JP2014519661A - ペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づく補足製品の推奨 - Google Patents

Abstract

【解決手段】
ユーザに推奨する製品を決定する方法及びシステムを開示する。ユーザが現在興味のある製品と相関する、１つ又は複数の相関製品が決定される。１つ又は複数の相関製品の数が、必要とする推奨製品の数未満である場合、１つ又は複数の補足製品が決定される。ペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づくペイ・フォー・パフォーマンス基準及びペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づかない非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づいて１つ又は複数の補足製品が決定される。推奨製品のセットは、決定した１つ又は複数の相関製品及び決定された１つ又は複数の補足製品から形成され、推奨製品のセットを含む情報が出力される。
【選択図】図３

Description

関連出願の相互参照
本出願は、全ての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、発明の名称を「製品情報をプッシュする方法及び機器（Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＥＱＵＩＰＭＥＮＴ ＦＯＲ ＰＵＳＨＩＮＧ ＰＲＯＤＵＣＴ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ）」とする、２０１１年６月７日出願の中華人民共和国特許出願第２０１１１０１５０５６０．１号に基づく優先権を主張する。

本発明は、コンピュータ技術の分野に関する。より詳細には、本発明は、製品を推奨する方法及びシステムに関する。

ユーザが様々なショッピング・ウェブサイトを閲覧する際、ショッピング・ウェブサイトは、ユーザにとって興味のある製品（商品）を決定するためにショッピング・ウェブサイト上のユーザの閲覧履歴を学習する。そして、ショッピング・ウェブサイトは、製品の販売がより多く生じるようにユーザにいくつかの製品を推奨する。

ウェブサイトが推奨製品を決定して出力する典型的なプロセスは、以下の通りである。

１）ショッピング・ウェブサイト上のユーザの閲覧履歴を使用して、ユーザにとって興味のある製品を決定する。ユーザの閲覧履歴は、ユーザが閲覧したいくつかの製品情報を含むウェブページ、製品情報のページのブックマーク、及びユーザが製品に関して遂行したトランザクションを含む。

ウェブサイトに記憶されているログを使用してユーザの閲覧活動を記録する。ログは、ユーザによるあらゆる種類の活動を含む。ユーザの閲覧活動が解析され、クライアントが興味を持った製品のセットが決定される。例えば、ユーザが閲覧し、ブックマークしたページに関連する製品は、クライアントが興味を持つ製品である。トランザクションを伴った製品も、クライアントが興味を持つ製品とみなすことができる。

２）製品情報の相関性に基づいて、ユーザが興味を持つ製品に関連する他の製品を、ユーザに推奨すべき製品として決定する。製品情報の相関性は、製品の類似性を示す。例えば、同じサブカテゴリに属する製品のうち、類似性の高い製品名を有する製品は、ユーザが興味を持つ製品に関連する製品であると考えられる。

３）ユーザが興味を持つ関連製品の量が比較的少ない場合、推奨製品を他の製品で補足（充足）され得る。製品の製品情報評価（基準）を使用して、他の製品による補足が決定される。ユーザにとって興味のある製品のサブカテゴリにある他の製品を、ユーザに推奨する追加製品として使用することもできる。ユーザに推奨する製品情報が、ユーザの製品の理解の助けとなることを確実にするために、製品情報は製品情報の基準に従ってランク付けされ得る。優れた製品を提供するという基準を使用してもよい。製品の１つの基準は、製品販売量、製品保管寿命又は製品の人気等とすることができる。

４）必要な量の推奨製品情報をユーザに出力する。特に出力又はプッシュされる各情報は、製品名、価格、販売者名、販売者の要求するインスタント・メッセンジャー・アカウントがオンラインか否か、製品情報に関するＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）等を含む。

更に、ショッピング・ウェブサイトはＰ４Ｐ製品を含むことができる。Ｐ４Ｐとは、ペイ・フォー・パフォーマンス（Ｐａｙ ｆｏｒ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ又は「ｐａｙ−ｆｏｒ−ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ」）の略であり、ショッピング・ウェブサイト上の製品のインターネット・マーケティングの一形態である。販売者は、販売する製品に関連するキーワードに従って入札できる。落札後は、キーワードに対応する製品がＰ４Ｐ製品である。ショッピング・ウェブサイトを閲覧するユーザがＰ４Ｐ製品に対応するキーワードにより検索し、その対応するＰ４Ｐ製品情報のウェブページをクリックし、閲覧すると、販売者は各クリックに対して料金を支払う。

ショッピング・ウェブサイトが情報をユーザに送信する際、ショッピング・ウェブサイト上の従来製品（Ｐ４Ｐ製品ではない、又はペイ・パー・クリック・リンクを持たない製品）に加えて、Ｐ４Ｐ製品も送信する必要がある。ウェブサイトは、Ｐ４Ｐ製品を以下の方法に従って出力する。

１）ユーザの閲覧に基づいてユーザにとって興味のある製品を決定し、次にＰ４Ｐ製品検索に関するキーワードを決定する。決定されたキーワードは、ユーザにとって興味のある製品に関連付けられる。

２）キーワードに基づいて広告システム内のＰ４Ｐ製品を検索する。次に、Ｐ４Ｐ製品と関連付けられているペイ・パー・クリック・リンクを含むＰ４Ｐ製品情報を決定する。本明細書で使用する、決定したＰ４Ｐ製品情報のペイ・パー・クリック・リンク又はＵＲＬは、有料システムにリンクされ、ｅＵＲＬと呼ばれる。

３）ユーザに出力すべきＰ４Ｐ製品の量が比較的少量である場合、製品情報は他の製品で補足され得る。ここで、他の製品による補足は、Ｐ４Ｐ製品が広告システム又は他のＰ４Ｐ製品の情報で補足される点を除き、従来製品による関連製品の補足と同様の方法で行われる。

４）ユーザに対して要求された量のＰ４Ｐ製品を出力する。

現在、Ｐ４Ｐ製品が存在するシステム（即ち、広告システム）が異なるために、製品を推奨する際、従来製品情報のみ又はＰ４Ｐ製品情報のみしか出力できない。従来製品情報及びＰ４Ｐ製品情報を推奨製品として出力することは可能であるが、固定比率に従って出力されなければならない。一般的に、ショッピング・ウェブサイトではＰ４Ｐ製品の量は、従来製品の量よりもはるかに少ない。従って、推奨製品がＰ４Ｐ製品の固定比率を使用して提案された場合、ユーザにとって役に立たないＰ４Ｐ製品情報が過剰である可能性がある。その場合、ショッピング・ウェブサイト上の推奨製品セクションの有効性が減少する。推奨製品セクションにＰ４Ｐ製品情報があまりにも少ない場合、そのウェブサイトは、Ｐ４Ｐ製品の収益を生み出す目的を達成できない。

更に、従来製品情報及びＰ４Ｐ製品情報を固定比率で出力する場合には、現在２つの検索、即ちユーザに推奨するために従来製品情報を決定する一の検索、及びユーザに推奨するためにＰ４Ｐ製品情報を決定する他の検索を実施する必要がある。言い換えると、システムは、ユーザに推奨するＰ４Ｐ製品を決定するために、リソースを更に割り振る必要がある。

以下の詳細な説明及び添付の図面において、本発明の様々な実施形態を開示する。

推奨製品を決定するシステムの一実施形態のための環境の一実施形態を示す図である。 推奨製品を決定するように構成されたシステムの一実施形態を示すブロック図である。 電子商取引（ｅ−ｃｏｍｍｅｒｃｅ）ウェブサイト上で推奨製品を選択する方法の一実施形態のフローチャートである。 補足製品を決定する一実施形態を示すフローチャートである。 ユーザの閲覧履歴に基づいて、ユーザが興味のあるカテゴリを決定する方法の一実施形態のフローチャートである。 ユーザ興味スコアを重み付けするために使用する時間指数減衰関数の一実施形態である。 製品用コンテンツ品質スコアを決定する方法の一実施形態を示すブロック図である。

