特表 2020-514847 インフルエンサーを広告キャンペーンとマッチングするためのシステムと方法

(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】特表2020-514847(P2020-514847A)

(43)【公表日】2020年5月21日

(54)【発明の名称】インフルエンサーを広告キャンペーンとマッチングするためのシステムと方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20200424BHJP

   G06Q 50/00 20120101ALI20200424BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 398

   G06Q50/00 300

【審査請求】未請求

【予備審査請求】有

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2018-558139(P2018-558139)

(86)(22)【出願日】2018年1月20日

(85)【翻訳文提出日】2018年10月31日

(86)【国際出願番号】SG2018050036

(87)【国際公開番号】WO2018136011

(87)【国際公開日】20180726

(31)【優先権主張番号】62/448,409

(32)【優先日】2017年1月20日

(33)【優先権主張国】US

(81)【指定国】 AP(BW,GH,GM,KE,LR,LS,MW,MZ,NA,RW,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),EP(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GB,GR,HR,HU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,MK,MT,NL,NO,PL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OA(BF,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML,MR,NE,SN,TD,TG),AE,AG,AL,AM,AO,AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CO,CR,CU,CZ,DE,DJ,DK,DM,DO,DZ,EC,EE,EG,ES,FI,GB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,ID,IL,IN,IR,IS,JO,JP,KE,KG,KH,KN,KP,KR,KW,KZ,LA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,ME,MG,MK,MN,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,OM,PA,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA,SC,SD,SE,SG,SK,SL,SM,ST,SV,SY,TH,TJ,TM,TN,TR,TT

(71)【出願人】

【識別番号】518386863

【氏名又は名称】コウベ・グローバル・テクノロジーズ・ピーティイー・リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＫＯＢＥ ＧＬＯＢＡＬ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＥＳ ＰＴＥ ＬＴＤ

(74)【代理人】

【識別番号】110001818

【氏名又は名称】特許業務法人Ｒ＆Ｃ

(72)【発明者】

【氏名】リョン・クィ・ウェン，エヴァンジェリン

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB08

5L049CC11

(57)【要約】

インフルエンサーを、彼らの広告仕様に対する関連性に基づいて広告キャンペーンに対してペアリングするためのシステムおよび方法。前記広告仕様とインフルエンサーのプロファイルとに基づき、前記システムはインフルエンサーに広告キャンペーンを選択する。インフルエンサーサイコグラフィックは、ソーシャルメディアプラットフォーム上において行われるインフルエンサーの投稿の視覚的、聴覚的、テキスト的な要素から抽出されるキーワードの形態を取る。選択されたインフルエンサーは、サイコグラフィックとしての彼らの関連性とその広告仕様の要件を満たす彼らの能力とに基づいて、その広告キャンペーンと自動的にペアリングされる。インフルエンサーの過去のパフォーマンス、行われた仕事の性質、インフルエンサーの格付け、インフルエンサーの関連性、インフルエンサー関与率、およびフォロワー数に基づいて支払が計算される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

インフルエンサーを、広告仕様に基づいて広告キャンペーンにペアリングするためのシステムであって、
複数のインフルエンサーデータエントリであって、各インフルエンサーデータエントリは、投稿に関連付けられたユニーク投稿同定番号と、当該ユニーク投稿同定番号に関連付けられた、視覚認識タグ、コンセプトタグ、およびキャプションテキスト、を含むリストから選択される少なくとも１つのタグと、を含むインフルエンサーサイコグラフィック（psychographics）を含む複数のインフルエンサーデータエントリ、ならびに、複数の広告キャンペーンデータエントリであって、各広告キャンペーンデータエントリは検索基準を含み、当該検索基準はそれぞれ広告主によって指定されるキーワードを含む複数の広告キャンペーンデータエントリ、を格納するように構成されたデータベースと、
前記タグとキャプションテキストとをマッチングして基準キーワードを検索し、各ユニーク投稿同定番号に対して関連性スコアを生成し、０より大きい関連性スコアを有するユニーク投稿同定番号を少なくとも１つ有するインフルエンサーのショートリストであって、各インフルエンサーは総合関連性スコアに関連付けられているインフルエンサーのショートリストを得るように構成されたデータベースと、を備えるシステム。

【請求項2】

基準キーワードを検索するためにマッチングされる前に前記キャプションテキストからストップワードが除去される請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記関連性スコアは以下の式
関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５
を使用して計算される請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記総合関連性スコアは、所与のインフルエンサーに関連付けられた前記関連性スコアの合計である請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記総合関連性スコアは、１〜１０の値に正規化される請求項３に記載のシステム。

【請求項6】

前記検索基準のキーワードは、肯定的なものまたは否定的なものに分類され、そして、プロセッサは、少なくとも１つの関連付けられたタグが少なくとも１つの否定的な検索基準キーワードにマッチする場合、少なくとも１つのユニーク投稿同定番号によって前記ショートリストからインフルエンサーを除外するように構成されている請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

各インフルエンサーデータエントリは、さらに、オーディエンスデモグラフィックを含み、そして、各広告キャンペーンエントリは、さらに、ターゲットオーディエンスデモグラフィックを含み、そして、プロセッサは、さらに、前記ショートリストから、そのオーディエンスデモグラフィックが、前記ターゲットオーディエンスデモグラフィックにマッチしないインフルエンサーを除外するように構成されている請求項１に記載のシステム。

