件を満たすことに応答して、ユーザの前記第2のグループを前記新規のオーディエンスに追加することとを備え、前記新規のオーディエンスを特定する前記表示される情報が、ユーザの前記第2のグループの識別子と、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記予測される増大とを備える、請求項13に記載のシステム。

【請求項17】

プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに動作を実行させる命令を備える、コンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作が、
ユーザの第1のグループに対するコンテンツ関連指標を収集することであって、ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標が、ユーザの前記第1のグループへのコンテンツ提供者のコンテンツの提示の回数、およびユーザの前記第1のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を備える、収集することと、
ユーザの前記第1のグループにおいて、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていないユーザの第2のグループに属すユーザのサブグループを特定することと、
ユーザの前記第1のグループに対する前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記特定されたサブグループに対するコンテンツ関連指標を決定することと、
ユーザの前記特定されたサブグループの前記コンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンテンツ関連指標を推定することと、
ユーザの前記第2のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標に基づいて、ユーザの前記第1のグループへのユーザの前記第2のグループの追加に反応した、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数の増大を予測することと、
前記推定される増大が閾値条件を満たすことに応答して、前記コンテンツ提供者への提示のために、ユーザの前記第2のグループおよび前記推定される増大を特定する情報を提供することとを備える、コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項18】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンテンツ関連指標を推定することがさらに、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の回数を決定することと、
ユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の回数を決定することと、
ユーザの前記サブグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の前記回数およびユーザの前記サブグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数に基づいて、ユーザの前記第2のグループに対するコンバージョンレートを決定することとを備える、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項19】

ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートを決定することがさらに、
ユーザの前記サブグループに関連する特性のセットをユーザの前記第2のグループに関連する特性のセットと比較することを備え、ユーザの前記第2のグループに対する前記コンバージョンレートが、ユーザの前記サブグループに関連する特性の前記セットとユーザの前記第2のグループに関連する特性の前記セットとの比較に基づいて決定される、請求項18に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項20】

前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の前記回数の前記増大が推定関数を使用して予測される、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項21】

前記推定関数が、複数のパラメータおよび複数の対応する重みを使用する1つまたは複数の式を備え、前記複数のパラメータが、前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように現在指定されていない前記第2のグループの中のユーザの数、ユーザの前記第2のグループへの前記コンテンツ提供者の前記コンテンツの提示の推定される回数、およびユーザの前記第2のグループによる前記コンテンツ提供者の前記コンテンツに関するユーザ行動の推定される回数を備える、請求項20に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項22】

前記動作がさらに、
ユーザの前記第1のグループのコンテンツ関連指標およびユーザの第3のグループのコンテンツ関連指標を決定することであって、ユーザの前記第1のグループおよびユーザの前記第3のグループが、過去に前記コンテンツ提供者の前記コンテンツを受け取るように以前は指定されていた、決定することと、
ユーザの前記第1のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標および前記推定関数を使用して、ユーザの前記第3のグループの推定されるコンテンツ関連指標を取得することと、
ユーザの前記第3のグループの前記推定されるコンテンツ関連指標とユーザの前記第3のグループの前記決定されたコンテンツ関連指標との比較に基づいて、前記推定関数の前記複数の重みを修正することとを備える、請求項21に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

【国際調査報告】