本発明は、プロセス、装置、システム、構成物（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｔｔｅｒ）、コンピュータ可読記憶媒体で実現されるコンピュータ・プログラム製品及び／又はプロセッサに結合したメモリに記憶した命令及び／又はメモリが与えた命令を実行するように構成されたプロセッサ等のプロセッサを含む、多数の手段で実装できる。本明細書では、これらの実装形態又は本発明が取り得るあらゆる他の形態を技法と呼ぶ。一般的に、開示されるプロセスのステップの順番は、本発明の範囲内で変更できる。別段に記載されていない限り、タスクを実施するように構成するとして記載されたプロセッサ又はメモリ等の構成要素は、所与の時間でタスクを実施するように一時的に構成された一般的構成要素、又はタスクを実施するように製造した特定構成要素として実装できる。本明細書で使用する用語「プロセッサ」とは、コンピュータ・プログラム命令等のデータを処理するように構成された１つ又は複数のデバイス、回路及び／若しくは処理コアを指す。

本発明の１つ又は複数の実施形態の詳細な説明を、本発明の原理を示す添付の図面と共に以下で提供する。本発明をそのような実施形態に関連して説明するが、本発明はいかなる実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、多数の代替形態、修正形態及び均等物を包含する。本発明を完全に理解できるように、多くの特定の詳細を以下の説明に示す。こうした詳細は、例のために提供するものであり、本発明は、これらの特定の詳細の一部又は全てを用いることなく、特許請求の範囲に従って実施できる。説明を明確にする目的で、本発明に関連する技術分野で公知である技術要素は、本発明を不必要に曖昧にしないよう、詳細には説明していない。

ペイ・フォー・パフォーマンス（例えばペイ・パー・クリック、ペイ・パー・パーチェス）製品を含むユーザに推奨する製品を決定する方法及びシステムを開示する。電子商取引ウェブサイト上のペイ・フォー・パフォーマンス製品は、販売者によって電子商取引ウェブサイト上で特に広告される製品を含む。いくつかの実施形態では、販売者は、潜在的購入者による広告製品のリンクへの各クリック及び／又はリンクを介して行われた各トランザクション（例えば製品をショッピング・カートに置く、実際に製品を購入する）に対して料金を払う。電子商取引ウェブサイトでユーザに推奨する製品を決定するために、ユーザが現在興味のある製品をユーザの閲覧履歴に基づいて決定する。次に、先に決定した、ユーザが現在興味のある製品と相関する、１つ又は複数の相関製品を決定する。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の相関製品の数は、必要とする推奨製品の特定の数未満である。例えば、電子商取引ウェブサイトのホームページ上には、１０個の推奨製品のリストを表示する余地があるが、推奨する製品を検索して見つかった相関製品の数は、わずか３個である。１つ又は複数の相関製品の数が、必要な推奨製品の数未満である場合、補足製品を決定する。

いくつかの実施形態では、補足製品は、ユーザが現在興味を持っておりかつ高いコンテンツ品質を有するカテゴリ内の製品である。補足製品は、これもまた販売促進対象であるペイ・フォー・パフォーマンス製品を含むことができる。例えば、先月、ユーザがラップトップ及びバックパックに興味があったと決定された場合、これらのカテゴリから人気のある製品が選択され、（相関製品と共に）推奨製品のグループを形成する。いくつかの実施形態では、補足製品は、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づくコンテンツ品質スコアに基づいて選択される。

いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、利用可能な製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間長さ及び広告対象となっている製品の人気又は有効性を表す。いくつかの実施形態では、補足製品を選択する際、（コンテンツ品質スコアを算出するために使用される）ペイ・フォー・パフォーマンス基準によってペイ・フォー・パフォーマンス製品がより高い重みを与えられる。いくつかの実施形態では、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品情報の品質基準（例えば、製品情報の完全さ、写真の数、製品の説明にタイプミスがないこと、等）を含む。いくつかの実施形態では、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、より人気のある製品を示す、製品情報へのアクセス頻度を含む。

従って、製品を推奨する際、より高いコンテンツ品質を有するペイ・フォー・パフォーマンス製品が推奨製品のリストの要素の１つとして含められ、特徴付けられる。推奨製品のリストは、電子商取引ウェブサイト若しくは製品情報ページのホームページ、又は電子商取引ウェブサイトのショッピング・カートを表示するページ上に表示される。

図１は、推奨製品を決定するシステムの一実施形態のための環境の一実施形態を示す図である。クライアント１１０（例えばパーソナル・コンピュータ）を使用するユーザは、ウェブページ・サーバ１２０によってインターネット（例えばワイヤレス・ネットワーク、コンピュータ・ネットワーク又はそれらの組合せ）を通じて送られるウェブページにウェブ・ブラウザを介してアクセスする。いくつかの実施形態では、クライアント１１０は、ウェブ・ブラウザを有するインターネット対応移動体デバイスである。いくつかの実施形態では、ウェブページは、非同期的に生成されたコンテンツを含む。いくつかの実施形態では、ユーザは電子商取引ウェブサイトを閲覧し、コンテンツをウェブページ・サーバ１２０、データ・プッシュ・サーバ１４０、広告サーバ１６０及び製品情報サーバ１８０から引き出す。いくつかの実施形態では、ユーザが電子商取引ウェブサイトを閲覧する間に、データ・プッシュ・サーバ１４０を使用して推奨製品をウェブページに非同期的にプッシュする。いくつかの実施形態では、データ・プッシュ・サーバ１４０は、クライアントにプッシュするために推奨製品のセットを決定する。いくつかの実施形態では、ウェブページ・サーバ１２０及びデータ・プッシュ・サーバ１４０は同じサーバであり、ウェブページ・サーバ１２０はウェブページを生成し、推奨製品のセットを決定し、その推奨製品をクライアントに出力する。いくつかの実施形態では、ウェブページ・サーバ１２０、データ・プッシュ・サーバ１４０、広告サーバ１６０及び製品情報サーバ１８０は、ＬＩＮＵＸ（登録商標）ネットワークシステム・アーキテクチャ上で実装される。

いくつかの実施形態では、クライアント１１０のユーザは、ウェブページ・サーバ１２０によって提供されたウェブサイトを閲覧し、このウェブページ・サーバ１２０は、ユーザ閲覧活動をユーザのブラウザ内のｃｏｏｋｉｅを使用して追跡する。いくつかの実施形態では、ユーザはユーザＩＤ（例えばユーザ名）を用いてアカウントにログインし、ウェブページ・サーバ１２０はユーザＩＤを使用してユーザの閲覧活動を追跡する。ウェブ・ブラウザ一意識別子、クライアント・マシン識別子、ＭＡＣアドレス等のような、異なるエンドポイントに接続されたウェブサイトへの訪問者を識別する他の形態を使用できる。

いくつかの実施形態では、ウェブサイトページは、Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）および埋め込みＸＭＬＨｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔオブジェクトを含むＸＭＬ（ＡＪＡＸ）コードを含み、このＸＭＬＨｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔオブジェクトは、データ・プッシュ・サーバと通信するウェブページ・サーバ１２０への接続を開く（開始する）。いくつかの実施形態では、ウェブページは、ウェブページ・サーバ１２０及びデータ・プッシュ・サーバ１４０と（例えば全ページを再ロードせずに、又は新たなページをロードせずに）データを非同期的に交換するために、ウェブ・ブラウザを使用して要求（例えばＡＪＡＸ要求）を出すソース・コードを含む。いくつかの実施形態では、要求はユーザ又はクライアント識別子を有する。いくつかの実施形態では、決定した推奨製品は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）形式でクライアント１１０に非同期的にプッシュされる。ＪＳＯＮとは、情報をシリアル化するための人間が読めるテキストベースのデータ形式である。次に、ウェブページは、ＪＳＯＮデータからデータを収集するためのソース・コード（例えばＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）コード）を含み、ウェブ・ブラウザがユーザへの推奨製品を表示できるようにデータをフォーマットする。