【請求項8】

ユニーク投稿同定番号に関連付けられた前記少なくとも１つの視覚認識タグは、前記ユニーク投稿同定番号に関連付けられた動画／画像を、視覚認識サービスを使用して構文解析することによって得られる請求項１に記載のシステム。

【請求項9】

前記視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionからなるグループから選択される請求項７に記載のシステム。

【請求項10】

ユニーク投稿同定番号に関連付けられた前記少なくとも１つのコンセプトタグは、自然言語理解サービスを利用して、前記ユニーク投稿同定番号に関連付けられたテキストキャプションを構文解析することによって得られる請求項１に記載のシステム。

【請求項11】

前記自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsoft’s Language Understanding Intelligence Service、Google Natural Language、Eit. aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択される請求項９に記載のシステム。

【請求項12】

各インフルエンサーデータエントリは、さらに、格付けの過去の平均、総フォロワー数、総投稿数、および「いいね（likes）」およびコメントの総数、を含み、そして、プロセッサは、さらに、前記ショートリスト上のインフルエンサーに対する支払を計算するように構成され、そして、前記支払は、前記インフルエンサーのフォロワー数に対する全投稿にわたるインタラクションの総数に基づき、かつ、前記格付けの過去の平均、前記総合関連性スコア、および前記インフルエンサーによって行われた仕事の性質、に基づいて変更され、前記格付けは、１〜５の間の値であり、その値が大きければ大きいほどパフォーマンスは良好である請求項１に記載のシステム。

【請求項13】

広告キャンペーンに関して広告主を少なくとも一人のインフルエンサーとペアリングするコンピュータ実行方法であって、
画像／動画および関連テキストキャプションを含むインフルエンサー投稿に関する情報を含む利用可能インフルエンサーアカウントデータを取得するステップと、
視覚認識サービスを利用して前記画像／動画を構文解析して視覚認識タグを得るとともに、自然言語理解サービスを利用してテキストキャプションを構文解析してコンセプトタグを得るステップと、
肯定的検索基準キーワードに前記テキストキャプションをマッチングし、少なくとも１つのマッチを有する各インフルエンサーに対して関連性スコアを生成するステップであって、前記肯定的検索基準とのマッチングの前に前記テキストキャプションからストップワードが除去されるステップと、
前記肯定的検索基準キーワードに前記視覚認識タグをマッチングさせ、当該基準にマッチするが０より大きい関連性スコアをまだ受けていない各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップと、
前記肯定的検索基準キーワードに前記コンセプトタグをマッチングさせ、当該基準にマッチするが０より大きい関連性スコアをまだ受けていない各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップと、
０より大きい関連性スコアのユニーク投稿同定番号を少なくとも１つ有するインフルエンサーのショートリストを得るステップであって、各インフルエンサーは総合関連性スコアに関連付けられているステップと、を有するコンピュータ実行方法。

【請求項14】

前記総合関連性スコアは、所与のインフルエンサーに関連付けられた前記関連性スコアの合計である請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項15】

前記関連性スコアは以下の式
関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５
を使用して計算される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項16】

前記総合関連性スコアは、１〜１０の値に正規化される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項17】

前記否定的検索基準キーワードにマッチするインフルエンサーは前記ショートリストから除外される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項18】

ターゲットオーディエンスデモグラフィックにマッチしないオーディエンスデモグラフィックを有するインフルエンサーは前記ショートリストから除外される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項19】

前記視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionの商標で供用されているグループから選択される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項20】

前記自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsof’s Language Understanding Intelligenc Service、Google Natural Language、Eit. aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項21】

前記ショートリスト上のインフルエンサーに対する支払を計算するステップを有し、前記支払は、前記インフルエンサーのフォロワー数に対する全投稿にわたるインタラクションの総数に基づき、かつ、格付けの過去の平均、前記総合関連性スコア、および前記インフルエンサーによって行われた仕事の性質、に基づいて変更される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、インフルエンサーベースマーケティングを提供するためのシステムと方法に関する。より具体的には、本発明は、インフルエンサーと彼らの広告キャンペーンとの関連性に基づく自動的ペアリング、および、過去のパフォーマンスに基づく参加インフルエンサーへの支払の計算、に関する。

【背景技術】

【0002】

インフルエンサーマーケティング（あるいはインフルエンスマーケティング）は、標的市場よりも特定の個人にフォーカスする形態のマーケティングである。それは、潜在的購入者に対してインフルエンス（影響力）を有する個人を同定し、マーケティング活動の中心をこれらのインフルエンサーに合わせるものである。

【0003】

一つの従来技術においては、マーケティングは、プロモーション割引を提供したり、あるいは、広告／製品の詳細を共有するために直接メッセージを送ることによって、個人および彼らの友人、家族または既存の顧客が、それらをシェアしたり、要請／奨励することを可能にする。別の方法は、懇願／購入／自己管理のコンセプトを含んでいる。この従来技術はいかなるテクノロジも含むものではない。それらのバイラリティに乗るために、人気のあるハッシュタグやトレンディなトピックをサーチするためにソーシャルリスニングツールを利用するものもある。

【0004】

別の従来技術は、クリエイティブなキャンペーン、コンテストおよび広告を実行するためにソーシャルメディア管理会社を採用する。この技術はほとんどテクノロジを必要としない。エージェントの中には、それらのバイラリティに便乗しようと、人気のあるハッシュタグやトレンディなトピックをサーチするためにソーシャルリスニングツールを利用するものもある。投稿がタイムリーにソーシャルメディアに載るようにスケジューリングプラットフォームを利用するものもある。

【0005】

さらに別の従来技術は、特定の人々に、Instagram（登録商標）、Facebook（登録商標）、ブログなどの、彼らが高いフォロワー率／高到達率を有するソーシャルメディアプラットフォーム上で彼らのための投稿をシェアすることを依頼するためにインフルエンサーエージェンシーやプラットフォームを利用する。この従来技術においては、インフルエンサーポートフォーリオのための検索ツールやマーケットプレイスメッセージングツールなどの、いくらかのテクノロジが利用される。

【0006】

より重要なことに、インフルエンサーエージェンシーが長年にわたって直面してきた最も大きな問題は、売上の欠如ではなく、認識されない取引である。広告主によって指定されたインフルエンサーが「それを望まない」、あるいは「それが気に入らない」ことによってその広告主を奨めることを「拒絶」することが可能であるために、成立した売上のほとんど４０％が不履行に直面する。

【0007】

上述した従来技術において、Facebook（登録商標）、新聞などの出版業者が広告媒体として利用される。さらに、インフルエンサーは、かれらの名前／ブランド名の著名性に基づいて、集められ、雇われ、同定されるので、これによって個人名への依存による不履行が生じる。さらに、従来技術は口コミ／インフルエンサーマーケティング、に依存し、小企業であれ大企業であれ、ある種の消費者広告主によってのみ利用可能である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

したがって、上記欠点を克服する、インフルエンサーをそのインフルエンサーの関連性に基づいて広告仕様にマッチングさせるための改善されたシステムと方法が求められている。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の第１実施例は、インフルエンサーを、広告仕様に基づいて広告キャンペーンにペアリングするためのシステムであって、
複数のインフルエンサーデータエントリであって、各インフルエンサーデータエントリは、投稿に関連付けられたユニーク投稿同定番号と、当該ユニーク投稿同定番号に関連付けられた、視覚認識タグ、コンセプトタグ、およびキャプションテキスト、を含むリストから選択される少なくとも１つのタグと、を含むインフルエンサーサイコグラフィック（psychographics）を含む複数のインフルエンサーデータエントリ、ならびに、複数の広告キャンペーンデータエントリであって、各広告キャンペーンデータエントリは検索基準を含み、当該検索基準はそれぞれ広告主によって指定されるキーワードを含む広告キャンペーンデータエントリ、を格納するように構成されたデータベースと、
タグとキャプションテキストとをマッチングして基準キーワードを検索し、各ユニーク投稿同定番号に対して関連性スコアを生成し、０より大きい関連性スコアを有するユニーク投稿同定番号を少なくとも１つ有するインフルエンサーのショートリストであって、各インフルエンサーは総合関連性スコアに関連付けられているショートリストを得るように構成されたデータベースと、を備える。

【0010】

第１実施例のオプション構成において、基準キーワードを検索するためにマッチングされる前にキャプションテキストからストップワードが除去される。オプションとして、関連性スコアは以下の式を使用して計算される。

【0011】

関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５

【0012】

オプションとして、総合関連性スコアは、所与のインフルエンサーに関連付けられた関連性スコアの合計である。オプションとして、総合関連性スコアは、１〜１０の値に正規化される。オプションとして、検索基準キーワードは、肯定的または否定的として分類され、そして、プロセッサは、少なくとも１つの関連付けられたタグが少なくとも１つの否定的検索基準キーワードにマッチする場合、少なくとも１つのユニーク投稿同定番号によってショートリストから当該インフルエンサーを除外するように構成されている。オプションとして、各インフルエンサーデータエントリは、さらに、オーディエンスデモグラフィックを含み、そして、各広告キャンペーンエントリは、さらに、ターゲットオーディエンスデモグラフィックを含み、そして、プロセッサは、さらに、ショートリストから、そのオーディエンスデモグラフィックがターゲットオーディエンスデモグラフィックにマッチしないインフルエンサーを除外するように構成されている。オプションとして、ユニーク投稿同定番号に関連付けられた少なくとも１つの視覚認識タグは、視覚認識サービスを利用して、ユニーク投稿同定番号に関連付けられたテキストキャプションを構文解析することによって得られる。オプションとして、視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionからなるグループから選択される。オプションとして、ユニーク投稿同定番号に関連付けられた少なくとも１つのコンセプトタグは、自然言語理解サービスを利用して、ユニーク投稿同定番号に関連付けられたテキストキャプションを構文解析することによって得られる。オプションとして、自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsoft’s Language Understanding Intelligence Service、Google Natural Language、Eit. aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択される。オプションとして、各インフルエンサーデータエントリは、さらに、格付けの過去の平均、総フォロワー数、総投稿数、および「いいね」およびコメントの総数、を含み、そして、プロセッサは、さらに、ショートリスト上のインフルエンサーに対する支払を計算するように構成され、そして、支払は、インフルエンサーのフォロワー数に対する全投稿にわたるインタラクションの総数に基づき、かつ、格付けの過去の平均、総合関連性スコア、およびインフルエンサーによって行われた仕事の性質、に基づいて変更される。