いくつかの実施形態では、データ・プッシュ・サーバ１４０は、ユーザへの推奨製品のセットを形成した後、製品情報サーバ１８０から製品情報（例えば、説明書、名称、価格等）を取得、又は広告サーバ１６０からペイ・フォー・パフォーマンス情報を取得する。いくつかの実施形態では、広告サーバ１６０がペイ・フォー・パフォーマンス情報のデータベースを維持する。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス情報は、有料リンクであるｅＵＲＬを含む。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンスは、ペイ・パー・トランザクション・タグを含む。有料リンク又はペイ・パー・トランザクション・タグは、料金（例えば現金又は仮想通貨／ポイント）を販売者のアカウントに請求する広告システムの構成要素にリンクされる。いくつかの実施形態では、広告サーバ１６０は、ペイ・パー・クリック製品の各クリック又はペイ・パー・トランザクション製品の各トランザクションを販売者アカウントに請求することも処理する。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス情報は、ペイ・フォー・パフォーマンス製品の状況も含む。ペイ・フォー・パフォーマンス製品は、販売者が入札し、落札したキーワードと関連する製品である。全ての現在有効な有料リンクのデータベースが維持される。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス製品は販売者によって設定された予算も有する。ペイ・フォー・パフォーマンス製品がその予算を使い果たすと、ペイ・フォー・パフォーマンス製品は「オフライン」となり、再び非ペイ・フォー・パフォーマンス製品（例えば従来製品）になる。

図２は、推奨製品を決定するように構成されたシステムの一実施形態を示すブロック図である。推奨製品決定器２００は、推奨製品のセットを決定する。いくつかの実施形態では、推奨製品決定器は、相関製品決定器２１０、補足製品決定器２２０、及び推奨製品出力器２３０を含む。いくつかの実施形態では、推奨製品決定器は、推奨製品として、相関製品決定器２１０及び補足製品決定器２２０から製品のセットを選択する。いくつかの実施形態では、推奨製品決定器２００は、決定した相関製品の数が十分ではない場合に、補足製品決定器２２０から製品を選択する。多数の推奨製品が必要であり、ここで決定した相関製品の数が必要な推奨製品の数未満である場合、補足製品を決定して差を補填する。

いくつかの実施形態では、相関製品決定器２１０は、ユーザが現在興味のある製品も決定する。いくつかの実施形態では、補足製品決定器２２０は、興味カテゴリ決定器２２２及びコンテンツ品質スコア決定器２２４も含む。いくつかの実施形態では、補足製品のセットを決定するために、興味カテゴリ決定器２２２は、ユーザの閲覧履歴に基づいてユーザが現在興味のある１つ又は複数のカテゴリを決定する。いくつかの実施形態では、補足製品のセットを決定するために、コンテンツ品質スコア決定器２２４が、各製品に対するコンテンツ品質スコアを決定する。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコア決定器２２４は、ペイ・フォー・パフォーマンス基準決定器２２６及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準決定器２２８を含む。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコア決定器２２４は、ペイ・フォー・パフォーマンス基準決定器２２６からのペイ・フォー・パフォーマンス基準、及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準決定器２２８からの非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づいて、利用可能な製品のコンテンツ品質スコアを決定する。ペイ・フォー・パフォーマンス基準決定器２２６は、ペイ・フォー・パフォーマンス製品のペイ・フォー・パフォーマンス基準を決定する。例えば、ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である間にペイ・フォー・パフォーマンス製品から生じた料金の額を含む。非ペイ・フォー・パフォーマンス基準決定器２２８は、広告に関連しない利用可能な製品の、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準を決定する。例えば、製品情報ページへのページ・アクセス頻度は、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準である。

推奨製品決定器２００は、推奨製品出力器２３０も含む。いくつかの実施形態では、推奨製品出力器２３０は、決定した推奨製品のセットを取得し、フォーマットし、推奨製品を出力する。いくつかの実施形態では、推奨製品をフォーマットしてウェブ・アプリケーションにおいてユーザに表示する。いくつかの実施形態では、推奨製品のセットはＪＳＯＮ形式にフォーマットされ、推奨製品の製品情報のサブセットは、表示すべきウェブ・ブラウザに送られる。

図２の推奨製品決定器２００のユニットは、１つのソフトウェア構成要素又は複数のソフトウェア構成要素として実装できる。図２のユニット及びサブ・ユニットも、個別デバイスのソフトウェア構成要素、又はデバイスの組合せとして実装できる。いくつかの実施形態では、推奨製品決定器２００のユニットは、クラウドでのウェブ・サービス又はウェブ・アプリケーションとして実装される。いくつかの実施形態では、図２の１つ又は複数のユニットは、データベース・スクリプト又はデータベース方法として実装される。図２のユニットは階層を示すようであり、又はユニットはサブ・ユニットであることを示すように見えるが、ユニット又はサブ・ユニットは必ずしも常にそのように挙動するわけではなく、上記のユニットの特権も享受する。

システム１００及び推奨決定器２００は、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、ハンドヘルド・デバイス若しくは移動体デバイス、フラット・パネル・デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップ・ボックス、プログラマブル家庭用電子デバイス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、大型コンピュータ、専用デバイス、上記のシステム若しくはデバイスのいずれかを含む分散型コンピューティング環境、又は１つ若しくは複数のプロセッサを含む他のハードウェア／ソフトウェア／ファームウェアの組合せ等の、１つ又は複数コンピューティング・デバイスと、プロセッサに接続され、プロセッサに命令を与えるように構成されたメモリとを使用して実装できる。

上記ユニット又はブロックを、１つ若しくは複数の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェア構成要素、プログラマブル論理デバイス等のハードウェア、及び／又は特定の機能を実施するように設計された特定用途向け集積回路、又はそれらの組合せとして実装できる。いくつかの実施形態では、コンピュータ・デバイス（パーソナル・コンピュータ、サーバ、ネットワーク機器等）が本発明の実施形態に記載の方法を実装するための多数の命令を含む不揮発性記憶媒体（光ディスク、フラッシュ記憶デバイス、モバイル・ハードディスク等）に記憶させることができるソフトウェア製品の形態で、ユニットを実現できる。ユニットは、単一デバイス上で実装してよく、又は多数のデバイスにわたって分散させてよい。ユニットの機能は、互いに合併させてよく、又は多数のサブ・ユニットに更に分割してよい。

図３は、電子商取引ウェブサイト上で推奨製品を選択する方法の一実施形態のフローチャートである。３００の少なくとも一部分は、図１のウェブページ・サーバ１１０若しくはデータ・プッシュ・サーバ１４０又は図２の推奨製品決定器２００によって実施される。ステップ３１０では、ユーザが現在興味のある製品が決定される。いくつかの実施形態では、この決定は少なくとも部分的にはユーザの閲覧履歴に基づいて行われる。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品を決定するためにユーザの閲覧履歴のログが検討される。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品を決定するためにユーザ閲覧履歴の以下の１つ又は複数の要素が検討される。ユーザ閲覧活動、ユーザ閲覧活動の頻度、ユーザ閲覧履歴中の製品。ユーザ閲覧履歴で追跡されるユーザ閲覧活動は、以下の１つ又は複数を含む。閲覧したページ及び製品、使用した製品情報、ブックマークしたページ及び製品、販売者のインスタント・メッセージ状況を調べたか否か、販売者にインスタント・メッセージを送ったか否か、購入した製品、又は（電子商取引ウェブサイト上の販売者に関して）何の製品情報ウェブページを何れのカテゴリ下で公開したか。例えば、ユーザが電子商取引ウェブサイトにアクセスし、３つのウェブページをクリックし、閲覧し、各ウェブページのコンテンツが１つの製品に関する製品情報であった時。この結果、ユーザ閲覧履歴のログは、以下から構成されるクライアント閲覧活動を示す。閲覧した製品ウェブ・ページＡ、閲覧活動の頻度−３回、使用した製品情報は、製品情報１、製品情報２及び製品情報３を含む。