【0013】

本発明の第１実施例の別実施例は、広告キャンペーンに関して広告主を少なくとも一人のインフルエンサーとペアリングするコンピュータ実行方法であって、
画像／動画および関連テキストキャプションを含むインフルエンサー投稿に関する情報を含む利用可能インフルエンサーアカウントデータを取得するステップと、
視覚認識サービスを利用して画像／動画を構文解析して視覚認識タグを得るとともに、自然言語理解サービスを利用してテキストキャプションを構文解析してコンセプトタグを得るステップと、
肯定的検索基準キーワードにテキストキャプションをマッチングし、少なくとも１つのマッチを有する各インフルエンサーに対して関連性スコアを生成するステップであって、肯定的検索基準とのマッチングの前にテキストキャプションからストップワードが除去されるステップと、
肯定的検索基準キーワードに視覚認識タグをマッチングさせ、当該基準にマッチするが０より大きい関連性スコアをまだ受けていない各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップと、
肯定的検索基準キーワードにコンセプトタグをマッチングさせ当該基準にマッチングするが０より大きい関連性スコアをまだ受けていない各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップと、
０より大きい関連性スコアのユニーク投稿同定番号を少なくとも１つ有するインフルエンサーのショートリストを得るステップであって、各インフルエンサーは総合関連性スコアに関連付けられているステップと、を有する。

【0014】

第１実施例の別実施例のオプション構成において、検索基準とのマッチングは、キャプションテキストのみによって行うことができる。オプションとして、検索基準キーワードに視覚認識タグをマッチングして各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップは、まだ関連性スコアを受け取っていない投稿のマッチングが可能である場合に、キャプションテキストのみのマッチングが既に行われた後に順次実行される追加的第２ステップである。オプションとして、検索基準キーワードにコンセプトタグをマッチングして各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップは、まだ関連性スコアを受け取っていない投稿のマッチングが可能である場合に、視覚認識タグのみのマッチングが既に行われた後に順次実行される追加的第３ステップである。

【0015】

オプションとして、総合関連性スコアは、所与のインフルエンサーに対するすべての関連性スコアの合計である。オプションとして、関連性スコアは以下の式を使用して計算される。

【0016】

関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５

【0017】

オプションとして、総合関連性スコアは、所与のインフルエンサーに関連付けられた関連性スコアの合計である。オプションとして、総合関連性スコアは、１〜１０の値に正規化される。オプションとして、否定的基準キーワードにマッチするインフルエンサーはショートリストから除外される。オプションとして、ターゲットオーディエンスデモグラフィックにマッチしないオーディエンスデモグラフィックを有するインフルエンサーはショートリストから除外される。オプションとして、視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionの商標で供用されているグループから選択される。オプションとして、自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsof’s Language Understanding Intelligenc Service、Google Natural Language、Eit. aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択される。本発明の第１実施例の別実施例は、さらに、ショートリスト上のインフルエンサーに対する支払を計算するステップを有し、支払は、インフルエンサーのフォロワー数に対する全投稿にわたるインタラクションの総数に基づき、かつ、格付けの過去の平均、総関連性スコア、およびインフルエンサーによって行われた仕事の性質、に基づいて変更される。

【0018】

単数または複数の実施例の詳細は、添付の図面および以下の説明に示される。本発明のその他の特徴、課題および利点は、説明と図面、および請求項から明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0019】

上記要約、さらに、例示的実施例の以下の詳細説明は、添付の図面を参照して読むことによってより良く理解される。本発明を例示する目的で、本開示の例示的な構成が図面に図示されている。但し、本開示はここに開示される特定の方法および手段に限定されない。又、当業者は図面が一定の縮尺ではないことを理解するであろう。可能な限り、同じ要素が同じ番号で示されている。

【0020】

【図1】本発明によるインフルエンサーベースマーケティングを提供するシステムの簡略ブロック図

【図2】本発明によるインフルエンサーベースマーケティングを提供する方法に関するフロー図

【図3】プロファイリング／プライシング／ペアリングユニットのためのシステムのブロック高レベル概観図

【図4】広告仕様に対する関連性を有するサイコグラフィックのインフルエンサーのショートリストを得るための方法４００の図示

【発明を実施するための形態】

【0021】

これらの非限定的な実施形態において説明される特定の値および構成は変更可能であって、少なくとも１つの実施態様を例示するためにのみに引用されており、その範囲を限定することを意図するものではない。

【0022】

図１は、本発明によるインフルエンサーベースマーケティングを提供するためのシステム１００の簡略ブロック図である。システム１００は、プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４を有する。自らの製品／サービスをマーケティングするためのキャンペーンを立ち上げることを望む広告主１０２が、システムへの登録の有無を問わずシステム１００に接続されるか、もしくは、ソーシャルネットワークログインを使用してシステム１００に入ることができる。インフルエンサー１０４も、Instagram（登録商標）などのソーシャルネットワークを利用して登録することによってシステム１００に加わることができる。インフルエンサーは、彼らの友人、家族、同僚などとの単数または複数の接続を有する個人であって、単数または複数のソーシャルネットワークに接続されている。プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４は、プロファイル関連性に基づいてインフルエンサーを広告主とペアリングすることを可能にし、それにより、インフルエンサーはキャンペーンワークを実行し、彼らの働きに対して支払を受けることができる。