いくつかの実施形態では、ユーザが最後に見た製品を、ユーザが現在興味のある製品とする。いくつかの実施形態では、トランザクションに関与した最後の製品を、ユーザが現在興味のある製品とする。例えば、ユーザが、ショッピング・カートにたった今緑色のマグを追加したとすると、緑色のマグがユーザの現在興味のある製品であると決定される。いくつかの実施形態では、現在の時間から所定時間長さ以内の製品を、ユーザが現在興味のある製品とする。例えば、ここ３日以内のウェブサイトアクセスで、ユーザはラップトップをブックマークした。

ステップ３１２では、１つ又は複数の相関製品が決定される。いくつかの実施形態では、相関製品は、ユーザが現在興味のある製品と高い相関係数を有する製品である。いくつかの実施形態では、相関性には、様々なユーザ挙動（例えばウェブサイト上の以前の購入履歴）を通じて決定された関係を含む。いくつかの実施形態では、頻繁に一緒に購入される製品の関係のデータベースが保管され、各関係は相関係数によって表される。例えば、ユーザが現在興味のある緑色のマグは、緑色のプレートのセット又はコーヒー・メーカーと一緒に購入されることが多い。いくつかの実施形態では、相関性は、他の製品との製品情報のコンテンツの類似性に基づく。例えば、ユーザが現在興味のある緑色のマグの製品情報は、いくつかの記述子、即ち「マグ」、「ブランド名」、「サイズ」、「緑色」等を含み、これらを使用して同様の他の製品を見つけることができる。現在興味のある製品と製品データベース中の他の製品との間で類似性基準を決定し、閾値を超える製品が、相関製品として選択される。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品の製品情報の１つ又は複数のキーワードを使用して相関製品を見つける。例えば、緑色のマグの製品情報からのキーワード「マグ」を使用して、他の相関製品を見つける。決定した相関製品は、検索するデータベース内の製品である限りは、ペイ・フォー・パフォーマンス製品（即ち、広告製品）又は従来製品であり得る。他の相関性基準又は要素を使用して、他の製品と興味のある製品との相関性を決定できる。

いくつかの実施形態では、相関製品は、製品情報データベースを検索する際に一度に決定され（即ち、製品情報データベースを検索する際に相関閾値を超える製品のリストを生成する）、ある時間フレーム内で相関閾値を超える製品が相関製品であると決定される。製品情報データベースは、数千万個の製品を有することがあり、ユーザが推奨製品を見るために１０分待つ必要がある場合は、ウェブページ上に推奨製品を有する目的を無効にされる。例えば、ユーザが推奨製品のリストを有する電子商取引ウェブサイト上で製品情報ウェブページをロードした後、製品情報データベースは１０ミリ秒間検索され、１０ミリ秒以内の時間フレームで見つけられた相関閾値を超える製品が、相関製品であると決定される。

いくつかの実施形態では、相関閾値を非常に厳しく（例えば非常に高く）設定し、従って、いくつかの製品のみがユーザの現在製品に相関すると決定され、推奨製品としてユーザに送られる。従って、それらの推奨製品はユーザにとって興味がある可能性が高い。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品は、その製品に相関する又は類似の製品が多くないように十分に一意である。いくつかの実施形態では、サーバ・バックログ又はネットワーク輻輳のために、ある時間フレーム内で見つけられた相関製品の数は非常に少ない。

ステップ３１４では、相関製品の数が、必要な推奨製品の数未満であるか否かを決定する。いくつかの実施形態では、必要な推奨製品の数はユーザによって設定される。例えば、ウェブサイトのユーザ基本設定セクションでは、ユーザは１０個の推奨製品が表示されるように設定できる。いくつかの実施形態では、必要な推奨製品の数は、ウェブサイト設計者によって設定される。例えば、ある電子商取引ウェブサイトのホームページは、ユーザがその電子商取引ウェブサイトに戻った時にユーザのための推奨製品リストを有する。推奨製品リストは、ホームページ上に１０個の製品を表示する必要がある。

ステップ３１６では、相関製品の数が推奨製品の数と同じであるか又はそれを超える（即ち、それ以上）場合、推奨製品のセットは決定した相関製品から形成される。ここで、選択決定した相関製品の数は、必要な推奨製品の数と等しい数である。いくつかの実施形態では、相関すると決定された（即ち、相関閾値を超える）１つ又は複数の製品は、相関性のランク付けを有し、必要な製品の数と等しい上位数の相関製品が選択される。いくつかの実施形態では、製品情報データベースを検索する際に相関製品が一度に決定される場合、最初に決定された相関製品が推奨製品として選択される。

ステップ３２０では、相関製品の数が必要な推奨製品の数未満である場合、１つ又は複数の補足製品が決定される。補足製品は、ユーザにとって興味のある製品及び高いコンテンツ品質の製品を含む。コンテンツ品質は、ペイ・フォー・クリック基準及び非ペイ・フォー・クリック基準から構成される。いくつかの実施形態では、補足製品は、ユーザが現在興味のある製品と同じカテゴリから選択される。いくつかの実施形態では、ユーザ閲覧履歴を検討して、ユーザが興味のあるカテゴリのセットを最近の履歴内で決定し、これらのカテゴリから補足製品を選択する。いくつかの実施形態では、高いコンテンツ品質を有する製品は、販売者が広告する製品であり、ペイ・フォー・パフォーマンス製品である。いくつかの実施形態では、高いコンテンツ品質は、電子商取引ウェブサイト上で人気のある製品を含み、これは非ペイ・フォー・クリック基準である。

ステップ３２２では、相関製品及び補足製品から推奨製品のセットが形成される。選択すべき補足製品の数は、必要な推奨製品の数から決定した相関製品の数を引いた数である。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の補足製品を決定する際、必要な補足製品の正確な数を決定し、相関製品に追加して推奨製品のセットを形成する。いくつかの実施形態では、必要な量を超える数の補足製品を決定し、決定した補足製品の順位リストの上位から、決定した補足製品を選択する。いくつかの実施形態では、決定した補足リストは、各製品のコンテンツ品質スコアをランク付けすることによって順位付けされる。

いくつかの実施形態では、相関製品が見つからず、推奨製品のセットは、補足製品から構成される。補足製品をコンテンツ品質スコアに従って決定する。いくつかの実施形態では、相関製品を決定せず、推奨製品のセットは補足製品のみで構成される。いくつかの実施形態では、推奨製品のセットを形成するステップは、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に少なくとも部分的に基づいて、１つ又は複数の補足製品を決定するステップを含む。いくつかの実施形態では、推奨製品のセットを形成するステップは、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に少なくとも部分的に基づき、且つユーザの閲覧履歴に基づいて、１つ又は複数の補足製品を決定するステップを含む。

ステップ３１８及び３２４では、推奨製品のセットが出力される。いくつかの実施形態では、ステップ３１６又は３２２で選択された推奨製品は、製品ＩＤのリストである。いくつかの実施形態では、推奨製品の製品情報は、製品ＩＤに従って製品情報データベース（例えば図１の製品情報サーバ１８０上のデータベース）から引き出される。いくつかの実施形態では、製品名、価格、写真、販売者名、販売者のインスタント・メッセージ・アカウントのオンライン状況及びＵＲＬを含む製品情報データベースから、製品情報のサブセットが引き出される。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス製品も、製品情報データベースに記憶されるが、製品のＵＲＬ（例えば製品情報ページへのリンク）は通常のＵＲＬであり、ｅＵＲＬではないことを例外とする。他の製品情報又は製品情報のサブセットを製品情報データベースから引き出して推奨製品を表示するのに必要な情報を作製できる。

推奨製品のセットからの推奨製品がペイ・パー・クリック製品である場合、ｅＵＲＬをペイ・フォー・パフォーマンス情報のデータベースから得る必要がある。推奨製品がペイ・パー・トランザクション製品である場合、ペイ・パー・パフォーマンス・タグも、ペイ・パー・パフォーマンス情報のデータベースから得る必要がある。いくつかの実施形態では、推奨製品のセットの製品ＩＤをペイ・フォー・パフォーマンス情報のデータベースで検索し、アクティブなｅＵＲＬリンクを有する推奨製品のためのｅＵＲＬを戻し、製品情報データベースからのＵＲＬと置換する。いくつかの実施形態では、ペイ・パー・クリック製品は、そのｅＵＲＬがペイ・フォー・パフォーマンス情報のデータベース中にある場合、アクティブである。