【0023】

図２は、本発明によるインフルエンサーベースマーケティングを提供するプロセスに関するフロー図２００である。ブロック２０２において、広告主は、予算、目的および実行されるべきインフルエンサー行動を選択することによって、キャンペーンワークの目標プレファレンス（Goal Preference）を提供することができる。インフルエンサーはシステム１００に参加するとともに、ソーシャルネットワークなどの上でキャンペーンワークを実行するために、Instagram（登録商標）などのソーシャルネットワークに接続されている。広告主１０２は、また、ブロック２０８において、好適なデモグラフィックおよびサイコグラフィック、そしてインフルエンサーに対して与えられるべき質問を選択することによって、キャンペーンワークに対するインフルエンサープレファレンスを提供する。何らかの説明が必要な場合には、広告主１０２は、ブロック２０４においてサポートシステムに連絡することができる。このサポートシステムは、システム１００のカスタマケアサービスなどとすることができる。広告主のプレファレンスが提出されると、プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４は、キャンペーンワークに関連する招待を、プレファレンス基準に基づいてインフルエンサーに送る。

【0024】

ブロック２１４において、プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４は、インフルエンサーのプロファイルが広告主の目標プレファレンスにマッチするか否かをチェックする。このチェックは、インフルエンサーのデモグラフィックおよびサイコグラフィック、そして広告主による質問に対するインフルエンサーの回答、に基づいて行われる。ブロック２１６および２１８において、インフルエンサーが質問に対して正しい回答を与え資格を有するものとされると、広告主はその特定のインフルエンサーとペアリングされる。ブロック２２２において、インフルエンサーが質問において資格無しとされると、当該インフルエンサーはそのキャンペーンに参加を許されない。このようにプロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４は、ステップ２１８において、キャンペーンワークに対してインフルエンサーと広告主との自動ペアリングを実行する。インフルエンサーと広告主とがペアリングされると、プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４は、そのキャンペーンワークの内容説明の詳細と、広告主のインフルエンサーに対する正確な支払金額をチェックし送信する。ブロック２２０において、インフルエンサーは、この支払金額に基づいてキャンペーンワークを受け入れまたは拒否することができる。インフルエンサーがキャンペーンワークを受け入れると、プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット１０４は、当該インフルエンサーがキャンペーンによって要求されるアクションを実行することを許可する。

【0025】

ブロック２１０において、インフルエンサーの仕事が広告主によってモニタリングされ検証される。たとえば、インフルエンサーによってソーシャルネットワークなどの上で行われる投稿を介してキャンペーンをモニタリングし、これら投稿が行われる前にそれらを検証する。ブロック２２６において、インフルエンサーは、必要な場合、仕事に変更を加えてそれを再提出することができ、広告主はそれらを再度検証することができる。広告主は、インフルエンサーの仕事に対して報告することができ、たとえば、彼らは、それを成功（プッシュライブ）、乱用、または予定変更、として報告することができる。乱用または不完全な仕事は、必要な変更を行うべくインフルエンサーに送ることができる。ブロック２１２において、広告主は、また、インフルエンサーの投稿結果に対する「いいね」やコメントなどの、インフルエンサーの投稿結果を明らかにするために、インフルエンサーを格付けすることが許される。各インフルエンサーの格付けは記憶され、エコシステムとプライシングを連続的に管理するために使用することができる。ブロック２２４において、仕事（投稿）がインフルエンサーによって除去または変更されるまで、あるいは、広告主によって設定されたタイムリミットまで、広告主によって格付けが行われた後、インフルエンサーは、かれらの仕事（プッシュライブまたは予定変更）に対して支払を受ける。

【0026】

図３は、プロファイリング／プライシング／ペアリングユニット３００のためのシステムのブロック図である。当該システムは、インフルエンサーデータエントリ３０２と、広告データエントリ３０３とを格納するように構成されたデータベース３０１を有する。

【0027】

各インフルエンサーデータエントリ３０２は、デモグラフィック、サイコグラフィック、およびオーディエンスデモグラフィックを含むインフルエンサーに関する関連情報を含む。インフルエンサーデモグラフィックは、インフルエンサーから入手して、送受信ユニット３０６を介してウェッブサービスによってデータベース３０１に通信することが可能な、年齢、人種、宗教、ジェンダー、家族サイズ、民族、収入および教育、を含む。インフルエンサーデータエントリ３０２は、さらに、公共利用可能な遠隔アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）を介して入手して送受信ユニット３０６によってデータベース３０１に送信可能な、総フォロワー数、総投稿数、所定のソーシャルメディアプラットフォーム上においてインフルエンサーによって行われた「いいね」およびコメントの総数、およびインフルエンサーサイコグラフィック、を含むことができる。インフルエンサーサイコグラフィックは、直接入手されるものではなく、最終的にインフルエンサーサイコグラフィックを抽出するために使用される生のコンテンツ（raw content）である。インフルエンサー格付けは、過去の広告キャンペーン中の彼らのパフォーマンスに基づいてインフルエンサーに対して与えられた格付けから導出され、所定の期間にわたるそのインフルエンサーの平均格付け、あるいは、そのインフルエンサーが参加したすべてのキャンペーンに基づく平均格付けを表すものとすることができる。

【0028】

インフルエンサーサイコグラフィックは少なくとも１つのキーワードを含む。これらのキーワードは、タグとしても知られ、そのインフルエンサーによってなされた投稿中に存在するコンテンツから導出される。そのようなコンテンツは、付随のテキストとともに画像および動画を含む。タグを導出するために、いかなる形態のテキスト、音響および画像コンテンツも使用可能であることが容易に理解されるであろう。動画および画像は、画像認識サービスを使用して構文解析することができ、テキストキャプションは、自然言語理解を使用して構文解析することでき、これらにより、それぞれ、画像認識タグとコンセプトタグとが作り出される。コンセプトタグは、また、否定的、肯定的、または中立的な感情を反映するものとすることができる。これらのタグは、その投稿に割り当てられるユニークな投稿同定番号を介してインフルエンサーと関連付けられる。動画コンテンツは、スピーチ認識サービスを使用して構文解析することができる。生テキスト、音声および視覚コンテンツは、上述したサービスの一つによる構文解析の前または後に変更することができる。インフルエンサーデータエントリ３０２は、ストップワードのリストを含むことができる。ストップワードとは、テキストキャプションなどのテキスト、あるいは、その後の処理の前または後にスピーチ認識サービスから抽出されるテキストからフィルタ除去される言葉である。ストップワードの非限定的例は以下の通りである。

【0029】

a、about、above、after、again、against、all、am、an、and、any、are、aren’t、as、at、be、because、been、before、being、below、between、both、but、by、can’t、cannot、could、couldn’t、did、didn’t、do、does、doesn’t、doing、don’t、down、during、each、few、for、from、further、had、hadn’t、has、hasn’t、have、haven’t、having、he、he’d、he’ll、he’s、her、here、here’s、hers、herself、him、himself、his、how、how’s、I、I’d、I’ll、I’m、I’ve、if、in、into、is、isn’t、it、it’s、its、itself、let’s、me、more、most、mustn’t、my、myself、no、nor、not、of、off、on、once、only、or、other、ought、our、ours、ourselves、out、over、own、same、shan’t、she、she’d、should、shouldn’t、so、some、such、than、that、that’s、the、their、theirs、them、themselves、then、there、there’s、these、they、they’d、they’ll、they’re、they’ve、this、those、through、to、too、under、until、up、very、was、wasn’t、we、we’d、we’ll、we’re、we’ve、were weren’t、what、what’s、when、when’s、where、where’s、which、while、who、who’s、whom、why、why’s、with、won’t、would、wouldn’t、you、you’d、you’ll、you’re、you’ve、your、yours、yourself、yourselves。

【0030】

視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionからなるグループから選択することができるが、プロプライエタリ視覚認識サービスを含むことも可能である。タグをリターンすることが可能な任意の視覚認識サービスが好適であると考えられる。

【0031】

自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsof’s Language Understanding Intelligence Service、Google Natural Language、Eit. aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択されるが、プロプライエタリ自然言語理解サービスを含むことも可能である。タグをリターンすることが可能な任意の自然言語理解サービスが好適であると考えられる。

【0032】

データベース３０１は、さらに、広告キャンペーンデータエントリ３０３を格納するように構成することもできる。

【0033】

各広告キャンペーンデータエントリ３０３は、広告仕様に関する情報を含み、予算と、インフルエンサー候補のためのアンケートと、行われるべき仕事と、オーディエンスデモグラフィックおよびインフルエンサーサイコグラフィックとの関連で肯定的な評価基準と否定的な評価基準の両方を指定する検索基準とを含む、予算は、広告キャンペーン中に費やされる最大額を示す。広告キャンペーンに割り当てられるインフルエンサーへの総支払額は予算を超えるものであってはならない。オーディエンスデモグラフィックは、年齢、人種、宗教、ジェンダー、家族構成、民族、収入、および教育のいずれかを含むことができ、インフルエンサーサイコグラフィックはタグを含む。アンケートは、イエスもしくはノーまたは真もしくは偽の形式の二者択一式の回答などの所定の回答を有する質問の形態、あるいは、複数の選択肢の質問の形態とすることができる。実行される仕事の性質は、仕事の実行に費やされる時間、インフルエンサーによって実行される行動、および場合によっては、その製品またはサービスの価値が含まれる。仕事に費やされる時間の具体例としては、ほとんど努力無しで１時間未満、１時間未満、１時間以上、より努力を伴う１時間以上、がある。実行される行動には、何かの受け取りまたは収集、最小限度のインタラクションまたは深い経験を伴うある場所への訪問、が含まれる。

【0034】

システム３００は、タグおよびキャプションテキストを検索基準キーワードにマッチングさせて、各投稿に対するキーワードマーケティングの数に基づいて、関連性スコアを生成し、それをユニークな投稿同定番号と関連付けるように構成されたプロセッサ３０４を有する。検索基準キーワードが、タグ／キャプションテキストと完全にマッチする場合にマッチしたとみなされる。なお、当業者には、部分的なマッチが得られた時にもマッチしたとみなされるように構成することも可能であることが理解されるであろう。

【0035】

検索基準のマッチングは、キャプションテキストのみで行うことが可能である。オプションとして、視覚認識タグを検索基準キーワードにマッチングして、各インフルエンサー投稿に対する関連性スコアを生成するステップは、キャプションテキストのみでのマッチングが行われた後に、順次行われる追加の第２のステップである。この第２のパスではまだ関連性スコアを受け取っていない投稿のみをマッチングすることができる。オプションとして、コンセプトタグを検索基準キーワードにマッチングして、各インフルエンサー投稿に対する関連性スコアを生成するステップは、視覚認識タグのみでのマッチングが行われた後に、順次行われる追加の第３のステップである。この第３のパスではまだ関連性スコアを受け取っていない投稿のみをマッチングすることができる。

【0036】

各インフルエンサーが総関連性スコアに関連付けられる、関連性スコアが０より大きく、少なくとも１つのユニークな投稿同定番号を有するインフルエンサーのショートリストが生成される。