いくつかの実施形態では、推奨製品のセットの製品情報は、製品情報サーバ（例えば図１の１８０）と通信する製品情報データベースから取得され、あらゆるアクティブなペイ・パー・クリック製品のｅＵＲＬを含むペイ・フォー・パフォーマンス情報及びあらゆるアクティブなペイ・パー・トランザクション製品のペイ・パー・トランザクション・タグは、広告サーバ（例えば図１の１６０）によって維持されるペイ・フォー・パフォーマンス情報のデータベースから取得される。次に、製品情報及びペイ・フォー・パフォーマンス情報は合体され、データ・プッシュ・サーバ（例えば図１の１２０）又はウェブページ・サーバ（例えば図１の１２０）によりフォーマットされ、出力される。いくつかの実施形態では、推奨製品のセットの各製品の製品情報はＪＳＯＮ形式にフォーマットされ、クライアント・デバイス上のウェブページにウェブページ・サーバ（例えば図１の１２０）との非同期通信を開始することによりプッシュされる。いくつかの実施形態では、広告サーバ（例えば図１の１６０）は、ペイ・フォー・パフォーマンス製品のための非ペイ・フォー・パフォーマンス情報のコピー（即ち製品情報データベースに含まれる製品情報）も有する。いくつかの実施形態では、広告サーバは、製品情報データベースにもアクセスできる。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス情報のデータベースが最初に照会され、次に製品情報データベースが照会される。

図４は、補足製品を決定する一実施形態を示すフローチャートである。少なくとも一部分の４００は、図１のデータ・プッシュ・サーバ１４０若しくはウェブページ・サーバ１２０又は図２の補足製品決定器２２０によって行われる。少なくとも一部分の４００は、方法３００の３２０を実施する時に実施される。

ステップ４１０では、補足製品が選択される１つ又は複数のカテゴリが決定される。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のある製品のカテゴリ（即ち相関製品を決定するのに使用した製品）と同じカテゴリから補足製品が選択される。いくつかの実施形態では、補足製品を選択するために、ユーザが現在興味のある製品のカテゴリ及び類似のカテゴリが決定される。いくつかの実施形態では、ユーザ閲覧履歴が検討され、最近の履歴においてユーザが興味のあるカテゴリのセットが決定され、補足製品がそれらのカテゴリから選択される。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のあるカテゴリのセットを決定するために検討されるユーザの閲覧履歴は、ユーザが現在興味のある製品を決定するために使用された（及び相関製品を決定するのに使用された）ユーザ閲覧履歴よりも更に遡る。いくつかの実施形態では、ユーザが現在興味のあるカテゴリの決定は、推奨する相関製品が十分にない時（即ち補足製品を決定する必要がある時）に行われる。

いくつかの実施形態では、各カテゴリに対するカテゴリ用ユーザ興味スコアが決定され、ランク付けされる。最も高いユーザ興味スコアを有する上位カテゴリが選択され補足製品が選ばれる。いくつかの実施形態では、各カテゴリに対するユーザ興味スコアがユーザの閲覧履歴の所定部分に基づいて算出される。いくつかの実施形態では、ユーザ興味スコアによってランク付けされたカテゴリから所定数のカテゴリ（例えば３カテゴリ）が選択される。例えば、先月のユーザの閲覧活動は、ラップトップ、園芸用具、乳児用おむつ、バックパック及びバスケットボール用ジャージを含むあらゆる種類の製品を含む。カテゴリがユーザ興味スコアによってランク付けされ、上位３つが選択される。（最も高いユーザ興味スコアを有するカテゴリによって示される）最も高いユーザの興味は、バスケットボール用ジャージである。ユーザが興味を持った可能性がある他の製品も買うようにユーザを誘導するために、ラップトップ（２番目に高いユーザ興味スコアを有する）及びバックパック（リストの３番目）のカテゴリも選択される。

ステップ４１２では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づいて、各製品のコンテンツ品質スコアが決定される。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である長さに関する基準を含む。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、ペイ・フォー・パフォーマンス製品によって生じた費用の額である。

いくつかの実施形態では、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、ペイ・フォー・パフォーマンス又は広告とは関連しない電子商取引ウェブサイト上の製品の基準を含む。以下の１つ又は複数の基準が算出される。製品情報の品質、製品情報へのアクセス頻度、製品情報が公開されてからの時間長さ、製品情報を公開した販売者の格付け。いくつかの実施形態では、非ペイ・パー・クリック基準は、製品の人気基準（例えば「ホットな」製品）。他の非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が使用され得る。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアを作製するために、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が加重和により組み合わされる。

いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアが補足製品の決定前に算出され、データベースに記憶される。いくつかの実施形態では、各製品のコンテンツ品質スコアが算出され、製品情報データベース、又は製品情報データベースと相関するデータベース中に記憶される。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアは周期的に更新される。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアは、カテゴリが決定され補足製品が選択された後に算出される。いくつかの実施形態では、製品のコンテンツ品質スコアは、製品のペイ・フォー・パフォーマンス状況が変わった時、例えば、販売者が製品をアクティブなペイ・フォー・パフォーマンス製品にした時に決定される。

ステップ４１４では、選択した１つ又は複数のカテゴリから、高いコンテンツ品質スコアを有する１つ又は複数の製品が、補足製品として選択される。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の選択されたカテゴリのそれぞれからの製品のコンテンツ品質スコアをランク付けし、最も高いコンテンツ品質を有する製品の設定数が補足製品として選択される。例えば、ペイ・フォー・パフォーマンスで広告する２つのラップトップが選択され、人気のある食品雑貨製品と共にユーザに推奨される。いくつかの実施形態では、閾値を超えるコンテンツ品質スコアを有する製品が、必要な推奨製品の数に達するまでユーザの興味によってランク付けされたカテゴリのリストの各カテゴリから選択される（ここで、推奨製品はすでに相関製品を含む）。ウェブページの推奨製品セクションを多様に提供することによって、購入者が購入したいと思う可能性のある製品が推奨されることがわかる。特に、ユーザがすでに製品の購入を決めているショッピング・カート領域では、ユーザは別の類似製品を欲しくない可能性がある。広告製品は、単に広告しているから推奨される、というのではなく、コンテンツ品質スコアで重み付けされ、ユーザが興味のあるカテゴリから選択されるので、顧客のニーズにより合った製品のセットが提示される。これにより、広告製品のクリックスルーを高めることを促進し、電子商取引ウェブサイトの収益を生み出す。

図５Ａは、ユーザの閲覧履歴に基づいてユーザが興味のあるカテゴリを決定する方法の一実施形態のフローチャートである。いくつかの実施形態では、５００の方法は、図４の方法４００のステップ４１０が実行される際に実行される。ステップ５１０では、所定期間のユーザ閲覧履歴が時間区分に分割される。いくつかの実施形態では、ログはユーザの閲覧履歴のウェブサイトによって保たれ、所定期間のみを使用してカテゴリ内のユーザの興味が算出される。例えば、ここ３０日間のユーザ閲覧履歴は、それぞれが１日から構成される３０区分に分割される。製品へのユーザの興味は、頻繁に変わる可能性があり、例えば、１週間前にユーザが興味のあった製品であっても、１週間後にはユーザは興味がない。いくつかの実施形態では、ユーザ閲覧履歴は、各時間区分内でユーザの興味が同じままに見えるように分割される。閲覧履歴の所定期間の他の分割が、所望の粒度のユーザ興味に使用され得る。

ステップ５１２では、各時間区分及び各カテゴリに関して、ユーザの閲覧履歴に基づいてユーザ興味スコアが決定される。いくつかの実施形態では、所定期間の間ユーザ閲覧履歴にある製品のカテゴリについてのユーザ興味スコアが決定される。いくつかの実施形態では、ユーザ閲覧履歴中の各製品は、多くのカテゴリに属し、個別のユーザ興味スコアを各カテゴリについて算出される。いくつかの実施形態では、ウェブサイト中の全てのカテゴリについて、ユーザ興味スコアが決定される。

いくつかの実施形態では、ユーザ興味スコアは、閲覧活動の種類並びに各カテゴリ及び各時間区分に対する各種類の閲覧活動の発生回数に基づいて決定される。

いくつかの実施形態では、各種類の活動が重み付けされる。異なる活動は、カテゴリでのユーザ興味の異なるレベルを表すことができる。各種類の活動の重みは、活動によって反映されたユーザ興味のレベルを示すように設定される。例えば、ユーザは、閲覧し、製品情報を見て、その製品をブックマークし、次に製品情報を見て、最終的に製品を購入した。閲覧（又は製品情報を見る）の活動重みをｗ１と決定し、ブックマークする活動重みをｗ２、トランザクションの活動重みをｗ３とする。一般的に、製品情報ウェブページを見たユーザが示した製品情報への興味のレベルは、必ずしもそれほど高いものではない。しかし、ユーザは、ブックマークするか、トランザクションに使用された製品については興味を有する可能性が非常に高い。従って活動重みは、ｗ２＝ｗ３＞ｗ１と設定される。

いくつかの実施形態では、各カテゴリ内の各種類の活動の発生回数は各時間区分及び各カテゴリに対するユーザ興味スコアにおいて考慮される。時間区分内での発生回数もまた、各ユーザ活動の頻度である。いくつかの実施形態では、時間区分ｉの間のカテゴリｊにおける各種類の活動の発生回数を決定するために、ユーザ閲覧履歴のログが考察される。例えば、変数ｘ１として表される閲覧ページ数（例えば製品情報のページロード）、変数ｘ２として表されるブックマークした製品の回数（例えばブックマーク・リンクをクリックする）、変数ｘ３として表される何かの製品を伴うトランザクション回数を決定するために、ユーザ閲覧履歴のログが考察される。

表１は、ユーザ興味スコア算出の一実施形態で使用する変数をまとめたものである。

従って、ｉ番目の時間区分（又は時間区分ｉ）及びカテゴリｊにおけるユーザ興味スコア、Ｙ_ijを各種類の活動の活動重みと発生回数と合わせた式は、以下の通りである。

式中、ｗ_1j及びｗ_njは、カテゴリｊでのユーザによる活動種類１からｎまでの活動重みを表し、ｘ_1j及びｘ_njは、カテゴリｊでのユーザによる活動種類１からｎまでの発生回数を表す。

ステップ５１４では、各時間区分において及び各カテゴリに関して、ユーザ興味スコアを指数時間減衰関数で重み付けされる。ユーザ興味スコアに乗じた指数時間減衰関数は、時間の経過につれてカテゴリ内で減衰する興味を表す。３０日間のユーザ閲覧履歴の最初の数日間にユーザが好んだカテゴリは、ここ数日の間にユーザが興味のあるカテゴリとは大きく異なる可能性がある。例えば、春用ファッションカテゴリの衣服に対するユーザの好みは、時間の経過につれて漸減する。今日見た衣服は、購入者が２週間後に興味のある衣服ではない可能性がある。２週間後、購入者が興味のあるカテゴリは、靴に変わっていた。ユーザ閲覧履歴のここ数日のカテゴリが、ユーザの現実の好みをより反映する。

時間の経過による指数時間減衰関数Ｐ（ｔ）を式（２）で表すことができる。

式中、Ｋ₁、Ｋ₂及びＫ₃は、予め設定した定数を表す。経時的なユーザ興味の減衰を表すのに必要な指数時間減衰曲線を得るために、定数Ｋ₁、Ｋ₂及びＫ₃はデータの異なる状況又はデータの相違に応じて決定される。例えば、式２の指数時間減衰関数の一実施形態を図５Ｂに記す。ユーザ閲覧履歴を３０日以内に一致させるために、時間減衰重み付け関数５４０がスケーリングされ、１日ごとの３０区分に分割される。時間減衰重み付け関数５４０では、３０日前の時間区分は、時間区分３０であり、２９日前の時間区分は、時間区分２９であり、以下同様である。最も近日の時間区分、時間区分１は、０．３の重みを有する時間区分２０よりも高い０．９８の重みを有する。

次に、指数時間減衰関数で重み付けした後の、時間区分ｉ及びカテゴリｊに対するユーザ興味スコアＱ_ijは、以下の通りである。

Ｑ_ij＝Ｐ（ｉ）_j×Ｙ_ij。式中、Ｐ（ｉ）_jは、ｔ＝ｉである時のカテゴリｊに対する指数時間減衰の重みであり、Ｙ_ijは、５１２で得られたユーザ閲覧履歴に基づくユーザ興味スコアである。

いくつかの実施形態では、指数時間減衰重み、Ｐ（ｉ）_jは、時間区分の左の値（例えば時間区分１に対する時間減衰重みは、０．８を指数時間減衰関数の左端とする）、若しくは時間減衰関数の右端（例えば時間区分１に対する時間減衰重みは、０．９８を指数時間減衰関数の右端とする）であり、又は時間区分に対する時間減衰関数の中間点を使用することもできる。

ステップ５１６では、全ての時間区分にわたる各カテゴリに関して、カテゴリ用ユーザ興味スコアが決定される。いくつかの実施形態では、ユーザ閲覧履歴の所定期間の時間区分（即ち、ユーザ興味スコアにおいて考慮されるユーザ履歴の複数の部分）が各カテゴリ内で合計され、カテゴリ用ユーザ興味スコアが決定される。いくつかの実施形態では、所定閾値を超える時間減衰関数で重み付けしたユーザ興味スコアのみが合計される。例えば、ラップトップのカテゴリにおけるｄａｙ２０（即ち２０日前）のユーザ興味スコアは、２．４である（例えば０．５の閲覧活動重みを有する３つの見られたラップトップ製品情報ページ、及び０．９の活動重みを有する１つのブックマークしたラップトップ製品から構成される）。次に、指数時間減衰関数で重み付けした後（例えばグラフ５４０を使用すると指数時間減衰重みは、０．２である）、ｄａｙ２０のユーザ興味スコアは、０．４８である。閾値を１に設定する場合、ｄａｙ２０のユーザ興味スコアは、カテゴリ用ユーザ興味スコアに加算されない。ｄａｙ２０の時間減衰で重み付けしたユーザ興味スコアが、カテゴリのいくつかの重いユーザ活動のために１．５であった場合、このユーザ興味スコアは、そのカテゴリに対するカテゴリ用ユーザ興味スコアに加算される。

カテゴリｊ、Ｖ（ｊ）に対する全ての時間区分上のカテゴリ用ユーザ興味スコアは、式（３）を使用して得られる。

式中、Ｍは、ユーザ閲覧履歴の時間区分であり、カテゴリｊにおける各時間区分でのユーザ興味は、Ｙ_ijからＹ_Mjであり、Ｐ（１ｊ）からＰ（Ｍｊ）は、１からＭの時間区分に対する指数時間減衰重みである。いくつかの実施形態では、全体のユーザ興味スコアに加算する前に、閾値を使用して、Ｐ（Ｍｊ）×Ｙ_Mj期間のそれぞれ（即ちステップ５１４からのＱ_ij、又は時間区分Ｍにおけるカテゴリｊの時間減衰で重み付けしたユーザ興味スコア）がフィルタリングされる。

考慮するカテゴリのそれぞれについて、カテゴリ用ユーザ興味スコアの算出が繰り返される。いくつかの実施形態では、ウェブサイト内のカテゴリごとのカテゴリ用ユーザ興味スコアは、ユーザ閲覧履歴を使用して算出される。いくつかの実施形態では、カテゴリ用ユーザ興味スコアは、ユーザ閲覧履歴内の製品のカテゴリ用に算出される。