【0037】

関連性スコアは以下の式を使用して計算される。

【0038】

関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５

【0039】

関連性スコアは単一の投稿に対して生成されるので、検索基準にマッチングするあるインフルエンサーに対して一つ以上の投稿が存在する場合には、各投稿に対して生成される関連性スコアを合計して、そのインフルエンサーに対する総合関連性スコアを得る。ショートリスト中の各インフルエンサーの総合関連性スコアを正規化することができる。これは、総関連性スコアが、インフルエンサーの支払いを決定する時に変更因子（modifier）として使用される場合に特に有用である。１から１０までの値の間の総合関連性スコアを正規化する方法の非限定的な例は、以下の通りである。

【0040】

１を新しい最小値（newMin）とし、１０を新しい最大値（newMax）とする。ショートリスト上のインフルエンサーの最小総合関連性スコア（oldMin）には、１の正規化総合関連性スコアが割り当てられ、最高総関連性スコア（oldMax）には、正規化総合関連性スコア１０が割り当てられる。ショートリスト中の残りの総合関連性スコアには、以下の式を使用して正規化総合関連性スコア（newX）が割り当てられる。

【0041】

newX = newMin +(oldX - oldMin)*(newMax - newMin)/(oldMax - oldMin)

【0042】

プロセッサ３０４は、ショートリスト中の各インフルエンサーリストの支払いを計算し、インフルエンサーに対してメッセージの形態で、予想支払、アンケートおよび実行される仕事の性質の簡単な説明、を送受信ユニット３０６によって送る。

【0043】

支払は、フォロワー数によって決まり、ここで、フォロワー数が多ければ多いほど支払額は多くなり、インフルエンサーの彼らのオーディエンスに対する関わり合いが良好であればあるほど、支払額は高くなり、また、必要な努力と時間が多ければ多いほど支払額は高くなり、また、正規化関連性スコアにおいてそのインフルエンサーの関連性が高ければ高いほど支払額は高くなる。

【0044】

支払額を計算可能な方法の非限定的な具体例は以下の通りである。

【0045】

関わり合い率＝行われたインタラクションの総数／（フォロワー数＊総投稿数）

【0046】

行われたインタラクションの総数とは、インフルエンサーによってなされた全ての投稿を介してユーザによって行われたインタラクションの総数を指し、これは、フォロワーと、今後、そのインフルエンサーをフォローするソーシャルメディアプラットフォームの他のユーザによってなされる「いいね」およびコメントの総数を指す。

【0047】

たとえば、フォロワー数が１０００、投稿数が１００、そしてユーザインタラクション数が５０００とすると、関わり合い率は５０００／（１０００＊１００）＝５％となる。

【0048】

支払＝フォロワー数＊関わり合い率＊努力乗数＊関連性乗数＊格付け乗数

【0049】

努力乗数は０．１６〜０．３５の間の任意の値を有し、関連性乗数は、１．０〜１．１の間の任意の値を有し、格付け乗数は０．８〜１．１の間の任意の値を有するものすることができる。

【0050】

ショートリスト上のインフルエンサーに送られるメッセージは、最も高い正規化総合インフルエンサースコアまたは総合インフルエンサースコアから最も低いスコアのインフルエンサーの順番に送られる。予算が満たされない限りメッセージが送られる。優先順位を決定する際に、インフルエンサーのフォロワー数などのその他の要因は考慮されない。メッセージを受け取ったインフルエンサーは、広告キャンペーンに参加することを許される前に、アンケートに正しく回答することを求められる。

【0051】

サーバは、ここに開示した必要な機能を実行するのに適したデータを格納するように構成れるメモリ３０５を備えることができる。たとえば、メモリ３０５は、彼らのそれぞれの総合関連性スコアとともにインフルエンサーのショートリストを入手するのに適したアルゴリズムおよび／または機能を格納することができる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【手続補正書】

【提出日】2018年6月18日

【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】

インフルエンサーを、広告仕様に基づいて広告キャンペーンにペアリングするためのシステムであって、
複数のインフルエンサーデータエントリであって、各インフルエンサーデータエントリは、投稿に関連付けられたユニーク投稿同定番号と、当該ユニーク投稿同定番号に関連付けられた、視覚認識タグ、コンセプトタグ、およびキャプションテキスト、を含むリストから選択される少なくとも１つのタグと、を含むインフルエンサーサイコグラフィック（psychographics）を含む複数のインフルエンサーデータエントリ、ならびに、複数の広告キャンペーンデータエントリであって、各広告キャンペーンデータエントリは検索基準を含み、当該検索基準はそれぞれ広告主によって指定されるキーワードを含む複数の広告キャンペーンデータエントリ、を格納するように構成されたデータベースと、
前記タグとキャプションテキストとをマッチングして基準キーワードを検索し、各ユニーク投稿同定番号に対して関連性スコアを生成し、０より大きい関連性スコアを有するユニーク投稿同定番号を少なくとも１つ有するインフルエンサーのショートリストであって、各インフルエンサーは所与のインフルエンサーに関連付けられた前記関連性スコアの合計であるところの総合関連性スコアに関連付けられているインフルエンサーのショートリストを得るように構成されたデータベースと、を備えるシステム。

【請求項2】

基準キーワードを検索するためにマッチングされる前に前記キャプションテキストからストップワードが除去される請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記関連性スコアは以下の式
関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５
を使用して計算される請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記総合関連性スコアは、１〜１０の値に正規化される請求項３に記載のシステム。