いくつかの実施形態では、カテゴリ用ユーザ興味スコアのより高い値は、ユーザがカテゴリの中で非常に興味があることを示す。より低いユーザ興味スコアは、カテゴリの中であまり興味がないことを表す。いくつかの実施形態では、重み及びスケールは、より低い値がカテゴリの中で高いユーザ興味を示すようにユーザ閲覧履歴に適用される。それに応じて、次に各カテゴリに対するユーザ興味スコアをランク付けし、補足製品を選ぶためにいくつかのカテゴリが選択される。

図６は、製品のコンテンツ品質スコアを決定する方法の一実施形態を示すブロック図である。いくつかの実施形態では、６００の方法は、図４の方法４００のステップ４１２が実行される際に実行される。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアは、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づく。いくつかの実施形態では、ウェブサイト上で利用可能な全製品の一部分は、算出したコンテンツ品質スコアを有する。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアは、必要とされる際に（即ち補足製品情報を決定するために）算出される。

ステップ６１０では、ペイ・フォー・パフォーマンス製品のためのペイ・フォー・パフォーマンス基準が決定される。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準には、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である長さの基準（ペイ・フォー・パフォーマンス寿命とも呼ぶ）が含まれる。ペイ・フォー・パフォーマンス寿命は、製品（及びその製品情報）が公開されてからの時間（即ち製品が利用可能である時間長さ）を、製品がアクティブなペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間で除することによって算出される。製品がアクティブなペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間とは、製品をペイ・フォー・パフォーマンス製品にした時間から現在の時間までの経過時間である。いくつかの実施形態では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、ペイ・フォー・パフォーマンス製品が電子商取引ウェブサイトにある間に生じた料金の額である。（例えば、貨幣ユニット又は一般ユニットで）生じた料金の額を、電子商取引ウェブサイト上で製品が利用可能であった（又は製品情報が公開された）時間で除する。電子商取引ウェブサイト上で製品の寿命を測定する他の時間フレームを使用することもできる。

ステップ６１２では、利用可能な製品のための非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が決定される。利用可能な製品とは、製品情報データベース又はペイ・フォー・パフォーマンスのデータベース中の、ユーザに推奨するために利用可能な製品である。非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、ペイ・フォー・パフォーマンス又は広告に関連のない基準を含む。ペイ・フォー・パフォーマンス製品並びに従来製品について非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が算出される。いくつかの実施形態では、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品情報の品質スコアを含む。いくつかの実施形態では、製品情報には、製品情報の完全さ、タイプミス、製品の写真の数等に基づくスコアが与えられる。いくつかのマーケットプレイス・ウェブサイト（一種の電子商取引ウェブサイト）では、製品情報は個別の販売者によって入力され、従って提供される情報の形式や量は、大きく異なる。

いくつかの実施形態では、製品情報へのアクセス頻度（例えば製品情報ウェブページのページロード）が非ペイ・フォー・パフォーマンス基準として使用される。いくつかの実施形態では、製品（及びその製品情報）が公開されてからの時間（又は電子商取引ウェブサイト上での販売が可能になった時間）が非ペイ・フォー・パフォーマンス基準として使用される。いくつかの実施形態では、製品情報を公開した販売者の格付けが非ペイ・フォー・パフォーマンス基準として使用される。いくつかの実施形態では、販売者の活動レベルが非ペイ・フォー・パフォーマンス基準として使用される。いくつかの実施形態では、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品の格付けを含む。いくつかの実施形態では、製品の非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品の販売数を含む。他の非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が使用されてもよい。

ステップ６１４では、１つ又は複数のペイ・フォー・パフォーマンス基準及び１つ又は複数の非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が正規化される。各基準は０とＰとの間の整数値に正規化され、ここで、Ｐは正の整数である。基準の正規化により、基準と不一致ユニットとを比較可能にするのに役立つ。

例えば、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である長さの基準であるペイ・フォー・パフォーマンスの寿命は、１未満（ｒａｔ１）の有理数又は比率である可能性が最も高い。というのは、製品が公開されてからの時間は、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間以上であるためである。次に、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間の割合を設定した重み係数ｕ１で乗じ、その結果、ペイ・フォー・パフォーマンス基準Ａの最大値は、５である。ペイ・フォー・パフォーマンス基準Ａの値は、［０，５］の範囲となる。

最大値を設定するために、他のペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準も正規化される。いくつかの実施形態では、動作頻度を含む非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は所定の最大基準に従って正規化される。例えば、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、製品情報ページへのアクセス頻度であり、高いアクセス頻度は、電子商取引ウェブサイト上の製品の履歴内で１０，０００ページビューであると考慮される。従って、製品が３００ページビューを有する場合、そのアクセス頻度基準は、０．０３（即ち３００／最大１０，０００）であり、次いで、０から５のスケールにスケーリングすることにより、０．１５の正規化基準がもたらされる。いくつかの実施形態では、頻度を含む非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が時間間隔にわたって測定される。例えば、ページ・アクセス頻度が、一か月ごとのアクセス数によって測定され、一か月ごとの平均ページ・アクセスが算出され、非ペイ・フォー・パフォーマンス基準として正規化され得る。いくつかの実施形態では、製品が公開されていた（又は電子商取引ウェブサイト上での販売が可能になった）時間長さは、所定の最大時間長さ又は電子商取引ウェブサイト上の任意の製品の最大時間長さによってスケーリングされ、次に正規化される。電子商取引ウェブサイト上の製品およびメトリックスに有意な非ペイ・フォー・パフォーマンス基準の測定および正規化する他の方法が用いられ得る。

ステップ６１６では、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・パー・クリック基準を重み付けして合わせることによって、コンテンツ品質スコアを決定される。いくつかの実施形態では、１つ又は複数の決定されたペイ・フォー・パフォーマンス基準及び１つ又は複数の決定された非ペイ・フォー・パフォーマンス基準が重み付けされ、加算される。いくつかの実施形態では、より高いコンテンツ品質スコアを有するペイ・フォー・パフォーマンス（広告）製品の販売を促進する目標を反映するように１つ又は複数ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び１つ又は複数の非ペイ・フォー・パフォーマンス基準のそれぞれの重みが事前決定される。

コンテンツ品質スコアは、製品情報のいくつかの側面に対する重要性をシステムに反映させるパラメータである。重みは、より優れた販売者によって供給された製品、ユーザが頻繁に見る製品情報（即ち「よりホットな」製品）及びトランザクションを生じさせる可能性が高い製品を、推奨製品として優先して選択するように、製品情報のいくつかの側面の重要性をバランスさせるものである。

例えば、ペイ・フォー・パフォーマンス基準は広告状況及び広告製品の人気を示し（即ち、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である間に生じた料金の額であり、料金がより多いことは、ペイ・フォー・パフォーマンス製品がクリックされ、多く購入されたことを意味する）、広告は、電子商取引ウェブサイトの利益に重要なので、ペイ・フォー・パフォーマンス基準にはより大きな重みを割り振る。全ての重みの合計は、１である。

いくつかの実施形態では、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間及び生じた料金の額を含むペイ・フォー・パフォーマンス基準を合わせて単一のペイ・フォー・パフォーマンス基準が作製され、次にこれは非ペイ・フォー・パフォーマンス基準で重み付けされる。例えば、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である時間の割合は、ｒａｔ１であり、製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品である時間長さ内でペイ・フォー・パフォーマンス製品から生じた費用は、ｍ１である。次に、１つの値、ペイ・フォー・パフォーマンス貢献基準Ｃを、Ｃ＝ｒａｔ１×ｕ１＋ｍ１×ｕ２によって算出する。式中、ｕ１及びｕ２は、設定した重み係数である。従って、２つのペイ・フォー・パフォーマンス基準が重み付けされ、１つのペイ・フォー・パフォーマンス貢献基準に正規化される。ペイ・フォー・パフォーマンス貢献基準も、０から５の値を有する。