【請求項5】

前記検索基準のキーワードは、肯定的なものまたは否定的なものに分類され、そして、プロセッサは、少なくとも１つの関連付けられたタグが少なくとも１つの否定的な検索基準キーワードにマッチする場合、少なくとも１つのユニーク投稿同定番号によって前記ショートリストからインフルエンサーを除外するように構成されている請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

各インフルエンサーデータエントリは、さらに、オーディエンスデモグラフィックを含み、そして、各広告キャンペーンエントリは、さらに、ターゲットオーディエンスデモグラフィックを含み、そして、プロセッサは、さらに、前記ショートリストから、そのオーディエンスデモグラフィックが、前記ターゲットオーディエンスデモグラフィックにマッチしないインフルエンサーを除外するように構成されている請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

ユニーク投稿同定番号に関連付けられた前記少なくとも１つの視覚認識タグは、前記ユニーク投稿同定番号に関連付けられた動画／画像を、視覚認識サービスを使用して構文解析することによって得られる請求項１に記載のシステム。

【請求項8】

前記視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionからなるグループから選択される請求項７に記載のシステム。

【請求項9】

ユニーク投稿同定番号に関連付けられた前記少なくとも１つのコンセプトタグは、自然言語理解サービスを利用して、前記ユニーク投稿同定番号に関連付けられたテキストキャプションを構文解析することによって得られる請求項１に記載のシステム。

【請求項10】

前記自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsoft’s Language Understanding Intelligence Service、Google Natural Language、Eit.aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択される請求項９に記載のシステム。

【請求項11】

各インフルエンサーデータエントリは、さらに、格付けの過去の平均、総フォロワー数、総投稿数、および「いいね（likes）」およびコメントの総数、を含み、そして、プロセッサは、さらに、前記ショートリスト上のインフルエンサーに対する支払を計算するように構成され、そして、前記支払は、前記インフルエンサーのフォロワー数に対する全投稿にわたるインタラクションの総数に基づき、かつ、前記格付けの過去の平均、前記総合関連性スコア、および前記インフルエンサーによって行われた仕事の性質、に基づいて変更され、前記格付けは、１〜５の間の値であり、その値が大きければ大きいほどパフォーマンスは良好である請求項１に記載のシステム。

【請求項12】

プロセッサは、さらに、最も高い総合関連性スコアのインフルエンサーから最も低い総合関連性スコアのインフルエンサーの順番で、ショートリスト上のインフルエンサーにメッセージを送るように構成されている請求項１に記載のシステム。

【請求項13】

広告キャンペーンに関して広告主を少なくとも一人のインフルエンサーとペアリングするコンピュータ実行方法であって、
画像／動画および関連テキストキャプションを含むインフルエンサー投稿に関する情報を含む利用可能インフルエンサーアカウントデータを取得するステップと、
視覚認識サービスを利用して前記画像／動画を構文解析して視覚認識タグを得るとともに、自然言語理解サービスを利用してテキストキャプションを構文解析してコンセプトタグを得るステップと、
肯定的検索基準キーワードに前記テキストキャプションをマッチングし、少なくとも１つのマッチを有する各インフルエンサーに対して関連性スコアを生成するステップであって、前記肯定的検索基準とのマッチングの前に前記テキストキャプションからストップワードが除去されるステップと、
前記肯定的検索基準キーワードに前記視覚認識タグをマッチングさせ、当該基準にマッチするが０より大きい関連性スコアをまだ受けていない各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップと、
前記肯定的検索基準キーワードに前記コンセプトタグをマッチングさせ、当該基準にマッチするが０より大きい関連性スコアをまだ受けていない各インフルエンサー投稿に対して関連性スコアを生成するステップと、
インフルエンサーに関連付けられた前記関連性スコアを合計して、所与のインフルエンサーの全ての関連性スコアの合計であるところの総合関連性スコアを得るステップと、
０より大きい関連性スコアのユニーク投稿同定番号を少なくとも１つ有するインフルエンサーのショートリストを得るステップであって、各インフルエンサーは総合関連性スコアに関連付けられているステップと、を有するコンピュータ実行方法。

【請求項14】

前記関連性スコアは以下の式
関連性スコア＝（０．５＊マッチ数／ストップワード除去後のワード数）＋０．５
を使用して計算される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項15】

前記総合関連性スコアは、１〜１０の値に正規化される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項16】

前記否定的検索基準キーワードにマッチするインフルエンサーは前記ショートリストから除外される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項17】

ターゲットオーディエンスデモグラフィックにマッチしないオーディエンスデモグラフィックを有するインフルエンサーは前記ショートリストから除外される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項18】

前記視覚認識サービスは、Clarifai、Cloud VisionおよびAmazon Rekognitionの商標で供用されているグループから選択される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項19】

前記自然言語理解サービスは、Watson’s Conversation Service、Microsof’s Language Understanding Intelligenc Service、Google Natural Language、Eit.aiおよびApi.aiの商標で供用されているグループから選択される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項20】

前記ショートリスト上のインフルエンサーに対する支払を計算するステップを有し、前記支払は、前記インフルエンサーのフォロワー数に対する全投稿にわたるインタラクションの総数に基づき、かつ、格付けの過去の平均、前記総合関連性スコア、および前記インフルエンサーによって行われた仕事の性質、に基づいて変更される請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【請求項21】

最も高い総合関連性スコアのインフルエンサーから最も低い総合関連性スコアのインフルエンサーの順番で、ショートリスト上のインフルエンサーにメッセージを送るステップをさらに有する請求項１３に記載のコンピュータ実行方法。

【国際調査報告】