１つ又は複数ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び１つ又は複数非ペイ・フォー・パフォーマンス基準により算出されたコンテンツ品質スコア並びにそれらの重みの一実施形態を表２にまとめる。

製品のコンテンツ品質スコアを決定するために、正規化された基準が、重み付けされ、加算される。例えば、上記表２を使用すると、コンテンツ品質スコアは以下の通りである。Ｃ×ｕ１＋Ｑ×ｕ２＋Ｆ×ｕ３＋Ｔ×ｕ４＋ＳＲ×ｕ５＋ＳＡ×ｕ６。

同様に、他の製品のコンテンツ品質スコアが算出される。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアの算出に使用する１つ又は複数ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び１つ又は複数非ペイ・フォー・パフォーマンス基準の組合せは、異なるカテゴリでは異なる。いくつかの実施形態では、コンテンツ品質スコアの算出に使用する１つ又は複数ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び１つ又は複数非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に対する重みは、異なるカテゴリでは異なる。例えば、本は、公開されてからの製品の時間長さではより低い重みを有する可能性がある。というのは、本は、一般的に、すぐに時代遅れとなるＤＶＤプレーヤーよりも時代遅れになるまでに長い時間がかかるからである。

次に、コンテンツ品質スコアが、ユーザが現在興味のある、選択された１つ又は複数のカテゴリ内でランク付けされ、補足製品が選択される。それによってユーザは、有用であり、又はクリック、若しくは購入する可能性が高い推奨製品のセットを有することができ、同時にペイ・フォー・パフォーマンス製品が特徴付けられる。

上述の実施形態は、理解を明確にする目的でいくつか詳細に説明したが、本発明は提供した詳細に限定されるものではない。本発明を実装する多くの代替方法がある。開示した実施形態は例示的であって、制限的なものではない。

Claims (20)

1. ユーザに推奨する製品を決定する方法であって、
   プロセッサを使用して、ユーザが現在興味のある製品についての情報を決定し、
   前記ユーザが現在興味のある製品と相関する１つ又は複数の相関製品を決定し、
   前記１つ又は複数の相関製品の数が、前記必要な推奨製品の数未満であるか否かを決定し、
   前記１つ又は複数の相関製品の数が必要な推奨製品の数未満である場合は、ペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づくペイ・フォー・パフォーマンス基準及びペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づかない非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に少なくとも部分的に基づいて、１つ又は複数の補足製品を決定し、
   前記１つ又は複数の相関製品及び前記１つ又は複数の補足製品を含めることにより推奨製品のセットを形成し、
   前記推奨製品のセットに関連する情報を出力すること
   を備える、方法。
2. 前記１つ又は複数の相関製品の数が前記必要な推奨製品の数以上である場合、前記１つ又は複数の相関製品を含めることにより推奨製品の第２のセットを形成する、請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザが現在興味のある製品についての情報の決定は、ウェブサイトでのユーザの閲覧履歴に基づき実行される、請求項１に記載の方法。
4. 前記決定された１つ又は複数の相関製品は、高い相関係数を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記１つ又は複数の補足製品の決定は、ユーザが現在興味のある１つ又は複数のカテゴリを決定することを更に備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記１つ又は複数の補足製品の決定は、決定された前記ユーザが現在興味のある１つ又は複数のカテゴリから１つ又は複数の補足製品を選択することを更に備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記ユーザが現在興味のある１つ又は複数のカテゴリの決定は、各カテゴリについてカテゴリ用ユーザ興味スコアを決定することを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記各カテゴリについてカテゴリ用ユーザ興味スコアを決定することは、
   ユーザの閲覧履歴を時間区分に分割し、 前記ユーザの閲覧履歴に基づいて各時間区分及び各カテゴリについてのユーザ興味スコアを決定し、
   前記時間区分にわたる前記各カテゴリに対するユーザ興味スコアを合計して、前記カテゴリ用ユーザ興味スコアを得ること
   を含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記各カテゴリ及び各時間区分に対するユーザ興味スコアは、各種類のユーザの閲覧活動の発生回数及び各種類のユーザの閲覧活動に対する重みに基づく、請求項８に記載の方法。
10. 前記各時間区分及び各カテゴリに対するユーザ興味スコアは、指数時間減衰関数を用いて更に重み付けされる、請求項８に記載の方法。
11. 前記ユーザ興味スコアをカテゴリ用ユーザ興味スコアに加算する前に、前記各時間区分及び各カテゴリについてのユーザ興味スコアは閾値によってフィルタリングされる、請求項８に記載の方法。
12. 前記１つ又は複数の補足製品の決定は、利用可能な製品についてのコンテンツ品質スコアを決定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記コンテンツ品質スコアは、ペイ・フォー・パフォーマンス基準及び非ペイ・フォー・パフォーマンス基準の重み付けした合計を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、利用可能な製品がペイ・フォー・パフォーマンス製品であった時間の割合、又はペイ・フォー・パフォーマンス製品によって発生した料金の基準のうち１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記ペイ・フォー・パフォーマンス基準には、追加の非ペイ・フォー・パフォーマンス基準よりも高い重みが与えられる、請求項１に記載の方法。
16. 前記追加的非ペイ・フォー・パフォーマンス基準は、利用可能な製品の製品情報の品質スコア、利用可能な製品の製品情報のアクセス頻度、利用可能な製品の製品情報が公開されてからの時間、販売者格付け又は販売者活動レベルのうち１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
17. 前記推奨製品のセットに関連する情報の出力は、製品情報をＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）オブジェクト形式にフォーマットし、表示すべきウェブ・ブラウザに前記フォーマットされ製品情報を送信することを更に含む、請求項１に記載の方法。
18. ユーザに推奨する製品を決定するシステムであって、
    １つ又は複数のプロセッサであって、
    ユーザが現在興味のある製品についての情報を決定し、
    前記ユーザが現在興味のある製品に相関する１つ又は複数の相関製品を決定し、
    前記１つ又は複数の相関製品の数が、必要な推奨製品の数未満であるか否かを決定し、
    前記１つ又は複数の相関製品の数が前記必要な推奨製品の数未満である場合、ペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づくペイ・フォー・パフォーマンス基準及びペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づかない追加的非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づいて、１つ又は複数の補足製品を決定し、
    前記１つ又は複数の相関製品及び前記１つ又は複数の補足製品を含めることにより推奨製品のセットを形成し、
    前記ユーザに前記推奨製品のセットに相関する情報を出力する
    ように構成されている１つ又は複数のプロセッサと、
    前記１つ又は複数のプロセッサに接続され、前記１つ又は複数のプロセッサに命令を与えるように構成されている１つ又は複数のメモリと
    を備える、システム。
19. 有形のコンピュータ読取り可能記憶媒体において実現される、ユーザに推奨する製品を決定するコンピュータ・プログラム製品であって、
    ユーザが現在興味のある製品についての情報を決定し、
    前記ユーザが現在興味のある製品に相関する１つ又は複数の相関製品を決定し、
    前記１つ又は複数の相関製品の数が、必要な推奨製品の数未満であるか否かを決定し、
    前記１つ又は複数の相関製品の数が前記必要な推奨製品の数未満である場合、ペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づくペイ・フォー・パフォーマンス基準及びペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づかない非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に基づいて、１つ又は複数の補足製品を決定し、
    前記１つ又は複数の相関製品及び前記１つ又は複数の補足製品を含めることにより推奨製品のセットを形成し、
    前記推奨製品のセットに関連する情報をユーザに出力する
    コンピュータ命令を含む、コンピュータ・プログラム製品。
20. ユーザに推奨する製品を決定する方法であって、
    プロセッサを使用してユーザが現在興味のある製品についての情報を決定し、
    ペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づくペイ・フォー・パフォーマンス基準及びペイ・フォー・パフォーマンス情報に基づかない非ペイ・フォー・パフォーマンス基準に少なくとも部分的に基づいて、１つ又は複数の補足製品を決定し、
    前記１つ又は複数の補足製品に関連する情報を出力すること
    を備える方法。

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